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AI的发展历史

Answer

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段：

  1. 早期阶段（1950s - 1960s）：
    • 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。
    • 1950 年，图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。
    • 1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。这一时期专家系统、博弈论、机器学习初步理论等受到关注。
  2. 知识驱动时期（1970s - 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理等是研究重点。
  3. 统计学习时期（1990s - 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。
  4. 深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。

在发展过程中，AI 也经历了起伏。20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”，但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。当前 AI 的前沿技术点包括：

  1. 大模型如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI，如视觉 - 语言模型、多模态融合。
  3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

走入AI的世界

2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

人工智能简介和历史

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：

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AI动画
以下是关于 AI 动画的相关内容： Runway 可以生成 AI 动画，使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置，具体教程可查看 。 大雷在 2 天爆肝 3 分半 AI 动画短片的制作复盘中提到，在时间和金钱的双重压力下，找到了适合自己的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，帮忙搞定图和片，其他部分还得靠人。大雍负责前期的内容构思和脚本编写，大雷主要负责图片、视频生成和视频剪辑。Midjourney 提示词主要围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。动画主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。悦音可进行 AI 配音，具有旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来等特点。
2025-03-04
我要跟AI工作流有关的文章链接，只要飞书里边的，多给一点
以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4.
2025-03-04
我要跟AI工作流有关的文章链接，只要飞书里边的，
以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 在“AI 实战：搭建信息情报官 Agent”中，提到搭建飞书机器人并获取多维表格编辑权限的方法，以及工作流的具体执行和应用，如通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，构建消息情报官 Bot 并发布到多个平台等。 在“2 月 27 日社区动态速览”中，介绍了 Anthropic 分享的企业 AI 落地实践与误区，以及飞书+DeepSeek R1 自动化工作流的流程、飞书模板、Deep Research 提示词模板等。 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中，提到飞书文档图片链接有时效性以及排版的注意事项和解决办法。
2025-03-04
我要跟AI工作流有关的文章，只要飞书里边的，最好是飞行社和通往AGI之路里面的
以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容： 根据 AI 使用的多少，人和 AI 协同的方式分为三种： 1. 嵌入式模式：工作仍由人主导，仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式：AI 完成部分完整步骤，如写文章时由 AI 完成初稿，人再调整，此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式：人设定目标并监督，整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考，结合有效提示词，ChatGPT 能做的远超此列表，且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试，需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”，该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息，并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”，对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化，业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充，可能出现更多高效的小团队公司，满足未被满足的需求。 此外，“通往 AGI 之路”还有以下相关内容： 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升，可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告，可加入知识星球，内有数百份涵盖 AI 各方面的报告，并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程，并准备调整写作工作流。
2025-03-04
给我跟AI工作流有关的文章，我只要飞书里的
以下是飞书中与 AI 工作流相关的文章： 1. 《》，聚焦于工作流在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 2. 《》 3. 《》，介绍了 ComfyUI 的工作流，特别是“黑猴子悟空换脸”项目，包括工作流下载链接、底图及模型的网盘地址以及报错解决方法。 4. 《一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率》，提到今年 AI 智能体很火，Coze、Dify 等 AI 智能体编排平台降低了制作门槛，上篇文章中讲解了用 Coze 搭建 AI 工作流的全步骤。
2025-03-04
有没有给几张例图就能生成其他图片的AI
以下是为您提供的相关信息： 目前有一些 AI 工具可以根据给定的几张例图生成其他图片。例如 Stable Diffusion 模型，它能依据用户输入的文本指令，利用文本中的语义信息与图片中的像素对应关系生成匹配的图片。其生成的图片样式完全取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片，类似于画笔，最终的图画构造取决于使用者的设计。 在实际应用中，如列宾、穆夏等著名画家的作品风格可作为 AI 生图的参考。我们曾基于列宾的真迹「伏尔加河上的纤夫」让 AI 生成了「伏尔加河上的海盗」「伏尔加河上的商人」「伏尔加河上的帮工」等仿画，也基于穆夏的代表作生成了多幅仿画。 在 AI 作图的创作中，有一些要点和方法。比如要注重趣味性与美感的结合，通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，同时在美术基础不出错的前提下将形式与内容结合。在纹身图创作时要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。 此外，全国首例 AI 生成图片著作权案例表明，人工智能并不具备自由意志，使用者根据自己的审美个性通过增删提示词、修改相关参数得出并选定的图片，完全体现出本质上是使用者在利用工具创作，投入了自己的智力以及独创思想，这样生成的图片属于美术作品，具有独创性和智力投入，受到著作权的保护。
2025-03-04
有没有这样的产品，能够通过输入X主页，获取这个人的历史所有推特的信息分析与总结
目前没有这样合法合规且普遍可用的产品。获取他人的推特信息需要遵循相关平台的规定和法律法规，未经授权获取他人的信息是不被允许的。
2025-02-28
AI的历史
AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括： 1. 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务正是 AI 感兴趣的。
2025-02-25
有没有可以分析历史事件关联性的AI
很抱歉，上述提供的内容中没有直接提到可以分析历史事件关联性的 AI 相关信息。但目前在 AI 领域，有一些自然语言处理和数据分析的技术及工具可能会被应用于历史事件关联性的分析。例如，利用大规模的语言模型结合历史数据进行文本挖掘和关联分析。不过，具体的专门用于此目的的成熟 AI 应用可能还需要进一步的研究和开发。
2025-02-24
有没有能进行历史进程分析的AI
以下是关于历史进程分析的 AI 相关内容： AI 技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：有元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 对于大众来说，AI 领域的使用随着国内互联网的发展，在近 20 年才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中的应用广泛，如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但以前的技术突破大多限于特定领域，模型应用范围相对狭窄。而随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了通过大规模模型预训练涌现出广泛智能应用的新发展路线，一个模型就能实现多种能力。 此外，在法律法规方面，某些用于司法和民主进程的 AI 系统应被归类为高风险，考虑到其对民主、法治、个人自由以及有效补救和公平审判权利的潜在重大影响。但某些用于纯辅助行政活动且不影响个别案件实际司法管理的 AI 系统不应被归类为高风险。
2025-02-24
大模型的发展历史
大模型的发展历史如下： 2017 年，发布了 Attention Is All You Need 论文，开启了大模型发展的序幕。 2018 年，Google 提出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），通过双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模，开创了预训练语言表示范式，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年，OpenAI 提出 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号的方式，展示了强大的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），这是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 2023 年是大模型澎湃发展的一年，从 22 年 11 月 ChatGPT 的惊艳面世，到 23 年 3 月 GPT4 作为“与 AGI（通用人工智能）的第一次接触”，到 23 年末多模态大模型的全面爆发，再到刚刚面世的 Sora 再次震惊世界。随着大模型技术的愈发成熟和规模增大，为 AI Agent 提供强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。
2025-02-24
AI是什么，AI的历史
人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情的科学。 其历史始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并表现和保持知识库准确性复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中，“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时，方法不断变化。最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确程序运算，现代计算机虽先进但仍遵循相同受控计算理念。但像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不知大脑完成此任务的具体步骤，而这类任务正是人工智能感兴趣的。
2025-02-24
适合普通人（没有ai开发经验） 的ai发展方向有哪些
对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。
2025-03-02
对于物联网的智能台灯设计，你给我写一下国内外的发展现状，但不能完全抄袭，查重率百分之十
目前，在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状： 国内方面，随着物联网技术的迅速发展，智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发，注重产品的智能化功能，如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时，一些产品还融入了语音控制功能，提升了用户的使用体验。然而，在产品的稳定性和兼容性方面，仍存在一定的改进空间。 国外方面，智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如，一些产品在外观设计上更加时尚美观，能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上，国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通，形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高，限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28
AI发展史
AI（人工智能）的发展历程如下： 1. 起源阶段（1943年）：心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950年：计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956年：在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 此后近70年，AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前AI前沿技术点有： 1. 大模型：如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI：视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion，以及多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI芯片和硬件加速。
2025-02-26
大模型的发展
大模型的发展历程如下： 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年，Google 提出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息，以及掩码语言建模（MLM）以更好地推断语义信息，开创了预训练语言表示范式，参数规模在 110M 到 340M。 2018 年，OpenAI 提出 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号，展示了通过无监督大规模预训练获得的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具，参数规模在十亿到千亿。 2023 年度中文大模型基准测评报告中，优秀模型案例包括： 2022 年 12 月的字节云雀大模型，闭源，通用大模型。 百川 Baichuan、Yi34B 等开源模型，涵盖医疗、汽车、教育等行业。 过去半年国内外代表性模型的发展趋势为：国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，每个月都有稳定且巨大的提升，到 11 月份测评时已经完成总分上对 GPT3.5 的超越。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大，为 AI Agent 提供强大能力，Agent + 大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。
2025-02-25
当前DEEPSEEK发展壮大情况下，个人应具备AI方面什么能力避免被时代淘汰，如何提升这些能力，细化具体可执行的步奏
在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。
2025-02-24