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请解释一下AGI是什么意思

Answer

AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。

例如,OpenAI 致力于研发实现 AGI 的技术,像 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。人类在不断创新,从电力、晶体管、计算机、互联网,到很快可能出现的 AGI,每一代新的工具都推动着世界的进步。在未来,AGI 可能会让人们的生活在各方面获得极大的改善,比如治愈所有疾病、有更多时间陪伴家人以及充分发挥创造潜能等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

Q*的下一阶段,最初被称为GPT-6,但后来重新命名为GPT-7(原计划在2026年发布),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在2027年发布的Q*2025(GPT-8)将实现完全的AGI......Q*2023=48智商Q*2024=96智商(推迟)Q*2025=145智商(推迟)埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因,因为不会再造成进一步的伤害。我已经看过很多关于人工通用智能(AGI)的定义,但我将简单地将AGI定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。2020年是我第一次对一个AI系统感到震惊——那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本,也是ChatGPT背后的模型。当ChatGPT发布时,我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在2020年广泛使用GPT-3,并对它的推理能力感到震惊。GPT-3及其半步后继者GPT-3.5(在2023年3月升级为GPT-4之前,它驱动了现在著名的ChatGPT)在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。需要注意的是,像GPT-2这样的早期语言模型(基本上自Eliza以来的所有聊天机器人)实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢?

AIGC常见名词解释(字典篇)

作者:小鱼干了发布时间:2023-06-29 23:45原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1-wA微信扫一扫关注该公众号[heading1]先热个身[content]chatGPT:是由致力于AGI的公司OpenAI研发的一款AI技术驱动的NLP聊天工具,于2022年11月30日发布,目前使用的是GPT-4的LLM。额!~chatGPT我听过,也知道是啥,但你这个解释我直接给我干懵了,套娃呢,解释藏我不认识的单词是不!~AI:人工智能(Artificial Intelligence)AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱你搞不出来的,大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义,一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了,不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字!绝!

Sam Altman又给AI打了针“强心针”

(*在此处使用AGI一词,目的是为了清晰地沟通。我们在这里使用“AGI”这个词,是为了把意思说清楚,避免断章取义的解读,并不是想借此修改或重新解读我们和微软之间现有合作关系的那些定义和流程。我们完全期望能和微软长期合作下去。)⼈类是⼯具的创造者,拥有与⽣俱来的理解和创造驱动⼒,这推动世界对我们所有⼈都越来越好。每⼀代⼈都在前⼈的发现基础上再接再厉,创造出更强⼤的⼯具⸺电⼒、晶体管、计算机、互联⽹,⽽很快就会是AGI。长期以来,⼈类创新时断时续却总体稳步向前,让⼈们的⽣活在⼏乎各⽅⾯都获得了原本难以想象的繁荣与改善。从某种意义上说,AGI只是⼈类共同搭建的这座不断增⾼的进步脚⼿架上的⼜⼀个⼯具。但从另⼀个⻆度来看,它⼜像某种开端,让⼈忍不住想说“这次不⼀样”;未来⾯临的经济增长看起来令⼈惊叹,我们可以想象⼀个世界⸺在这个世界⾥,我们可以治愈所有疾病,拥有更多的时间陪伴家⼈,并能充分发挥我们的创造潜能。⼗年后,也许地球上的每个⼈都能完成的成就将超过今天最具影响⼒的个⼈所能达到的⽔平。我们持续看到AI的快速发展。以下是关于AI经济学的三点观察:1.AI模型的智能⽔平⼤致等于⽤于训练和运⾏它的资源的对数。这些资源主要是训练计算量、数据和推理计算量。看起来只要花费⾜够多的资⾦,就能获得连续且可预测的收益;预测这⼀点的扩展定律在多个数量级上都相当准确。

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Way to AGI 近期更新
Way to AGI 近期更新如下: 3 月 8 日: 《》:专为 AI 小白打造的实用指南,涵盖基础概念、30 分钟 AI 工具速成体验、Deepseek 使用指南、WayToAGI 知识库导航、Coze 智能体搭建等核心内容,适合多种人群,强调实践、通俗易懂、循序渐进,并融入社区互动。 《》:Manus 是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机&浏览器,能运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但有一定限制,基于 8 小时直播测试深入体验其能力、限制与未来可能性。 3 月 7 日: 《》:作者夙愿学长介绍 2025 年必用的十大 AI 工具和工作流,涵盖写作、搜索、语音与视频处理等领域,推荐工具如 Claude、Gemini 和 Gamma。 《》:6 号晚的 WaytoAGI 直播中,Manus 展示强大智能,引发 3 万人围观,参与者分享趣味案例,显示 AI 在代理任务中的潜力与挑战。 《》:与传统 AI 不同,“Manus”能完成复杂任务,成为用户在数字世界的“代理人”,创始人强调未来成功关键在于主动寻找和解决问题的能力,AI 将是放大器,创业者应从小目标出发抓住市场红利,核心壁垒在于对动态机会的把握。 此外,还有以下近期活动: :由中国科学技术馆和网易新闻发起,WaytoAGI 作为特别支持社区,即日起向全球征集 AI 音乐歌曲作品,通过专业评审评选出 10 首歌曲,将在 9 月下旬进行线下汇演。 8 月 1 日更新: 【线上⬆️】:Agent 共学活动新一期“谁是人类”全新开启,获得阿里云☁️百炼和通义千问大模型的支持,准备了丰厚奖品,活动时间为 2024 年 7 月 24 日8 月 8 日。 【线下⬇️】
2025-03-08
AI和AGI的区别
AI(Artificial Intelligence,人工智能)和 AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)有以下区别: 1. 能力范围: AI 通常指的是弱人工智能(ANI,Artificial Narrow Intelligence),它只能完成特定的任务,如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度: ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量: 以往的 AI 被视为“工具”,而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型,如 GPT 系列,致力于成为“世界模型”,将世界上所有的知识压缩到模型里,其底层数据量巨大,正在接近全人类所有数据的量级。
2025-03-08
什么是AGI
AGI 即人工通用智能,通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能,其能力不局限于特定领域。例如,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能(ASI)时,人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革,包括社会结构、价值观、权力格局、人类角色等方面。像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的产品,2027 年发布 Q2025(GPT8)以实现完全的 AGI,但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。我们的使命应是确保 AGI 造福全人类,从某种意义上说,AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-03-08
如何利用AGI生成好看的图标
以下是关于利用 AGI 生成好看图标的相关信息: 魔搭社区联合麦橘推出“AI 梦:一丹一世界”主题的独立世界观风格 LoRA 训练赛,并与 WaytoAGI 在 2.72.8 发起线上共学。2.8 20:00 21:30 会教如果生成好图,包括作图思路、好看图片的构成因素、如何创作有趣味性和美感的图。 会议地址:vc.feishu.cn/j/637300831 会议日程:https://www.feishu.cn/calendar/share?token=499bfdf9f1baf744b68413ea513b70a8 另外,有人在学习 SD 过程中制作 24 节气图,并在🌈通往 AGI 之路的 AI 知识库里开源所有测试出来的稳定的 prompt 和参数,将其做成海报分享给 waytoAGI 的小伙伴们。
2025-03-08
manus算是AGI级别的产品吗?
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息: 有众多关于 Manus 的体验文章,如《》等,展示了其强大的能力,如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行,在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch,在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步,它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器,能够运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但目前仍有一些限制,如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而,仅根据这些信息,不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
利用agi做ppt的最佳选择
以下是一些利用 AGI 做 PPT 的较好选择: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,还了解到在众多的 PPT 工具中,AI 的介入带来了便捷与高效的体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适的工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 希望以上信息对您有所帮助。
2025-03-07
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程,提供了一系列工具、组件和接口,让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链则是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策,并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,能与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如,在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时,会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力,像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面,如 Video LDM 模型,先训练图像生成器,再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说,时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
请解释一下AI智能体的概念及功能
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,参照移动互联网,它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的产品形式就是智能体,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,结合自身业务场景和需求,定制出适合自己的智能体来解决问题。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-12-17
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能,是一个广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法,由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI ,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,像上下文理解、情感分析、文本分类等,但不擅长文本生成。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
你页面中的“AI提示词”是什么意思
AI 提示词是用于指挥 AI 生成您所需要内容的指令。它具有以下特点和作用: 角色设定:告诉大语言模型它在特定场景中所扮演的角色以及应专注的技能,使其能按照您的想法成为满足需求的“员工”。 描绘画面:用于描述您想要生成的画面,比如人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 输入语言:支持中英文输入,不同的模型可能对输入语言的形式有不同要求。 优化方式:可以通过启用提示词优化来更生动地描述画面内容,还可以调整负面提示词以帮助 AI 理解不想生成的内容,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,以及使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 语法规则:用英文半角符号逗号来分隔提示词,改变提示词权重有多种写法,还可以进行提示词的步数控制。
2025-03-05
AGI什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence)。它通常被定义为一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,OpenAI 致力于实现 AGI,其研发的 ChatGPT 被认为是朝着 AGI 迈出的巨大一步。同时,Sam Altman 也指出呈现人工通用智能特征的系统正浮现,人工通用智能是人类进步脚手架上的另一个工具,可能会带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好愿景。
2025-03-05
AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统,能够胜任几乎所有人类智力活动,其能力不局限于特定领域。例如,OpenAI 致力于 AGI 的研究,ChatGPT 就是由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能(ASI)时,人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革。
2025-02-27
蒸馏和微调分别是什么意思,他们有关联吗
蒸馏和微调是在人工智能领域中常见的概念,它们有一定的区别和联系。 蒸馏是一种模型压缩技术,通过将复杂的大模型的知识和能力“提炼”到较小的模型中,以减少模型的参数和计算量,同时保持一定的性能。 微调则是在已有的预训练模型基础上,使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练,以使其在特定任务上表现得更好。 它们的关联在于:都是为了优化模型在特定场景下的性能。不同之处在于,蒸馏侧重于模型压缩,而微调侧重于针对特定任务的适应性训练。 提示词和微调都是提高模型表现的方法,但方式不同。提示词是在使用模型时直接提供特定的指令或上下文,引导模型生成合适的回答,灵活方便,无需重新训练模型。微调则需要对模型进行额外训练,使用特定任务的数据调整模型参数,使其在该任务上表现更佳,但需要时间和计算资源。 微调具有一些优点,如能提高特定任务的性能和效率,适用于强调现有知识、自定义结构或语气、教授复杂指令等,但不适用于添加新知识和快速迭代。成功案例如 Canva 通过微调显著提高了性能。最佳实践包括从提示工程和小样本学习开始、建立基线、从小处着手并注重质量,还可以将微调和 RAG 相结合以获得最佳性能。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数(Transactions Per Minute)的限制。 以字节火山引擎为例,它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说,限流的设置具有重要意义。 打个比喻,TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制,如果超过这个限制,就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域,超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如,当有大量的请求同时发送到系统,如果没有 TPM 限制,可能会导致系统响应变慢甚至崩溃;而有了合理的 TPM 限制,就能保证系统有序地处理请求,为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
AI模型是什么意思?请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 为了让您更好地理解,我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料(训练数据)来掌握知识和规律,就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习,老师会告诉它答案是对是错;无监督学习则像是自己探索,没有老师的直接指导;强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式,能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26