AI 可以解决以下几类问题：
此外，AI 还在不断发展和拓展其应用领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能，帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手，能够帮助他们完成各种任务，成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新，改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI，游戏玩家也可以是AI，情感伴侣可以是AI，……一切的服务都可以被AI重构。[heading3]教育培训[content]古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑，采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问，引导学生思考和总结出一般性的结论，从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今，借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意，不受情绪左右，基本上可以实现一对一的辅导，让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量，还可以让学生更加生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源，真正实现因材施教，更好地满足学生的学习需求，提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题，让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，作为孩子的玩伴，来自他人的赞美这样的社会奖励，可以促进儿童成长，提高学习成绩。
在上面这个非常简单的例子中，我们很容易能够显式地生成整个多路图。但在大多数实际示例中，该图会太大。因此，挑战通常是在不追踪整个可能性图的情况下弄清楚要采取什么行动。一种常见的方法是尝试找到一种方法来为不同的可能状态或结果分配分数，并仅追求分数最高的路径。在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也很常见，试图找出路径在中间的交汇处。还有另一个重要的想法：如果建立了“引理”，即存在从X到Y的路径，则可以将X→Y添加为规则集合中的新规则。So how might AI help?As a first approach,we could consider taking something like our string multiway system above,and training what amounts to a language-model AI to generate sequences of tokens that represent paths(or what in a mathematical setting would be proofs).The idea is to feed the AI a collection of valid sequences,and then to present it with the beginning and end of a new sequence,and ask it to fill in the middle.那么人工智能可以提供什么帮助呢？作为第一种方法，我们可以考虑采用类似于上面的字符串多路系统的东西，并训练相当于语言模型人工智能的东西来生成代表路径的标记序列（或者在数学设置中将是证明）。这个想法是向人工智能提供一组有效的序列，然后向它呈现一个新序列的开头和结尾，并要求它填充中间部分。We’ll use a fairly basic transformer network:我们将使用一个相当基本的变压器网络：Then we train it by giving lots of sequences of tokens corresponding to valid paths（with E being the“end token”）然后我们通过提供大量与有效路径相对应的标记序列来训练它（E是“结束标记”）A,BABA:BBB,AB,BBBB,ABB,AA,ABBB,ABA,BBBBAE
正如Midjourney一样，[Character.ai](http://Character.ai)覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链。其商业模式注重在整个价值链上积累数据，并利用数据来不断优化用户体验。这种模式能够为公司带来持续的竞争优势和壁垒，从而在市场上获得更大的份额。本文将探讨一下几个问题：聊天机器人为什么不再是“人工智障”了？个性化AI能解决什么问题？个性化AI能与人产生真的情感吗？