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给我找一些介绍ai发展历史的文章。

Answer

以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容:

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 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。

1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。

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(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,并作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。

此外,知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。

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

References

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

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]总结关于AI知识库使用及AIPO活动的介绍:讨论了AI知识库的使用情况、AIPO活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO线下活动及AI相关探讨:讨论了AIPO线下活动的规则和玩法,以及AI在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI社区活动与知识库介绍:讨论了way to AGI社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。关于AI知识库及学习路径的介绍时代杂志评选的领军人物:去年时代杂志评出了百位领军人物。AI相关名词解释:包括AGI、AIGC、agent、prompt等,建议通过与AI对话或李继刚老师的课程来理解。知识库的信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的blog或Twitter等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。社区共创项目:如AIPU、CONFIUI生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动AIPO。学习路径:有李弘毅老师的生成式AI导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。经典必读文章:如介绍GPT运作原理、Transformer模型、扩散模型等的文章,还包括软件2.0时代相关内容。初学者入门推荐:推荐看open AI的官方Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看cloud的相关内容。历史脉络类资料:整理了open AI的发展时间线和万字长文回顾等。

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

Others are asking
AI如何解决我做excel数据统计问题
以下是一些利用 AI 解决 Excel 数据统计问题的方法: 1. 可以让 AI 辅助编写苹果“自动操作”脚本,实现多选多个.doc 和.docx 文件后,操作打开 Microsoft Word 等待 6 秒获取字符数,然后打开 Excel 并建立表格统计每个文件名对应的字符数。 2. 利用 AI 帮您写 Excel 宏函数,适用于几乎所有主流 AI。 3. 对于数据分析,推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。 4. 可以使用自然语言向 Chat Excel 提出要求,让其处理 Excel 数据。例如,先让它帮您把一个单元格内的内容合并重复,或者对整个表格所有单元格去重复。 5. 对于编程统计每位同学在“夸、问、评、答”里发表评论的次数等问题,可向 GPT4 用文字提需求直接获取代码,或让其修改已有代码、解 bug 等。
2025-03-29
節點 ai
以下是关于节点 AI 的相关信息: 在工作流中,节点是组成工作流的基本单元。Coze 平台支持的节点类型包括 LLM(大语言模型)、Code(代码)、Knowledage(知识库)、Condition(条件判断)、Variable(获取变量)、Database(数据库)。 对于 Code 节点,您可以在节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑来处理输入参数并返回响应结果。该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript,提供静态语言编码体验。内置了 dayjs(版本 1.8.36)和 lodash(版本 4.17.20)两个三方依赖库,运行时遵循 WinterCG 规范,支持 Minimum Common Web Platform API 列举的大多数 API。 Python 中,仅内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库,requests_async 依赖库与 requests 类似,但需要 await,且 Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 您可以在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段,通过快捷键(macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I)唤起 AI,并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。如果已经为 Code 节点配置好了输入参数,则编辑时支持自动补全参数。单击测试代码,在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试,支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。设置输入参数后,单击运行,可在输出区域查看运行结果。 相关参考文档和示例: 海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本示例: 搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent
2025-03-28
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
帮我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具: AI 新闻写作工具: 1. Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI:主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 内容仿写 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看: 1. 更多 AI 写作类工具:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同,您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
有没有好的AI爬虫工具
以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具: FireCrawl 开源爬虫工具:无需站点地图,可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式,支持 JavaScript 动态内容,并提供易用 API,简化内容爬取和转换。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler:支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取,集成 IP 代理池防封,支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源,X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源: 1. 在,Grok 能通过 X 平台实时了解世界,还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,独具幽默回答模式,可避免恶意提问,留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版,这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子,这里有前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外,AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中有为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习,比如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,关于 AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 上篇文章解决了 Why 的问题,此次解决 What 和 How 的问题。 推荐两个视频: 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容值得观看。
2025-03-28
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中有为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习,比如图像、音乐、视频等。掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,关于 AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 由 Allen 撰写,旨在帮助入门同学建立框架。推荐了两个视频: 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频。
2025-03-28
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品,知识库中有大家实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,关于 AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 推荐了两个对建立框架有重大帮助的视频: 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容值得观看。
2025-03-27
改写文章的提示词
以下是为您改写的内容: 《关于利用逆向工程生成提示词及相关应用的探讨》 通过 ChatGPT 的对抗性演练,能够成功生成增强文章原创性的元提示词。需注意,检测原创度多由机器进行,经提示词改写的文章即便对人而言相似,只要避开机器检测关键点,仍可能被视为高度原创,不能仅靠肉眼判断改写效果。对文章用相同提示词多次改写或从元提示词中挑选部分深入改写,可提升文章质量。 文中核心在于探讨如何借助 ChatGPT 的对抗性演练,运用逆向提示词技巧生成更优提示词。为详细阐述,提供了实验过程,包含六个步骤: 1. 利用 ChatGPT 对指定文章进行改写。 2. 对改写版本进行原创性检验。 3. 依据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 4. 重复上述流程,直至达到高度原创标准。 5. 采用逆向工程方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 6. 整合策略,形成提高文章原创性的高效提示词。 文中虽有具体实验例子,但目的是展示逆向提示词生成步骤,不应过度关注例子中的具体提示词。若想获取更精准的定制二创提示词,可按此方法针对不同文体和风格提取调整。 对于律师写提示词,基础材料通常是一份检索报告,可自行整理或用元典问达的 AI 自动生成。写作时应使用特定语言风格对基础材料改写,包括权威教育性语气、专业法律术语、结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。输出文章结构要求标题开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 在克隆 next.js 网站时,目的是做出完整效果,先不处理细节样式问题。下一步要实现文章列表部分和底部导航栏。对于文章列表部分,根据图片实现,先看效果,不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码作用。对于异常,可选中所有异常添加到对话让其解决。通过让 AI 添加注释解释代码功能,可精准提出修改建议。说清楚需求比说得多更重要,明确功能的位置、大小和效果最为关键。增加文章列表条数可查看完整效果。
2025-03-26
文章风格提取&文风转移教程
以下是关于文章风格提取和文风转移的教程: 该提示词可用于抽取不同风格文章的核心要素,抽取到的字段能作为 prompt,结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为:拷贝文章风格提取提示词,输入给任意大模型,随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》的文风、李娟《我的阿勒泰》的文风、许倬云《说中国》的文风、鲁迅《狂人日记》的文风、王小波《万寿寺》的文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 在实践中,文章润色要想始终保持特定风格较困难,关键在于稳定模型的记忆功能以确保写作一致性。首先建立数据库存储文章风格,对不同文本进行风格提取并存储。使用时可根据需求选择和应用不同风格。 文章润色规划流程清晰地分为两部分:第一部分是润色内容的提取,上传文字时模型会识别和提取风格的关键要素并保存到写作风格库;第二部分是润色本身,先提取所需风格,提供文章内容,可选择逐段或整篇润色,以达到最佳写作效果。
2025-03-26
有没有自动降低文章的aigc率的工具,中文的
目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。
2025-03-25
mcp的介绍
模型上下文协议(MCP)是一种全新的开放协议,由 Anthropic 公司开发并开源。它旨在为大语言模型提供标准化的连接方式,使其能够更轻松地与外部工具和数据源集成。 MCP 就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”或“转接头”“通用插座”,能统一不同的外部服务,如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等。通过标准化接口与 AI 模型对接,开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”(MCP 服务器),就能让所有兼容 MCP 的模型(MCP 客户端)无缝接入,大幅提升兼容性与开发效率。 MCP 与传统 API 的关键区别在于: 1. 单一协议:MCP 像一个统一接口,一次整合就能连接多个服务。 2. 动态发现:AI 模型能自动识别并使用可用的工具,无需提前写死每个接口。 3. 双向通信:MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。 MCP 的好处包括: 1. 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 2. 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 3. 实时互动:长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 使用 MCP 而非传统 API 的原因通常是,传统 API 要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案,极大地增加了开发复杂度。而在某些应用场景,如需要精准且严格受控的交互方式、细粒度控制、功能严格限制、更偏好紧耦合以提升性能、希望最大化交互的可预测性时,传统 API 可能更合适。 快速集成 MCP 的步骤包括: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总之,MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-03-27
介绍一下秘塔AI的基本情况和使用技巧
秘塔 AI 是一款优秀的工具,具有以下基本情况和使用技巧: 基本情况: 整体流程较长且完整,首先需要构建专题,并上传文档或者复制网页链接。 搜索完成后的操作类型丰富,例如可以继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成在线演示文稿、下载脑图图片等,还能查看与原文的对应关系并进一步搜索。 RAG 和搜索能力出色,是国产之光。 使用技巧: 构建专题时,认真准备上传的文档或网页链接。 搜索时,在搜索框左下角选中专题以定制数据源。 充分利用丰富的搜索完成后的操作,满足不同需求,如追问、编辑、分享等。 您可以通过以下链接访问秘塔 AI 搜索:https://metaso.cn
2025-03-26
介绍把图片变清晰的软件,logo图片上的文字不清晰。
目前有一些可以将图片变清晰的软件,以下为您介绍几种常见的: 1. Adobe Photoshop:功能强大,通过图像增强、锐化等操作来提高图片清晰度。 2. Topaz Gigapixel AI:专门用于图像放大和增强清晰度。 3. Waifu2x:对动漫、插画类图片的清晰度提升效果较好。 您可以根据自己的需求和图片类型选择适合的软件来处理 logo 图片上不清晰的文字。
2025-03-25
介绍一下什么是stable diffusion
Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体,最初称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)。它是一个 AI 自动生成图片的软件,通过用户输入文字就能生成对应的图片。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪并在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。 在硬件要求方面,建议使用不少于 16GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间,需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。目前也有对 A 卡的相关支持,但运算速度明显慢于 N 卡。在训练方面,不同模型有不同的训练要求,例如 SD1.5 训练要求 12G VARM,SDXL 训练要求 16G VARM。此外,还有诸如模型实例、融合模型、微调模型等相关内容。
2025-03-25
mcp介绍
模型上下文协议(MCP)是一种全新的开放协议,专门用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景。它就像AI领域的“USBC接口”,能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP的好处包括: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换AI模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI系统扩展时,只需连接新的MCP服务器。 与传统API相比,通常AI系统连接外部工具时,需要单独整合多个不同的API,每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,极大地增加了开发复杂度。传统API就像每扇门都有一把不同的钥匙,要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。 MCP最早由Anthropic公司开发,目的是帮助AI模型(如Claude)更容易地连接工具和数据源。但现在,MCP已经成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用它,逐渐成为AI与工具互动的新标准。 在某些情况下,传统API更适合,比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式,包括需要细粒度控制、功能严格限制,更偏好紧耦合以提升性能,希望最大化交互的可预测性。 要开始使用MCP,可按照以下步骤: 1. 定义能力:明确MCP服务器提供的功能。 2. 实现MCP层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与MCP服务器建立安全稳定的连接。 总结来说,MCP是为AI模型统一连接数据与工具的标准接口,让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效,而传统API是每个服务单独连接,开发更复杂。例如,Claude可以通过简单的MCP集成直接连接到GitHub、创建新存储库并创建PR。
2025-03-24
设计一个给小学生介绍ai的ppt
以下是为小学生设计的关于 AI 的 PPT 大纲: 幻灯片 1:封面 标题:走进神奇的 AI 世界 幻灯片 2:引入 互动问题:大家听说过 AI 吗? 引出主题:今天我们来探索 AI 幻灯片 3:什么是 AI? 简单解释:让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术 举例:如智能语音助手、自动驾驶汽车 幻灯片 4:AI 在生活中的应用 展示图片:如智能家居、智能医疗等 简单描述:如何让我们的生活更便捷 幻灯片 5:AI 的有趣之处 播放简短的动画或视频:展示机器人跳舞、画画等 引导思考:AI 还能做哪些有趣的事 幻灯片 6:未来的 AI 想象画面:描绘未来充满 AI 的世界 鼓励发言:大家希望未来有怎样的 AI 产品 幻灯片 7:总结 回顾重点:什么是 AI 以及它的应用和未来 感谢观看 在设计 PPT 时,注意使用生动的图片、简洁的文字和有趣的动画,以吸引小学生的注意力并激发他们的兴趣。
2025-03-24
AI绘画的历史与发展
AI 绘画的历史与发展如下: 早期,AI 绘画成果较为简单粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,其能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。它从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变着传统艺术的面貌。 AI 技术在艺术创作中的应用不仅改变了创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生影响。一方面,人们对 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度大致相同,但不太愿意将机器人视为艺术家,这表明其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面,艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂,既有期待也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 此外,AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声,反映了新技术发展带来的行业生态变化和对现有法律伦理框架的挑战。 尽管存在争议,AI 在艺术领域的应用为艺术创作提供了新的工具和可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将艺术与先进技术完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而 AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验,打破了传统创作的局限,使艺术更加民主化和包容。
2025-03-22
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初,AI 领域的符号推理较为流行,也取得了一些重要进展,如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说,对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。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。但此前这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 近年来,随着计算资源变得更便宜、可用数据增多,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。在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ,引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 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确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-03-18
AI的发展历史
AI 的发展历史如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,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广泛应用。 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(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,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,涵盖强化学习、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。 AI 的起源最早可追溯到 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,图灵最早提出了图灵测试,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,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 最初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-03-17
AI的历史
AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。 早期,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,应用场景难以大规模拓展,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(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(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,但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,这正是 AI 感兴趣的。
2025-03-11
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 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”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
AI的发展历史
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。
2025-03-04