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how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答

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中文回答: 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如,DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构,这将加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平,例如可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下,人工智能将改变生活的各个方面,刺激经济,创造新的就业机会并改善工作场所。

英文回答: Artificial intelligence (AI) plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of low-skilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.

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References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

advances1tomitigating climatechange.2For example,an AI technology developed by DeepMind,a UK-based business,can now predict the structure of almost every protein known toscience.3Thisbreakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines –it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibioticresistance,and plastic waste.

交汇点上的人工智能:a16z对生物和健康领域人工智能投资论点

随着人工智能变得越来越复杂,我们正逐渐进入新的可能性领域。生成型人工智能方法现在可以生成文本和图像,以及完成复杂的任务,尽管可能会出现错误(也称为幻觉)。例如,ChatGPT可以对问题提供英文答案,但在某些问题上偶尔会出现惊人的失败,产生“幻觉”般的虚构答案。随着时间的推移,这种进展将导致人工智能在生命科学和医疗领域具有巨大规模的助力,能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如,人工智能可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过任何错误的答案。这种方法将人工智能自然地整合到现有的工作流程中。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobsand improving the workplace.

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有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
prompt engineering
Prompt engineering(提示工程)包括以下几个方面: 1. 提示开发生命周期: 开发测试用例:在定义任务和成功标准后,创建涵盖应用程序预期用例的多样化测试用例,包括典型示例和边界情况,提前定义好的测试用例有助于客观衡量提示的性能。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要的上下文,理想情况下添加规范输入和输出的示例供 Claude 参考,此初步提示作为改进的起点。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入到 Claude 中,仔细评估模型的响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准,如人工评估、与答案标准的比较或 Claude 基于评分标准的判断,关键是要有系统性的评估性能方式。 2. Claude 的性能:Claude 开箱即提供高水平基线性能,提示工程可进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例,这些技术虽非必需,但对提升输入和输出可能有用。可参阅提示入门(https://docs.anthropic.com/claude/docs/introtoprompting)快速开始使用提示或了解提示概念。 3. 使用例子中的迭代和改进:记住,提示工程是一个迭代过程,如果初始示例未产生完美结果,不要灰心,通过调整和实验,能够释放 Claude 的全部潜力,为应用程序取得出色结果。
2024-12-24
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍,英文描述一遍
中文描述: 用户询问:人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用,以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述: Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容: 1. 人工智能(AI)已经在带来广泛的社会效益,从医疗进步到缓解气候变化。例如,DeepMind(一家英国企业)开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发,已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一,并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下,AI 将改变生活的所有领域,并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发,包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.
AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用,主要体现在以下几个方面: 1. 提升劳动力水平:随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如,可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变:生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域,基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学,且随着人工智能嵌入生命科学实验中,存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴,朝着价值导向的付费模式转变,为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发:在理解生物学方面,人工智能扮演着关键角色,成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型,指引着更有效的药物的开发路径,能够更快地进入市场,并减少失败的次数,使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧,早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业,科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕,以防止潜在的有害副作用。
2024-08-26
什么是prompt engineering
提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中,一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示(prompts),以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程是一门经验科学,涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反,大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上,然后针对这些评估进行测试和迭代。 提示工程的生命周期包括以下几个步骤: 1. 设计初步提示:制定一个初步的提示,概述任务定义、良好响应的特征,以及模型所需的任何上下文。理想情况下,应该添加一些规范输入和输出的示例供模型参考。这个初步提示将作为改进的起点。 2. 测试提示:使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准,无论是人工评估、与答案标准的比较,甚至是基于评分标准的模型判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 3. 优化提示:根据评估结果,对初步提示进行修改和优化。这可能涉及调整提示的内容、结构或格式,以提高模型的性能和准确性。 4. 验证和部署:经过优化的提示需要进行验证和部署。验证包括对模型在不同数据集和任务上的性能进行评估,以确保提示的有效性和泛化能力。部署则涉及将提示集成到实际应用中,以实现对用户的服务。 总之,提示工程是一种通过设计和优化输入提示来引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务的方法。它是 AI 模型开发和优化过程中的一个重要环节,对于提高模型的性能和准确性具有重要意义。
2024-05-26
what does waytoAGI do and how it helps its users
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点和作用: 提供全面的 AI 学习路径,涵盖基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效获取知识、提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 品牌 VI 融合独特设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 在飞书 5000 人大群里内置智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,基于飞书 aily 搭建。用户在飞书群里发起话题时即可,它能实现自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等功能。例如自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,对多文档进行总结、提炼,在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定信息和数据,快速返回相关内容等。
2024-12-27
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18