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AI情感计算

Answer

AI 情感计算是一个复杂且具有多面性的领域：

  • 在与 AI 的交互中，如 Character.ai 这类产品，通过海量语料训练的大型语言模型能与人建立亲密感，多模态感知技术可分析人的情绪并给予反馈。但目前与 AI 的“爱情”更多是模仿出来的情感，在肉身化之前，无法满足生理刺激，可能只是一场虚无的梦。对于这种建立在虚拟上的情感的意义以及人们对其做出“承诺”的意愿存在疑问，不过“爱情”的定义本无标准，对于“人机之恋”还需长期观察，未来随着 AI 技术发展，人们的态度或会改变，我们需保持开放心态探索新情境下的人机关系。
  • 1.7 AI 数字人的核心技术中，认知方面包含情感计算，此外还有知识图谱、自然语言处理等。
  • 在 AI 摆摊项目中，体验型项目包括 AI 情感陪伴等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

AI最容易与人建立起亲密感，通过海量语料训练出来的大型语言模型，它擅长“花言巧语”，表现出善于倾听、懂你所想、毫无情绪的特点。多模态感知技术更能分析你的情绪，从而给予真挚的反馈。在电影《Her》中，Samantha与Theodore通过语音想象演绎一场性爱，然后Samantha又邀请了一名女性志愿者代替自己与Theodore滚床单，但进行几分钟后Theodore就放弃了，无法将面前的志愿者想象为Samantha。在AI能够肉身化之前，与AI谈恋爱仍是一场无法见面的异地恋，无法满足你生理上的刺激。我们与AI产生的“爱情”，是人工智能模仿出来的一种情感。这样的AI言听计从，当我们迷失在这样的情绪之中时，可能这只是一场虚无的梦。这种建立在虚拟上的情感，到底有什么意义？当我们知道这样的情感是被计算出来的，冷静下来后，我们又会有多大意愿去与AI做出“承诺”呢？当然，“爱情”的定义本来就没有标准答案，每个人对于爱情的理解和追求都是不同的。因此，对于“人机之恋”这个话题可能还需要更长时间的观察。AI技术不断发展和进步，未来可能会出现更加智能和真实的AI伴侣，人们的态度和看法也可能会随之改变。无论如何，我们需要保持开放的心态，面对AI技术的发展和应用，探索和思考如何在新的情境下建立健康平衡的人机关系。

1.7 AI 数字人+语音合成

感知：[语音识别](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/V90mwWp22iZRW7kZ8ltcifGInoh)感知：[计算机视觉](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/NENrwe5vRisLmkkdqZNc2g4JnYd)表达：[语音合成](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/HaHZwExIqi68MqkVA8scDxvrnSd)外形：待补充认知：[情感计算](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/XxlAwSAsmiDjHFkWgvTcSBKsnJg)认知：[知识图谱](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DHyCw6pwziITRDki65qchQ4bnah)认知：[自然语言处理](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IxiLwlhbGiT73nkvTMcc57udnOb)渲染：待补充

AI摊主速成脑暴会

|分类|内容|示例项目||-|-|-||AI娱乐与算命|AI算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动|AI算命（15积分）、星盘解析、职业规划、社交小游戏（如积分狩猎、刮刮乐）||技术与工具教学|Prompt技巧、AI工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取|Prompt技巧传授（10积分）、MJ/Sd出图（10积分）、大模型调参（20积分）、文件抽取（15积分）||个性化小工具|小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享|小红书爆款文案（10积分）、个人知识笔记（3积分）、AI爆款名片（10积分）||体验型项目|AI桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI情感陪伴|桌宠体验（10积分）、数字人体验（10积分）、商业落地场景咨询（20积分）|

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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
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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
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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
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
利用AI在剪映平台创作情感类语录全流程
以下是利用 AI 在剪映平台创作情感类语录的全流程： 1. 录制声音： 录制时注意语气和情感，控制时长在 5 秒以上。 可以自由录制任意内容，或按照例句进行录制。 可以选择直接录制自己的声音，或者上传觉得不错的声音片段。 2. 克隆音色： 完成录制后，在相应界面为克隆的音色命名。 3. 声音处理： 可以对克隆的声音进行美化、降噪等处理。 如果对自己的声音音色不满意，但对朗读语气满意，可以结合剪映里自带的音色，保留自己的语气。 4. 歌词创作： 文案完成后，若预设的 AI 语音效果不佳，可让 AI 进行歌词改写。 可以给 AI 附加定义歌词风格和时间长度等方向。 对 AI 生成的歌词进行修改定稿。 5. 其他方面： 有分享利用软件进行声音克隆的尝试，包括同款录音话筒的使用、克隆收费情况等。 交流了播音腔与深夜陪伴声音的特点及软件里的音色情况。 分享了对声音发挥的理解，以及使首尾帧丝滑连贯的操作技巧。
2025-03-27
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体，我应该如何添加人设，才能让智能体的回复效果最接近真人效果？特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节，长长短短，情绪起伏。应该注意哪些细节？或者如何定义一个人？ 仅通过文字人设，不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。
2025-02-10
你是一位政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
你是以为政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。
2024-12-29
声音情感分析
声音情感分析是一个新兴且具有广泛应用的研究领域。 在音乐方面，基于音频的情感分析利用先进的计算技术和机器学习算法来解读和理解音乐中的情感。其技术实现包括音频特征提取（如使用梅尔频谱图从原始音频信号中提取有用特征）、情感模型训练（利用长短期记忆网络等递归神经网络模型）以及情感预测（输出情感维度的量化值）。通过预测音乐片段的情感变化，还能实现无缝音乐过渡。其应用领域涵盖音乐治疗（帮助治疗师选择或创作适合特定情绪状态的音乐）、情感驱动的音乐推荐（为用户提供个性化听觉体验）、音乐创作辅助（指导作曲家和制作人调整作品）以及情感研究（供心理学家和社会学家研究音乐对人的影响）。 情感计算主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”是让计算机准确识别人类的情感，可以基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析，或者融合不同模态之间的信息。文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系，语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征，视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别，生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。“表达”是让计算机能够把情感以合适的信息载体表示出来，“决策”是利用情感机制来进行更好地决策。 在 TTS 数据整理中，声音标签包含性别、类别、风格、年龄、语言、领域、情感、人设等方面，例如女学姐音、男明朗清澈音等。
2024-12-25
让ai生成情感语录怎么带动情绪价值
以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容： 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章，如刘润老师关于「情绪价值的赛道，拼的不是营销情绪，而是说服人心」的文章，了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例，如江小白（白酒，适合跟家人之间聊心事谈感情）、霸王茶姬（奶茶，原叶茶胚，口感清新自然，适合跟朋友郊游享用）、lululemon（女士运动紧身裤，轻盈柔滑，修身弹力），给定产品品牌、品类、特点或使用情境，让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主，需提供“情绪价值”，通过信息和趣味内容缓解用户焦虑，例如分享有趣的 AI 动态和提示词，让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景，简单提示适合快速了解长文内容，详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示，依据反馈不断改进更高效，同时建议避免过多轮会话，减少模型产生“幻觉”的可能性。
2024-12-19
我想要一个助手，能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手，可以通过以下步骤实现： 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开提供的函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，此时网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 此外，零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题，决策链设计包括： 1. 加权得分计算：将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘，然后求和，得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析：考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析：为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析：将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中，包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括： 1. 敏感性分析：通过调整不同因素的权重，检验决策是否稳健。 2. 情感检验：反思个人对每个选项的情感反应，并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议：基于前面的所有分析，提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作： 假设您是一名在职的产品经理，想跳槽并拿到两个不错的 offer，向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题，决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后，决策助手开始定义基本的评估标准，并让您审核，还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后，决策助手对每个选项进行评分，评分采用 1 到 10 分的制度，涵盖所有评估标准。评分完成后，决策助手会整理出一个清晰的表格，包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目，专业是关于计算机应用的，技术栈：Python（Pandas/Matplotlib），MYSQL,生成可视化图表，可生成HTML网站，包含数据分析，需要有最基本的功能，最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文，学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉，目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲，以帮助您组织思路和开展研究： 标题：人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要：简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 （一）研究背景：介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 （二）研究目的与意义：阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的，以及对行业发展的重要意义。 （三）研究方法与结构：说明采用的研究方法，如文献综述、案例分析等，并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 （一）人工智能技术的定义与分类：解释人工智能的概念，分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 （二）关键技术原理：详细介绍相关技术的原理，如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 （三）技术发展历程与现状：回顾人工智能技术的发展历程，分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 （一）智能化零售的概念与特点：定义智能化零售，阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 （二）行业发展现状与趋势：分析智能化零售行业的现状，包括市场规模、竞争格局等，预测未来的发展趋势。 （三）面临的挑战与机遇：探讨行业发展中面临的问题，以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 （一）客户画像与精准营销：如何利用人工智能技术分析客户数据，实现精准营销。 （二）库存管理与供应链优化：通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 （三）智能推荐与个性化服务：介绍基于人工智能的推荐系统，为客户提供个性化的购物体验。 （四）无人零售与智能支付：探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 （五）店铺布局与商品陈列优化：利用人工智能进行数据分析，优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 （一）新的零售模式：如线上线下融合的智能零售模式。 （二）数据驱动的商业决策：依靠人工智能分析数据，制定更科学的商业决策。 （三）合作与共享经济模式：探讨与技术供应商、其他企业的合作模式，以及共享数据和资源的可能性。 （四）增值服务与收费模式创新：基于人工智能技术提供的新服务，创新收费模式。 六、案例分析 （一）选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 （二）详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 （三）总结经验教训，为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 （一）对消费者行为和市场竞争的影响：分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 （二）技术与数据安全问题：探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 （三）法律法规与伦理道德问题：研究相关法律法规的缺失，以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 （一）研究成果总结：概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 （二）未来研究方向与建议：提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助，祝您顺利完成论文！
2025-04-07
计算两个时间差的绝对值，输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串，两个时间用逗号分隔，每个时间字符串格式示例如下：2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
科学计算大模型的代表模型有哪些
科学计算大模型的代表模型主要有以下几种： 1. Encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表是 BERT。 2. Encoderdecoder 模型：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表模型如谷歌的 T5。 3. Decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此结构，包括 ChatGPT。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在数字化处理中，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。当神经元数量达到百亿、千亿级别时，会出现群体智能，即智能涌现，这在自然界如蚂蚁群体中有典型体现，人脑也由约 1000 亿个神经元构成复杂神经网络。
2025-03-20
计算机视觉
计算机视觉是机器认知世界的基础，人类获取的信息约 83%来自视觉，而计算机视觉旨在让计算机看懂图像或视频里的内容，像人一样通过视觉观察和理解世界。 其三大基础任务包括分类、检测和分割： 图像分类：根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。 目标检测：找出图像或视频中的目标物体，同时检测出物体的位置和大小。 图像分割：又可划分为语义分割和实例分割。语义分割不区分同类目标，实例分割则需要区分同类目标中的不同个体。 此外，计算机视觉还包括目标跟踪，对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，实现对运动目标的行为理解。 参考资料： 在企业应用中，计算机视觉的应用包括： 图像分类和物体识别，将图片作为输入，输出图像的内容分类，应用于面部识别。 物体识别，不仅分类或识别物体，还检测物体是否出现在图像里。 图像分割算法，识别物体位置并标记不同物体对应的像素点，如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪，检测视频中的奔跑者并追踪其轨迹和运动方向。
2025-03-19