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通往AIGC之路

Answer

以下是为您整合的关于“通往 AGI 之路”的相关内容:

“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。

【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。

通用人工智能(AGI),也叫强人工智能,通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻,科技推动文明呈指数级增长。也许在 5 年后,也许在 2035 年,也许在 2050 年。通往通用人工智能的路也许还长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。

在 OPEN AI 发布 gpt3.5 引爆 AIGC 潮流不久,“通往 AGI 之路”由几个对 AIGC 感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌 VI,设计师三思用 Midjourney 生成了小鹿吉祥物三视图。彭青云在看到相关内容后,希望为其做小鹿 IP 的延展,并获得了相关权限。

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

References

如果让我推荐一门AI课

大家好,我是AJ,今天我要给大家分享一门超级棒的AI课!?省流版:【野菩萨的AIGC资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的AI课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖AI绘画、视听语言和ChatGPT等多个体系的知识。无论你是AI初学者还是进阶者,这门课程都能满足你的学习需求。[heading8]扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息[content]?完整版:今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ,互联网公司产品经理,创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库,更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中,我们还要讨论知识付费??[content]这就好比选择自己在家锻炼,还是去健身房找教练,不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富,适合自律的自主学习者,而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历?[content]最近,社区有很多新同学加入,每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文,大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前,我希望能快速入门AI绘画,于是投入金钱学习了许多付费的AI课程,并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终,我选择了野菩萨的课程,真的超级棒,我强烈推荐给大家啊!

彭青云: 2050那些人和事

waytoagi是什么?waytoagi直译就是通往AGI之路,那什么是AGI?通用人工智能,也叫强人工智能,通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻,科技推动文明呈指数级增长。也许在5年后,也许在2035年,也许在2050年。通往通用人工智能的路也许还很长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。未来已来,像盛夏的大雨,在我们还不及撑开伞时就扑面而来——科幻作家刘慈欣语(很多人早就失业了)。那么,投名状是什么?好汉们加入梁山前要准备一份见面礼,表其诚意。在今天,你认识一个新朋友,或融入新团体,用心的小礼物总能快速的拉近彼此的距离。4月初的某天夜里,我对象向我推荐了[飞书对话《通往AGI之路》的长视频](https://www.bilibili.com/video/BV1xw4m1f7bE/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb),彼时的我正处在被AI代替的焦虑中,刚做完某厂的单子。无意义反复的修改实在让人身心疲惫,精力耗尽的人不由自主地就会在短视频,信息流中越陷越深难以自拔。她很兴奋的推荐给了我,她说你不是对AIGC感兴趣吗?这个AJ他们做的AI知识库可厉害了,他们都是从兴趣出发兼职做的,AJ这人说话很有趣,很有激情。

彭青云: 2050那些人和事

近两个小时时长,起初我不相信沉迷短视频的自己再能看这种长视频分享或讲座。点开后却慢慢沉浸其中,感觉时间过得很快,不过瘾我又把某些片段反复看了三四遍。知识库的名字就叫通往AGI之路,英译WaytoAGI.在OPEN AI发布gpt3.5引爆AIGC潮流不久,由几个对AIGC感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌VI,简洁精炼,充满强烈的视觉冲击力。设计师三思用Midjourney生成了小鹿吉祥物三视图。精致可爱,让人忍不住心生怜爱。一致性和完成度也非常好。配图由设计师@三思用MJ生成我想做点什么,我能做什么呢?我做过品牌运营设计,喜欢做ip吉祥物。三思的小鹿IP刚好可以继续深入延展,我立马在飞书群发帖表达意向。接着群友@彭骋帮我到联系AJ,AJ特别开心向我方表示感谢,我们像会晤的首脑,彼此握手点头致意,相互间表达了充分的信任,AJ将小鹿IP在知识库的阅读和编辑权限开放给我。配图由Illustrator手绘,SD拓展其实现在想想,如果我是个坏人(说得我好像是好人一样,哈哈哈)如果我是AJ,我会不会这么充分的信任和肯定他呢?

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我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
我该如何学习AGI,请给我规划一条可行的学习之路
以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解,查看入门课程。 具体的学习资源包括: 关于 Prompt 的了解:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w
2025-03-28
MCP是什么 ?通往AGI之路中有相关的学习资料吗?
MCP(模型上下文协议)是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接,通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务,让 AI 模型获取更丰富的上下文信息,从而生成更加精准、相关的智能回答。 Lark 认为,用一句话概括,MCP 是一种通用的方式,向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释:MCP 是一个开放协议,用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式,可以将其想象成 AI 应用程序的 USBC 接口。 此外,还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender,实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起,AI 不再是数据孤岛,未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务,开启创作的新纪元。
2025-03-25
网站“通往AGI之路”的建设意义是什么?
“通往 AGI 之路”网站具有以下建设意义: 1. 学习平台:是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 2. 资源丰富: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。 3. 实践促进: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。 4. 品牌形象: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,共同构建充满活力和前瞻性的品牌形象。 5. 连接作用:不仅是一个知识库,更是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 6. 影响力大:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。
2025-03-24
设计一条大模型学习之路,并给出推荐资料
以下是为您设计的大模型学习之路及推荐资料: 学习之路: 1. 了解大模型的基本概念:通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(训练所需的大量计算和 GPU 等)、确定教材(大量的数据量)、找老师(算法讲述内容)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 2. 学习大模型的构建过程: 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量资料,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、分割文本。 设计模型架构:为孩子设计学习计划一样,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,如使用 Transformer 架构等特定的神经网络结构。 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 推荐资料: 1. 直播共学: 可在飞书知识库中查看以下分享内容和教程:小七姐、刘宇龙、熊猫、MQ、财猫、李继刚、凯翔、AJ、南瓜博士、江树的分享。 参与每晚群里的分享和讨论会,包括 3.4 直播聊天(讲讲大家最初入门学 prompt 的一些入门方法)、3.5 直播分享(小七姐提示词学习路径)、3.5 直播答疑(小七姐、宇龙、AJ 学习路径中的各类问题和 AGI 对应知识推荐)、3.6 直播分享(MQ:文科小白+普通宝妈的 AI 学习之路、熊猫提示词和思维模型)、3.7 直播分享(南瓜博士&财猫文理兼修话 PROMPT)、3.7 直播聊天解答作业等。 2. 文章学习: 大模型工具请大家自行准备,推荐顺序为:1.chat 2.kimi.ai 3.智谱清言 4
2025-03-23
大模型学习之路
大模型的学习之路包括以下几个主要方面: 1. 大模型的定义:通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 2. 大模型的训练和使用类比: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU更合适,只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法让大模型更好理解Token之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 Token:Token被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词等,在将输入进行分词时会数字化形成词汇表。 3. 大模型的底层原理:计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿,但大模型内部是混沌系统,存在不确定的“不安感”,同时也学习了人类大脑的优点和特质,这些特质在实际应用中表现出“缺陷”和“不足”。 4. 大模型的构建过程: 收集海量数据:如让孩子阅读大量书籍等,对于AI模型就是收集互联网上的各种文本数据。 预处理数据:像为孩子整理资料,AI研究人员也需清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息等。 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员需设计AI模型的“大脑”结构,如使用Transformer架构。 训练模型:如孩子开始学习,AI模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-03-23
请详细讲述一下这个网站《通往AGI之路》的学习方法?
《通往 AGI 之路》的学习方法如下: 1. 系统学习:观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等高质量学习内容,并整理成学习笔记,在整理过程中与大家交流互动。 2. 社区共创学习:对于觉得系统学习枯燥的同学,可以等待社区共创内容,通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 了解相关原理:学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 4. 探索应用:例如了解 Stable Diffusion 运作原理与 GPT 训练现状。 5. 针对特定软件:对于 AE 软件,可在 B 站找丰富的入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习,还可参考模板。 6. 名词解释:理解包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等 AI 相关名词,可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 7. 信息获取:关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,订阅获取最新信息并投稿。 8. 参与活动:参加如 AIPO、CONFIUI 生态大会等社区活动,每月还有切磋大会。 9. 阅读经典:阅读介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章,以及软件 2.0 时代相关内容。 10. 初学者推荐:对于初学者,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。同时,整理 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-23
通往agi之路是一个怎样的团队
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它具有以下特点: 1. 目标是助力每一个怀揣 AI 梦想的人在探索知识的道路上“无弯路,全速前进”。 2. 这里既是知识的消费者,也是知识的创作者。 3. 拥有 200 多个微信群和 140 多个高校群。 4. 举办了 AIPO 等相关活动,活动遵循先共学再以赛代练的学习路径,邀请了 10 位 AI 界大佬分享经验。 5. 有赛博禅心主理人大聪明等人员的参与和支持,赛博禅心公众号有 5000 个 AI 项目详解,可为活动提供灵感。 6. 中科院翟教授曾开场致辞。 7. 提供了 v two agi.com 网站供注册进入知识库。 同时,“通往 AGI 之路”还有众多友情链接,涉及麦橘、orange、Web3 天空之城、Ragnar 瑞哥那、海辛、三思、云中江树、陈财猫、阿文等在 AI 领域的不同角色,如产品经理、艺术家、工程师等。
2025-03-22
给我一份通往AIGC的学习目录
以下是一份通往 AIGC 的学习目录: 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险,如算法的不可解释性和不可问责性,代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题,如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险,如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题,如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命:技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力:交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑:从理论到应用 解码 AI 教学案例:创新与实践 教学主要负担分析,如备课压力、适应新课标
2025-03-17
transformer是通往AGI的必经之路吗?什么是世界模型,当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中,Transformer 符合一些条件,但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law,一个值得被 scale up 的架构是基础,且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面,如限定问题的数据生成有进展,但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面,目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统,其逻辑受指向描述变化,如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构,都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构,以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单,需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16