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当前ai发展到什么程度了

Answer

当前 AI 的发展程度可以从以下几个方面来看:

  1. 在通用人工智能(AGI)的发展等级方面:
    • 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。
    • 推理者:具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。
    • 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。
    • 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。
    • 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程。
  2. 技术发展历程:
    • 早期阶段(1950s - 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
    • 知识驱动时期(1970s - 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。
    • 统计学习时期(1990s - 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。
    • 深度学习时期(2010s - 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。
  3. 当前前沿技术点:
    • 大模型:如 GPT、PaLM 等。
    • 多模态 AI:包括视觉 - 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、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:涉及模型可解释性、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。

同时,开源大模型爆发,企业大模型市场崛起,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识沉淀等问题。

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References

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.组织(Organizations):最高级别的AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

当开源大模型爆发,大模型无处不在。未来AGI竞争的关键是云端超级大模型,最近美国的巨头都在进军这个领域。大模型现在越做越小,一加推出手机,这两天斯坦福推了一个叫章鱼的大模型,可以跑在手机上。杨元庆这两天是不是在推AIPC。我们今天的重点是讲企业大模型市场崛起。因为现在通用大模型也遇到瓶颈。算力可能遇到点瓶颈,英伟达挣的盆满钵满,算力的背后是能源。但我今天还发了一个短视频,他们碰到知识不够的问题了。因为人工智能也在超越人类,之前还在跟人类学习,人类原来也没有意识把很多知识沉淀下来。所以他们现在发展到什么程度呢?像他们最近发现,百度贴吧里的“弱智吧”原来是特别好的学习知识的地方。这个“弱智吧”名字没起好,其实里边一点都不弱智,里边的问题都挺难回答的。我去看了看,好多问题我都回答不出来。比如说明明是睡觉,为什么要去酒店?明明是喝酒,为什么要去夜店?睡觉应该去夜店睡觉,喝酒才去酒店喝酒对吧?所以不要看互联网上满是数据,数据不等于信息,信息不等于知识,知识不等于智慧。所以训大模型就需要把饱含人类智慧的高含量的知识训进去。

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]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[heading2]当前AI前沿技术点[content]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

Others are asking
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 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,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号(https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed),以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate(生成)。
2025-01-22
我当前的工作是逐字核对PDF文档和word文档,并按pdf文档将word文档修正,如何借助AI工具实现
以下是一些可以帮助您实现将 PDF 文档与 Word 文档进行核对和修正工作的 AI 工具及方法: 1. DeepL(网站):访问,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):在安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):在下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再在点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):在点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-15
当前有哪些热门AI工具
以下是一些当前热门的 AI 工具: 儿童练习英语口语的 AI 工具: LingoDeer:使用游戏和互动活动教孩子英语,提供各种课程,有家长仪表板。 Busuu:提供英语等多种语言课程,有多种教学方法和社区功能。 Memrise:使用抽认卡和游戏教学,有社交功能。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法,有语音识别功能。 Duolingo:免费,使用游戏化方法,课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具: Gamma:在线制作网站,可通过输入提示生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT:输入文本描述生成专业设计,有丰富模板库。 Mindshow:提供智能设计功能,简化设计流程。 讯飞智文:利用语音识别和自然语言处理技术,提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 在选择工具时,需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。
2024-12-21
当前电商领域有哪些智能体可以用
在电商领域,以下是一些常见的智能体类型及应用示例: 1. 简单反应型智能体:如温控器,根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体:像自动驾驶汽车,维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体:例如机器人导航系统,具有明确目标,能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体:如金融交易智能体,能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体:例如强化学习智能体,通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词,再通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类的垂直搜索应用,在商品推荐方面效果较好。 此外,工作流(Workflow)也可理解为多智能体协作(MultiAgents),通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,可定义多个智能体分别负责不同功能,还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注于市场营销领域,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本等,并保存至飞书文档。
2024-12-20
aigc的当前生态
AIGC 的当前生态主要包括以下方面: 1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2024-12-13
当前应用AGI,作为一个普通的人,如何挖掘赚钱的机会
以下是关于普通人在 AGI 应用中挖掘赚钱机会的一些分析和建议: 从历史角度看,在 IT 产业中,只有微软的操作系统曾接近垄断并获得超额收益,这并非必然,与当时的多种因素相关。在大模型时代,这种情况能否重演存在不确定性。 在 2024 年,一些可能的赚钱机会包括: 图片超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配方面。 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频,真人稍晚。 AI 音频能力的长足进展,如带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,用于直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,带来新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆有突破,加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”有良好使用体验。 AI 的商业模式在数据合成、工程平台、模型安全等方面开始有明确用例。 从长远来看,到 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,全真 AI 虚拟人成熟,AR/VR 技术大规模商用。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 基于国产芯片的软硬件联合优化固件生态是明确的机会。 但同时需要注意,AGI 可能会造成极端垄断,提供前所未有的中心化操控能力。在这种情况下,作为个体需要思考应对策略。
2024-12-09
如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子,类似于脱口秀台词,需要几个步骤,怎么做
以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤: 1. 明确主题和热点:确定您想要围绕的当前热点话题,以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意:思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词:利用 AI 工具,输入相关的提示词,如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等,让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程:对生成的台词进行筛选和整理,确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如,像“男人躺在云中,四肢伸展,表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善:检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点,对不满意的部分进行修改和优化。
2024-12-09
Al发展到什么程度
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和趋势: 1. 千脑理论:新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,多模型设计发挥作用的关键是投票。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素(模型)组成,并连接到各种可移动的传感器。大脑中的知识储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 2. 通用化趋势:AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案。通用电脑因更好的成效比导致技术更快进步,更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统,导致成本降低和性能提升。同时,一些重要的未来应用如探索火星等需要通用方案的灵活性,而当前专用的深度学习模型无法满足。 3. 游戏领域:随着生成式人工智能革命的进展,它将重塑用户生成内容(UGC),创造任何人都能构建游戏的世界,游戏创作将变得真正民主化,数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。 4. 企业发展:OpenAI 公司成立于 2015 年,总部位于美国旧金山,早期是非营利机构,后来改成有限营利形式。其使命是推进人工智能技术发展,为全球创造更安全、智能的未来。关于 OpenAI 公司的时间线,可参考 Wiki(https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI)和 OpenAI Blog(https://openai.com/blog/)。
2025-01-09
现在ai发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和进展: 1. 在通用人工智能(AGI)方面,尚未取得巨大进展,但 OpenAI 等机构提出了 AGI 的五个发展等级,包括聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织。其中,聊天机器人具备基本对话能力,推理者能解决复杂问题,智能体可执行全自动化业务但仍需人类参与,创新者能协助人类完成新发明,组织则能自动执行全部业务流程。 2. 在应用方面,ANI(弱人工智能)得到了巨大发展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 3. 大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型,但通用大模型也面临瓶颈,如算力和知识不足的问题。 4. 机器学习方面,监督学习因数据增长、神经网络规模发展和算力提升而快速发展。 5. 数据方面,数据集是由数据组成的集合,分为结构化和非结构化数据,获取数据的方式包括手动标注、观察行为和网络下载,同时需要有效处理数据中可能存在的不正确和缺失等问题。
2025-01-07
端到端语音技术现在进展到什么程度了
端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面: 语音合成将文本转换为可听的声音信息,是人机交互的重要接口,一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,声学后端基于此生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面: OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-03
AI现在发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度: 1. 在弱人工智能(ANI)方面取得了巨大进展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等,这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能(AGI)尚未取得巨大突破,但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面,监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面,数据集是数据的集合,通常以表格形式出现,包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时,数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题,需要有效处理。 5. 大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。
2024-12-16
作为新手,如何掌握AI?要掌握到什么程度?
对于新手掌握 AI,您可以参考以下步骤和内容: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 2. 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 掌握数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 熟悉算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等;学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN);了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 掌握 Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数:定义和调用函数,理解函数如何接收参数和返回结果;了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库,理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP):了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化;学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们,了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理:理解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的;学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件,理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于要掌握到什么程度,这取决于您的具体需求和目标。如果您只是想初步了解和应用一些简单的 AI 技术,掌握基本概念和一些常用工具的使用就可以。如果您希望在 AI 领域深入发展,可能需要系统地学习数学、算法、编程等知识,并不断实践和研究。
2024-12-11
作为新手,如何才能掌握好AI?做到什么程度算是学会了AI?
对于新手来说,要掌握好 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 如果希望在掌握基础后继续精进,最好体系化地了解编程以及 AI,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于做到什么程度算是学会了 AI,这没有一个绝对的标准。但一般来说,当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题,能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理,并且能够在特定领域进行创新和改进,就可以认为在一定程度上掌握了 AI。
2024-12-11
1.Gpt在教育邻域的快速发展
GPT 在教育领域的快速发展表现为以下方面: 训练方式:包括预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习等阶段,每个阶段都有相应的数据集、算法和模型。 在教育中的影响:以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术的出现,为教育带来冲击。许多教育工作者认识到大模型技术的进步对教育的意义。但目前市场上虽看好 AI 对各行业的赋能,却尚未诞生出相关的 Super APP,存在对 AI 发展的不同看法和预期。
2025-01-22
ai快速发展在教育领域的应用
AI 在教育领域的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击,教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。
2025-01-22
大模型的发展路径是什么样的
大模型的发展大致可以分为三个阶段: 1. 准备期:自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布后,国内产学研迅速形成大模型共识。 2. 成长期:国内大模型数量和质量开始逐渐增长。 3. 爆发期:各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势。 在发展过程中,大模型主要有以下几类: 1. 原创大模型:这类模型稀少而珍贵,需要强大的技术积累、持续的高投入,风险较大,但一旦成功竞争力强。 2. 套壳开源大模型:利用现有资源快速迭代和改进,需要在借鉴中实现突破和创新。 3. 拼装大模型:将过去的小模型拼接在一起,试图通过整合已有资源来实现质的飞跃,但整体性能并非各部分简单相加。 此外,360 作为国内唯一又懂大模型又懂安全的双料厂商,提出以“模法”打败魔法的理念,打造专业的安全大模型,只依赖大模型本身的能力,在恶意流量分析和恶意邮件检测效果方面超越 GPT 4,并与 360 积累的工具结合,提升攻击事件的检测和发现能力。同时,企业在运用大模型时,要将好的知识和算法结合,从数据中提炼出真正的实战知识。
2025-01-20
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
我不会AI我可以往AI上面发展吗
如果您不会 AI ,完全可以往这方面发展。以下是一些您需要了解和学习的基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:明确人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论:了解基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:熟悉常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:了解聚类、降维等算法。 强化学习:知晓其基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:掌握使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 另外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比预期更快地获得知识,并推动人类一同进步。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能帮助 AI 模型理解模式和关系。创建专门从事特定领域的 AI 可能比创建全能 AI 更容易,我们更需要特定领域的专家 AI 。同时,要让 AI 从在线基础投入到原子的世界中,让人类专家配备可穿戴设备收集互动供 AI 学习,避免复制危险的偏见。
2025-01-18
如何忘AI这方面发展
如果您想在 AI 方面发展,可以参考以下几点: 1. 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您需要关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。同时,考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 2. 对于创新者来说,在前沿工作并开发新技术时,应对监管制度可能具有挑战性。英国确认致力于推进帕特里克·瓦伦斯爵士提出的为 AI 建立监管沙盒的关键建议,这将使监管机构能够直接支持创新者,并帮助他们将产品推向市场。 3. 英国已退出欧盟,可以建立一种监管方法,使英国成为 AI 超级大国。这种方法将积极支持创新,同时解决风险和公众关注。英国拥有蓬勃发展的初创企业,监管框架将支持其扩大规模并参与国际竞争。这种支持创新的方法也将对海外的 AI 企业在英国设立业务产生强大的激励作用。 4. 英国在制定 AI 监管方法时依靠政府、监管机构和企业之间的协作。最初,不打算引入新的立法。过早匆忙立法可能会给企业带来不必要的负担。同时,在赋予监管机构领导权的同时,也在设定相关内容。
2025-01-18