又没有语言学习相关的AI

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||81|AI菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|下厨房口味调整功能|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味。|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用AI分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等。||82|AI语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|英语流利说纠错功能|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误。|英语流利说通过AI技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习。||83|AI电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|豆瓣电影剧情分析工具|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读。|豆瓣电影的剧情分析工具利用AI对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容。||84|AI办公文件分类系统|数据分析、机器学习|腾讯文档分类功能|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理。|腾讯文档利用AI对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率。||85|AI美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|美丽修行定制方案功能|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案。|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用AI定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。|

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT含义：Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。