以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。

秘塔搜索是由秘塔科技开发的一款 AI 搜索引擎，具有以下特点和功能： 1. 多模式搜索：提供多种搜索方式，满足不同用户需求。 2. 无广告干扰：为用户提供更纯净的搜索环境。 3. 结构化展示：使搜索结果呈现更清晰、有条理。 4. 信息聚合：整合各类相关信息，提升搜索效率和体验。 使用指南方面： 1. 明确搜索需求：清晰地知道自己想要查找的内容。 2. 输入准确关键词：有助于获得更精准的搜索结果。 如果您想了解更多关于秘塔搜索的详细内容，建议您访问其官方网站获取最新和更全面的信息。

以下是关于用于老年人的 AI 的相关信息： 情感陪伴： 小冰公司会在 2025 年日本大阪世博会期间，为当地 60 万个老年家庭提供虚拟人，提供陪伴服务。 Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务，一些用户将其视为树洞、日记本、情感羁绊等。 医疗保健：当人工智能在某些领域表现超过人类时，有望在医疗保健领域发挥更大作用，例如为老年人提供更多医生的照顾。 个性化用户体验：AI 能使产品个性化用户体验，这在教育科技和搜索中已有早期应用。

国内可以解数学题的 AI 有以下几种： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术为用户提供个性化的数学学习路径和练习题，根据能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术为用户提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术为用户解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外，还有 Mathly 等应用也能指导学生解决数学问题。

以下是关于解题 AI 的相关知识： 沃尔夫勒姆认为有许多问题遵循相同的一般模式，如在游戏图中找获胜序列、找谜题解决方案、定理证明、化学合成途径等，解决大量 NP 问题存在许多非确定性计算路径。在实际中，由于图规模过大，挑战在于无需追踪整个可能性图来确定动作。常见方法包括给不同状态或结果赋分并追求高分路径，在自动定理证明中从初始命题和最终定理双向工作以找到中间交汇路径，还可通过建立“引理”添加新规则。 在商业化问答场景中，检索原理包括信息筛选与确认、消除冗余、关系映射、上下文构建、语义融合和预备生成阶段。首先对检索器提供的信息评估筛选，去除冗余，分析逻辑关系，构建上下文环境，必要时进行语义融合，最后将整合好的信息编码成适合生成器处理的格式。大模型生成回答时，全新的上下文被传递给大语言模型，其根据提供的信息生成准确连贯的答案。但有时回答不准确，如出现牛头不对马嘴、未根据正确知识库回答等错误场景，优化 AI 更准确回答问题的过程称为 RAG。 RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，能提供详细准确的回答。

以下为您推荐一些 AI 学习视频： 《ChatGPT 诞生记：先捞钱，再谈理想》｜OpenAI 翻身史，作者/来源：林亦 LYi，总结：ChatGPT 的背后是 OpenAI 这家公司，今天我们聊聊它的理想、成果与争议。链接：，发布日期：2023/02/10，必看星标：?? 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》，作者/来源：YJango，总结：视频是关于 GPT 的底层原理和未来影响。将抛开技术细节，少用专业名词，在整体功能上讲解 ChatGPT 的「工作原理」「制造过程」「涌现的能力」「未来的影响」以及「如何应对」。链接：，发布日期：2023/03/15，必看星标：?? 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》，作者/来源：新石器公园，总结：本视频深入浅出的讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程，让你真正理解这个世界最大的变化。链接：，发布日期：2023/05/06，必看星标：?? 此外，还有一些与 AI 应用相关的项目，如 MMVid：一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、快速的图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务。能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这样大语言模型就能够理解视频内容。

以下是为您提供的新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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，您将找到一系列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），您可以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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 6. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 学习 AI 基础知识，了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

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Lora 全称 LowRank Adaptation Models，即低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面，能够再现人物或物品的特征。大模型的训练通常复杂且对电脑配置要求高，而 LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型参数。LORA 模型训练是用特定特征替换大模型中的对应元素，从而生成不同于底模的图片。Lora 训练较为轻量化，所需显存较少，硬件门槛显存达到 6G 即可开启训练。例如，有利用新版 SDXL 生成的如针线娃娃的 lora，还有如“KIDS ILLUSTRATION”这样用于生成儿童绘本风格插画的 lora 等。