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AI术语解释

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以下是一些常见的 AI 术语解释：

  • Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。
  • ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。
  • Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。
  • Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。
  • Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。
  • CLIP（对比语言-图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。
  • TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。
  • Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。
  • Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。
  • Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。
  • Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。
  • RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。
  • Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。
  • Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。
  • GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。
  • Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。
  • GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
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References

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||Agents|[代理](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XGEzwjiJTiAr83kbHlgceRHxnwc?table=ldx8f3XmXwKf04gK)|Agent（智能体）=一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像ChatGPT这样的工具中“通常”的使用方式不同。在ChatGPT中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而Agent拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。|技术||ASI|[人工超级智能](https://en.wikipedia.org/wiki/Superintelligence#Feasibility_of_artificial_superintelligence)|Artificial Super Intelligence（ASI），尽管存在争议，但ASI通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。|通识||Attention|[注意力](http://注意力)|在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。|技术||Bias|[偏差](http://偏差)|AI模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。|技术||Chatbot|[聊天机器人](http://聊天机器人)|一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。|通识||CLIP|[对比语言-图像预训练](http://对比语言-图像预训练)|CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)，由OpenAI开发的AI模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。|技术|

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||TPU|[张量处理单元](http://张量处理单元)|谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。|技术||Training Data|[训练数据](http://训练数据)|用于训练机器学习模型的数据集。|技术||Transfer Learning|[迁移学习](http://迁移学习)|机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。|技术||Validation Data|[验证集](http://验证集)|机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。|技术||Knowledge Distillation|[数据蒸馏](http://数据蒸馏)|数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似.<br>数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。|技术||RAG|[检索增强生成](https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG)|RAG(Retrieval-augmented generation)检索增强生成|技术|

0. 从这里启程

|名词|Wiki|名词解释|标签||-|-|-|-||Forward Propagation|[前向传播](http://前向传播)|在神经网络中，前向传播是输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。|技术||Foundation Model|[基础模型](http://基础模型)|在广泛数据上训练的大型AI模型，旨在适应特定任务。|技术||GAN|[通用对抗网络](http://通用对抗网络)|Generative Adversarial Network(GAN)，一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。它使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。|技术||Generative AI/Gen AI|[生成式AI](http://生成式AI)|AI的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。|通识||GPU|[图形处理单元](http://图形处理单元)|GPU(Graphics Processing Unit)，一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。GPU在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。|产品|

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
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
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
作为AI小白，需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI 大模型的专业术语有哪些
以下是一些 AI 大模型的专业术语： 1. AIGC：生成式 AI 生成的内容。 2. AI：人工智能。 3. 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。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 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。 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。 4. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. 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。 7. Prompt：提示词，即输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 8. Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈1 2 个汉字。大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制，都以 token 为单位计量。 9. 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。
2025-03-23
AI术语
以下是一些常见的 AI 术语： Forward Prediction：前向预测 Forward Reaction Prediction：前向反应预测 Fuzzy Logic：模糊逻辑 Fuzzy Neural Networks：模糊神经网络 GaBased Approaches：基于遗传算法的方法 Garbage In, Garbage Out：无用数据入、无用数据出 GasPhase Networks：气相网络 Gaussian Kernels：高斯核 GaussianType Structure Descriptors：高斯型结构描述符 General Intelligence：通用智能 Generalized Gradient Approximation：广义梯度近似 DataDriven Spectral Analysis：数据驱动的光谱分析 DataMining：数据挖掘 Database：数据库 DE Algorithm：差分进化算法 Deeplift：DeepLift 模型 Dendrogram：树状图 Density Functional Theory：密度泛函理论 DensityBased Spatial Clustering Of Applications With Noise：DBSCAN 密度聚类 Descriptor：描述符 DFT Calculations：DFT 计算 Dice Similarity：戴斯相似度 Differential Evolution：差分进化 Parametric Case：有参情况 Parametric Density Estimation：参数密度估计 Parametric Model：参数化模型 Parametric ReLU：参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 Parse Tree：解析树 PartOfSpeech Tagging：词性标注 Partial Derivative：偏导数 Partially Observable Markov Decision Processes：部分可观测马尔可夫决策过程 Particle Swarm Optimization：粒子群优化算法 Partition：划分 Partition Function：配分函数
2025-02-18
大模型相关术语中，参数和Token分别指什么？
在大模型相关术语中： 参数：主要指模型中的权重（weight）与偏置（bias），大模型的“大”通常体现在用于表达 token 之间关系的参数数量众多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级。 Token：大模型有着自己的语言体系，Token 是其语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型的语言，这种转换的基本单位就是 Token。不同厂商的大模型对 Token 的定义可能不同，以中文为例，通常 1 Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常都是以 Token 为单位计量的。Token 可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization），在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。
2025-02-13
我想要做一个ai工具，针对电子元器件行业，我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法，希望上传中文PDF后，可以下载一个翻译好的PDF，0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求，以下是一些建议： 首先，您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识，了解自然语言处理（NLP）的基本原理。 其次，可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具，能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后，针对您的专业术语翻译需求，需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类，建立一个清晰的术语库。 同时，确定固定描述语句的翻译规则和方法，并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中，要不断测试和优化您的工具，以确保翻译的准确性和质量。 总之，虽然没有编程基础会增加一定的难度，但通过合理利用现有资源和持续学习，您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
我想要做一个ai工具，针对电子元器件行业，我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法，希望上传中文PDF后，可以下载一个翻译好的PDF
目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求，暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标： 1. 数据准备：收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译，构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术：例如自然语言处理技术和机器翻译算法，以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面：设计一个用户友好的界面，方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化：对工具进行充分的测试，根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目，需要一定的技术和资源投入，但如果成功实现，将为电子元器件行业带来很大的便利。
2025-01-04
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释： Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP：对比语言图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。 Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG：检索增强生成。
2025-04-18
通俗易懂地解释一下什么叫AGI，和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能，指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比，平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的，例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力，不仅限于特定领域，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等，并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中，早期的研究有对智能的宏伟目标追求，但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如，GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
最值得了解的AI专业名称，及解释
以下是一些值得了解的 AI 专业名称及解释： 1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）：一种目标，让机器展现智慧。 2. 生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 5. 大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。 7. AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 这些概念之间存在一定的关系，AIGC 技术可以用于多种应用，ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。对于新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，如阅读相关的入门文章和熟悉术语。可以在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。选择感兴趣的模块深入学习，比如掌握提示词技巧。实践和尝试很关键，可使用各种产品做出作品，并体验如 ChatGPT 等 AI 产品。
2025-03-11
可以帮我输出一张图，解释人工智能的工作原理？
以下是关于人工智能工作原理的解释： 在音频生成方面，以谷歌的 V2A 系统为例： 首先，将视频输入编码为压缩表示。 然后，基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频，这一过程由视觉输入和自然语言提示引导，以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后，对音频输出进行解码，转化为音频波形，并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中： 监督学习用于标记事物，一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例，大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容，这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外，大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用，但也存在编造故事产生错误信息的问题，需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术，有大量的运用空间，如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
通俗解释AGI
AGI 即人工通用智能，指的是能够胜任几乎所有人类智力活动的人工智能，其能力不局限于特定领域。例如，它能够完成推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等各种智力任务。在 2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）这一名词开始流行，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念的追求，符合心理学家、哲学家和计算机科学家对智能的广泛定义。但目前并没有一个被广泛接受的 AGI 定义。像 GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则不具备这样的能力。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能（ASI）时，人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革。
2025-03-10