端到端是什么意思？

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。

端到端模型的应用场景包括以下方面： 硬件领域，如机器人、耳机等。 处理垃圾情绪。 音视频应用，效果良好。 手机侧，作为原生 AI OS 的未来重点方向，有望成为新的交互入口，除生成内容外，还能调用手机上的各类应用程序，方便用户完成各类操作。 自动驾驶，输入为视觉，输出为油门、刹车、方向盘等。 物体分拣，输入包括视觉、指令、数值传感器，输出为抓取目标物体并放置到目标位置。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

端到端是指在处理问题或完成任务时，直接将输入数据映射到输出结果，中间不进行明显的分段或模块划分，实现从起点到终点的一体化处理。 在智驾中，端到端的体现主要有以下方面： 对于端到端训练的模型，类似 RFM1 的路径，直接将多模态输入（如传感器数据、图像等）映射到输出动作（如车辆的转向、加速、减速等）。 在具身智能中，存在大脑与小脑统一在一个大模型之中的端到端具身大模型解决方案。但在实际应用中，对于诸如力矩控制、电流控制等具体环节，对于做到哪一步才算端到端存在争议。 总之，端到端在智驾中的应用仍在不断探索和发展中。

端到端（Endtoend）在不同领域有不同的含义： 在自动驾驶领域，基于深度强化学习的端到端控制架构是新兴研究热点，能克服传统方式依赖先验环境建模的问题，直接实现从感知到控制功能的映射。 在大模型领域，一个 AI 模型只要输入原始数据就可以输出最终结果。例如 Google 的 RTX 系列专注于机器人 HighLevel 决策问题，其中就使用 Transformer Model 进行端到端训练。

AGI 指通用人工智能。在公众传播层面，部分人觉得大语言模型（LLM）具有 AGI 潜力，但也有人反对。通用人工智能被定义为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。例如，OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI，但由于一些原因被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），通常指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系统，能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如，OpenAI 致力于实现 AGI，其研发的 ChatGPT 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。Sam Altman 认为确保 AGI 造福全人类是使命，人工通用智能是人类进步脚手架上的另一个工具，可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。

API 是应用程序编程接口（Application Programming Interface）的缩写。它是软件之间进行交互和数据交换的接口，使得开发者能够访问和使用另一个程序或服务的功能，而无需了解其内部实现的详细信息。 API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 APIKey 是一种实现对 API 访问控制的方法，通常是一串字符串，用于身份验证和访问控制。当开发者或应用程序尝试通过 API 与另一个程序或服务交互时，APIKey 作为请求的一部分被发送，以证明请求者具有调用该 API 的权限。APIKey 帮助服务提供商识别调用者身份，监控和控制 API 的使用情况，以及防止未经授权的访问。 要使用 API，通常需要去官网寻找 API 文档，API 的规则一般会写在网站的开发者相关页面或 API 文档里。例如，TMDB 的搜索电影 API 文档的网址是：https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在 API 文档中，会详细告知如何使用相应的 API，包括请求方法、所需的查询参数等。您可以在文档中进行相关配置和操作。 登录网站寻找 Apikeys 创建新的密钥（记得保存好、不要泄露）。使用 APIKEY 可能需要单独充值，一共有两种模式可以使用： 1. 使用官方的 key 网站：https://platform.openai.com/apikeys 创建好您的 key 后记得复制保存。 2. 如果觉得充值比较麻烦可以考虑用第三方的网站：https://www.gptapi.us/register?aff=WLkA ，这个充值起来方便一些，模型选择也可以多一些。

AGI 指通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 部分人认为大语言模型（LLM）具有 AGI 潜力，例如 ChatGPT 背后的技术，而 LeCun 反对这一观点。 OpenAI 曾有关于实现 AGI 的计划，如原计划在 2026 年发布的 Q下一阶段（最初被称为 GPT6，后重新命名为 GPT7）因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。 在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。

AI Infra 通常指的是人工智能基础设施。随着越来越多的 AI 模型和产品的出现，AI Infra 所涵盖的工具变得愈发重要，这些工具能够帮助构建、改进和监控 AI 模型及产品。 例如，硅基流动致力于打造大模型时代的 AI 基础设施平台，通过算法、系统与硬件的协同创新，跨数量级降低 AI 应用的开发和使用门槛，加速 AGI 普惠人类。 在一些相关的产品和服务中，如 EdenAI 帮助 AI 创作者为其产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，Langdoc 能快速创建和部署 LLM 插件或应用程序，Langfuse 可追踪和调试复杂的 LLM 应用程序，这些都属于 AI Infra 的范畴。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），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系统。能够像人类一样思考、学习和执行多种任务，在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如，OpenAI 致力于实现 AGI，其研发的 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。像 ChatGPT 这样的产品就是由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的。同时，Sam Altman 也认为确保 AGI 造福全人类是重要使命，AGI 可以被看作是人类进步脚手架上的另一个工具，可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。