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AI的整个发展史,有没有AI相关综述,让我阅读一下

Answer

以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容:

  1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》:涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等,文章较长,约 22800 字,阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。
  2. 对于初学者:

如果您是新手学习 AI,可参考以下学习路径指南:

  1. 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。
  3. 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构- Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型- Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI -自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用?文章较长,累计22800字,请留出一小时左右的阅读时间,欢迎先收藏再阅读!文中每一个链接和引用都是有价值的,特别作为衍生阅读推荐给大家。阅读之前先插播一段Elon Musk和Jack Ma在WAIC 2019关于人工智能的对谈的经典老视频,全程注意Elon Ma的表情❓❓大家觉得机器智能能否超过人类么?带着这个问题来阅读,相信看完就会有系统性的答案!本文在无特别指明的情况下,为了书写简洁,在同一个段落中重复词汇大量出现时,会用AI(Artifical Intelligence)来代表人工智能,用ML(Machine Learning)来代表机器学习,DL(Deep Learning)来代表深度学习,以及各种英文缩写来优先表达。

初学者

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|微软的AI初学者课程|微软|推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步|[https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/)|2023/02/10|??||<br>|AI for every one(吴恩达教程)|吴恩达|前ChatGPT时代的AI综述|[https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6](https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6)|2023/03/15|??||<br>|大语言模型原理介绍视频(李宏毅)|李宏毅|可以说在众多中文深度学习教程中,李宏毅老师讲的应该是最好的,最通俗易懂|[https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/](https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/)|2023/05/01|||<br>|谷歌生成式AI课程|谷歌|注:前4节课为入门课|[目录:谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)||||<br>|ChatGPT入门|OpenAI|注册、登录、简单使用方法等|[目录:ChatGPT入门](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)||||

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

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围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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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
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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
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
ai生成文献综述引言的指令
以下是关于利用 AI 生成文献综述引言的一些指导: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述引言:利用 AI 工具来帮助撰写引言部分,确保内容的准确性和完整性。但需注意,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 例如,像“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。”这样的需求,可让 AI 辅助生成。 每次生成后,您还可以通过向提示栏添加更多说明,然后按 Enter 键,以便 AI 根据您的后续说明重新生成,从而进一步优化提示。默认情况下,除了您包含的手动之外,Cursor 还将尝试查找不同类型的有用信息来改进代码生成。其他上下文可能包括相关文件、最近查看的文件等。收集后,Cursor 按与编辑/生成的相关性对上下文项进行排名,并将排名靠前的项目保留在大型语言模型的上下文中。
2025-04-10
已有30多篇参考文献,如何用AI写综述论文
利用 AI 写综述论文可以参考以下步骤: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成综述论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写综述论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查综述论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保综述论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行综述论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2025-04-10
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时,可遵循以下万能通用的提问公式:提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,以使它更好地理解您的问题,并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生,正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求:例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外,在使用 DeepSeek 时还需注意: 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据,分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求,可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时,在其提供方法建议后,可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求,如脱口秀段子,可以结合特定人物的特点和风格,并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
我想ai生成综述论文,但是ai会编造莫须有的文章 我想提供60个论文文件 ai又会偷懒不阅读所有文件 如何处理
目前对于您所提到的问题,还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况: 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题,您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成,并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况,您可以尝试将文件进行分类和整理,突出关键信息和重点内容,以便 AI 更容易识别和处理。同时,也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是,AI 技术仍在不断发展和完善中,可能无法完全满足您的所有需求,但通过不断的尝试和优化,有望获得更好的效果。
2025-03-19
AI的发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 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、循环神经网络等得到发展。 3. 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: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。 在过去的几十年里,AI 的发展起起落落,经历了多次热度的起伏。如今,生成式 AI 等新技术的出现引发了新的关注和探索。
2025-04-08
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括: 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):机器学习算法如决策树、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。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 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。
2025-03-31
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括: 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):机器学习算法如决策树、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。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 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。
2025-03-12
总结最近AI的发展史,介绍一下各个AI的情况
AI 的发展历程如下: 1950s 1960s 早期阶段:出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 1970s 1980s 知识驱动时期:有专家系统、知识表示、自动推理。 1990s 2000s 统计学习时期:机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 2010s 至今深度学习时期:深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 重大突破包括: 1956 年,人工智能被提出。 1997 年,深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年,GPT3 发布,擅长用电脑写文章等语言相关任务。 2022 年,DALLE 发布,可根据描述画出想象中的图画。 2023 年,GPT4 发布。 从图灵测试开始,科学家们努力让机器更聪明。如今,AI 已在多个领域取得显著成果,如视频生成、蛋白质研究等,大模型由数据、算法、算力构成,算法不断迭代,数据质量至关重要。当前前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。而且,技术的变革越来越快,新的 AI 应用不断涌现。
2025-03-10
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程可分为以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 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。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近70年,AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括: 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):机器学习算法如决策树、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。 当前AI前沿技术点有: 1. 大模型:如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI:视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 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。
2025-02-26
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有没有把pdf转成word的ai
以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法: 1. DeepL(网站):,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):,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):,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,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,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,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
有没有AI面试
有的,目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 不过,使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外,在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中,提到了一些其他的 AI 相关内容: 1. 克隆一个自己,用 AI 面试:创新的克隆 AI 面试应用。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline,全身运动捕捉:基于 AI 的全身运动捕捉方案,仅需网络摄像头。新交互方式,适用于虚拟直播和视频制作。链接:https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人,自主制作果汁:展示与英伟达 Project GROOT 合作,实现任务自主完成。从人类示范中学习,无需回初始位置。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2,重建大脑所见图像:仅需 1 小时 fMRI 数据,重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接:https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
有没有免费制作数字人的网站?
以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法: HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法:点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示,My Avatar处显示上传的照片。点开大图后,点击Create with AI Studio,进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。最后点击Submit,就可以得到一段数字人视频。 DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法:点击上面的网址,点击右上角的Create vedio。选择人物形象,可以点击ADD添加照片,或者使用DID给出的人物形象。配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。最后,点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法:点击上面的网址,注册后获得120免费k币,这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作,选择自定义照片。配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。最后,点击生成视频。 此外,在剪映中也可以生成数字人:在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象,比如“婉婉青春”。选择数字人形象时,软件会播放声音,可判断是否需要,点击右下角的“添加数字人”,将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频,并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成,可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片,删除先前导入的文本内容,点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮,选择本地图片上传,将图片添加到视频轨道上,通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。
2025-04-11