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how does AI transform education and employment

Answer

AI 对教育和就业的变革主要体现在以下几个方面:

在教育领域:

  • 可以创造资源支持教育工作者部署如个性化辅导等 AI 赋能的教育工具。
  • 授课教师可以由 AI 担任,重构教育服务模式。

在就业领域:

  • 虽然提高了生产力,但也带来了如工作场所监控增加、就业偏差和岗位流失等风险。
  • 需制定原则和最佳实践,以减轻对工人的危害,例如解决岗位流失、劳动标准、职场公平、健康和安全以及数据收集等问题。
  • 要产出关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括因 AI 导致)的工人支持的方案。

此外,AI 在金融服务行业的应用已有多年,大型语言模型通过生成式 AI 实现重大飞跃,正在改变包括教育、游戏、商业等多个领域。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手,能够帮助他们完成各种任务,成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新,改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI,游戏玩家也可以是AI,情感伴侣可以是AI,……一切的服务都可以被AI重构。

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Ensure fairness throughout the criminal justice system by developing best practices on the use of AI in sentencing,parole and probation,pretrial release and detention,risk assessments,surveillance,crime forecasting and predictive policing,and forensic analysis.Standing Up for Consumers,Patients,and StudentsAI can bring real benefits to consumers—for example,by making products better,cheaper,and more widely available.But AI also raises the risk of injuring,misleading,or otherwise harming Americans.To protect consumers while ensuring that AI can make Americans better off,the President directs the following actions:Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

原文地址:https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者:Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间:2023年4月19日译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史,它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型(LLMs)通过生成式人工智能,代表着一次重大的飞跃,正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能可以创造全新的内容。

Others are asking
帮我写一段120字的英文,回答这个问题:Share your opinion on the role of the arts in education
The arts play a crucial role in education. They enhance creativity and imagination, allowing students to think outside the box. Arts also foster selfexpression and emotional intelligence, helping students better understand themselves and others. Moreover, they provide a diverse way of learning and contribute to a wellrounded education.
2024-11-04
什么是Transformer,它的工作流程是什么样
Transformer 是一种在自然语言处理中广泛应用的模型,其工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入(word embeddings)。例如,“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分: 多头注意力机制(MultiHead Attention):捕捉单词间的依赖关系。 前馈神经网络(FeedForward NN):对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词“我”“是”等概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 位置编码方面,Transformer 通过一种称为位置编码的创新方法绕过了语序理解的障碍。其思路是将输入序列中的所有单词(如一个英语句子)在每个单词后面加上一个数字,表明它的顺序。从概念上讲,把理解语序的重担从神经网络的结构转移到数据本身。起初,在对 Transformer 进行任何数据训练之前,它并不知道如何解释这些位置编码。但是随着模型看到越来越多的句子和它们的编码,它学会了如何有效地使用它们。最初的作者使用正弦函数来进行位置编码,而不是简单的整数 1、2、3、4,但要点是相同的。将语序存储为数据,而不是靠网络结构,这样神经网络就更容易训练了。
2025-03-21
transformer是通往AGI的必经之路吗?什么是世界模型,当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中,Transformer 符合一些条件,但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law,一个值得被 scale up 的架构是基础,且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面,如限定问题的数据生成有进展,但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面,目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统,其逻辑受指向描述变化,如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构,都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构,以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单,需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16
Transformer模型
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络一样逐个位置处理。通过自注意力机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,可帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得模型更容易训练和优化;层归一化可加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 Transformer 模型主要由两大部分组成:编码器和解码器。每个部分都是由多个相同的层堆叠而成,每层包含了多头注意力机制和位置全连接前馈网络。 编码器可以理解为将自然语言转换成向量文本,以模型内的既有参数表示。这些参数包含了原始信息,同时也融合了序列内元素间的相互关系。例如,输入“我喜欢猫”,将自然语言转换成词嵌入向量:我>,经过自注意力机制,输出编码器输出一个序列的向量,表示对输入句子的理解。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列,也就是把向量文本重新转化成自然语言。例如,目标生成中文句子“我喜欢猫”,初始输入为解码器接收一个开始符号,用,对应“猫”。这是一个简单的复现概念,当模型得到匹配度高的参数时,它就会一个词一个词地判断需要输出的语言文本。
2025-03-14
Transformer 架构
Transformer 架构主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分组成。 编码器可以将自然语言转换成向量文本,其内部参数包含了原始信息以及序列内元素间的相互关系。例如,输入“我喜欢猫”,会将自然语言转换成词嵌入向量,如“我”对应,然后通过自注意力机制输出一个表示对输入句子理解的向量序列。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列,将向量文本重新转化成自然语言。例如生成中文句子“我喜欢猫”,解码器接收开始符号,然后逐步根据编码器输出和已生成的词决定生成后续的词。 Transformer 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型,其模型架构使得它可以利用多元化的优势,同时处理大量数据,有助于提高机器翻译等应用程序的性能。 此外,Transformer 架构能够并行处理大量数据吞吐,且满足 scaling law,在各个模态和技术栈具有优势,被 OpenAI 广泛使用。使用同样的架构可以复用模型的参数来引导不同技术栈的训练,以及使用一套 infra 框架训练不同的模型。
2025-03-14
transformer
Transformer 是一种深度学习模型,其核心思想是“Attention is all you need”,来源于 2017 年 Google Brain 团队发布的同名论文,主要用于处理序列数据,包括热门的 NLP 任务,完全基于注意力机制,不使用传统的 RNN 或 CNN 计算架构。 其工作流程如下: 1. 输入嵌入:将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入。例如“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码:由于 Transformer 没有捕获序列顺序的结构,需给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器:输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,多头注意力机制捕捉单词间的依赖关系,前馈神经网络对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器:编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入:解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词“我”“是”等概率。 6. 生成:基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 Transformer 模型用途广泛,可以用来翻译文本、写诗、写文章,甚至生成计算机代码。像 AlphaFold 2、GPT3、BERT、T5、Switch、Meena 等强大的自然语言处理(NLP)模型都建立在 Transformer 基础之上。如果想在机器学习,特别是自然语言处理方面与时俱进,至少要对 Transformer 有一定了解。
2025-03-13
Transformer是什么?
Transformer 是一种注意力模型,也被称为变形金刚模型。它源于 Google 团队在 2017 年发布的论文《Attention is All Your Needs》。 Transformer 是一种深度学习模型,核心思想是“Attention is all you need”。其主要用于处理序列数据,包括当下热门的自然语言处理(NLP)任务。与传统模型不同,Transformer 完全基于注意力机制,不依赖传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)的计算架构。 基于 Transformer 的模型众多,例如最流行的 BERT,它是“来自 Transformer 的双向编码器表示”的缩写。BERT 经过在庞大文本语料库上的训练,已成为自然语言处理的通用模型,可用于文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户查询等一系列任务。 此外,Transformer 不仅在自然语言处理领域表现出色,还在自然语言处理之外的领域掀起浪潮,如作曲、根据文本描述生成图像以及预测蛋白质结构。像 ChatGPT 这样的模型在闲聊中也能展现出更多的世界知识和某种程度的推理能力,能够更好地理解人类语言的含义和上下文,并生成更自然流畅的语言表达。
2025-03-06
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
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
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