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如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。

Answer

人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。

一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。

另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。

然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。

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References

文章:Sam Altman|智能时代

正如我们所看到的其他技术一样,人工智能也会带来一些负面影响,我们需要现在就开始努力,最大限度地发挥人工智能的利益,同时最大限度地减少其危害。例如,我们预计这项技术在未来几年内会对劳动力市场产生重大影响(好的和坏的),但大多数工作的变化速度会比大多数人想象的要慢,我也不担心我们会缺乏事情可做(即使它们今天看起来不像"真正的工作")。人们天生就有创造和彼此有用的欲望,而人工智能将使我们的能力前所未有地得到放大。作为一个社会,我们将重新进入一个不断扩张的世界,我们可以再次专注于玩正和游戏。我们今天从事的许多工作,在几百年前的人看来都是微不足道的浪费时间,但没有人回望过去,希望自己成为一名点灯人。如果一个点灯人能够看到今天的世界,他会认为周围的繁荣是难以想象的。如果我们能够提前一百年看到今天,我们周围的繁荣也会让人难以想象。

文章:Sam Altman|智能时代

在未来几十年里,我们将能够做一些对我们的祖父母来说似乎像魔法一样的事情。这种现象并非新鲜事物,但它将会加速发展。随着时间的推移,人们的能力已经大幅提升,我们现在已经能够完成前人认为不可能完成的事情。我们之所以更有能力,不是因为基因的改变,而是因为我们受益于社会的基础设施,它比我们任何一个人都聪明和更有能力;从某种重要意义上说,社会本身就是一种先进的智能形式。我们的祖父母以及前代人建立和实现了伟大的事物。他们为人类进步搭建了脚手架,我们都从中受益。人工智能将为人们提供工具来解决困难的问题,并帮助我们为这一脚手架添加新的支柱,这是我们自己无法解决的。进步的故事将继续,我们的孩子将能做我们做不到的事情。这不会一下子就实现,但很快我们就能与帮助我们完成比没有人工智能时更多的事情的人工智能合作;最终我们每个人都可以拥有一个由各个领域的虚拟专家组成的个人人工智能团队,他们共同努力去实现我们所能想象的几乎任何事情。我们的孩子将有虚拟导师提供任何主题、任何语言、以及他们需要的任何进度的个性化指导。我们可以想象类似的想法将会应用于更好的医疗保健、创造任何人能想象的软件,以及更多。有了这些新能力,我们可以实现一种今天看起来难以想象的共同繁荣;在未来,每个人的生活都可以比现在任何人的生活都更好。单纯的繁荣并不一定会让人幸福——已经有很多不快乐的富人——但它确实会显著改善世界各地人民的生活。这是一种狭隘的看待人类历史的方式:经过数千年的科学发现和技术进步,我们已经找到了如何熔化沙子、添加一些杂质、以惊人的精度在极小的尺度上排列成计算机芯片、通过它输送能量,并最终形成可以创造越来越强大的人工智能系统的能力。这可能成为迄今为止历史上最重要的事实。我们有可能在几千天内(!)拥有超级智能;可能需要更长时间,但我相信我们最终一定会实现这一目标。我们是如何走到下一个繁荣发展的门槛的?三个字:深度学习奏效了。(deep learning worked.)

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略,探索人工智能的未来

AI技术的发展,为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。我们相信,通过人类的智慧和努力,我们能够克服AI幻觉带来的挑战,充分发挥AI技术的潜力,最终让人工智能成为人类社会进步的强大引擎。在通往智能未来的道路上,我们既要保持乐观的态度,积极探索AI的无限可能,也要保持谨慎的态度,时刻警惕AI潜在的风险。只有这样,我们才能与AI和谐共舞,共同创造更加美好的未来。

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你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)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。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
我需要找到一个方法来把我爷爷迷迷糊糊的老照片上的样子生成样貌特征完全一致的数字人脸,如何可以实现?
以下是一种可能实现将您爷爷老照片生成数字人脸的方法: 1. 利用剪映软件: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,比如“婉婉青春”。 软件会播放数字人的声音,您可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,之后可点击预览按钮查看效果。 为让视频更美观,可增加背景图片。删除先前导入的文本内容,点击左上角“媒体”菜单并“导入”本地图片,将其添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 拖动背景图的角将其放大到适合尺寸,将数字人拖动到合适位置。 点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 完成后点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 2. 若希望数字人脸换成特定的面孔,可能需要使用其他工具进行换脸。 3. 对于老照片的处理,还可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够的情况下放大图片。 对于复杂的老照片,可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切,然后上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。 可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单的关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后经过脸部修复和放大得到最终效果。
2025-03-06
一个好玩的车载语音助手应该是什么样子的?
一个好玩的车载语音助手可以有以下特点和形式: Glowby Basic:能够让用户搭建一个拥有自己声音的 AI 语音助手,您可以通过 ?https://github.com/glowbom/glowby 了解更多。 Dreamkeeper:在 AI 的帮助下记录并了解梦境。它使用多个 Gen AI 模型,具体流程为:由 ChatGPT 驱动的助手向用户提问以记住用户的梦,并根据回答调整内容;通过 Stable Diffusion 模型提取 ChatGPT 生成的关于用户梦境的摘要描述中的关键词来生成图像;将图像传输至图生视频模型创建基于用户梦境的动画;用 GPT 进行嵌入处理,将用户想要保留的梦保留在一个画廊中。您可以访问 ?https://thedreamkeeper.co/ 进一步了解。 Andrej Karpathy 开发的 Awesome movies:这是一个电影搜索与推荐平台,搭建该网站共分三步,包括抓取自 1970 年以来的所有 11,768 部电影,从维基百科上抓取每部电影的简介和情节,并使用 OpenAI API(ada002)进行嵌入处理,最后将所有信息整合成一个电影搜索/推荐引擎网站。您可以通过 ?https://awesomemovies.life/ 查看。
2025-01-06
如果我给你一张人像图片,想看到10年以后的样子,应该用什么样的ai
如果您想看到一张人像图片中人物 10 年后的样子,可以尝试以下两种方法: 1. 利用 Stable Diffusion(SD)相关技术: 在新上线的 controlnet 模型中,Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原,可选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果可能更好。但可能存在颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染、背景不统一等问题,此时可启用 cutoff 插件进行控制,具体可参考相关文章。 若照片像素较低,还可将其变得更高清。 2. 利用 GPT 识图功能: 对图片的内容进行细致描述,可借用 GPT 来进行,也可自行描述。例如,对人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、姿态、背景等进行详细描述。
2024-12-30
制作一个AI短片,工作流程是什么样子的
制作一个 AI 短片的工作流程通常包括以下步骤: 1. 项目规划:确定短片的主题和目标观众,制定详细的制作计划。 2. 剧本创作:编写故事脚本,设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本:根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备:准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作:利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作:利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑:添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广:将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 在具体实践中,可能会有所不同。例如,有的工作流是: 1. 写剧本。 2. 做分镜。 3. AI 生图。 4. 图生视频。 5. 剪辑。 6. 声音和音乐制作。 还有的工作流增加了 AI 声音制作这一步,流程为: 1. 写剧本/分镜。 2. 生图。 3. 生视频。 4. AI 声音。 5. 剪辑。
2024-12-03
AI如何帮我写歌,把我哼唱的旋律变成具体音高和乐句
AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句: 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能,利用此功能,您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律,能精确控制歌曲的速度(Tempo),无需再背绕口的速度词,可精确设定想要的 BPM;控制旋律(Melody),自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌,还能实现旋律与速度的一谱变速,节省大量 Roll 旋律的时间;选择配器(Instrumentation),按想法选乐器或特殊音色;进行合成(synthesizer),对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数,您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,减少限制以发挥 AI 音乐的创造力,并把好旋律存起来作为制作素材;还可以用于 roll 更多细节调整部分,如让某段曲子升调,提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格,先确定最核心情绪所在段落,用 AI 生成最好结果,以此作为动机音轨扩展创作;只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格,将其作为动机音轨继续创作;已有 midi 作曲,可挂载音源导出,在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲;已有简单录音小样,可利用 REMIX 优化音质与编曲结构,借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格,制作成核心音轨进而完成全曲创作。
2025-03-29
国内ai变成应用
国内 AI 应用发展迅速,在多个领域取得了突破: 早期应用:主要基于 NLP 技术,如聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 新发展路线:OpenAI ChatGPT 等大型语言模型展示了新方向,通过大规模模型预训练,涌现出多功能于一体的智能应用。 编程工具:字节的 Trae 是很厉害的 AI 编程工具,国内版已上线,支持多款模型。目前处于公测阶段免费,能让不懂技术的人开发简单应用程序,未来超级产品经理或成为现实。 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量图像和视频,图像质量高,最初采用内测邀请制,现开放使用,价格相对较高,有不同收费选项。 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、操作界面简洁直观、用户友好度高,可与阿里其他产品和服务无缝整合,目前免费,但存在一些局限性,如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色等。
2025-03-25
如何将coze工作流大模型输出内容变成格式化的文本
要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本,可以按照以下步骤进行: 1. 大模型批量总结文章内容: 模型选择:默认的豆包 32k 通常够用,若担心上下文长度不足,可选择更大的模型,如 kimi128k。 配置参数:选择批处理,批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个,分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容,将这四部分一起送给大模型进行总结,最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容:使用代码节点,将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面,输入选择上一步输出的 outputList,点击「在 IDE 中编辑」,选择『Python』,输入相应代码,配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信:此节点根据 Server 酱的 API 文档,使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括:title 为汇总公众号总结页面的标题,参数值选择「输入」并起名;desp 为页面主体内容,选择上一步最终输出内容;key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面: 1. 关于如何将文本内容转为数组:循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数,且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容,可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下,使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容,其输出参数 pdf_content 为 String 类型,可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组,或使用文本处理(文本分隔)。 2. 关于如何结束循环:循环节点模式不同,结束循环的方式不同。使用数组循环时,循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时,循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环,条件判断节点判断某个条件成立时,流转到终止循环节点,自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点:选中循环体时,才能向循环体中添加新节点,或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内,循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面: 输入与输出的变量名称可自定义,按习惯设定以便识别字段含义。 输入:直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域:需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名,如{{input}}。 输出:有几项子内容需要生成,就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求,在用户提示词最后添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式,且务必注意前后完全一致,否则会输出失败。
2025-03-21
可以将一篇论文变成ppt吗
可以将一篇论文变成 PPT。例如,可以把 Claude 的答案放到 Google Docs 中,再导入 Gamma app 来自动转成一份初始只有文字没有图片的 PPT,还能给 Gamma app 发送指令进行美化。 如果需要论文中的关键图表但无法直接获取,有以下建议: 1. 检查论文在线版本。有些期刊会发布数字版本,包含原文、数据、图表和附录等,可在论文首页或期刊网站上查找相关链接下载全文 PDF 并查找所需图表资料。 2. 联系论文作者。通过网络查找作者联系方式,说明对论文的高度兴趣,请求获取论文原文以查阅相关图表和数据信息。 3. 咨询研究数据库。大学和公共图书馆通常订阅包括各类期刊在内的研究文献数据库,可联系相关馆员请求帮助查阅和获取该研究文章,可能需要前往图书馆亲自查阅或支付少许费用获取电子资料。 此外,AI 工具如 Claude 和 Gamma.app 还能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。但也要注意,越来越多由 AI 生成的 PPT 可能存在内容与实际工作脱节的问题。
2025-03-16
有没有能够把纸质歌谱扫描转变成电子版的工具
目前市面上有一些能够将纸质歌谱扫描转化为电子版的工具,例如: 1. Adobe Acrobat DC:功能强大,不仅可以扫描文档,还能进行编辑和转换。 2. CamScanner:一款移动端的扫描应用,方便快捷。 3. Microsoft Office Lens:能将扫描的内容转换为可编辑的文档。 您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具。
2025-03-10
有哪些AI工具,可以让静态的家电摄影图, 变成立体的视角
目前在 AI 领域,暂时没有直接能将静态的家电摄影图变成立体视角的通用工具。但一些 3D 建模软件,如 Blender、3ds Max 等,结合一定的图像处理技术和 AI 辅助功能,可能在一定程度上帮助您实现类似的效果。不过这需要一定的专业知识和操作技巧。
2025-03-10
人类接收外界信息的感官中,视觉占比高达83%,听觉占11%,其余触觉、嗅觉、味觉合计仅占6%。如何采用用AI画出图示呢
以下为您提供采用 AI 画出关于人类接收外界信息感官占比图示的相关指导: 首先,您可以选择合适的 AI 绘图工具,如 Creately、Whimsical 或 Miro 等。 Creately 是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能,能自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作。官网:https://creately.com/ Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。其具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能。官网:https://whimsical.com/ Miro 是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作,支持远程团队实时编辑,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。官网:https://miro.com/ 使用这些工具绘制图示的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-02-28
ai之后会取代人类么?
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受争议的问题。 一方面,有人认为人类会被取代。比如丁一认为,AI 认识事物比人类更清晰、准确和全面,人类的所有工作,包括具有创造性的工作,都可能被 AI 取代。未来地球将是硅基生物(集成了 AI)的天下,因为当函数的参数超过兆亿级时,AI 便能理解人类的所有行为及背后的意义,实现对人类的全面超越。按照目前 AI 的发展速度,5 年时间行业就会有巨大变化,十几年内人类的所有事情乃至人类种族可能被完全替代。 另一方面,也有人认为人类不会被完全取代。在音乐行业,版权公司不需要焦虑,虽然 AI 辅助下音乐版权大量涌入,但这与过去独立音乐人版权涌入类似,是不同的生态。版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。而且即使部分工作被 AI 替代,人类也会有新的岗位。但也存在担心,比如人类可能把想象和思考的权力交给 AI,逐渐退化思考和自主决策的能力,导致决策权出让给 AI。
2025-02-20
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看,AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感,善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求,精准击中他们的孤独和焦虑。 然而,将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”,会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密,但在满足激情方面,如生理刺激,存在局限。且在承诺方面,由于这种情感是计算出来的,人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”,目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展,未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣,人们的态度和看法也可能改变。但无论如何,我们都需保持开放心态,探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时,在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中,也通过歌词描绘了在数字世界中,AI 与人类之间的爱情,如“在代码的迷宫中,我们描绘我们的故事,情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等,表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何看到人类与AI
人类与 AI 的关系具有多面性: 人类是工具的创造者,具有与生俱来的理解和创造驱动力,不断创造出更强大的工具,如电力、晶体管、计算机、互联网,AGI 也是人类进步的又一工具。长期来看,人类创新推动生活各方面繁荣改善,未来经济增长令人期待,十年后每个人的成就可能超越现在最具影响力的个人。 在这个时代,人类需要保持创造热情,这是与 AI 在动机上的最大差异。人类要提供立意与想法,具备抽象化和具象化能力,善于叙事和引导,并对 AI 做出的选择进行关键决策,还要深刻理解 AI 系统的工作方式与边界。AI 不再是威胁,而是伙伴,能帮助人类发挥潜力。 人类的独特价值在于能为 AI 的创造注入灵魂,避免 AI 对人类文化进行“高斯模糊”,导致独特风格被平均掉。当人类积极使用 AI 时,能将独特性留在共创作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。
2025-02-13
关于AI与人类的关系,请说一些金句
以下是一些关于 AI 与人类关系的金句: 1. 未来拓展人类智力和能力的新型人工智能交互和协作方式是非常有前景的。我们期待创造性地利用人工智能技术来支持人类代理和创造力,增强和扩展人类能力,以实现创新和职业转型的丰富机会。 2. 一些社会角色可能会面临因 AI 的崛起而变得不那么有价值或过时的风险。然而,投资于支持和扩展人类问题解决和决策能力的任务、方法和机械,存在巨大的机会。 3. 当我们把 AI 当人来看待,它作为一个 Copilot,是一个很好的助手,也是一个非常好的朋友。 4. 个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。 5. AI 技术再爆炸一万倍,AI 的生态位也还是一种似人而非人的存在。 6. 当你想让 AI 实现愿望时,基于它的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度。
2025-02-10
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08