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给我找一些介绍ai发展历史的文章。

Answer

以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容:

2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,自此开始,一股 AI 浪潮席卷全球,但 AI 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。

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(即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器,如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器,那么我们就说房间里的机器具备了智能,通过了图灵测试)。

1956 年,在美国一个小镇的达特茅斯学院中,马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书,共同发起召开了著名的达特茅斯会议,在这次会议上,人工智能(Artificial Intelligence)一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。

此后接近 70 年的漫长时间里,AI 的发展起起落落,两次掀起人类对 AI 毁灭人类世界的恐慌,热度拉满,但又最终以“不过如此”冷却收场。

此外,知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。

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

References

走入AI的世界

2022年11月30日,OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT,自此开始,一股AI浪潮席卷全球,但AI(人工智能,Artificial Intelligence)并不是近几年才有的新鲜事,他的起源,最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950年,伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,做为判别机器是否具备智能的标准(即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器,如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器,那么我们就说房间里的机器具备了智能,通过了图灵测试)。1956年,在美国一个小镇的达特茅斯学院中,马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书,共同发起召开了著名的达特茅斯会议,在这次会议上,人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出,并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里,AI的发展起起落落,两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌,热度拉满,但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]总结关于AI知识库使用及AIPO活动的介绍:讨论了AI知识库的使用情况、AIPO活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO线下活动及AI相关探讨:讨论了AIPO线下活动的规则和玩法,以及AI在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI社区活动与知识库介绍:讨论了way to AGI社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。关于AI知识库及学习路径的介绍时代杂志评选的领军人物:去年时代杂志评出了百位领军人物。AI相关名词解释:包括AGI、AIGC、agent、prompt等,建议通过与AI对话或李继刚老师的课程来理解。知识库的信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的blog或Twitter等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。社区共创项目:如AIPU、CONFIUI生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动AIPO。学习路径:有李弘毅老师的生成式AI导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。经典必读文章:如介绍GPT运作原理、Transformer模型、扩散模型等的文章,还包括软件2.0时代相关内容。初学者入门推荐:推荐看open AI的官方Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看cloud的相关内容。历史脉络类资料:整理了open AI的发展时间线和万字长文回顾等。

问:新手如何学习 AI?

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。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。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。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

Others are asking
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
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容: AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。 目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问: 。
2025-04-15
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容: 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白: 现有常见 AI 工具小白扫盲:(1 小时 32 分开始)。 AI 常见名词、缩写解释: 。 新手学习 AI 的步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能的主要分支(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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读:作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长,对于初学者来说跟上新发布的内容很难,因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
自媒体文章创作提示词教学
以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容: 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求,学会结构化 Prompt,能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接: 二、工具教程:清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果,保障视频生成质量。 写提示词的步骤: 1. 明确场景中的人物和冲突,这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言,常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等,每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分:说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分:以案例引入,案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分,包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分:对案例进行进一步分析,写明需要注意的关键点,分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 4. 第四部分:给出具体的操作建议,分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分,每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分:结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点: 1. 定义身份(边界),整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项: 1. 所有结论均应有相对应的案例基础,不能违反法律规定,不能编造。 2. 文字需要简练精准,有足够的信息密度,给出的建议必需具体细致且易于操作。
2025-04-12
文章AI度检测
文章原创度检测通常包括以下两大步骤: 1. 从互联网或文章库中定位相似内容: 将文章细分为小句或段落,便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组,在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外,文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法,包括编码和解码的方法。例如,在特定网站进行操作,将按钮切换到“Decode”可解码,切换到“Encode”可编码,输入隐藏信息并选择表情或字母,然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性,隐藏信息跨平台时不会被格式化,但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值,超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现,如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码,而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容: 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素,抽取到的字段可作为 prompt,结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为:拷贝文章风格提取提示词,输入给任意大模型,随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时,智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容,智能体会自动提取相关信息,默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素,如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
rag介绍
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型,为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点,这也是很多人认为它好用的原因: 1. 超真实: 质感提升:图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”,皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位:人物表情不再僵硬或眼神空洞,能表现出更细腻、更有感染力的情绪,如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清:默认能生成 1K 分辨率图片,还支持到 2K,画面更清晰,结构更准确。 3. 超专业: 影像大师:能更精准地理解电影类型(如恐怖片、爱情片、公路片)和镜头语言(如大特写、鱼眼镜头、俯视视角)。 动漫高手:动漫风格更多元(日漫、国漫、皮克斯风等),细节更丰富,色彩更统一,告别“抠图感”。 文字设计:不仅能准确生成大字、小字,还支持超多字体(细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等),排版更专业、更有设计感。 4. 超智能:能更好地理解自然语言描述,简单的指令也能出好图,支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外,即梦 3.0 在文字处理方面表现出色,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下,在中文场景中,其他模型可能存在一些局限性,如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型,在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台: 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素: 选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体,强调信息传达的清晰度和直接性。 此外,WaytoAGI 里有个离谱村: 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI历史
AI 技术的发展历程如下: 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):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,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、循环神经网络等兴起。 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,包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,涉及模型可解释性、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。 AI 的起源最早可追溯到 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,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,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“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。
2025-04-15
AI绘画的历史与发展
AI 绘画的历史与发展如下: 早期,AI 绘画成果较为简单粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,其能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。它从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变着传统艺术的面貌。 AI 技术在艺术创作中的应用不仅改变了创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生影响。一方面,人们对 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度大致相同,但不太愿意将机器人视为艺术家,这表明其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面,艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂,既有期待也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 此外,AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声,反映了新技术发展带来的行业生态变化和对现有法律伦理框架的挑战。 尽管存在争议,AI 在艺术领域的应用为艺术创作提供了新的工具和可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将艺术与先进技术完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而 AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验,打破了传统创作的局限,使艺术更加民主化和包容。
2025-03-22
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初,AI 领域的符号推理较为流行,也取得了一些重要进展,如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说,对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的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,在日常生活中的应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但此前这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 近年来,随着计算资源变得更便宜、可用数据增多,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。在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ,引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 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,为后续神经网络奠定基础。1950 年,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确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-03-18
AI的发展历史
AI 的发展历史如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,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广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括: 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,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,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,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 最初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-03-17
AI的历史
AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。 早期,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因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性的任务复杂且成本高,应用场景难以大规模拓展,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,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。 AI 技术的发展历程包括: 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(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(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、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。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进,但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,这正是 AI 感兴趣的。
2025-03-11
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 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,为神经网络奠定基础。 1950 年,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”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、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。
2025-03-10