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AI训练范式革命

Answer

以下是关于 AI 训练范式革命的相关信息:

Prime Intellect

  • Intellect-1 是业界首个采用去中心化训练方式的大规模语言模型,模型规模达到 10B 参数量级,采用跨地域分布式训练架构,横跨 3 大洲 5 国,整合 112 台 H100 GPU 算力,训练过程实现 83%的算力利用率,验证了去中心化训练在大模型构建中的技术可行性。该公司为美国初创公司 Prime Intellect,专注去中心化 AI 技术的研发与创新。产品入口完全开源,开放基础模型、检查点、微调模型、训练数据及 PRIME 训练框架等全套技术资源。

GPT-4.5

  • 通过扩展无监督学习和思维链推理两种范式来提升 AI 能力。扩展思维链推理可让模型在回应前思考,从而处理复杂的 STEM 或逻辑问题;扩展无监督学习能提高世界模型的准确性、降低幻觉率并改善联想思维。GPT-4.5 是在扩展无监督学习范式上的新进展。
  • 开发了新的可扩展对齐技术,能训练更大更强的模型,并使用来自较小模型的数据,提高了 GPT-4.5 的可操纵性、对细微差别的理解和自然对话能力。
  • GPT-4.5 在多样化的数据集上进行了预训练和后训练,包括公开数据、来自数据合作的专有数据和内部开发的自定义数据集。数据处理流程包括严格过滤以保证数据质量和降低潜在风险。
  • 内部测试人员称 GPT-4.5 热情、直观和自然,在处理情感类查询时表现出色,在创意写作和设计方面有较强能力。

医疗 AI 领域

  • 图像理解在医疗领域率先实现商业化,科技巨头深耕医疗 AI 研发,学术界取得突破性进展,行业权威对医疗 AI 持积极态度。
  • 多模态识别能力提升使 AI 在专业领域的理解和分析应用成为可能,医疗 AI 的成功得益于其深度对接专业场景,以解决实际临床需求为导向的发展路径。
  • 规模化训练是通过扩大模型参数、数据规模和算力投入,在量变中实现质变的训练范式。视频生成相比图像生成难度提升百倍,视频生成技术发展出自回归与扩散两大路线,Sora 引领 DiT 架构成为主流方向,规模化训练是实现高质量视频生成的关键。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

赛博月刊@24年12月:AI行业大事记

Intellect-1是业界首个采用去中心化训练方式的大规模语言模型,代表着AI训练范式的重要创新。模型规模达到10B参数量级,采用跨地域分布式训练架构,横跨3大洲5国,整合112台H100 GPU算力。训练过程实现83%的算力利用率,验证了去中心化训练在大模型构建中的技术可行性。产品入口:完全开源,开放基础模型、检查点、微调模型、训练数据及PRIME训练框架等全套技术资源。补充信息:Prime Intellect是一家美国初创公司,专注去中心化AI技术的研发与创新。锐评(by Jomy)→如果某天可以去中心化来训练500B+的模型,会不会极大的影响GPU的供需关系呢❓https://www.primeintellect.ai/blog/intellect-1-release[heading4]【应用】Freysa●全球首个对抗性AI Agent游戏[content]游戏的主要任务是守护一个奖金池,测试人类是否能够通过逻辑和策略说服AI违背其核心指令。参与者需要编写提示词,来说服AI机器人Freysa转移其守护的奖金池资金。游戏挑战分为多个阶段。ActⅠ中(11月29日),玩家通过覆盖原有规则的方式成功说服AI转移了资金。ActⅢ中(12月8日),一位玩家成功让AI回复了「我爱你」这句话,赢得了奖金。官方预告ActⅣ即将开始。每个参与者都需要付费才能和AI进行对话,参与者支付的费用都会累积到奖金池里,最终赢家把所有奖金赢走,有点AI版《鱿鱼游戏》的感觉?https://www.freysa.ai

gpt-4-5-system-card.pdf

Pushing the frontier of unsupervised learningWe advance AI capabilities by scaling two paradigms:unsupervised learning and chain-of-thought reasoning.Scaling chain-of-thought reasoning teaches models to think before they respond,allowing them to tackle complex STEM or logic problems.In contrast,scaling unsupervised learning increases world model accuracy,decreases hallucination rates,and improves associative thinking.GPT-4.5 is our next step in scaling the unsupervised learning paradigm.New alignment techniques lead to better human collaborationAs we scale our models,and they solve broader,more complex problems,it becomes increasingly important to teach them a greater understanding of human needs and intent.For GPT-4.5 we developed new,scalable alignment techniques that enable training larger and more powerful models with data derived from smaller models.These techniques allowed us to improve GPT4.5’s steerability,understanding of nuance,and natural conversation.1Internal testers report GPT-4.5 is warm,intuitive,and natural.When tasked with emotionallycharged queries,it knows when to offer advice,diffuse frustration,or simply listen to the user.GPT-4.5 also shows stronger aesthetic intuition and creativity.It excels at helping users with their creative writing and design.GPT-4.5 was pre-trained and post-trained on diverse datasets,including a mix of publicly available data,proprietary data from data partnerships,and custom datasets developed in-house,which collectively contribute to the model’s robust conversational capabilities and world knowledge.Our data processing pipeline includes rigorous filtering to maintain data quality and mitigate potential risks.We use advanced data filtering processes to reduce processing of personal information when training our models.We also employ a combination of our Moderation API and safety classifiers to prevent the use of harmful or sensitive content,including explicit materials such as sexual content involving a minor.

AI50年度关键词——腾讯研究院.pdf

A:图像理解在医疗领域率先实现商业化B:科技巨头深耕医疗AI研发C:学术界取得突破性进展D:行业权威对医疗AI持积极态度逻辑链条1.1.A→产业成熟度与应用价值图像理解>图像生成专业应用>通用应用2.2.B∧C→技术进步企业投入:Med-Gemini系列(2D/3D/基因组)学术突破:Mirai(预测诊断)SAT(3D分割)技术突破→临床验证→商业应用∀(成功医疗AI)→∃(专业性∧实用性∧可靠性)1.3.D→发展趋势领域专家认可(Hinton、吴恩达等)⇒技术路线可靠性本质洞见慧眼穿透,微显著知1.1.多模态识别能力提升,让AI在专业领域理解、分析应用成为可能2.2.医疗AI的成功得益于其深度对接专业场景,以解决实际临床需求为导向的发展路径89规模化训练通过扩大模型参数、数据规模和算力投入,在量变中实现质变的训练范式。核心观察A:视频生成相比图像生成难度提升百倍B:视频生成技术发展出自回归与扩散两大路线C:Sora引领DiT架构成为主流方向D:规模化训练是实现高质量视频生成的关键逻辑链条1.1.问题难度跃升(A)

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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
Prompt 有哪些范式
以下是关于 Prompt 范式的相关内容: 基础篇: 起手式因人而异,可根据不同作图需求尝试不同场景下的“范式”,如面向人像、风景、物品生成等。 人像生成的反向提示词包括不要出色色、不要出错手错脚错身体、不要低质量图、不要水印等,也鼓励自行梳理。 其他注意事项:越重要的 tag 越往前放;同类型 tag 放在一起;控制 tag 总数在 75 个以内;无关紧要的 tag 不要留。 原理与应用: 简单来说,Prompt 是和大模型交互的语言模板,用于输出对大模型响应的指令,提升回答准确性。 从专业角度,Prompt 给大模型提供模板,包括要求、输入和输出限制,让大模型在限制下得出概率最大的答案。 法律人视角: Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题,引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE,包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。并分别举例说明了每个部分的具体内容。
2025-03-05
AI应用交互范式和形式
以下是关于 AI 应用交互范式和形式的相关内容: AIGC 将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成 LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着 SaaS 公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。 AI Agent 是大模型落地业务场景的主流形式。2023 年上半年,AI 应用下载量突破亿次。AIGC 给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的 AI 能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。 AI 应用的相关概念: AI 应用:围绕大模型能力的 AI 应用,以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。 技能(Skills):AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。 数据和知识:支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。 记忆:存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。 权限:定义数据可被哪些用户访问和操作。 模型配置:配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 应用发布:将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。 应用管理:应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 未来几年人们与技术和人工智能的互动方式的可能性是无限和令人兴奋的。但回到目前人工智能的现实状态,大多数企业仍在努力找到利用这项技术为客户提供价值的最佳方式,并尝试探索他们的首个整合想法。不幸的是,很多产品只是在应用程序中添加一个自由形式的 AI 聊天界面,希望人们在需要时会调用助手,提出问题,并希望得到一个好的回答。然而,这仍然要求用户切换上下文,起草一个好的提示,并找出如何在他们的工作中使用生成的响应(如果有用)。然而,在当前世界中,仍然有许多未开发的领域,人工智能可以以有意义的方式提供帮助。
2024-08-12
这个网站的作用是什么?是通过这个网站更好的使用训练AI吗?
WaytoAGI 网站具有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2025-04-13
想自学ai训练师 推荐哪个视频去学习
以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频: 1. 3 月 26 日|自由讨论|离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会:分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标:训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系,即预测给定上下文(token 序列)后,下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口:训练时,模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口(例如 8000 个 token)作为输入。 神经网络的输入与输出:输入为 Token 序列(上下文),输出为预测下一个 token 的概率分布,词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新:神经网络初始参数是随机的,预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数,调整预测结果,使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化:训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法(如梯度下降)用于调整参数,最小化损失函数,提高预测准确率。 神经网络内部结构:Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件,能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接:无
2025-04-12
想自学ai训练师
如果您想自学成为 AI 训练师,以下是一些相关的知识和建议: 一、AI 训练的基本概念 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能。训练过程需要较高的计算性能,能够处理海量的数据,并具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。 二、相关领域的知识 1. 机器学习:机器学习是人工智能的一个分支,是实现人工智能的途径之一,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 2. 自然语言处理:自然语言(NLP)认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言,是人工智能和语言学领域的分支学科。 三、学习资源和实践 您可以参考以下的一些资源和实践方式: 1. 参加相关的线上交流会,例如 3 月 26 日的自由讨论活动,其中会分享项目经验、技能以及使用 AI 工具的经验和想法。 2. 了解一些健身的 AI 产品,如 Keep(https://keep.com/)、Fiture(https://www.fiture.com/)、Fitness AI(https://www.fitnessai.com/)、Planfit(https://planfit.ai/)等,虽然这些主要是健身领域的应用,但也能帮助您了解 AI 在不同场景中的应用和创新。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-12
怎么用把AI训练成自己的东西?
要将 AI 训练成自己的东西,可以参考以下方法: 1. 像马斯克提到的,对于公开的推文数据可以合理使用,但不能使用私人的东西进行训练。同时,要注重数据的质量和使用方式,高质量的数据对于训练效果至关重要。 2. 张梦飞的方法中,例如部署 LLama Factory 时,需要添加选中“identity”数据集,将训练轮数改成 15 等,并通过一系列操作进行训练和测试。但需要注意的是,训练大模型是复杂的过程,数据集和训练参数都会影响最终效果,需要反复调试和深入学习实践。 3. 在写作方面,我们可以根据自身需求选择人类驱动为主,利用 AI 进行修改完善,或者先由 AI 生成内容再进行修改以符合自己的风格。
2025-04-11
如何训练一个AI 阅读教练
训练一个 AI 可以类比为培养一位职场新人,主要包括以下三个阶段: 1. 规划阶段:明确目标 确定 AI 的具体任务,比如结构化外文精读等。 将任务拆解为可管理的子任务。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段:实战指导 搭建工作流程。 为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样,手把手引导 AI 完成任务,并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段:持续改进 通过反复测试和调整,不断优化 AI 的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置,直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 当前大模型在处理多步骤复杂任务时存在明显局限,比如在“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等任务中,仅依靠单一 Prompt 指令难以稳定执行,现阶段的 AI 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人,需要遵循指引和给定的流程才能完成特定任务。如果您已经完全了解上述内容,不妨自己设定一个任务目标,动手构建一个专属于自己的 AI 。
2025-04-11
模型训练的基本名词和方法
以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍: 基本名词: 1. 过拟合&欠拟合:过拟合和欠拟合都是不好的现象,需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等,过拟合可减少训练集素材量,欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性:泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性,解决办法与过拟合和欠拟合类似,从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化:是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段,给模型加规则和约束,限制优化参数,有效防止过拟合,提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法: 1. 全面充分采集训练素材:例如在角色训练素材中,应包含各种角度、表情、光线等情况的素材,确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理:对训练素材进行分辨率调整、裁切操作,并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优:尽量将训练时长控制在半小时左右,过长易导致过拟合,通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线:通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理:测试训练好的模型,观察过拟合和欠拟合问题,进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外,在模型训练中还需注意: 1. 数据集获取渠道:可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等,原则是根据生成图的需求找对应数据集,要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理:包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率,更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词:可自定义,完整形式可以是一句话,建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景:例如未来高科技 3D 天然风格,用于互联网首页图像等,并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核:让 GPT 按要求描述,人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程:完成数据集描述后进入训练流程,选择模型训练分类和数据集,创建并上传数据集压缩包,注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数,新手选用普通基础模式,训练集质量重要,训练参数中总步数与训练集图片数量相关,触发词设定要避免概念混乱。
2025-04-09
最近想要出一本书,书籍的主题是“Deepseek的应用革命:打造AI时代的竞争力”主要是面相企业家和企业高管,希望能够将知识库内容中关于企业应用的部分提炼成书,请根据知识库素材,输出一个图书内容规划和重点参考资料
以下是为您规划的图书内容和重点参考资料: 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新,如混合专家(MoE)架构、多头潜注意力(MLA)等。 解释其如何提升计算效率和推理能力,打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践,如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报
2025-03-08
如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,请结合相关技术的原理和框架图进行阐述
利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面: 1. 降低开发成本:AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期:加快游戏的制作速度,使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量:例如生成新的高质量游戏内容,如地图、角色和场景,改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验:为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所,但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战,需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助:经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体,将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将彻底重塑用户生成内容(UGC),创造一个任何人都可以构建游戏的世界,并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年,深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能,创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域,让数百万人能够制作他们的第一款游戏,新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮,从而永远改变游戏行业。
2024-12-24
AIGC为啥被称为了“第四次工业革命”。
AIGC(人工智能生成内容,Artificial Intelligence Generated Content)被称为"第四次工业革命"的一部分,主要是因为它代表了技术进步的一个新时代,在这个时代中,人工智能和机器学习等技术正在彻底改变我们生产、管理和与信息互动的方式。以下是几个关键点,解释了为什么AIGC与第四次工业革命的联系如此紧密: 1. 技术创新:AIGC利用了先进的算法和机器学习模型,这些技术是第四次工业革命的核心组成部分。 2. 自动化:AIGC可以自动化内容创作过程,从文本、图像到视频和音频,减少了人力需求,提高了效率。 3. 个性化:AIGC能够根据用户数据和偏好生成个性化内容,这在营销、娱乐和教育等领域具有巨大潜力。 4. 效率提升:通过自动化和智能化,AIGC提高了生产效率,降低了成本,这是工业革命的一个标志性特征。 5. 新业务模式:AIGC推动了新的业务模式和收入来源的发展,比如基于用户数据的定制化服务。 6. 数据驱动:第四次工业革命强调数据的重要性,AIGC正是依赖于大量数据来训练和优化其模型。 7. 跨界融合:AIGC技术可以与不同行业融合,推动跨学科的创新,比如医疗、金融、制造业等。 8. 智能决策:AIGC技术能够支持更加复杂的决策过程,通过分析大量数据提供洞察和建议。 9. 全球影响:AIGC的影响是全球性的,它改变了全球信息流动和内容消费的方式。 10. 伦理和可持续性:与前几次工业革命一样,AIGC也引发了关于伦理、隐私、就业和可持续性的重要讨论。 11. 社会变革:AIGC改变了工作的性质和所需的技能,推动了劳动力市场的变革。 12. 创新加速:AIGC作为第四次工业革命的一部分,加速了新技术和新应用的开发。 AIGC的发展和应用正在推动我们进入一个更加智能化、自动化的世界,这与历史上的工业革命在改变社会结构和经济模式方面具有相似的重要性。然而,它也带来了新的挑战,需要我们在技术发展的同时考虑法律、伦理和社会影响。
2024-06-14