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ai是不是下一个互联网泡沫?

Answer

目前对于 AI 是否是下一个互联网泡沫存在不同的观点和讨论。

一方面,YC 的分享探讨了当前 AI 热潮是否是炒作,并强调了投资者对 AI 的信心与市场的复杂性。尽管有对泡沫的担忧,一些早期基金仍积极投资 AI 项目,认为小型创业公司能快速增长且具备盈利潜力。YC 认为,当前的 AI 浪潮与过去的互联网泡沫不同,成功依赖于优秀的创始人和可持续的商业模式。投资者应关注长远价值,而非短期炒作。

另一方面,个人总结认为当前 OpenAI 虽然估值高但还没盈利,是否会成为泡沫是一个可讨论的话题。就大模型创业而言可能会成为泡沫,但 AI 应用不会,还是认可这是堪比移动互联网的红利。同时,2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用跑出来。比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用,能实现模拟现实的养成。

总之,对于 AI 是否是泡沫的判断尚无定论,还需综合多方面因素进行考量。

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

References

2024 年历史更新(归档)

《[赫拉利新书<智人之上>内容速递,服务器、钢铁、电力成为AI下一轮竞争关键](https://mp.weixin.qq.com/s/8t2PMJKtjdcVoZ_jgyvu-w)》以色列著名历史学家、哲学家、作家尤瓦尔·赫拉利,重磅新作《智人之上:从石器时代到AI时代的信息网络简史》,将于2024年9月10日全球同步上市。英国卫报近日发布独家长文,通过摘录书中内容,分享一些书中核心观点,包括AI如何改变全球政治格局,影响全球经济、社会、文化等。《[YC万字分享谈“AI泡沫”:过多的融资是枷锁,你必须真正赚钱](https://mp.weixin.qq.com/s/ERrBiswcUneBxGLMPgLmcw)》来自四木相对论,YC的分享探讨了当前AI热潮是否是炒作,并强调了投资者对AI的信心与市场的复杂性。尽管有对泡沫的担忧,一些早期基金仍积极投资AI项目,认为小型创业公司能快速增长且具备盈利潜力。YC认为,当前的AI浪潮与过去的互联网泡沫不同,成功依赖于优秀的创始人和可持续的商业模式。投资者应关注长远价值,而非短期炒作。

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

一方面,是行业大佬做出预判,这是一波比移动互联网更大的红利。另一方面,很多观点在碰撞。我个人认同傅盛和朱啸虎两位老总的观点(两位老总在去年这个时候有一些观点碰撞,今年达成了和解),详见《傅盛朱啸虎一年再辩AI大模型一年之变》。个人总结:1)当前OpenAI虽然估值高但还没盈利,是否会成为泡沫是一个可讨论的话题。个人看法:就看GPT5什么时候出来了,大模型创业可能会成为泡沫,但AI应用不会,还是认可这是堪比移动互联网的红利。2)小参数大模型开始盛行,苹果等公司也专注小参数,为了在手机端即可跑模型应用,对开发者是利好。3)2024下半年会有一批有代表性的AI应用跑出来。个人看法:仅针对agent智能体来说的话,个人看好在社交和游戏中的应用,传统游戏如诸神、赛马娘等,带有模拟经营和养成的属性,玩家是上帝视角,但不是真养成,之前的可能性都是预设好的。而agent智能体能实现模拟现实的养成,不同角色在游戏中恋爱结婚生子,每个家庭再养育出不同属性的新角色,此时一个游戏就是一个虚拟世界。有没有一种可能,我们其实就是造物者创作的一个个智能体?再推荐由前PDD与前今夜酒店特价的两位老师主理的《AI炼金术》,新一期播客中也聊到了AI产品与创业,里面几个观点很有意思:1)站在AI很重要的角度,AI创业没有蓝海,都是红海;2)先考虑这个市场有多少肉,再考虑这个市场有多少狼抢;

观点:热爱与行动是通往 AGI 之路

首先现在互联网大厂降本增效是否苟得住是一个问题,而且降本增效必然导致个人工作量的增加,那应用AI提效也是让自己增加竞争力和早下班的一种方式。再借用徐文浩老师在“Always Hands On”中提到的:“帮朋友公司面试过各种大厂出来的leader。如果要给一个结论的话,就是在完全只管带团队,hands-off一两年之后,大量的所谓大厂leader对于一个需要探索创新的技术或者业务基本提供不了价值。还在大厂的时候其实体会不到危机感。因为在大厂内部完全可以依赖自己作为一个老员工的信息优势和工作惯性显得还不错。但是实际上,对于业务的帮助和找我奶奶去管那个业务并没有什么区别。出现AGI这样重大的技术变革之时,每天都在一线动手才是唯一可行的道路”。简单总结就是“躬身入局”。(上面提到的吴炳见和徐文浩老师都有公众号,分别是【AI大航海】和【AI炼金术】,都是优质信息源)3、共创模式的优点和挑战共创概念最近也很火。我让Kimi大模型列了一下共创模式的优点:多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等。而共创模式的挑战包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制。个人感受共创就是我们大学时候的三下乡、支教或创业比赛,洋气一点的像SIFE、AIESEC和JA等公益组织。大家为了一个共同目标努力,比如大学参加的创业比赛或社团活动,都是志同道合的人玩到一起。在还没有成立公司或接到第一笔订单之前,有必要考虑谁当CEO/CTO/COO,股份利润如何分配,要不要留期权池这些问题吗?

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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
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
0AI实习经验,该如何破局进入AI相关行业。bg:小语种专业,有电商+互联网实习经历
对于没有 AI 实习经验但想进入 AI 相关行业的小语种专业背景且有电商和互联网实习经历的您来说,可以从以下几个方面破局: 1. 学习基础知识:通过在线课程、书籍等途径,系统学习 AI 的基础知识,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 参加培训项目:报名参加专业的 AI 培训项目,获取实践经验和项目成果。 3. 构建个人项目:利用所学知识,在开源数据集上构建自己的 AI 项目,展示实践能力。 4. 拓展人脉:参加 AI 相关的行业活动、论坛、社群,结识业内人士,争取内推机会。 5. 优化简历:在简历中突出您在电商和互联网实习中所培养的相关技能,如数据分析、问题解决等,并强调您对 AI 的学习热情和潜力。 6. 申请实习岗位:即使是一些小型公司或初创企业的 AI 实习岗位,也积极申请,积累经验。 7. 考取相关证书:获取一些被行业认可的 AI 相关证书,增加竞争力。
2025-03-21
作为互联网公司的IT,如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员,利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手: 1. 明确自身工作目标和想法:AI 是工具,能将能力放大,帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么,并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流: 起床时,让 AI 为自己排 TODO 优先级,做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot,如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等,并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势:目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类,但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距,通用人工智能的定义存在争议,其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是,AI 终究会发展到每个人触手可及的程度,对于大部分人来说,并不需要特别关注 AI 技术本身,而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
我想从互联网上搜集某些类型的论文,并且自动整理成我想要的格式,有什么基于大模型的agent或者软件推荐吗
以下是一些基于大模型的 agent 或者软件,可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,在 AI 文章排版方面,以下工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
生成图片 车 泡沫 洗车人手持发泡壶
很抱歉,暂时无法为您生成“车、泡沫、洗车人手持发泡壶”的图片。但您可以通过以下方式获取相关图片: 1. 使用专门的 AI 绘画工具,如 DALL·E2、StableDiffusion 等,输入详细的描述来生成。 2. 在一些图片素材网站上进行搜索,如 Unsplash、Pexels 等,通过相关关键词可能找到您想要的图片。
2024-10-14
AI 智能体是不是泡沫?
AI 智能体不是泡沫。当前随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。简单理解,智能体就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注到了 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,有社交方向的案例,比如用户注册后先捏一个自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,聊到一起后真人再介入。在 B 端,存在帮助商家搭建 Agent 的机会。同时,字节推出了用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台 Coze 的国内版“扣子”。 虽然当前智能体存在容易跑偏目标、重复作业等问题,但可以通过将 AI 与人组合交互工作来解决,即 AI 做任务完成和功能实现,人提出目标和作决策。
2024-09-19
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中,常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率(Accuracy)衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务,衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中,一般用 ROUGE 指标,其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计,然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务,还有其他多种指标,如在 NLP 中: 信息检索任务常用 NDCG@K 指标,核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务,一般用 ECE 指标(Expected Calibration Error)来度量模型输出概率 p 时,最终正确率真的为 p 的一致性。 此外,还有一些其他方面的评估指标,如不确定性(Calibration and Uncertainty)、鲁棒性(Robustness,包括 invariance 和 equivariance)、公平性(Fairness)、偏见程度(Bias and stereotypes)、有毒性(Toxicity)等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题,Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题,但 RAG 的评估仍待解决,研究人员正在探索新的方法,如 Ragnarök。 在提示词设计方面,Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念,将复杂任务拆解为多个步骤,具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念,同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文,在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
现在社区WaytoAGI是不是最好系统性学习ai的网站,请说明理由
WaytoAGI 不是一个系统性学习 AI 的最佳网站。原因如下: WaytoAGI 更像是一个一起做有趣事情的游乐场,不是专门用于系统性学习的地方。在这里,更鼓励发挥对 AI 天马行空的想象,把 AI 玩出新花样。 但对于想要系统性学习 AI 的人来说,个人观点认为一开始应该进行系统性的学习,比如系统地看几本书、听几门好课,不能仅依靠刷短视频等碎片化输入。 不过,WaytoAGI 也有其优势,比如它是一个开源的知识库和社区平台,汇集了丰富的 AI 资源,包括上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯,还有丰富的学习资源、实践活动等。在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。
2025-03-21
是不是有过一期AI拟人比赛
曾经举办过 AI 拟人比赛。在比赛中,出现了如“蛋蛋”“李洛云”“特离谱”等拟人化的 AI 形象。 “蛋蛋”的设计核心是套用一个有趣人生,包含性别、年龄、出生地等简约但完整的信息,并基于此产生性格和说话风格。其详细教程可参考:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FPTzw9tkWiPor4kLl5BcEu4tnOc 。 李洛云是令人震惊的 Bot,但因太像人已被封。其相关设定来自皮皮的分享:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/L5bGwX0NDiT9QAkOZUOcn3YinTd 。 “特离谱”是本次比赛的冠军,其决赛部分题目的回答及作者分享可参考:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnzs5o5dlkv98o477k8b52 。 此外,还有关于如何让 AI 像人类一样说话的探讨,作者从自身比赛经历出发,从宏观方面阐述了对比赛的方法论理解、对 AI bot 以及对人类思维的理解。 在研究“AI 拟人”时,认为一个好的拟人 AI 应具备不像“生活中人”而像“戏剧中的人”、满足刻板印象并提供惊喜、有风格且人设前后一致、有记忆并冷不丁 call back、有厚度等特点。文末还附有优胜 bot 的 prompt 。关于“蛋蛋”,还有“送外卖的蛋蛋”“油腻的蛋蛋”等,相关共学文字记录可参考:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gm72wS4BqixefikquThcERlgnD0
2025-03-19
我想做一个论文检测器 判断是不是用AI写的
以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 6. :提供免费的 AI 内容检测工具,识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 7. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析提供报告,显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析提供结果。 在论文写作领域,也有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-01
ai是不是就是agi
AI(人工智能)并不等同于 AGI(通用人工智能)。AGI 被定义为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。目前,AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI,ANI 得到了巨大发展,比如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等,但 AGI 还没有取得巨大进展。像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。例如 GPT2 这样的早期语言模型实际上没有真正连贯回应的能力。OpenAI 原本计划发布的 Q的下一阶段,如 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停,计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI。ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,目前使用的是 GPT4 的 LLM。
2025-02-12
deepseek是不是国内通用大模型第一名
DeepSeek 是在国内表现出色的模型之一。它发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中,具有统一 Transformer 架构,提供 1B 和 7B 两种规模,全面开源,支持商用,部署使用便捷,Benchmark 表现优异,能力更全面。同时,在 LMSYS 排行榜上,由 DeepSeek 等开发的模型取得了优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,并且改进了 MoE 架构。但不能简单地说 DeepSeek 就是国内通用大模型第一名,其在不同方面的表现还需综合评估。
2025-02-08