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8. 浪漫求婚:西湖畔的真挚告白在乾隆和愉妃的深夜对话中,曾一起细细回忆过去的幸福时光,共同表达对永琪的思念和悲痛。

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傻傻分不清?盘点人工智能领域专业术语 一文看懂!2023-05-17 14:12·手机中国【CNMO新闻】人工智能(AI)的繁荣发展带来了大量术语——从“生成式AI”到“合成数据”,这些术语可能很难解析,但对于一些想踏足这个领域的人来说,这些专业术语是必须要了解的。接下来,CNMO将为大家介绍下人工智能的一些专业术语,希望能帮助大家在这个快速发展的领域中前进。人工智能人工智能:旨在在机器中复制类人思维的技术。这类能力的一些例子包括识别照片中的人,在工厂工作。生成式AI:生成式AI是一种可以创建文本、图像、声音和视频等内容的AI。传统的人工智能应用主要对内容进行分类,而生成式人工智能模型则创建内容。例如,语音识别模型可以识别你的声音,而生成语音模型可以使用你的声音创建有声读物。最近吸引公众注意力的几乎所有模型都是生成的,包括聊天机器人,如OpenAI的ChatGPT;图像创建者,如稳定扩散(Stable Diffusion)和midjourney;语音克隆程序,如esemble。训练数据:用于帮助人工智能模型完成任务的文本、图像、声音等信息的集合。在语言模型中,训练数据集中于基于文本的材料,如书籍、社交媒体上的评论,甚至是代码。低质量的训练数据可能会引入偏见,导致不公平的模型做出种族主义或性别歧视的决定。算法偏差:由糟糕的训练数据和糟糕的编程导致的错误,导致模型做出有偏见的决定。这些模型可能会基于性别、能力或种族做出不恰当的假设。实际上,这些错误会影响决策——从抵押贷款申请到器官移植批准——从而造成严重危害。许多批评人工智能过快发展的人士,便指出了算法偏见的可能性。人工通用智能(AGI):一种程序的描述,它的能力与人类一样——甚至比人类更强。虽然全面的通用智能仍未实现,但模型正在变得越来越复杂。自主代理:一种既有目标又有足够工具来实现目标的人工智能模型。例如,自动驾驶汽车是自主代理,它使用感官输入、GPS数据和驾驶算法来独立决定如何导航和到达目的地。斯坦福大学的研究人员已经证明,一组自主主体甚至可以发展文化和传统。提示链:使用先前与AI模型的交互来创建更准确的响应过程,特别是在提示驱动的语言建模中。例如,当你让ChatGPT给你的朋友发短信时,你希望它能记住你和她说话的语气、笑话和以前谈话的其他内容。这些技术有助于整合上下文。大型语言模型(LLM):人工智能的一种应用,通常是生成式的。这些模型的特点是规模大:最大的版本GPT-3包含1750亿个称为参数的不同变量,这些参数是在570GB的数据上训练的。谷歌的PaLm模型更大,有5400亿个参数。随着硬件和软件的不断发展,这一规模预计还会增加。它也可能编造学术引用,对你要求它分析的数据撒谎,或者编造训练数据中没有的事件事实。幻觉:幻觉是人工智能程序的意外和不正确的反应,可能是由于尚未完全了解的原因而产生的。当你问如何种植果树时,语言模型可能会突然给出水果沙拉食谱。目前还不完全清楚为什么会发生这种情况,但可能是由于数据稀疏、信息缺口和错误分类造成的。突发性行为:AI可能证明它并不是专门为之构建的技能。一些例子包括表情符号的解释、讽刺和使用性别包容的语言。一致性:努力确保人工智能系统与其人类操作员具有相同的价值观和目标。为了使动机达成一致,一致性研究寻求训练和校准模型,通常使用函数来奖励或惩罚模型。多模态人工智能:一种可以理解和处理多种类型信息的人工智能形式,包括文本、图像、语音等。这很强大,因为它允许AI在多个维度上理解和表达自己,从而对任务有更广泛和更细致的理解。多模式人工智能的一个应用就是这个翻译器,它可以把日语漫画翻译成英语。提示工程:这是给AI一个指令的行为,这样它就有了实现你的目标所需的环境。提示工程最好与OpenAI的ChatGPT联系在一起,它描述了用户输入算法的任务(例如“给我五个流行的婴儿名字”)。训练:训练是使用数据细化人工智能的过程,使其更适合任务。人工智能可以根据你希望它学习的内容输入数据来训练,就像把莎士比亚的十四行诗输入诗歌机器人一样。你可以在称为“epoch”的迭代中多次执行此操作,直到你的模型的性能是一致和可靠的。神经网络:神经网络是一种近似人类思维结构的计算机系统,它们允许一个模型从抽象到具体的建立。狭义AI:思维单一的一些AI算法,它们被设计成只能做一件事。如果一个狭义的AI算法能下跳棋,那它就不能下国际象棋。折耳根,学名鱼腥草。蒋经国传最新章节-蒋经国传最新章节无弹窗全文阅读-蚕蚕...

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发布于:牟定县
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