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他想试试自己能否接住小李飞刀，他想打破小李飞刀例不虚发的神话。于是什么防护措施也不做，就站着接李寻欢的小李飞刀。
2025年01月07日，方菲哪见过这样的场面，被这兄弟二人一唱一和给扣着帽子，早吓得六神无主，低头站在那里大气不敢出，任由二人责难，急的泪水在眼眶里打转。
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不要把自己当成泔水桶凭什么你就要吃剩菜剩饭呢谁不知道新鲜的更好吃对身体更好呢
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。牛得不行。