【关于人工智能与AI能力定义】 课程中强调：AI能力的定义引发讨论，参与者提出不同的见解，如通过数学模拟人脑神经元、模拟人类思维方式解决问题、替代人类智能执行任务并通过图灵测试。 早期阶段：计算机刚诞生时因其强大的计算能力被视作“智能”，但随着人们对计算机工作原理的理解加深，单纯计算能力强不再被视为人工智能。 发展历程：从计算智能时代到深度学习时代的跨越，特别是近十年内，诸如语音识别、人脸识别等技术逐渐成熟并广泛应用，而如今它们已不再被视为新颖的人工智能应用。 【AI技术在现实生活中的应用实例】 Alphago事件：作为通用智能的显著例证，其强大的搜索能力和深度学习算法使其在围棋等领域超越人类，标志着人工智能在复杂决策和策略规划方面取得突破。 聊天机器人（例如CPT）的应用： 文字生成能力：CPT在各类文本生成任务表现出色，如写作文章、邮件、报告、专利文案等，其效率与质量均超过大部分非专业文字工作者。 Code Interpreter功能：CPT具备自动生成和运行代码的能力，可以用来处理大量数据分析任务，如对电影数据集进行分析统计，生成简洁易懂的结论。 【AI应用场景与实践】 实际应用调优：对于复杂业务逻辑，提示词（prompt）的质量直接影响AI处理任务的能力，将在后续课程中详述如何优化prompt。 隐私与数据安全：针对新发布的code interpreter功能，讲师提醒用户关注数据安全性，指出数据上传后需查看服务协议以确保合规性，并提到可通过私有化部署等方式降低潜在风险。 【具体应用指导】 人力资源报告分析：利用AI分析人才报告时，可以预先设定评判标准或提供示例案例，引导AI更加严谨地进行分析解读。 资源优化与落地应用：尽管大型模型在某些特定任务如聚类上可能并非最经济高效的选择，但在分类任务、文本生成等方面具有广泛落地场景。 【AI助手的角色和使用方式】 角色定义：系统（system）用于传递背景信息和任务描述；Sensent代表AI助手（如CPT）；User代表使用者。虽角色名称不可更改，但用户可以自定义AI助手的名字。 AI学习助手软件开发：创建学习助手软件需要结合已学知识（如Launch课程），预计开发过程涉及数百至数千行代码，具体实现细节将在后续课程中讨论。 【硬件成本与优化措施】 计算成本降低：部署大型AI模型如ChatGPT的成本较高，但可以通过多种技术手段如减少显存占用、优化存储结构等来降低成本，同时考虑采用较小规模但仍能满足业务需求的模型（如6B/7B）。

本文链接：https://iokde.com/post/Ai-learn-lesson-1.html，参与评论 »

--EOF--

发表于 2024-03-22 08:00:00。

本站使用「署名 4.0 国际」创作共享协议，转载请注明作者及原网址。更多说明 »

提醒：本文最后更新于 181 天前，文中所描述的信息可能已发生改变，请谨慎使用。