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一文了解生成式人工智能
GenAI是生成式人工智能的简称，与大型语言模型（LLM）紧密相关但有所区别。大型语言模型是在具有大量参数的大型未标记数据集上进行训练的，如GPT-3经过了超过1750亿个参数的训练。一些众所周知的GenAI包括Open AI的GPT 5和4，谷歌的LaMDA和PaLM，Meta的LLaMA等。
生成式人工智能在教育中的优势主要体现在以下几个方面：个性化学习支持：生成式人工智能通过算法分析学生的知识掌握情况、学习风格及学习进度，能够为学生提供差异化的学习资源和习题。例如，智能题库可以根据学生的答题情况推送针对性的练习题，从而满足学生的个性化学习需求。
生成式人工智能与大型语言模型是当前AI领域的热门话题。本文旨在帮助读者区分这两个概念，并了解它们如何在不同场景下发挥作用。生成式AI是一个广泛类别，涵盖了多种模型架构和应用领域，包括文本、图像、音频、视频、代码等多种媒介的内容生成。
人工智能训练方法
1、计算资源：根据可用的计算资源（如CPU、GPU等）来选择合适的训练方法。例如，对于计算资源有限的情况，可以选择计算效率较高的方法。模型复杂度：考虑模型的复杂度和训练时间等因素，选择适合的训练方法。例如，对于需要快速部署的模型，可以选择训练时间较短的方法。综上所述，人工智能的训练方法多种多样，每种方法都有其独特的优点和适用场景。
2、人工智能训练运用了多种手段。 数据收集与预处理：广泛收集大量与任务相关的数据，涵盖各种场景和情况。之后对数据进行清洗，去除噪声、错误数据，再进行标注，为模型训练提供准确规范的数据基础。
3、训练人工智能主要有以下几种常见方法。 监督学习：这是最常用的方法之一。给模型提供大量有标记的数据，即输入数据及其对应的正确输出。例如在图像识别中，给模型大量标注好类别的图片，模型学习输入图像与输出类别的映射关系，以此来进行训练，使其能对新的未见过图像做出准确分类。
43大AI+方向
1、AI+智能家居：AI赋能为家居注入科技，实现多功能、智能化、多元化的属性升级，满足消费者细分需求。AI+专业服务：通过提供更智能的专业服务平台，AI赋能有望为专业服务行业提质增效。AI+美容护理：AI赋能美容护理多赛道，通过智能分析、个性化推荐等技术，推动模式创新。
2、Embodied美国公司，已融资$74M，致力于开发先进的陪伴机器人，旨在改善护理和保健方式，提高个人生活质量。3 Carbon Robotics美国公司，已融资$79M，采用先进的机器人技术，解决社会问题，其革命性的高精度CV种植方法显著提升作物产量。
3、新类别：网络和移动设备中出现了一个新类别：美学和约会。新进入者：LooksMax AI（排名第43）、Umax（排名第44）和RIZZ（排名第49）等应用专注于美学和约会领域。功能特点：LooksMax和Umax摄取用户的照片进行评分并提供“提示”以变得更具吸引力；RIZZ则专注于提升约会应用程序的消息水平。
4、搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等（包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向）。2） 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。3） 计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
5、就业方向：搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向；计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等；医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。
ai智能教育是干嘛的
在智能题库方面，AI能够生成和筛选大量的高质量题目，帮助学生巩固知识点，提升解题技巧。这种智能题库不仅覆盖广泛，而且题目更新及时，确保学生接触最新的学习内容。此外，AI还具备智能评估功能，能够自动批改作业和试卷，迅速且准确地给出成绩反馈。
可靠的AI教育产品能够根据学生的学习进度和能力，自动调整教学内容和难度，提供更加精准的反馈和指导。同时，这些产品还能帮助教师更好地了解学生的学习情况，以便进行针对性的教学调整。通过这种方式，AI教育能够为学生提供更加高效和个性化的学习体验，从而提升学习效果。
推出AI教育系统的核心初衷，是为了帮助教师们减轻负担，提高工作效率。通过智能分析学生的学习数据，AI能够为教师提供个性化的教学建议，使教师能够更加专注于与学生的互动和指导。这不仅能够优化教师的教学体验，还能更好地满足学生的学习需求。然而，必须指出的是，并非所有的AI教育产品都值得信赖。
首先，AI教育的一大优势在于它能够为教师节省大量时间。通过自动化批改作业、分析学生学习情况等功能，教师可以将更多的时间投入到教学设计和学生辅导上，从而提高教育质量。其次，AI的应用使得教育成本显著降低。
首先，个性化学习。AI技术能精准分析学生的学习习惯、能力水平及兴趣爱好，根据个体差异提供定制化的学习资源和辅导。这种个性化服务有效提升了学习效率，激发了学生的学习兴趣。其次，智能题库的构建。通过AI技术生成和筛选大量高质量题目，为学生巩固知识点、提升解题能力提供了有力支持。
大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
1、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。
2、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
3、学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。
4、大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。
5、关键：通过精确和创造性的输入设计，最大化利用模型的能力，从而产生更加贴近用户需求的输出。总结 基础模型作为生成型AI技术的核心，通过预训练、微调和提示词等阶段，实现了从海量数据中学习一般性特征和知识，到针对特定任务进行精细调整和优化，再到通过精确输入引导产生期望输出的全过程。
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