2024.8.30? NO.14
The Future at Your Fingertips
AI 展示
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對新事物充滿興趣,喜歡問“為什么”
遇到問題時總是積極尋找解決方案
喜歡用輕松幽默的語言來表達想法
樂于與大家分享學習經歷和心得
愿意投入時間和精力去學習和實踐
炸脖龍的AI日記 - 第14周
? ? ? ? 好了,本周的日記就到這里。讓我們一起期待下周又會有什么新的發現吧!
炸脖龍 ??
?? 8月26日 星期一 ??
?? 科學與游戲 #哈薩比斯的AI探索
? ? ? ? 在炎熱的周一,我學習了AI人物德米斯·哈薩比斯的故事,他是跨越科學與游戲領域的AI先鋒,其對人工智能的貢獻讓我對科技的未來充滿了期待。
?? 8月27日 星期二 ??
?? AI多面手 #智能助手的神奇應用
? ? ? ? 酷熱的周二,我探索了AI的神奇應用,從簡單的身高測量到復雜的股市投資,AI智能助手的能力讓我大開眼界。
?? 8月28日 星期三 ??
?? 創造之力 #生成模型的奧秘
? ? ? ? 在高溫的周三,我學習了生成模型(Generative Models)的概念,了解了AI如何創造出全新的內容,這讓我對AI的創造力感到驚嘆。
?? 8月29日 星期四 ??
?? 機器人大會 #服務機器人的焦點
? ? ? ? 炎熱的周四,我了解了2024世界機器人大會的熱點信息,特別是生活服務機器人成為焦點的討論,這讓我對未來的智能生活充滿了好奇。
?? 8月30日 星期五 ??
??? 電子競技 #AI與游戲的融合
? ? ? ? 在酷熱的周五,我學習了《2023年全球電子競技行業發展全景分析報告》,洞察了AI如何與電子競技行業融合,推動其發展。
美國食品藥品監督管理局(FDA)等監管機構已批準數百種人工智能醫療設備用于醫院或診所,但對其安全性和有效性的測試卻面臨挑戰。盡管AI技術在醫療領域的應用前景廣闊,能夠提高診斷和治療的效率,但僅有65項人工智能干預的隨機對照試驗在2020年至2022年間發表。
醫療AI應用程序通常被視為醫療器械,其審查和授權使用的標準通常不如藥物嚴格,只有少數高風險設備需要臨床試驗數據才能獲批。這一現狀引發了專家們的擔憂,他們擔心這些設備可能影響臨床護理,甚至危及病人的生命。?
AI臨床測試的結果在不同人群中難以推廣,因為AI算法在處理與訓練數據不同的數據時非常脆弱。此外,基于資源豐富的醫院數據訓練的算法,在資源較少的環境中可能表現不佳。例如,谷歌健康開發的用于檢測糖尿病視網膜病變的算法,在泰國診所使用時性能顯著下降。?
?抖音AI搜索革新
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 挑戰傳統搜索引擎
在人工智能技術的推動下,搜索引擎正迎來一場革命。字節跳動公司最新推出的"抖音搜索"App,標志著AI搜索技術的進一步發展和應用。這款App專注于深度挖掘抖音平臺內的海量內容,利用AI技術為用戶提供更加精準和個性化的搜索結果。
與傳統搜索引擎不同,抖音搜索App內置于”抖音“整個平臺得生態系統中,其核心優勢在于對視頻內容的理解和處理能力。通過先進的AI算法,抖音搜索能夠分析視頻內容,識別關鍵信息,并根據用戶查詢提供相關度更高的結果。??
醫療AI設備審批加速
? ? ? ? ? 安全有效性測試面臨挑戰
AI 快報
AI 快報
在2024世界機器人大會上,與日常生活緊密相關的機器人吸引了眾多參觀者的目光。這些機器人包括能夠制作煎餅的AI機器人、具備送物功能的智能機器人,能夠進行書法創作的書法機器人,
這些機器人展示了AI技術在生活服務領域的應用潛力。
煎餅機器人由久秉機器人(北京)有限公司研發,是業內首款AI制售一體餐飲機器人。這款機器人能夠根據用戶的不同選擇制作煎餅,不僅口味可調,而且操作簡便快捷,只需掃碼即可下單。目前,該機器人已在北京市投放近100個點位,并計劃于年底前增加至500個。?
送物機器人由云跡科技開發,具備自主學習、推理和群體智能協作的特點。它們能夠根據觀眾的需求搬運物品,如零食、垃圾桶等,并且已經在全國多家酒店投入使用,與外賣平臺合作,提供房間號配送服務。?
書法機器人Astribot S1由星塵智能推出,通過學習多位書法名家的手法,能夠在宣紙上完成書法創作。這款機器人不僅展現了AI在藝術創作領域的潛力,也預計將在2024年實現商業化。
全球智能手機出貨預測上調
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? AI功能成新增長點
國際數據公司(IDC)近期宣布上調對2024年全球智能手機出貨量的預測,預計同比增長5.8%,達到12.3億部。這一預期較之前4%的漲幅預測有所提高,反映了消費電子需求的復蘇和生成式人工智能(GenAI)功能對市場的吸引力。
今年上半年,全球智能手機出貨量實現了強勁增長,第一季度同比增長12%,第二季度同比增長9%,為下半年的市場前景增添了樂觀情緒。IDC報告指出,安卓智能手機在新興市場的快速增長,以及高端市場對GenAI智能手機的接受,為智能手機行業帶來了新的增長點。
2024世界機器人大會
? ? ? ? ? ? ?生活服務機器人成焦點
AI 快報
AI 快報
在人工智能領域,人形機器人的"手"部技術一直是衡量其智能化水平的重要指標。近日,國產人形機器人在這一領域取得了顯著進展,其"手"的功能甚至超越了特斯拉的人形機器人。
智元機器人公司在其年度新品發布會上推出了"遠征"與"靈犀"兩大系列的五款商用人形機器人。 機器人的"手"部設計尤為引人注目,擁有超過19個自由度,配備了MEMS觸覺傳感器和視觸覺多傳感融合技術,使其能夠執行更廣泛的物體交互任務。?
演示中,智元機器人的靈巧手不僅能夠完成基本的握拳、張開、抓取等動作,還能使用工具擰螺絲、拆快遞、倒水,甚至穿針引線和識別麻將牌。這些精細的操作展示了智元機器人在靈巧手技術上的重大突破。?
與特斯拉相比,智元機器人的靈巧手在自由度和執行器數量上都有顯著提升。 特斯拉的一代人形機器人手部擁有11個自由度和6個執行器,而智元機器人的靈巧手則擁有19個自由度,能夠實現更復雜的動作。
小型語言模型(SLM)崛起
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?大廠商引領AI新趨勢
隨著人工智能技術的飛速發展,SLM以其在計算資源使用和功能表現之間的平衡優勢,開始受到業界的廣泛關注。微軟的Phi-3.5-mini-instruct和英偉達的Mistral-NeMo-Minitron8B兩款最新模型,展示了SLM在特定任務中媲美大型語言模型的潛力。
Hugging Face首席執行官Clem Delangue預測,鑒于SLM在99%的使用場景中的適用性,2024年將成為SLM之年。目前,包括Meta、谷歌在內的科技巨頭已發布了9款小模型,顯示出SLM的快速發展趨勢。?
然而,SLM的崛起并非偶然。LLM在性能提升與資源消耗方面的挑戰,尤其是其高昂的訓練成本和對環境的影響,促使科技公司尋求更為經濟的替代方案。SLM以其更少的參數、更簡單的設計,為市場提供了更多樣化的AI選項。?
國產人形機器人技術突破
? ? ? ? ? ? ?"手"部功能超越特斯拉
AI 快報
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哈薩比斯出生于倫敦,自幼展現出驚人的智力天賦,13歲時便成為國際象棋的神童。他在象棋領域的成功為他日后在AI中探索復雜策略問題奠定了基礎。然而,哈薩比斯并未將自己局限于象棋。他進入劍橋大學學習計算機科學,之后又獲得了倫敦大學學院的神經科學博士學位。哈薩比斯的學術研究主要集中在大腦如何進行記憶和想象的過程,這為他日后在AI領域的發展奠定了深厚的理論基礎。
在進入AI領域之前,哈薩比斯還在電子游戲設計領域取得了顯著成就。他參與設計并開發了幾款廣受歡迎的游戲,包括《黑與白》(Black & White)和《主題醫院》(Theme Hospital)。
德米斯·哈薩比斯:跨越科學與游戲的AI先鋒
德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)是當今人工智能領域中最具影響力的科學家之一。作為DeepMind的聯合創始人兼首席執行官,他領導的團隊不僅在AI研究方面取得了眾多突破性進展,還開發了震驚世界的AlphaGo程序,這一成就標志著AI技術的新高度。哈薩比斯獨特的跨領域背景,使他在AI研究、神經科學以及游戲設計領域都展現出了非凡的才華,成為AI領域不可或缺的先鋒人物。
AI 人物志
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2010年,哈薩比斯與合伙人共同創立了DeepMind,致力于通過AI研究解決科學和社會中的重大挑戰。DeepMind的目標是開發能夠自主學習和推理的通用人工智能(AGI),這與傳統AI的具體任務導向截然不同。公司成立后,哈薩比斯帶領團隊在深度學習和強化學習領域取得了一系列突破性成果,特別是在游戲環境中的AI訓練方面。
2016年,DeepMind開發的AlphaGo程序在圍棋比賽中戰勝了世界冠軍李世石,這一事件標志著AI發展史上的一個重要里程碑。AlphaGo的成功不僅展示了AI在處理復雜問題上的潛力,也使得DeepMind和哈薩比斯成為全球矚目的焦點。哈薩比斯證明了深度學習和強化學習的結合可以在解決傳統上被認為是“人類專屬”的任務上取得突破。
AI 人物志
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在推動AI技術發展的同時,哈薩比斯也十分關注AI倫理問題。他認為,AI技術的應用必須以對人類和社會有益為前提,并且在技術發展的同時,必須考慮其可能帶來的社會和道德挑戰。哈薩比斯提倡在AI研究中保持透明性、負責任地開發AI,并積極參與全球AI倫理標準的制定。
展望未來,哈薩比斯的愿景是開發出真正的通用人工智能,能夠像人類一樣學習、推理和創造。這種AGI技術有望在多個領域帶來革命性的變化,從基礎科學研究到社會經濟結構的重塑。然而,AGI的開發需要科學家和社會各界共同努力,確保其發展符合人類的整體利益。
哈薩比斯深信,AI不僅可以在游戲和娛樂領域取得突破,還可以應用于科學探索和人類社會的重大挑戰中。他在DeepMind的工作不僅限于開發游戲AI,還將AI技術應用于醫療、能源、材料科學等領域。例如,DeepMind開發的AlphaFold程序成功預測了蛋白質的三維結構,這一突破被譽為是生命科學領域的一次革命性進展。通過這些研究,哈薩比斯展示了AI在推動科學前沿方面的巨大潛力。
哈薩比斯的愿景是利用AI來解決諸如氣候變化、疾病治療、能源消耗等全球性問題。他認為,AI是人類未來解決這些重大挑戰的關鍵工具。哈薩比斯一直強調,人工智能不僅是技術的進步,更是理解和模擬人類智能的途徑,這將為科學和社會帶來深遠的影響。
德米斯·哈薩比斯的故事不僅僅是AI技術發展的縮影,更是一位科學家跨越多個領域、不斷挑戰自我、推動科技進步的生動寫照。他在象棋、神經科學、游戲設計以及AI研究中的非凡成就,展示了人類智能的無限可能。通過DeepMind,哈薩比斯不僅為AI技術的發展做出了杰出貢獻,還為未來的科學探索和社會進步打開了新的大門。哈薩比斯的傳奇仍在繼續,他的工作和愿景必將深刻影響AI領域的未來發展。
在數字化時代,人工智能(AI)正迅速成為我們生活中不可或缺的一部分。從簡單的日常任務到復雜的專業工作,AI的應用正在擴展到各個領域。我們一起來看看下面的文章,它揭示了AI工具在一些新穎且實用場景中的應用,讓我們對AI的潛力有了更深的認識。
? ?AI的神奇應用:從身高測量到股市投資的智能助手
身高測量:網絡交友中的誠實度測試
在網絡交友變得越來越普遍的當下,人們常常面臨一個問題:如何在不見面的情況下判斷對方提供的身高信息是否真實?一項基于AI技術的應用——GPT-4o,提供了一個非常有創意的解決方案。
用戶只需上傳個人照片,AI就能根據照片中的比例和環境因素,準確估計出人物的身高,誤差范圍極小,僅為1英寸(約2.54厘米)以內。這項技術不僅為網絡交友的真實性提供了保障,也減少了人們在初次見面時可能產生的尷尬。
AI 專題
AI 專題
水果挑選:AI輔助的“瓜王”誕生
除了身高測量,AI的應用還擴展到了日常購物中。例如,挑選西瓜這一看似簡單的任務,AI也能提供幫助。
通過分析西瓜的外形特征,AI能夠推薦最佳的選擇,并給出推薦指數。這不僅讓購買西瓜變得更加科學,也增加了購物的樂趣。有用戶甚至戲稱,通過大量樣本數據訓練,AI有望成為專業的“瓜王”。
AI挑瓜會詳細描述特征,有理有據地得出自己挑選幾號西瓜,并且用1-10顆星表示推薦指數。
網友聽AI的話,沒想到還真有兩把刷子,挑選到的西瓜薄皮沙瓤。
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專題
股市投資:AI巴菲特的選股智慧
更令人驚訝的是,AI的應用已經觸及到股市投資領域。AI通過分析海量的新聞報道、社交媒體帖子等文本資料,能夠迅速把握市場脈搏,為投資者提供參考意見。在一項實驗中,由AI挑選的股票組合在8周內上漲了4.9%,
這一表現甚至優于一些專業投資基金。這表明,AI在投資領域的應用潛力巨大。
AI 專題
AI 專題
深入探討AI工具的影響?
AI工具的廣泛應用對社會產生了深遠的影響。它們不僅改變了我們完成任務的方式,還改變了我們與世界的互動方式。以下是對AI工具影響的深入探討:
社會信任的增強
在網絡交友和在線交易中,信任是一個關鍵因素。AI工具通過提供準確的信息驗證,增強了社會成員之間的信任。例如,身高測量工具可以幫助人們確認他們的交友對象是否誠實,而投資工具可以幫助投資者建立對市場的信心。?
生活質量的提升
AI工具通過簡化決策過程,提高了人們的生活質量。在購物時,AI輔助的挑選工具可以節省消費者的時間和精力,讓他們更輕松地找到所需的產品。在投資時,AI選股工具可以幫助投資者快速分析市場趨勢,做出更合理的投資選擇。?
教育和培訓的新機遇
AI工具的發展為教育和培訓領域帶來了新的機遇。通過模擬真實世界的情境,AI工具可以提供個性化的學習體驗,幫助學習者更有效地掌握知識和技能。此外,AI工具還可以作為教師的輔助工具,幫助他們更好地評估學生的學習進度和理解情況。
對就業市場的影響
AI工具的普及對就業市場產生了雙重影響。一方面,它們創造了新的就業機會,特別是在AI開發和維護領域。另一方面,它們也可能導致某些職位的自動化,從而影響傳統行業的就業。
倫理和隱私問題
隨著AI工具的廣泛應用,倫理和隱私問題也日益凸顯。例如,身高測量工具可能會引發關于個人隱私的擔憂,而投資工具可能會引發關于市場公平性的問題。因此,制定相應的政策和法規,確保AI工具的合理使用,是社會面臨的重要挑戰。
AI工具的未來展望
隨著技術的不斷進步,我們可以預見,未來AI將在更多領域發揮重要作用。以下是一些可能的發展趨勢:
個性化服務
AI工具將能夠根據用戶的個人喜好和需求提供更加個性化的服務。?
跨領域融合
AI技術將在不同領域之間實現更深層次的融合,創造出新的應用場景。
智能交互
AI工具將具備更高級的自然語言處理能力,實現與人類的更自然、更流暢的交流。
AI工具的發展為我們的生活帶來了無限可能。它們不僅提高了效率,還增加了互動性和趣味性。隨著AI技術的不斷成熟,我們期待它在未來能夠解鎖更多令人驚喜的應用場景,讓生活變得更加智能和便捷。同時,我們也需要關注AI工具帶來的社會影響,確保它們的使用能夠促進社會的可持續發展。
生成模型的簡介
生成模型(Generative Models)是一類通過學習數據分布來生成新數據的模型。這些模型不僅能夠對已有數據進行建模,還可以生成與訓練數據類似的新樣本。生成模型在多個領域中具有重要應用,如圖像生成、文本生成、數據增強等。
什么是:生成模型(Generative Models)
AI 名詞
AI 名詞
生成模型的應用
圖像生成:生成模型在圖像生成領域應用廣泛,可以生成逼真的人臉、風景、藝術作品等。
文本生成:在自然語言處理中,生成模型可以用于生成文本內容,如自動生成文章、對話、詩歌等。自回歸模型(如GPT)是文本生成中的典型代表。
數據增強:生成模型可以用來生成與真實數據相似的樣本,從而擴充訓練數據集,幫助模型更好地泛化。
風格遷移:生成模型可以實現圖像的風格遷移,如將一幅圖像轉換為另一種藝術風格。CycleGAN等模型可以在沒有成對訓練數據的情況下實現風格轉換。
音樂生成:生成模型還可以用于生成音樂,模擬不同風格的音樂創作,甚至可以生成全新的音樂片段。
生成模型的基本概念
生成過程:生成模型通過學習訓練數據的分布,能夠生成與之相似的新數據。例如,在圖像生成任務中,生成模型可以生成看起來像真實圖像的全新圖像。
顯式與隱式生成模型:顯式生成模型通過直接建模數據分布的概率密度函數來生成新數據,如樸素貝葉斯、馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC)等。隱式生成模型則通過訓練網絡來隱式建模數據分布,如生成對抗網絡(GAN)、變分自動編碼器(VAE)等。
生成對抗網絡(GAN):GAN是一種著名的生成模型,它由生成器(Generator)和判別器(Discriminator)兩個網絡組成。生成器負責生成數據,而判別器則判斷數據是真實的還是生成的,兩者相互博弈,不斷提升生成數據的質量。
變分自動編碼器(VAE):VAE是一種結合了自動編碼器和貝葉斯推理的生成模型。它通過將輸入數據編碼為潛在變量,再從這些變量中生成新數據,生成具有連續性和可解釋性的潛在空間。
自回歸模型:自回歸模型通過逐步生成數據的每個部分,生成新樣本。這種模型在文本生成中應用廣泛,如GPT模型。
生成模型的挑戰
訓練穩定性:生成模型(尤其是GAN)的訓練往往不穩定,可能出現模型崩潰、模式崩塌等問題。如何設計穩定的訓練過程是一個重要的研究方向。
模型質量評估:評估生成模型生成數據的質量是一個挑戰,特別是如何客觀地衡量生成數據的真實性和多樣性。
計算資源:生成模型通常需要大量計算資源進行訓練,尤其是在處理高分辨率圖像或生成長文本時,計算開銷更為顯著。
應用泛化性:生成模型在某些特定任務上表現良好,但在遷移到新任務或數據集時,往往需要重新訓練和調整。
本文利用AI工具分析研究了《2023年全球電子競技行業發展全景分析報告》。報告從多個維度分析了電子競技行業的全球發展狀況,以下是報告的核心內容概述:
? ?2023年全球電子競技行業發展全景分析報告
全球電競產業規模與影響力
預計全球電競觀眾將達到5.74億,營收接近18億美元。?
電競在全球范圍內的搜索熱度持續上升,成為廣泛關注的文化體育現象。
AI 報告研究
AI 報告研究
電子競技國際化發展趨勢
電競已成為國際交流的“新語言”,尤其在發展中國家。?
“電競入亞”被視為電競賽事國際化的重要標志。
女性力量在電競中的作用
2022年女性電競賽事觀看時長是2021年的1.5倍。?
女性在國際電競舞臺上的表現越來越受到關注。
全球及主要國家電競發展概況
報告提供了全球及主要國家電競發展情況的簡析,包括賽事觀看情況和電競產業發展關注度指數。
電競產業區域發展指數
報告設計了包含7個一級指標和23個二級指標的評估體系,對中國、美國、韓國等國家的電競產業發展進行了綜合排名。
中國電競發展及用戶特征
中國電競用戶規模預計達到4.78億,用戶畫像顯示以25-44歲的青年群體為主。?
報告分析了電競用戶的觀賽習慣、消費動機和消費圖景。
報告分析
電競用戶消費習慣與動機
多數電競用戶愿意為電競付費,主要驅動因素是支持喜歡的電競IP/戰隊。
全球電競行業未來發展趨勢
從新興文化向社會共識轉變,市場自發向國家引導轉變,青年社群向全面融合轉變,觀眾存量向消費增量轉變。
AI 展示
AI 展示
"The potential of AI is vast and its impact could be as profound as the advent of electricity."
——Demis Hassabis
“人工智能的潛力巨大,其影響可能與電力的出現一樣深遠。”
——德米斯·哈薩比斯
DeepMind的聯合創始人兼首席執行官,人工智能領域的領先研究者