生成式人工智能的技术基础有哪些
生成式人工智能所涉及的技术非常综合且广泛，但就其核心文本生成而言，主要依赖于两个重要技术：生成式预训练和提示学习。
前者负责海量数据的向量化存储问题，后者则提供了一种可以通过自然语言描述对存储数据进行灵活读取的能力。这两种技术的结合，革新了人类对数据存储和读取方式的方式，也催生出了一种新的人机交互接口：自然语言接口，其带来的蝴蝶效应体现在了各个方面。
从计算平台角度看，生成式预训练模型可以被视为新一代通用计算机，而OpenAI则是这个通用计算平台之父，赋予了新一代计算机实现通用人工智能的使命。
从计算力角度看，生成式计算是继云计算之后的又一种新的算力形式，将会像电、网络和云计算一样，成为人们生活中不可或缺的基础算力。
从应用生态角度看，以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品将成为互联网新的重要入口。生成式AI产品独有的自然语言接口属性使得这个入口很容易建立一个具有超强包容性的生态系统。
生成式人工智能带来的结构性变革
1、个人层面：个人成长、教育和职业发展都需要在新环境下重新思考，学习新知识和工具、适应新环境等。网上有个很现实的说法：未来AI不会淘汰人类，但会淘汰不会使用AI的人，也许说法过于极端，但确实没有道理放着个可以延伸大脑的工具而不去使用。
2、组织层面：不管是学术研究机构、还是工业机构，其内部组织结构，人员结构、合作方式等都可能需要结合新的形势进行调整与重构。比如，OpenAI发布ChatGPT以来，国内很多巨头公司都对企业内部组织进行了重构，为的是更好地形成合力去研发新产力-生成式AI。
3、行业层面：数字化、信息化、智能化进程将会加速；行业的生产方式将会受到巨大冲击。
4、社会层面：生成式人工智能将会对教育、医疗等行业带来颠覆性影响，人才分布也将会发生改变；政府需要帮助工人平滑地进行角色转变，以及通过合适的政策力量将新科技产力安全地、可靠地、公平地服务于每一个人。
以上内容参考：百度百科-生成式人工智能
生成式人工智能的技术基础有哪些?
生成式人工智能的技术基础主要包括算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等。其中，算法设计是生成式人工智能的核心，包括机器学习、深度学习等多种算法，用于实现输入和输出之间的映射关系，从而生成新的内容。训练数据的选择也是关键的一步，需要选择高质量、大规模的数据集，以保证模型的准确性...
生成式人工智能的技术基础有哪些
生成式人工智能的技术基础主要包括深度学习、自然语言处理和大数据技术。深度学习是生成式人工智能的核心技术之一。通过构建深度神经网络，深度学习模型能够学习并模拟人类大脑的处理方式，从而实现对复杂数据的分析和生成。在生成式人工智能中，深度学习被广泛应用于图像、文本、音频等多媒体内容的生成。例如，通...
生成式人工智能技术
1. 机器学习：作为生成式人工智能的核心技术之一，机器学习通过训练模型分析数据模式，实现自主学习和预测能力。构建合适的模型、算法以及训练方法对于机器学习至关重要。2. 深度学习：基于人工神经网络的深度学习技术，模拟人脑工作原理，通过多层次神经元连接，从数据中提取复杂、高层次的特征表示，进而完成对...
生成式人工智能的技术基础有哪些
生成式人工智能的技术基础包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。1.机器学习：机器学习是生成式人工智能的核心技术之一。它通过将大量数据输入到算法模型中，并通过分析数据的模式和规律来不断优化模型，从而实现自主学习和预测能力。机器学习的关键在于构建合适的模型和算法以及有效的训练方法。2.深度学习：...
生成式人工智能的技术基础有哪些
生成式人工智能的技术基础主要包括深度学习、概率模型、生成对抗网络（GANs）以及自然语言处理等方面。深度学习为生成式人工智能提供了强大的特征提取和表示学习能力，通过构建多层的神经网络来模拟人脑的神经元连接和信息传递方式。概率模型则用于描述数据的概率分布和生成过程，帮助生成式人工智能理解并模拟数据的...
生成式人工智能的技术基础有哪些?
1. 生成式人工智能技术的基础包括算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等关键环节。2. 算法设计是核心，涉及机器学习、深度学习等算法，它们定义了输入和输出之间的映射关系。3. 训练数据的选择至关重要，必须确保数据集的质量高、规模大，以提升模型的准确性和泛化能力。4. 模型的生成和优化...
生成式人工智能
生成式人工智能是一种能够生成全新、创造性内容的人工智能技术。生成式人工智能的核心在于其“生成”的能力。它不同于传统的人工智能技术，后者更多地是对已有数据的分析和处理。而生成式AI则能够基于大量的数据学习，创造出全新的文本、图像、音频、视频等内容。这种技术的出现，极大地扩展了人工...
生成式人工智能的技术基础有哪些
生成式人工智能所涉及的技术非常综合且广泛，但就其核心文本生成而言，主要依赖于两个重要技术：生成式预训练和提示学习。前者负责海量数据的向量化存储问题，后者则提供了一种可以通过自然语言描述对存储数据进行灵活读取的能力。这两种技术的结合，革新了人类对数据存储和读取方式的方式，也催生出了一种新的...
什么是生成式人工智能,有何能力差异呢?
2. 能力差异：生成式人工智能在自然语言对话和内容创作方面表现更为自然和迅速。它不仅能够扩展现有人工智能技术的应用范围，还能够显著减少人力需求。生成式AI通过学习大量数据和模式，能够创造出新的内容，如文本、图像、音频等。而传统人工智能在模式识别方面更为出色，它通过分析和识别现有模式来做出预测和...
生成式人工智能的发展对教育有哪些影响?
教育数据分析：生成式人工智能可以对学生和教师的数据进行分析和预测，更好地了解和优化教育流程和结果，提高教育的质量和效果。然而，生成式人工智能在教育领域的应用也存在一些潜在的负面影响。例如，生成式人工智能的准确性、可靠性和安全性需要进一步验证和提升；可能会取代某些类型的工作和职业，对教育领域...
毛芸硫酸： 人工智能包括五大核心技术:1.计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务.2.机器学习:机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,...
和龙市14730492602： 关于AIGC的说法,以下哪个选项正确?() - 上学吧？
毛芸硫酸： 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等.但总的来说,“人工系统”就是...
和龙市14730492602： 人工智能需要什么基础？
毛芸硫酸： 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等等.但总的来说,“人工系统”就是通...
和龙市14730492602： 人工智能需要什么基础？
毛芸硫酸： 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类...
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毛芸硫酸： 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类...
和龙市14730492602： 人工智能需要什么基础？
毛芸硫酸： 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识.线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累.需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类.毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少.
和龙市14730492602： 人工智能需要什么基础？
毛芸硫酸： 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识.线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累.需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类.毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少.
和龙市14730492602： 人工智能需要什么基础？
毛芸硫酸： 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识.线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累.需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类.毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少.
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毛芸硫酸： 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析.数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素.今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识.线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累.需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类.毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少.
