AI真正难的,不是会不会用,而是知道它”什么时候会失效”

AI真正难的,不是会不会用,而是知道它"什么时候会失效" 掌握AI的能力边界,才能真正用好AI工具——不是让你变成工程师,而是让你像经验丰富的工匠一样,知道手里每把工具能做什么、不能做什么、在什么时候会出问题。 这几年,越来越多人开始使用AI。有人用它写代码,有人用它做PPT,有人拿它写文章、做运营、生成图片、分析数据。 但很多人会产生一种矛盾感:有时候AI非常惊艳,有时候又蠢得让人想发火。于是很多人开始下结论——这个模型不行","AI根本没那么智能","还不如我自己做"。 但实际上,大多数人真正缺少的,不是Prompt技巧,而是 对AI能力边界的理解 。 人类真正强大的,不是工具,而...

从偶然的发现到必然的革命:语义计算如何催生AIGC

引言:一次意外的发现,一个时代的开启 2013年,人工智能(AI)的历史被一个看似简单的向量等式悄然改写。托马斯·米科洛夫(Tomáš Mikolov)及其在谷歌的团队在研发Word2Vec模型时,无意中发现了一个令人震惊的现象——词语的意义竟然可以通过数学运算来精确捕捉 ^1^。这个后来家喻户晓的例子便是: vector(′King′)−vector(′Man′)+vector(′Woman′)≈vector(′Queen′)这个发现是“石破天惊”的 ^3^。它之所以震撼,并非因为其背后的算法有多么高深,而是因为这种捕捉复杂语义类比的能力,是模型在完成一个简单预测任务时 涌现出的、出乎意料的...

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版,我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版,我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了 谁能最先用 AI 颠覆搜索,至今还悬而未决。 年初,在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后,我和同事都一致认为,即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视,但还是难以被撼动。 最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。相比于 AI 搜索更懂人类,我们更希望 AI 搜索引擎能够一步到位,最好就是成为一个带脑子的人类。 先来一剂预防针,目前 Kimi 探索版并未向所有用户开放。 昨天,在探索版上线之后,「Kimi 崩了」这一词条也迅速登上了热搜。不过,Kimi 官方也说了,预计将于下周一向所有用户全量...

机器学习之特征选择方法

来源: https://www.biaodianfu.com 特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常能听到“ 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 ”,由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面的某一章。然而在机器学习方面的成功很大程度上在于如果使用特征工程。 特征选择是一个过程,您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量...

机器学习入门

拥抱人工智能,从机器学习开始 背景: 自“阿尔法狗”(AlphaGo)完胜人类围棋顶尖高手后,有关人工智能(AI)的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾,人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。 人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展,而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 作为一个跨学科产物,人工智能的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更让人望而生畏。那么作为一个普通程序员,在已有语言技能的前提下,该如何拥抱变化,向人工智能靠拢?如何在自己的工作中应用人工智能?学习人工智能应该从哪里开始? 人工智能并非遥不可及,人人都可以做人工智能! 人工智能是让机器...

表情符号(emoji)来表示 token

为什么AI数不清Strawberry里有几个 r?Karpathy:我用表情包给你解释一下 让模型知道自己擅长什么、不擅长什么是一个很重要的问题。 还记得这些天大模型被揪出来的低级错误吗? 不知道 9.11 和 9.9 哪个大,数不清 Strawberry 单词里面有多少个 r…… 每每被发现一个弱点,大模型都只能接受人们的无情嘲笑。 嘲笑之后,大家也冷静了下来,开始思考:低级错误背后的本质是什么? 大家普遍认为,是 Token 化(Tokenization)的锅。 在国内,Tokenization 经常被翻译成「分词」。这个翻译有一定的误导性,因为 Tokenization 里的 to...

《动手学大模型》系列编程实践教程

About 《动手学大模型Dive into LLMs》系列编程实践教程 sjtullm.gitbook.io/dive-into-llms 项目动机 《动手学大模型》系列编程实践教程,由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》课程(NIS3353)讲义拓展而来(教师:张倬胜),旨在提供大模型相关的入门编程参考。通过简单实践,帮助同学快速入门大模型,更好地开展课程设计或学术研究。 教程目录 教程内容 简介 地址 微调与部署 预训练模型微调与部署指南:想提升预训练模型在指定任务上的性能?让我们选择合适的预训练模型,在特定任务上进行微调,并将微调后的模型部署成方便使用的De...

SuperCLUE 中文大模型基准测评2024上半年报告

SuperCLUE 中文大模型基准测评2024上半年报告 AIGCRank1天前 SuperCLUE 发布了《中文大模型基准测评2024上半年报告》,在AI大模型发展的巨大浪潮中,通过多维度综合性测评,对国内外大模型发展现状进行观察与思考。 作者:SuperCLUE团队 2024/07 自2023年以来,AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。进入2024年,全球大模型竞争态势日益加剧, 随着GPT-4o、Claude3.5、Gemini1.5-pro和Llama3的发布,国内大模型同样在2024年上半年内进行了波澜壮阔的大模型追逐赛。 中文大模型测评基准SuperCLU...