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GPT的三个能力|普通人能读懂的AIGC

1、GPT的三个核心能力是：情境学习、推理能力、指令遵循。

2、GPT的三个核心能力：情境学习、推理能力、指令遵循 GPT，作为人工智能领域的一大突破，凭借其强大的能力吸引了广泛关注。在了解其背后的复杂技术之前，我们先来简单明了地认识GPT所涌现出的三个核心能力：情境学习、推理能力、指令遵循。

3、第一阶段（30天）：学习AI-GPT的深度应用，包括GPT的定义、应用场景、与其他AI技术的对比等。通过实操练习，掌握GPT的高级角色扮演和文本生成技巧。第二阶段（30天）：专注于AI绘画的进阶实战，学习AI绘画工具的使用、组合应用和设计技巧。通过实践，提高自己的图像创作能力。

4、AIGC（AI Generated Content）是利用人工智能来生成所需的内容。GC即创作内容，与之相对应的概念中，比较熟知的有PGC（Professionally Generated Content），即专业人员创作内容；以及UGC（User Generated Content），即用户自己创造内容。顾名思义，AIGC是利用人工智能来创造内容。

5、AIGC的核心应用领域问答与对话系统：以ChatGPT为代表，通过自然语言处理技术实现高效问答交互。该产品上线一个月内月活跃用户突破1亿，远超TikTok、Facebook等平台的历史数据。AI绘画：用户输入指令后，AI可生成符合要求的图像。例如通过文本描述生成艺术作品，或基于参数调整创作个性化图片。

人工智能常见英文缩写

以下是一些人工智能领域常见的英文缩写及其解释：AGI：General Artificial Intelligence，通用人工智能。指能够执行各种任务，具备人类级别智能的人工智能系统。AMR：Abstract Meaning Representation，抽象意义表示。一种用于表示句子语义的抽象结构。BN：Batch Normalization，批量归一化。

人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它旨在研究如何使计算机系统执行类似人类智能的任务。

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（AI）、物联网（IoT）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge Computing）。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。说通俗一点，就是让机器学习像人一样思考和做事。

“AI”是“人工智能”（ArtificialIntelligence）的首字母缩写。ArtificialIntelligence，英文缩写为AI，中文译为人工智能。人工智能（AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，研究目标是让计算机能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。

浅谈大模型之Agent(上篇)

OpenAI的应用研发主管Lilian Weng在个人博客中给出了一个关于大模型Agent的深刻定义：在大语言模型驱动的Agent系统中，大语言模型充当代理的“大脑”，并由记忆、规划和工具使用这几个关键组件来进行补充。

然而，特别实用的Agent其实还没有孵化出来。这主要是因为Agent技术还需要进一步的完善和优化，同时也需要更多的应用场景来验证和推动其发展。

在AI人工智能大模型的背景下，Agent可以被理解为一种高度智能化的程序实体，它不仅能够理解和响应人类的指令，还能主动分析问题、调用工具，并一步步完成任务。这种能力使得Agent在各行各业中都能大显身手，成为人类工作和生活中的得力助手。

大模型的三种模式——agent、copilot、embedding，分别代表了人类与AI协作的不同阶段和方式。以下是这三种模式的详细解析：Embedding 模式 核心特点：人类完成绝大部分工作，AI只是提供参考。定义：Embedding模式是最基础的协作模式，它通过将文本、图像等信息转换成数字向量，使计算机能够理解它们的关系。

浅谈大模型之手搓一个tiny agent有感 在深入探索大模型的结构及其背后的思想后，我尝试用更为通俗的语言来阐述这一过程，以便更好地理解和应用这些复杂的概念。通过构建一个tiny agent的实践经历，我对大模型的运作机制有了更为直观的认识。

北大青鸟AI人工智能培训COT课怎么样?

1、北大青鸟的COT课程是一项具有青鸟特色的经典课程，全称又叫“职业导向训练课”。COT贯穿学生的整个学习生涯，包含行为礼仪、时间观念、学习态度、行业发展、就业指导等多方面的内容，全面提升学员的职业素质、学习能力。

2、COT课程在北大青鸟的教学体系中扮演着重要的角色，并非与专业课程相冲突，反而起到了积极的辅助作用。学校针对不同阶段的学生，设计了定制化的教学策略，确保在遇到学习难题时，COT课程能够提供及时的进修指导。

3、COT课程，全称为Career Oriented Training的缩写，它在北大青鸟的IT职业培训中占有重要地位。这个课程体系的设计理念是明确以就业为目标，将学生培养成准职业人。COT强调实践而非传统的课堂讲授，每个学期都会设定具体的训练目标，其目标是通过训练的方式，让学生在学习期间就具备准职业人的技能和素质。

4、COT是Career oriented Training首写字母的缩写，翻译成中文即职业导向训练，COT课程是北大青鸟IT职业培训的课程体系组成部分之一。

一文详解-大模型思维链是什么?

1、综上所述，思维链是大语言模型中一项重要的技术创新。它通过分解推理过程、提供中间步骤的方式，使得模型能够更好地模拟人类解决问题的过程，提高复杂推理能力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，思维链有望在人工智能领域发挥更加重要的作用。以上图片展示了思维链在不同场景下的应用效果，进一步证明了其在大语言模型中的重要性和实用性。

2、思维链是一种线性推理方法，通过逐步构建思维过程，帮助模型在复杂问题上进行逐步推理。其优点在于简单易懂，适合处理线性问题。核心特点：思维链通过逐步分解复杂问题，生成中间推理步骤，使模型的推理过程变得显而易见。

3、零样本思维链：使大语言模型能够生成详细的思维链，提高解决问题的能力。自洽性：通过多数投票提高答案的准确性和可靠性，解决复杂问题时采用多个思考路径。LeasttoMost Prompting：将问题分解为子问题，逐个解决，提升模型在复杂推理任务上的表现。

4、在Flan-PaLM/T5等大模型中，思维链技术与微调相结合，显著提高了模型的泛化性能。通过在超大规模任务上进行微调，大模型能够在1800多个NLP任务上表现出优异的性能。尽管思维链技术在大模型中的应用取得了显著成果，但其局限性也不容忽视。

5、思维链（Chain-of-Thought，CoT）技术为AI大模型带来了革命性的变化，它使得AI在解决问题时能够像人一样进行逐步推理，而非简单粗暴地直接给出答案。