人工智能

深度学习是一种机器学习的方法，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元来处理和学习数据。深度学习的核心是通过大量的数据和计算能力来训练神经网络，使其能够自动地从数据中提取特征和模式，并进行分类、识别、预测等任务。 深度学习的主要特点是具有多层次的神经网络结构，每一层都可以自动地从前一层中提取更高级别的特征，从而实现更加准确的分类和预测。深度学习的应用…

具身智能（Embodied Intelligence）是指智能体通过与环境的互动和身体的运动来实现智能表现和学习的能力。这种智能强调了智能不仅仅是基于大脑内部的计算和思考，而是通过身体与环境的相互作用来实现。 具身智能的机器人可以通过感知、运动和学习来与环境进行交互。感知包括通过传感器获取环境信息，如视觉、听觉、触觉等。运动包括通过执行动作来影响环境，如移动…

对于我们常见的内容平台，比如微博，小红书，b站，抖音，快手，你看到的是一篇一篇内容，其实背后的创作者是分很多种类型的，下面一一解读下。（分为创作者类型，优势，劣势维度） UGC：普通用户创作。就是普通的你和我。优势是可以鼓励很多人来创作，数量大，基数大，甚至你在家都可以随时拍一张阿猫阿狗。劣势是质量差，干货少，爆款可能性低，创作频次低，偶尔创作，找到合适的内…

AIGC即AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI写作、AI绘画、AI作曲、AI剪辑、AI动画、AI交互等都属于AIGC的分支。 结合人工智能的演进沿革，AIGC的发展历程大致可以分为三个阶段： 早期萌芽阶段（1950s-1990s），受限于当时的科技水平，AIGC仅限于小范围实验。…

AI生成内容（AIGC，人工智能生成内容）是一种新型的内容创作方式，它继承了专业生产内容（PGC，Professional-generated Content）和用户生成内容（UGC，User-generated Content）的优点，并充分发挥技术优势，打造了全新的数字内容生成与交互形态。随着科技的不断发展，AI写作、AI配乐、AI视频生成、AI语音合成…

AGI通用人工智能的研究目标是寻求统一的理论框架来解释各种智能现象，并研发具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德观念。

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息，这种机制可以应用于人工智能的算法模型领域

随着 ChatGPT、GPT-4 等大模型的陆续发布，人工智能技术的进展与应用成为人们关注的焦点，越来越多的人开始重视 AI 技术和基础的编程能力。 最近，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达和 Kira Learning 的联合创始人兼 CEO Andrea Pasinetti 联合发表了一篇文章，旨在呼吁学校向每个孩子教授人工智能知识。 以…

根据训练过的数据生成全新、完全原创的输出，常以人工智能以文本、音频、图像、视频等形式创建新内容

Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容

山姆·阿尔特曼（Sam Altman）是一位美国企业家、投资人和程序员，出生于1985年。他曾是Loopt公司的创始人和CEO，该公司是一家提供基于位置的社交网络服务的初创公司。在2014年，他成为了Y Combinator的总裁，这是一家著名的创业孵化器，帮助了许多知名的科技公司如Airbnb、Dropbox、Reddit等的创立。他还是OpenAI的联合…

乔治·博兹是英国数学家和逻辑学家，被誉为现代逻辑学的奠基人之一。他的布尔代数是一种用于逻辑推理和电路设计的重要数学工具，被广泛应用于计算机科学和人工智能领域。博兹的贡献推动了逻辑学在人工智能和计算机科学领域的发展和应用。

乔治·米勒是美国心理学家和认知科学家，被誉为计算心理学的奠基人之一。他的研究工作主要集中在语言理解和认知心理学方面，他提出了著名的米勒数字（Miller’s Magic Number）和语义网络模型等重要理论和模型。米勒的贡献推动了计算心理学在人工智能和认知科学领域的应用和发展。

乔治·卡尔曼是匈牙利裔美国工程师和数学家，被誉为控制理论的奠基人之一。他的卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的重要算法，被广泛应用于导航、控制和信号处理等领域。卡尔曼的贡献推动了控制理论在自动化和人工智能领域的发展和应用。

乔治·塔西罗普洛斯是希腊国家技术大学计算机科学系教授，也是人工智能领域的知名专家。他的研究工作主要集中在知识图谱和语义推理方面，他提出了著名的图神经网络（Graph Neural Network）和知识图谱表示学习方法等重要模型。塔西罗普洛斯的贡献推动了知识图谱和语义推理技术在人工智能领域的应用和发展。

李飞飞是斯坦福大学计算机科学系教授，也是AI4ALL和Stanford Vision and Learning Lab的创始人之一。她是计算机视觉领域的知名专家，致力于将人工智能技术应用于视觉理解和智能系统。李飞飞的研究工作包括图像识别、图像理解和视觉推理等方面，她的贡献推动了计算机视觉技术的发展和应用。她还积极推动人工智能的公众理解和社会影响研究。

德米斯·哈萨比斯是DeepMind公司的创始人之一，也是该公司的CEO。他是人工智能领域的知名专家，致力于将人工智能技术应用于解决复杂问题。哈萨比斯的研究工作主要集中在强化学习和深度学习方面，他的团队开发的AlphaGo程序在围棋比赛中战胜了世界冠军，引起了广泛关注。他的工作推动了人工智能在游戏、医疗等领域的应用和发展。

吴文俊是中国科学院院士，被誉为中国的”人工智能之父”。他是中国人工智能研究的奠基人之一，对模式识别、机器学习等领域做出了重要贡献。吴文俊提出了一系列的模式识别算法和方法，为中国的人工智能研究和应用奠定了基础。他还积极推动人工智能的发展，培养了大批优秀的人工智能科学家和工程师。

李开复是中国人工智能领域的知名人物，曾任微软亚洲研究院院长和Google中国的首席代表。他是创新工场的创始人和CEO，致力于推动人工智能创业和创新。李开复在人工智能领域有丰富的经验和深厚的造诣，他的工作涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。他还积极参与人工智能产业的发展和推广，为中国的人工智能创业生态做出了重要贡献。