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文章分类 -  AI-7生成式人工智能导论

生成式人工智慧的技术突破与未来发展
摘要：To Learn More …… https://www.youtube.com/watch?v=KKT2VkTdFyc&list=PLJV_el3uVTsOh1F5eo9txATa4iww0Kp8K 模型自己会抽象出一种“语言”，不同语言表示同一个意思的时候，在模型种的“记录”是一样的： http 阅读全文
posted @ 2025-07-29 15:30 指尖下的世界 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
GPT-4o 背后可能的语音技术
摘要：GPT-4o https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw Project Astra https://www.youtube.com/watch?v=nXVvvRhiGjI GPT-4o 语音模式 (Voice Mode) https://openai.c 阅读全文
posted @ 2025-07-29 09:34 指尖下的世界 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
图片和视频生成相关的AI
摘要：一、影像的构成 图片由像素构成，而视频则是由一帧帧连续的图片组成。 那么，AI 是如何 “看懂” 这些影像的呢？ 图片 如今的 AI 处理图片时，会通过编码器（Encoder）将像素信息转化为一系列特征数据，再由解码器（Decoder）还原出我们能理解的图像； https://arxiv.org/a 阅读全文
posted @ 2025-07-29 08:28 指尖下的世界 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
可以加速所有语言模型生成速度的神奇外挂 — Speculative Decoding.
摘要：LLaMA 2 13B + Speculative Decoding Source: https://pytorch.org/blog/hitchhikers-guide-speculative-decoding/ Speculative Decoding Speculative ：投机，猜测 ht 阅读全文
posted @ 2025-07-28 17:09 指尖下的世界 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
生成的策略
摘要：生成式人工智能的概念 文字由 Token 构成： https://platform.openai.com/tokenizer 影像由像素(Pixel)所构成： https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%83%8F%E7%B4%A0#/media/File:Pixel-ex 阅读全文
posted @ 2025-07-28 16:38 指尖下的世界 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
大语言模型安全性议题
摘要：大语言模型胡乱讲错话(幻觉） 大语言模型（LLM）的 “幻觉”（Hallucination）是当前人工智能领域的重要研究课题，指模型生成的内容看似流畅合理、逻辑自洽，但实际上与客观事实不符，或缺乏真实依据的现象。这种 “幻觉” 并非模型 “故意撒谎”，而是其底层工作机制导致的非预期结果。 Facts 阅读全文
posted @ 2025-07-28 11:35 指尖下的世界 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
大语言模型能力评估
摘要：根据标准答案评估 https://arxiv.org/abs/2009.03300 https://huggingface.co/blog/evaluating-mmlu-leaderboard 把正确答案都移动到A的话，测试结果又不一样： BLEU，ROUGE是两款不同的工具 人类评估语言模型 大 阅读全文
posted @ 2025-07-27 22:44 指尖下的世界 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
05.大语言模型微调LLM Fine-tuning
摘要：任务概述 我们希望一个AI模型能够写唐诗，给AI前两行，我们希望它能继续写完其余部分：微调之前，AI模型可能不擅长写唐诗： 在这个任务中，我们将教AI模型写唐诗。 我们收集诗歌数据，并教人工智能模型根据给定的前两句续写唐诗。 当给定相同的前两句时，模型可能会生成不同的诗歌吗？ 你将在本任务中学到什么 阅读全文
posted @ 2025-07-25 10:45 指尖下的世界 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
04.使用Google Gemini API和ChatGPT API构建应用
摘要：准备工作 Google Gemini API密钥获取 https://ai.google.dev/ 点击上面的报错链接会跳转到： https://console.cloud.google.com/projectcreate 创建完项目之后，重新回到创建秘钥的界面（刷新）： ChatGPT API密钥 阅读全文
posted @ 2025-07-22 23:18 指尖下的世界 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
03.不训练模型的情况下强化语言模型的核心方法
摘要：一、Prompt Engineering（提示词工程） 不调参的模型强化术 核心目标：在不训练模型的前提下，通过优化给语言模型的提示（Prompt）来提升其表现。 关键特点： 不针对特定任务设计固定格式的提示，重点是清晰描述任务需求； 可将大型语言模型视为 “在线新人助理”—— 具备基本常识和理解能 阅读全文
posted @ 2025-07-21 22:44 指尖下的世界 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
1.生成式人工智能导论
摘要：https://wiktenauer.com/wiki/Michael_Hundt 一、生成式人工智能的定义 生成式人工智能（Generative AI）的核心目标是让机器生成复杂且有结构的物件，这些物件的构成具有特定方式： 文章由文字构成 影像由像素组成 语音由取样点构成 其 “复杂性” 体现在生 阅读全文
posted @ 2025-07-21 17:41 指尖下的世界 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
2.了解大型语言模型
摘要：ChatGPT G: Generative 生成式 P: Pre-trained 预训练 T: Transformer 模型 一、ChatGPT 的真正核心：文字接龙 核心原理 本质：基于概率的Token预测器（非真正理解语义） 工作流程： 输入："台湾最高的山是哪座？" → 输出概率分布 → 采样 阅读全文
posted @ 2025-07-21 17:29 指尖下的世界 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)