大语言模型（LLM）：自然语言处理的革命性进展
近年来，随着人工智能（AI）领域的快速发展，自然语言处理（NLP）成为了其中最引人注目的子领域之一。在NLP的演进中，大语言模型（LLM）的出现无疑是一大里程碑，它预示着我们与科技互动方式的革命性转变。例如，OpenAI的GPT-3一经发布，便在全球范围内引起了广泛关注，标志着大语言模型时代的到来。大语言模型的定义大语言模型（LLM）是一种人工智能模型，专门设计用于理解和生成人类语言。通过在庞大的
AI知识
人工智能生成内容（AIGC）：新时代的创新篇章
人工智能生成内容（AIGC）标志着内容创作方式的一次重大变革。在传统的由专业人士（PGC）和用户（UGC）共同形成的内容生态系统中，AIGC以其独特的由AI驱动的内容创作能力，正逐渐成为这一体系的新型补充。AIGC的定义AIGC指的是通过人工智能根据给定的输入指令提取意图并生成内容的过程。例如，基于用户输入的一段文本描述，AI可以合成与之相关的图片，或是在给定故事大纲的情况下竣工整篇文章。AIGC
对抗性AI：网络安全专家如何应对这一挑战？
对抗性AI是那个房间里的大象，虽然无人提及，但应当引起我们的关注。它是那种承诺将彻底改变我们生活的技术，却被用于对抗我们。这是AI的阴暗面，机器学习算法被操纵以做出错误决策或采取错误行动。对抗性AI利用AI绕过安全措施，如密码和验证码，甚至模仿人类行为。它利用深度伪造技术冒充个人并传播虚假信息。这是网络犯罪的未来。2020年的一项全球人工智能调查发现，62%的AI采用者表示，网络安全是他们最大的担
基于人类反馈的强化学习（RLHF）：定义、应用及面临的挑战
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，代表了强化学习（RL）技术与人类反馈结合的尝试。这一方法为培训AI个体学习复杂任务带来了新的视角，展现了在提升人工智能系统性能、适应性和效率方面的巨大潜力。强化学习与人类反馈强化学习（RL）是机器学习的一种类型，个体（Agent）通过与
机器学习（Machine Learning）深度探索
机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）和计算机科学的一个核心分支，旨在用数据和算法模拟人类的学习方式，进而提升任务执行的准确性。它使得计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并做出决策。核心分类机器学习的方法可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：在此模式下，算法通过训练数据学习，每个训练样本都有一个与之相关的标签或输出。通过这些样本数据，算法学习如何预
深入理解深度学习（Deep Learning）
深度学习，作为机器学习的子集，进一步扩展了人工智能的边界，使计算机能够从数据中学习并执行复杂任务，这通常需要人类级别的认知能力。利用受人类大脑启发而设计的人工神经网络，深度学习模型能够在庞大的数据集中进行学习、预测和分类。工作原理深度学习通过构建包含多个处理层的神经网络来实现学习和认知功能。这些层次结构包括：输入层：负责接收原始数据，如图像、文本或音频信号。隐藏层：各层通过不同的算法提取并转变数据
神经网络（Neural Network）：人工智能的基础
神经网络（Neural Network），受人脑启发，是一种强大的计算模型，用于处理复杂的模式识别、分类和预测等任务。它通过多层相互连接的节点（称为神经元）来学习数据中的内在关系，并在人类智能般的任务中展现出其优势。什么是神经网络？神经网络在人工智能（AI）领域扮演重要角色。其设计灵感来源于人脑的结构和功能，通过一系列连接节点构建而成。这些节点协同工作，模仿大脑神经元互连的方式，从输入数据中抽取特
通用人工智能（AGI）：人类智能的机器化
通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称为强人工智能或全人工智能，是指能够执行任何人类可以执行的智力任务的机器。与专门针对特定领域或任务设计的狭义人工智能（ANI）不同，AGI具备人类水平的认知能力，能够适应任何环境和目标。AGI与ANI的区别在人工智能的发展历程中，目前大多数的人工智能属于ANI，例如，可以下棋、识别图像或处理自然语言的AI系统