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AI 入门问题大全，人工智能基础知识

作者：小南瓜 · 分类：人工智能 · 2024年11月 · 标签： AI 人工智能

内容出品人：飞书用户4870

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为 AI 实验室同学持续更新 AI 新人常见的问题答疑等学习内容，为初入 AI 领域的小伙伴进行扫盲科普，本篇科普内容由大国和智能助手 Kimi 共同完成。

一、通识相关问题

1、什么是人工智能？

答：人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，它致力于创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器或软件。这些任务包括但不限于语言理解、视觉识别、决策制定、学习和适应新环境等。

人工智能可以分为几个不同的类型，包括：

1. 弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能，是指设计用来执行特定任务的智能系统。这些系统在其专门的领域内表现出色，但它们并不具备广泛的认知能力。大多数现有的人工智能应用，如语音助手、图像识别软件和搜索引擎，都属于弱人工智能。

2. 强人工智能（General AI）：也称为通用人工智能或全能人工智能，是指具有广泛认知能力的智能系统，其智能水平在所有领域都与人类相当或超越人类。强人工智能目前还处于理论和研究阶段，尚未实现。

人工智能的核心是机器学习（Machine Learning），这是让计算机系统通过数据和算法自我学习和改进的过程。机器学习的一个关键分支是深度学习（Deep Learning），它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据的复杂模式。

AI 技术的发展正在推动各行各业的变革，从医疗、教育、交通到金融和娱乐等，AI 的应用正在不断扩展，为人类社会带来深远的影响。同时，AI 的发展也引发了关于伦理、隐私、就业和安全等方面的讨论，这些问题需要社会各界共同努力来解决。

2、什么是 AIGC？

答：AIGC，即 AI Generated Content，指的是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。这一概念涵盖了多种模态的内容生成，包括音频、文本、图像、视频以及跨模态内容的创作。AIGC 的发展标志着从传统的 PGC（Professionally Generated Content，专业生成内容）和 UGC（User Generated Content，用户生成内容）向机器自动生成内容的转变。

AIGC 的快速崛起得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动以及大模型探索商业化的可能性。2022 年，AIGC 的发展速度惊人，迭代速度呈现指数级增长，这在很大程度上得益于技术进步和算力设备的精进，以及互联网提供的海量数据。

AIGC 的应用场景非常广泛，它不仅能够辅助信息收集、提高写作效率，还能够支持内容分发，如通过虚拟人主播的形式发放内容，打造沉浸式体验。在电商行业，AIGC 可以通过视觉算法生成商品的三维模型，改善购物体验；在影视行业，AIGC 协助剧本创作，推动创意落地，突破表达瓶颈。

AIGC 技术的商业化和应用正在逐步成熟，但同时也面临一些挑战，包括版权问题、欺诈问题以及违禁内容的监管等。为了应对这些挑战，中国等国家和地区正在积极制定相关法律法规，以确保 AIGC 服务的安全、可靠和合规。这些法规旨在平衡技术创新与法律治理，促进 AIGC 行业的健康发展，同时保护公众利益和个人隐私。

3、大学人工智能专业学啥？

答：人工智能专业是中国普通高等学校本科专业，专业代码 080717T，学科门类工学，修学年限四年，授予学位工学学士。是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能专业旨在培养人工智能产业的研究型、应用型人才，推动人工智能一级学科建设。

学生在这个专业中可以学习到以下几个方面的课程和知识：

计算机科学基础：包括编程语言、数据结构、算法、计算机系统原理等，为学习更高级的人工智能课程打下基础。

数学与统计学：涉及线性代数、概率论、统计学、微积分等，这些数学知识对于理解和实现机器学习算法至关重要。

机器学习：学习不同类型的机器学习算法，包括监督学习、非监督学习、强化学习以及最新的深度学习技术。

深度学习：深入学习神经网络的原理和架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变换器（Transformer）等。

自然语言处理：研究如何让计算机理解和生成人类语言，涉及语言模型、文本分析、情感识别等。

计算机视觉：学习如何让计算机“看”和理解图像和视频，包括图像识别、目标检测、图像分割等。

机器人学：如果人工智能专业包含机器人学，学生将学习机器人的设计、控制以及如何让机器人执行复杂任务。

认知科学与心理学：了解人类思维和认知过程，以便更好地模拟和理解人工智能系统。

伦理、法律和社会影响：探讨人工智能技术的伦理问题、法律法规以及对社会的潜在影响。

10.

实践项目和实习：通过实际项目和实习经历，将理论知识应用于解决真实世界的问题。

4、AI 会不会取代人类的工作？

答：AI 的发展和应用确实在改变许多行业的工作方式，它在某些领域提高了效率、减少了人为错误，并承担了一些重复性和高强度的工作。然而，AI 是否会完全取代人类的工作是一个复杂的问题，涉及技术、经济、社会和伦理等多个方面。

从技术角度来看，AI 在处理大数据、执行标准化任务和识别模式方面表现出色。在制造业、客户服务、数据分析等领域，AI 和自动化技术已经取代了一些工作。然而，AI 也创造了新的工作机会，特别是在 AI 系统的设计、开发、维护和监管方面。

从经济角度来看，AI 可能会影响劳动市场的结构，要求劳动力转型和升级技能。一些低技能的工作可能会减少，而对于能够与 AI 合作、利用 AI 提高生产力的高技能工作，需求可能会增加。

从社会角度来看，AI 取代工作的问题需要政策制定者、企业和教育机构共同努力，通过教育和培训帮助劳动力适应技术变革，确保社会的稳定和公平。

从伦理角度来看，需要考虑如何在使用 AI 的同时保护个人隐私、确保工作权利和维护社会福祉。

总的来说，AI 不太可能完全取代人类的所有工作，但它确实会改变工作的性质和我们对工作的理解。人类工作者需要适应这些变化，发展与 AI 合作的能力，并在创造性、战略性思考和人际交往等 AI 难以替代的领域发挥优势。

5、什么是 AGI？

答：AGI，即人工通用智能（Artificial General Intelligence），是指一种具有广泛认知能力的智能系统，其智能水平在所有领域都与人类相当或超越人类。AGI 能够理解、学习和应用知识，以及在多种任务和环境中进行推理和解决问题，就像人类一样。

与当前主流的人工智能（AI）系统不同，这些系统通常是专门为特定任务设计的（称为窄 AI 或弱 AI），AGI 能够自主学习新的技能和适应未知的环境。AGI 的目标是创造出能够进行复杂思考、规划、创造、通用理解并具备自我意识的智能系统。

实现 AGI 是人工智能领域的一个长期目标，但目前还面临着许多技术和哲学上的挑战。这些挑战包括但不限于：

1. 认知架构：构建能够模拟人类认知过程的复杂架构。

2. 学习算法：开发能够让机器自主学习和适应的高效算法。

3. 知识表示：设计能够高效存储和处理知识的系统。

4. 伦理和安全：确保 AGI 的发展符合伦理标准，并确保其安全性，防止潜在的风险。

5. 意识和自我意识：理解意识的本质，并尝试在机器中复制这一特性。

AGI 的发展可能会对社会产生深远的影响，包括工作方式、经济结构、人类生活和伦理法规等方面。因此，AGI 的研究不仅需要技术进步，还需要社会各界的广泛参与和审慎考虑。

6、什么是人工智能算法？

答：人工智能算法是一类特殊的算法，它们被设计用来模拟、增强或模拟人类智能的某些方面。这些算法使计算机系统能够执行诸如学习、推理、自我修正、感知、理解自然语言等复杂任务。

人工智能算法通常包括以下几种类型：

1. 机器学习算法：这类算法通过从数据中学习模式来改进其性能。它们包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

2. 深度学习算法：深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。深度学习算法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域特别有效。

3. 专家系统：这些算法模仿人类专家的决策过程，使用规则和逻辑来解决特定领域的问题。

4. 进化算法：这类算法受自然选择的启发，通过模拟进化过程来优化问题解决方案，如遗传算法和遗传编程。

5. 模糊逻辑算法：这些算法处理不确定性和模糊性，使计算机能够做出近似推理。

6. 神经网络算法：早期的人工智能算法，模拟人脑神经元的工作方式，用于简单的模式识别和分类任务。

人工智能算法的应用范围非常广泛，从自动驾驶汽车、医疗诊断、金融分析到语音助手和推荐系统等。随着技术的发展，人工智能算法正变得越来越强大，能够处理更加复杂的任务，并在许多领域内辅助或增强人类的能力。

7、什么是提示词？

答：提示词（Prompt）在人工智能和自然语言处理的背景下，通常指的是一段用于引导或激发 AI 模型生成特定类型响应的文本或问题。在与基于深度学习的语言模型（如 GPT-4 等）进行交互时，提示词起着至关重要的作用，因为它们决定了模型的输出内容和风格。

在使用大型语言模型时，提示词的设计对于获得有意义和相关的回答至关重要。以下是一些关于提示词的关键点：

1. 明确性：一个好的提示词应该清晰明确，让模型知道需要生成什么样的内容。

2. 上下文相关：提示词应该包含足够的上下文信息，以便模型能够理解任务的背景并生成合适的回答。

3. 任务特定：针对不同的任务，需要设计特定的提示词。例如，如果目标是生成一首诗，提示词可能包含诗歌的主题或情感。

4. 风格指导：在创意写作或内容生成任务中，提示词可以用来指导模型的写作风格，如正式、幽默或叙述性等。

5. 避免歧义：为了减少模型输出的不确定性，提示词应尽量避免歧义和模糊性。

在实际应用中，提示词的设计可以极大地影响模型的性能和输出质量。因此，无论是在研究、开发还是日常使用中，都需要仔细考虑和优化提示词，以实现最佳的交互效果。

8、什么是图灵测试？

答：图灵测试（Turing Test）是由英国数学家和逻辑学家艾伦·图灵在 1950 年提出的一个思想实验，用来评估机器是否具有智能，或者说是否能够展现出与人类不可区分的智能行为。测试的核心是让一个人类评判者通过文本交流来判断对方是人类还是机器。如果评判者无法一致判断出交流对象是机器，那么机器就被认为通过了图灵测试，表现出了人类水平的智能。

图灵测试通常包括以下几个步骤：

1. 设置场景：一个人类评判员与两个隐藏的交流对象进行文本对话，其中一个是人类，另一个是机器。

2. 交流：评判员通过键盘和屏幕与两个交流对象进行问答，试图通过对话内容区分哪个是人类，哪个是机器。

3. 判断：评判员在对话结束后，根据自己的判断选择哪个是机器。

4. 评估：如果评判员无法准确区分或者错误地将机器判断为人类，那么机器就被认为通过了图灵测试。

图灵测试自提出以来，一直是人工智能领域一个重要的概念和目标。然而，随着时间的推移和技术的发展，人们对于图灵测试的有效性和充分性也提出了一些批评和质疑。一些批评者认为，图灵测试可能过于依赖模仿人类行为，而忽视了智能的其他重要方面，如理解、意识和创造力。此外，也有观点认为，机器可能通过各种技巧和策略来“欺骗”评判员，而不一定展现出真正的智能。尽管如此，图灵测试仍然是人工智能历史上的一个里程碑，激发了对机器智能本质的深入探讨。

9、什么是 Agent？

答：在人工智能领域，Agent（智能体）是指一个能够感知环境并根据感知到的信息做出决策和行动的实体。智能体的目标是通过其行为来实现特定的任务或目标。智能体可以是简单的，如一个自动调节室温的恒温器，也可以是复杂的，如一个能够进行自然语言交流的聊天机器人。

智能体的核心特征包括：

1. 感知（Perception）：智能体能够通过传感器或数据输入来感知外部环境的状态。这些感知可以是视觉、听觉、触觉或其他形式的输入。

2. 决策（Decision-making）：智能体能够根据感知到的信息和内部状态做出决策。这些决策通常基于某种形式的算法或模型，旨在实现特定的目标或任务。

3. 行动（Action）：智能体能够执行一系列的行动来影响环境。这些行动可以是物理的，如机器人移动物体，也可以是虚拟的，如软件程序更新数据库。

4. 自主性（Autonomy）：智能体具有一定程度的自主性，能够在没有外部指令的情况下独立地做出决策和行动。

5. 学习和适应（Learning and Adaptation）：许多智能体具备学习能力，能够根据经验改进其行为，以更好地适应环境和实现目标。

智能体可以应用于多种领域，包括游戏开发、自动化控制、个人助理、推荐系统和自动驾驶汽车等。在设计智能体时，研究者和开发者需要考虑如何平衡智能体的自主性和与环境的交互，以及如何确保智能体的行为符合预期和伦理标准。

10、什么是 AIoT？

答：AIoT 是将人工智能技术与物联网（IoT）设备和系统集成的概念。它使得物联网设备不仅能够相互连接和交换数据，还能通过 AI 技术进行数据分析和决策，实现更智能的自动化服务和解决方案。通俗易懂的解释：将人工智能安装在各种联网的设备上，比如智能家居、智能手表等，使它们不仅能够收集信息，还能够“思考”并做出聪明的决策，例如自动调节房间的温度或照明。

11、什么是 GPT？

答：GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一个由 OpenAI 开发的自然语言处理模型，它使用了深度学习中的变换器（Transformer）架构。GPT 模型通过在大量文本数据上进行预训练，学习语言的模式和结构，然后可以在特定任务上进行微调，以执行各种语言处理任务，如文本生成、翻译、问答和摘要等。

GPT 系列模型的几个主要特点包括：

1. 预训练和微调：GPT 模型首先在大规模的文本数据集上进行预训练，掌握语言的通用特征，然后可以在特定任务的数据集上进行微调，以适应特定的应用场景。

2.变换器架构：GPT 使用了变换器架构，这是一种注意力机制（Attention Mechanism），它能够处理长距离依赖关系，并在序列数据中有效地捕捉信息。

3. 生成能力：GPT 模型特别擅长生成连贯和逼真的文本，它可以基于给定的文本提示继续生成文本，创造出新的文本内容。

4. 上下文理解：GPT 能够根据上下文生成相关的文本，这使得它在对话系统、内容推荐和其他需要理解上下文的应用中非常有用。

随着技术的发展，GPT 系列模型已经经历了多个版本，包括 GPT、GPT-2、GPT-3 等，每个新版本都在模型规模、训练数据和性能上有所提升。GPT-3 是目前最知名的版本之一，它拥有 1750 亿个参数，能够执行各种复杂的语言任务，并在多个领域中得到应用。

12、人工智能有哪些常用的开发语言？

答：Python 由于简单易用且库数量庞大，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一。

Java 它是一种面向对象的编程语言，专注于提供 AI 项目上所需的所有高级功能，社区生态完整。

Matlab 具有完备的图形处理和高效的数值计算能力，多用于神经网络编程。

另外还有，管 John McCarthy 叫“爸爸”的 LISP 语言、在计算机视觉中使用较多的 Caffe 和较为年轻的 Julia。

13、如何判断机器是否是人工智能？

答：历史上著名的“图灵测验”就是一般意义上用来判断机器是否拥有了“人类的智能”的。“图灵测验”由人工智能之父——由艾伦·麦席森·图灵提出。简单来说就是，将被测试者分为人和机器，人作为测试者随意向被测试者（人和机器）提问，如果机器的回答骗过了 30%以上的测试者，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

14、哪些行业正在使用 AI？

答：几乎所有行业都在某种程度上使用 AI，包括医疗、金融、零售、交通、教育和娱乐等。AI 普遍被用于提高效率、降低成本、增强用户体验和开发新产品。

15、普通人如何让 AI 融入到学习当中？

答：普通人可以通过以下方式将 AI 技术结合到学习活动中，以提高学习效率和深度：

1. 个性化学习：使用 AI 驱动的教育平台，这些平台能够根据用户的学习进度、风格和偏好提供定制化的学习资源和推荐。

2.智能辅导系统：利用 AI 辅导系统进行问题解答和概念解释，这些系统可以模拟人类教师的角色，提供即时反馈和支持。

3. 语言学习：使用 AI 语言学习应用来练习发音、语法和对话，这些应用能够识别用户的语音并提供改进建议。

4. 学习分析：利用 AI 进行学习分析，通过分析学习行为和成绩数据来识别学习难点和提高学习效率的方法。

5. 协作学习：加入 AI 支持的协作学习小组，通过智能工具与同伴交流和合作，共同完成项目和学习任务。

6. 知识管理：使用 AI 工具来管理和整理学习资料，如智能笔记应用、知识图谱和文献管理软件，帮助用户构建和扩展知识体系。

通过这些方式，AI 技术可以成为学习过程中的有力助手，帮助个人更有效地获取知识、提高技能，并在教育领域实现更广泛的应用。

16、普通人如何让 AI 融入到工作当中？

答：普通人要让 AI 融入到工作当中，可以遵循以下几个步骤和建议：

了解 AI 应用：首先，了解 AI 在不同行业和领域中的应用。通过阅读相关文献、参加行业研讨会或在线课程，掌握 AI 的基本概念、原理和应用场景。

明确业务需求：仔细分析自己的工作内容和业务流程，确定哪些环节可以通过 AI 来提高效率或优化结果。例如，在数据分析、客户服务、内容创作等方面，AI 都可能提供帮助。

选择合适的 AI 工具：根据业务需求，选择适合的 AI 工具和平台。这些工具可能包括机器学习框架、自然语言处理工具、图像识别软件等。确保所选工具能够满足自己的需求，并且易于集成到现有的工作流程中。

学习使用 AI 工具：投入时间学习如何使用所选的 AI 工具。这可能包括学习相关的编程语言、算法和模型。通过实践操作和不断尝试，逐渐掌握这些工具的使用方法。

逐步集成 AI 到工作中：在掌握了 AI 工具的基本使用方法后，可以开始逐步将它们集成到自己的工作中。例如，可以使用 AI 工具进行自动化数据分析、智能回复客户邮件或自动生成报告等。

持续跟踪和调整：在使用 AI 工具的过程中，不断跟踪其效果并进行调整。通过观察工作效率、准确率和客户满意度等指标，评估 AI 工具的实际效果，并根据需要进行优化和改进。

保持学习和更新： AI 技术不断发展和更新，因此保持学习和更新是非常重要的。关注最新的 AI 研究成果和技术趋势，了解新的工具和平台，以便及时调整自己的工作策略。

寻求专业支持：如果在将 AI 融入工作的过程中遇到困难或问题，可以寻求专业支持。这包括咨询 AI 专家、参加专业培训或加入相关的社群和论坛等。

通过遵循以上步骤和建议，普通人可以逐步将 AI 融入到自己的工作中，提高工作效率和质量，更好地应对日益复杂的工作挑战。

17、普通人如何跟上 AI 的发展步伐？

答：普通人可以通过关注科技新闻、参加相关讲座和研讨会、学习在线课程等方式来了解 AI 的最新进展。同时，保持对新技术的好奇心和探索精神也是非常重要的。此外，将 AI 技术应用到自己的工作和生活中，也是跟上发展步伐的有效途径。

18、什么是 AI 套壳网站？

答：AI 套壳网站通常指的是那些利用现有的 AI 技术或工具，通过简单的包装和界面设计，快速搭建起来并对外提供服务的网站。这些网站可能并没有自己独特的技术创新或深度研发，而是依赖于已有的 AI 模型或算法。它们的主要目标可能是快速上线、吸引用户并获得商业利益。

然而，这种套壳的方式也可能导致一些问题，比如服务质量的不稳定、数据隐私的泄露以及用户体验的下降等。因此，在选择使用 AI 套壳网站时，用户需要谨慎评估其可靠性和安全性。

同时，对于想要进入 AI 领域的创业者和开发者来说，虽然 AI 套壳网站可能是一个快速启动项目的方式，但长远来看，投入更多的资源进行技术研发和创新，可能会带来更大的商业价值和竞争力。

总的来说，AI 套壳网站是 AI 技术商业化过程中的一种现象，既有其存在的合理性，也需要警惕其可能带来的风险。

19、学习了 AI 应该怎么赚钱？

答：学习了 AI 后，有多种方式可以赚钱。以下是一些主要的途径：

AI 技能应用：将 AI 技能应用于现有工作或业务中，提高工作效率或创造新的价值。例如，如果你是数据分析师，可以利用 AI 算法提升数据处理的准确性和效率；如果你是设计师，可以使用 AI 生成设计灵感或辅助完成设计工作。

提供 AI 咨询服务：作为 AI 领域的专家，为企业提供 AI 解决方案的咨询服务。这包括帮助企业了解如何应用 AI 技术、选择合适的 AI 工具或平台，以及优化现有的 AI 应用。

开发 AI 产品或服务：如果你有创业精神，可以考虑开发自己的 AI 产品或服务。这可能涉及到一个新的 AI 模型的开发、一个基于 AI 的应用程序的设计，或者是一个提供 AI 解决方案的平台。通过销售产品或服务，你可以获得收入。

参与 AI 竞赛或项目：许多公司和组织会举办 AI 竞赛或项目，以寻找创新的 AI 解决方案。参与这些竞赛或项目，不仅可以提升自己的技能，还有机会获得奖金或合同。

教育和培训：如果你善于教学，可以考虑提供 AI 相关的教育和培训服务。这可以是在线课程、工作坊、研讨会等形式，帮助他人学习 AI 知识或技能。

参与 AI 研究：如果你对 AI 研究有深厚的兴趣，可以参与学术界的 AI 研究项目，通过发表研究论文或申请研究经费获得收入。

在 AI 公司工作：加入一家专注于 AI 技术的公司，担任相关的职位，如 AI 工程师、数据科学家等，也是利用 AI 技能赚钱的一种常见方式。

需要注意的是，AI 领域的竞争日益激烈，要想在这个领域赚钱，不仅需要掌握扎实的技能，还需要具备创新思维和敏锐的市场洞察力。同时，持续学习和更新自己的知识也是非常重要的，因为 AI 技术正在不断发展，新的方法和工具不断涌现。

20、学习 AI 可以从事哪些工作？

答：学了 AI 以后，可以从事的工作范围相当广泛。以下是一些主要的职业领域和岗位：

AI 工程师/科学家：

◦

负责设计、开发、测试和维护 AI 系统，涉及算法实现、模型训练和优化等任务。

◦

可能需要在不同领域应用 AI 技术，如自然语言处理、图像识别、机器学习等。

数据科学家：

◦

利用 AI 技术进行数据分析和挖掘，以发现数据中的模式和价值。

◦

负责数据预处理、特征工程、模型选择以及结果解读等工作。

机器学习工程师：

◦

专注于机器学习算法的开发和应用，将机器学习技术集成到实际产品中。

◦

可能需要处理大量数据，进行模型训练、评估和调优。

深度学习专家：

◦

专注于深度学习技术的研究和应用，涉及神经网络的设计、训练和部署。

◦

可能需要在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域进行深入研究。

AI 产品经理：

◦

负责 AI 产品的规划、设计和推广，与工程团队密切合作，确保产品满足市场需求。

◦

需要了解 AI 技术的发展趋势，分析用户需求，制定产品策略。

AI 咨询师：

◦

为企业提供 AI 技术的咨询和解决方案，帮助企业了解如何应用 AI 技术优化业务流程或创造新的商业价值。

◦

需要具备丰富的行业知识和实践经验，能够针对不同行业的需求提供定制化的解决方案。

AI 伦理与安全专家：

◦

关注 AI 技术的伦理和安全问题，确保 AI 系统的合规性和安全性。

◦

可能需要参与制定 AI 伦理规范，进行 AI 系统的风险评估和隐私保护等工作。

AI 教育与培训：

◦

从事 AI 相关的教育和培训工作，包括在线课程开发、教材编写、教学辅导等。

◦

帮助更多人了解和学习 AI 技术，培养更多 AI 领域的专业人才。

此外，根据具体行业和应用场景的不同，还可能存在其他与 AI 相关的职位，如自动驾驶工程师、AI 医疗影像分析师、AI 金融分析师等。总之，学了 AI 以后，可以根据自己的兴趣和专长选择适合的工作领域和岗位。

21、什么是 AI 数字人？

答：AI 数字人是一种采用人工智能技术和仿真技术创建的虚拟人物。它们结合了人类外貌、语音和认知能力，能够与人类进行交流和互动。

AI 数字人的外貌通常是通过计算机图形学和虚拟现实技术生成的，可以根据需要设计不同的外表特征、面部表情和肢体语言。而其语音则是通过语音合成技术生成的，使其能够像人类一样产生自然的声音和语调。

更重要的是，AI 数字人拥有强大的智能认知能力。它们通过自然语言处理、深度学习和知识图谱等人工智能算法来理解和回应人类的话语。这使得人们可以与 AI 数字人进行对话，询问问题，提出需求，并获得有针对性的回答和解决方案。

AI 数字人已经被广泛应用于多个领域，如游戏、娱乐、在线教育、电子商务、医疗等。它们可以作为游戏中的角色、虚拟偶像或主播，为用户提供娱乐内容；可以作为虚拟助教或教学助手，为学生提供个性化的学习建议和指导；还可以作为虚拟客服人员，为客户提供实时的在线咨询和服务，提高客户满意度和忠诚度。

随着技术的不断进步，AI 数字人有望在未来成为人类生活中的重要伙伴，为人们带来更加智能化和便捷化的服务体验。

22、AI 入门学习有没有什么书单推荐？

答：大国有整理，可以参考这个，豆瓣精选7分以上，由浅入深：AI 学习参考书单

23、当前阶段 AI 发展到什么阶段了？

答：人工智能（AI）的发展历程可以分为多个阶段，目前 AI 已经进入了一个快速发展和广泛应用的新时期。AI 目前正处于从专用智能向通用智能发展的过渡阶段，尽管在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面取得了显著进步，但在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面仍存在局限。目前 AI 系统普遍存在有智能没智慧、有智商没情商的特点，与人类智慧相比还有较大差距。

24、未来 AI 发展趋势是什么？

答：未来 AI 的发展趋势主要体现在以下几个方面：

1. 从专用智能向通用智能发展：目前的 AI 系统大多专注于特定任务，未来的发展将朝着更广泛的应用场景和更高层次的智能发展，即从专用人工智能向通用人工智能转变。这意味着 AI 系统将能够更好地理解复杂的情境，进行跨领域的学习和适应。

2. 增强自主学习能力：未来的 AI 系统将更加注重减少人工干预，提高自主学习和自我优化的能力。这包括通过强化学习、自主探索等方式，使 AI 能够在没有或很少人类指导的情况下，自我提升和解决问题。

3. 人机混合智能：结合人类的认知能力和 AI 的计算能力，发展人机混合智能系统。这种系统将利用人类的智慧和经验来指导 AI 的学习过程，同时利用 AI 的数据处理能力来增强人类的认知功能。

4. 跨学科融合：AI 的发展将加速与其他学科的交叉融合，如神经科学、认知科学、心理学等，从而更好地模拟和理解人类智能的复杂性。这种跨学科的合作将推动 AI 技术的进步，并促进新理论、新方法的产生。

5. AI 伦理和法律规范：随着 AI 技术的广泛应用，其伦理和法律问题也日益受到重视。未来将看到更多关于 AI 的伦理准则和法律法规的制定，以确保 AI 技术的健康发展，并保护个人隐私和社会安全。

6. AI 与社会的融合：AI 将更深入地融入社会的各个方面，包括医疗、教育、交通、家居等，推动智能化服务的发展，提高生活质量和社会运行效率。

7. AI 技术的民主化：AI 技术将变得更加普及和易于获取，使得更多的个人和小型企业能够利用 AI 技术来创新和发展。同时，开源 AI 模型和工具的出现也将促进 AI 技术的民主化进程。

8. 合成数据的应用：为了解决高质量训练数据的有限性问题，合成数据的使用将成为趋势。合成数据可以通过算法生成，帮助 AI 模型在保护隐私和版权的同时，获得更多的训练材料。

9. AI 芯片和硬件的发展：随着 AI 应用的增加，对高性能计算硬件的需求也在增长。因此，专为 AI 计算设计的芯片和硬件将继续发展，以支持更复杂、更高效的 AI 模型。

10. AI 的可解释性和透明度：为了增强用户对 AI 系统的信任，提高 AI 决策的透明度和可解释性将成为一个重要的研究方向。这将有助于人们理解 AI 的决策过程，确保 AI 系统的公平性和可靠性。

综上所述，未来 AI 的发展将是多方面的，不仅包括技术的进步和创新，还涉及到伦理、法律和社会层面的深入探讨和建设。随着技术的不断成熟，AI 将更加深入地影响和改变我们的生活和工作方式。

25、为什么国外的很多 AI 工具需要特殊上网？

答：国外很多 AI 工具需要特殊上网的原因主要与网络监管政策、信息安全和内容控制有关。以下是一些具体的原因：

1. 网络监管政策：不同国家和地区对于互联网内容和服务有不同的监管政策。有些国家可能会限制或屏蔽某些外国网站和服务，以符合当地的法律法规和文化标准。因此，用户可能需要特殊上网手段来访问这些受限的 AI 工具。

2. 信息安全：一些 AI 工具可能涉及敏感数据处理或先进的技术，这些内容在某些国家可能受到特别的安全审查。为了保护国家信息安全和公民隐私，这些工具可能无法直接访问，需要通过特殊上网方式来使用。

3. 内容控制：某些国家可能会对互联网上的信息内容进行审查和控制，以防止不符合国家政策或社会价值观的内容传播。AI 工具可能会生成或处理这类信息，因此需要特殊上网来绕过这些限制。

4. 商业竞争：在一些情况下，国家可能会支持本土的 AI 工具和服务，以促进本国技术产业的发展。这可能导致外国 AI 工具在这些国家的访问受到限制，从而推动用户使用本国的服务。

5. 法律合规：跨国使用 AI 工具可能涉及到不同国家的法律合规问题。为了遵守相关法律法规，用户可能需要通过特殊上网手段来确保合法合规地使用这些工具。

需要注意的是，特殊上网手段的使用在某些国家和地区可能是受到限制或禁止的，因此用户在使用这些手段时应当了解并遵守当地的法律法规。同时，对于 AI 工具的使用也应当遵循相应的伦理和法律标准，确保技术应用的正当性和合理性。

二、模型相关问题

1、什么是大语言模型？

答：大语言模型（LLM）是一种人工智能技术，它使用大量的数据和复杂的神经网络架构来理解和生成自然语言文本。这些模型通常通过在大规模文本数据集上进行训练，学习语言的模式、语法和语义，从而能够执行各种语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统和文本生成等。

大语言模型的特点包括：

1. 大规模数据训练：这些模型需要大量的文本数据进行训练，以便捕捉语言的多样性和复杂性。

2. 深度学习架构：大语言模型通常采用深度神经网络，尤其是变换器（Transformer）架构，这种架构能够有效处理序列数据，并捕捉长距离依赖关系。

3. 预训练和微调：大语言模型先在大规模数据集上进行预训练，学习语言的通用表示，然后在特定任务上进行微调，以适应特定的应用场景。

4. 强大的生成能力：这些模型不仅能够理解语言，还能够生成连贯、流畅的文本，有时甚至能够达到与人类写作相媲美的水平。

5. 广泛的应用：大语言模型的应用范围非常广泛，从自动摘要、内容推荐到聊天机器人和创意写作辅助等，都有其身影。

著名的大语言模型包括 OpenAI 的 GPT 系列（如 GPT-4）、谷歌的 BERT 和 T5 等。这些模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，推动了人工智能技术的发展和应用。随着技术的进步，大语言模型在理解和生成自然语言方面的能力将继续增强，为人类社会带来更多的便利和创新。

2、什么是模型微调？

答：微调（Fine-tuning）是机器学习和深度学习中的一个常见技术，特别是在大型预训练模型的应用中。在这种方法中，首先会在一个大型的数据集上训练一个模型，使其学习到通用的特征和知识。这个预训练的模型通常在广泛的任务上表现良好，因为它已经从大量数据中学习到了语言、图像或其他相关领域的基本模式。

然后，针对特定的任务或数据集，这个预训练的模型会进行微调。在微调阶段，模型的参数会根据新任务的数据集进行调整，以适应特定的应用场景。这个过程通常涉及冻结模型的一部分（通常是较低层的层），只对模型的顶层进行训练或调整，以便模型能够学习到新任务的特定特征。

微调的优点包括：

1. 效率提升：微调可以利用预训练模型已经学习到的丰富知识，从而减少从头开始训练模型所需的时间和资源。

2. 性能提升：由于预训练模型提供了一个强大的初始状态，微调后的模型通常能够在特定任务上达到更高的性能。

3. 数据需求减少：对于数据较少的任务，微调可以使模型在有限的数据上也能取得良好的效果。

4. 快速适应：微调允许模型快速适应新任务，而不需要从头开始训练，这在实际应用中非常有用。

微调在自然语言处理（NLP）领域尤其流行，例如在文本分类、情感分析、问答系统等任务中。通过微调，预训练的语言模型（如 GPT-3、BERT 等）能够更好地适应特定的语言任务和领域需求。

3、什么是模型参数？

答：模型参数是构成机器学习模型和深度学习模型的基本元素，它们决定了模型如何从输入数据映射到预测输出。在训练过程中，模型参数通过学习数据集中的模式和关系进行调整，以便模型能够准确地执行分类、回归、特征提取等任务。

模型参数包括：

1. 权重（Weights）：权重是模型中最重要的参数，它们决定了输入数据如何影响最终的预测结果。在神经网络中，权重类似于生物神经元之间的连接强度。

2. 偏置（Biases）：偏置是加在每个神经元输出上的一个常数，用于调整输出的水平位置，以便更好地拟合数据。

3. 结构参数：这些参数定义了模型的结构，例如神经网络中的层数、每层的节点数、激活函数的类型等。

4. 超参数（Hyperparameters）：超参数是在训练过程开始之前设置的参数，它们控制着训练过程本身，如学习率、批量大小、训练迭代次数等。

模型参数的学习和调整是训练过程的核心。通过前向传播和反向传播算法，模型参数会根据损失函数（一个衡量模型预测与实际结果差异的指标）进行优化。优化的目标是最小化损失函数，从而提高模型在训练集和验证集上的性能。

在训练完成后，模型参数固定下来，可以用来对新的输入数据进行预测。这些参数通常被保存在一个文件中，以便在不同的环境或应用中加载和使用。模型参数的质量直接影响到模型的性能和泛化能力，因此在机器学习和深度学习项目中，参数的选择和调整是一个重要的研究和实践领域。

一旦模型训练完成，这些参数的值就被固定下来，并可以用于对新数据进行预测和推理。

2018，GPT-1，1.17 亿个模型参数

2019，GPT-2，15 亿个模型参数

2020，GPT-3，1750 亿个模型参数

2022，GPT-3.5，增加了代码训练与指令微调

2023，GPT-4.0，更多的模型参数+多模态模型（可以同时处理和理解多种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等等）

4、什么是多模态模型？

答：多模态模型是人工智能领域中的一种模型，它能够处理并整合多种不同类型的数据模态，例如文本、图像、音频和视频等。这种模型的目的在于模拟人类如何通过多种感官来理解世界，从而提供更加丰富和综合的信息处理能力。

多模态模型的关键特点包括：

1. 跨模态理解：多模态模型能够理解不同模态之间的关联和互补性，例如，将图像中的视觉信息与描述该图像的文本结合起来。

2. 数据融合：模型会在不同层次上融合来自不同模态的数据，这可以是在特征层面、决策层面或者两者之间的某个层次。

3. 端到端学习：多模态模型通常采用端到端的学习策略，直接从原始多模态数据到最终任务的输出，而无需手动特征工程。

4. 增强的表达能力：通过整合多种模态的信息，多模态模型可以学习到更加复杂和抽象的概念，提高模型的表达能力和性能。

多模态模型的应用非常广泛，包括但不限于：

– 图像标注：通过结合图像和相关描述，模型可以更准确地识别和标注图像中的对象。

– 视频分析：分析视频内容并理解视频中的视觉元素和音频对话，以进行场景识别或情感分析。

– 情感计算：结合文本、语音和面部表情等多种模态来更准确地判断用户的情感状态。

– 机器人技术：使机器人能够通过视觉、听觉和触觉等多种感官信息来更好地与环境互动。

多模态模型的研究和开发是人工智能领域中的一个活跃和前沿的方向，它有望在未来的智能系统中发挥越来越重要的作用。

5、什么是扩散模型？

答：扩散模型（Diffusion Models）是一类用于生成数据的深度学习模型，特别是在图像和音频生成领域中取得了显著的进展。这些模型的灵感来源于物理学中的扩散过程，即如何通过模拟物质从高浓度区域向低浓度区域扩散的过程来生成数据。

在机器学习中，扩散模型通过逐步添加噪声来破坏数据的结构，然后将这个过程逆转，以生成新的数据样本。具体来说，扩散模型包含两个主要阶段：

1. 正向扩散（Forward Process）：在这个阶段，模型从原始数据样本开始，逐步添加噪声，经过多个时间步骤后，数据样本变得完全随机，与高斯噪声分布相似。

2. 反向生成（Reverse Generation）：在反向过程中，模型学习如何从噪声数据逐步恢复出原始数据的结构。这个过程需要训练一个神经网络来预测在每个时间步骤中应该去除多少噪声。

扩散模型的关键优势在于它们能够生成高质量、多样化的数据样本，并且在生成过程中具有较好的控制性。此外，与一些其他生成模型（如生成对抗网络 GANs）相比，扩散模型在训练过程中通常更加稳定。

扩散模型在图像生成、超分辨率、风格转换和其他创意应用中表现出色，它们能够生成逼真的图像和音频，且在艺术创作和设计领域有着广泛的应用前景。随着研究的深入，扩散模型在自然语言处理和其他领域的应用也在不断探索中。

6、什么是语言模型里的 token？

答：在语言模型中，“token”通常指的是文本序列中的一个基本单位，它可以是一个词、一个字符、一个子词单元（subword unit）或者其他任何被认为有意义的文本片段。语言模型使用这些 token 来预测下一个 token 的概率分布，从而生成连贯的文本序列。

在自然语言处理的上下文中，token 化（tokenization）是将原始文本数据转换为模型可以理解和处理的形式的过程。这个过程通常包括以下几个步骤：

1. 分词：将文本分割成单词、短语或其他有意义的单元。例如，句子 “I love AI。 ” 可以被分词为 [“I”， “love”， “AI. “]。

2. 编码：将分词后的 token 转换为数值形式，通常是通过查找预定义的词汇表（vocabulary）来获取每个 token 的索引。

3. 嵌入：将 token 的数值索引转换为向量表示，这些向量捕捉了 token 的语义和语法特征。这个过程通常通过嵌入层（embedding layer）完成。

在深度学习语言模型中，如 BERT 或 GPT，token 的表示不仅仅是一个简单的数字索引，而是通过复杂的神经网络结构转换为高维空间中的向量，这些向量能够捕捉 token 的丰富语义信息。这种表示方法使得模型能够更好地理解和生成自然语言。

Tokens 是指将文本拆分成一个个有意义的小单元，这些小单元可以是单词、标点符号、数字等。这个过程通常被称为“分词”（tokenization）。为什么会提到 tokens，因为 tokens 与计费息息相关，几乎所有的大语言模型服务都是围绕着 tokens 计费，而且 prompt 中还有个特别重要的概念就是 tokens 压缩，因为实际上所有的模型对于输入输出的 tokens 都是有限制的。

7、什么是开源大模型？

答：开源大模型指的是那些公开发布并提供给公众使用的大规模预训练人工智能模型。这些模型通常由研究机构、大学或科技公司开发，并且它们将模型的权重、训练方法和使用指南等资源开放给公众，以便任何人都可以使用、修改和扩展这些模型。

开源大模型的特点包括：

1. 预训练：这些模型已经在大量数据上进行了预训练，从而具备了处理各种任务的能力。

2. 大规模：开源大模型通常具有大量的参数，可以达到数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉和学习数据中的复杂模式。

3. 多功能性：由于预训练的广泛性，这些模型可以适用于多种不同的任务，如文本分类、情感分析、问答系统、文本生成等。

4. 社区支持：开源模型通常有活跃的社区支持，用户可以在社区中分享经验、讨论问题并贡献代码。

5. 可访问性：开源模型易于访问和使用，用户可以通过简单的 API 调用或下载预训练权重来快速开始使用模型。

开源大模型的示例包括 BERT、GPT-3、RoBERTa、T5 等。这些模型在自然语言处理领域尤其受欢迎，并且它们的开放极大地促进了人工智能技术的发展和应用。开源模型的普及也带来了一系列挑战，如如何确保模型的公平性、透明度和安全性等。

8、什么是提示工程？

答：提示工程（Prompt Engineering）是指在使用人工智能模型，特别是自然语言处理（NLP）模型时，设计和优化输入提示（prompts）以引导模型生成期望的输出或行为的过程。这个过程涉及到对模型的理解、对任务需求的把握以及创造性地构造输入文本。

在实践中，提示工程可能包括以下几个方面：

1. 理解模型能力：了解模型的工作原理和它在处理不同类型的输入时的表现，包括它的限制和优势。

2. 设计有效提示：根据模型的特点和任务需求，设计能够激发模型正确响应的提示。这可能涉及到使用特定的关键词、短语或问题形式。

3. 调整提示结构：尝试不同的提示结构，如直接或间接的问题、命令或描述，以找到最佳的交互方式。

4. 优化提示内容：通过添加、修改或删除提示中的某些元素，来提高模型响应的准确性和相关性。

5. 实验和迭代：不断测试不同的提示，根据模型的反馈进行调整，以逐步优化提示的效果。

提示工程在各种 AI 应用中都非常重要，尤其是在聊天机器人、智能助手、内容生成和教育技术等领域。通过有效的提示工程，可以显著提升用户体验，使 AI 系统更加智能和有用。然而，这也要求设计者具备深入的模型知识和对用户需求的敏感度。

9、什么是 BERT？

答：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由 Google AI Language 团队开发。它在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，并在多项 NLP 任务中取得了当时的最佳性能。

BERT 的核心特点包括：

1. 双向上下文表示：与传统的单向语言模型不同，BERT 通过预训练任务学习单词的双向上下文表示。这意味着模型能够同时考虑一个单词左侧和右侧的上下文信息，从而更全面地理解语言。

2. 预训练和微调：BERT 模型的训练分为两个阶段。首先是预训练阶段，在这个阶段，BERT 在大规模的无标签文本数据上进行训练，通过掩码语言模型（Masked Language Model， MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction， NSP）任务来学习语言的深层次特征。其次是微调阶段，BERT 模型在特定任务的有标签数据上进行进一步训练，以适应具体的 NLP 任务，如情感分析、问答系统、文本分类等。

3. Transformer 架构：BERT 基于 Transformer 的 Encoder 部分构建，使用多层自注意力机制来处理输入文本。这种架构使得 BERT 能够有效地捕捉长距离依赖关系，并并行处理序列数据。

4. 大规模预训练数据：BERT 使用了大量未标记的文本数据进行预训练，包括 BooksCorpus 和英文维基百科等，这使得模型能够学习到丰富的语言知识。

5. 模型变体：BERT 提供了不同大小的模型配置，包括基础版（BERT-base）和大型版（BERT-large），以适应不同的计算资源和应用需求。

BERT 的发布和开源代码的提供，极大地推动了 NLP 领域的发展，使得研究人员和开发者能够更容易地解决各种语言处理任务。此外，BERT 的成功也催生了一系列基于类似思想的模型，如 RoBERTa、ALBERT 和 XLNet 等，进一步扩展了 NLP 的可能性。

10、什么是 Checkpoint？

答：在人工智能和深度学习领域，Checkpoint（检查点）是指在训练神经网络模型过程中保存的模型状态的快照。这些快照通常包括模型的参数（权重和偏差）、优化器的状态、当前的训练轮次以及其他可能有助于恢复训练过程或重新开始训练的相关信息。

Checkpoint 的主要作用包括：

1. 防止数据丢失：如果在训练过程中出现系统崩溃或其他问题，Checkpoint 可以帮助研究人员从最后保存的状态恢复训练，而不是从头开始。

2. 节省资源：在训练大型模型时，保存和加载 Checkpoint 比重新训练整个模型更加高效，尤其是在计算资源有限的情况下。

3. 模型选择：在训练过程中，研究人员可能会在不同的 Checkpoint 之间进行选择，以找到在验证集上表现最佳的模型状态。

4. 迁移学习：有时，研究人员会使用预训练模型的 Checkpoint 作为起点，通过在特定任务上进行微调来适应新的数据集，这种方法称为迁移学习。

Checkpoint 通常在训练过程中的固定间隔或在达到某些性能指标时自动保存，也可以手动保存。在实践中，使用 Checkpoint 是管理和优化深度学习训练过程的一个重要工具。

11、什么是语料库？

答：人工智能语料库（Corpus）是指用于开发和训练人工智能模型，尤其是自然语言处理（NLP）模型的大量文本或语音数据集合。这些语料库通常包含了多样化的数据，如书面文本、口语对话、社交媒体帖子、新闻文章等，它们能够反映人类语言使用的多样性和复杂性。

人工智能语料库的主要特点包括：

多样性：语料库包含了多种类型的文本或语音数据，以覆盖不同的语言、方言、行话和语境。

规模：有效的语料库通常非常庞大，包含数百万甚至数十亿个词汇，以便模型能够学习到丰富的语言知识。

质量：高质量的语料库需要经过清洗和预处理，以去除噪声、错误和不相关的信息，确保数据的准确性和一致性。

标注：对于监督学习任务，语料库中的文本或语音数据通常需要人工标注，如词性标注、实体识别、情感分类等，以便模型能够从这些标注中学习。

更新和维护：随着语言的不断发展和变化，语料库需要定期更新和维护，以包含最新的词汇、表达和用法。

人工智能语料库在 NLP 领域的研究和应用中起着至关重要的作用。它们不仅用于训练和评估模型，还用于测试模型的泛化能力和鲁棒性。通过使用大型、多样化的语料库，研究人员和开发者能够开发出更加智能和准确的 NLP 系统。

12、什么是大模型的训练？

答：大模型的训练是指使用大量数据和计算资源对复杂的机器学习模型进行训练的过程。这些模型通常具有大量的参数，能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系。在人工智能领域，尤其是深度学习中，大模型通常指的是具有数百万甚至数十亿参数的神经网络。

大模型训练的特点包括：

1. 数据需求：大模型需要大量的标记数据来进行有效训练，以便学习到足够的特征和模式。

2. 计算资源：由于模型的复杂性，大模型训练需要强大的计算能力，通常依赖于 GPU、TPU 或其他高性能计算设备。

3. 训练时间：大模型的训练可能需要较长的时间，因为它涉及大量的迭代和大量的数据处理。

4. 优化技术：为了提高训练效率和模型性能，研究人员和工程师会使用各种优化技术，如梯度下降、学习率调整、正则化和批量归一化等。

5. 泛化能力：大模型由于其复杂性，理论上具有更好的泛化能力，能够在多种不同的任务和数据集上表现良好。

6. 微调和转移学习：经过预训练的大模型可以通过微调来适应特定的任务，这种转移学习方法可以显著提高小数据集上的学习效率。

大模型的训练在自然语言处理、计算机视觉和其他 AI 领域中取得了显著的成果，推动了许多先进技术的发展。然而，它也带来了一些挑战，如训练成本、环境影响、数据隐私和模型解释性等问题。

13、什么是大模型的推理？

答：大模型的推理指的是使用经过训练的大型机器学习模型，特别是深度学习模型，对新的输入数据进行处理和决策的过程。在推理阶段，模型将应用在训练阶段学到的知识，以生成预测、分类、识别或其他形式的输出。

大模型推理的特点通常包括：

1. 复杂性：大模型通常具有大量的参数和深层的网络结构，能够捕捉输入数据中的复杂模式和关系。

2. 泛化能力：由于在训练过程中使用了大量数据，大模型通常具有较强的泛化能力，能够在不同类型的数据上进行有效的推理。

3. 计算资源：尽管大模型在训练时需要大量的计算资源，但在推理阶段，一旦模型被训练好，它可以在相对较少的资源下运行，尤其是在使用优化技术和模型压缩方法后。

4. 实时性：对于需要实时响应的应用，大模型的推理速度尤为重要。因此，研究人员和工程师会努力优化模型的推理速度，以满足实际应用的需求。

5. 部署：大模型推理的部署可能涉及到云服务、边缘计算设备或其他形式的基础设施，以确保模型能够在各种环境中高效运行。

6. 解释性：对于大模型的推理结果，用户和开发者可能需要理解模型的决策过程，这要求模型具备一定程度的可解释性。

大模型的推理在多个领域都有广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。随着技术的进步，大模型的推理能力将继续提升，为各种智能应用提供支持。同时，研究人员也在努力解决与大模型推理相关的挑战，如提高效率、降低能耗和增强模型的透明度。

14、为什么 AI 训练需要数据标注？

答：AI 训练需要数据标注的原因在于，数据标注是构建有效的机器学习模型的基础。数据标注指的是将原始数据通过人工的方式打上标签，这些标签能够告诉机器学习模型应该如何理解和处理数据。以下是数据标注在 AI 训练中的重要性的几个方面：

1. 提供监督学习所需的“答案”：在监督学习中，机器学习模型通过大量的输入数据和对应的输出标签进行训练。这些标签相当于是“正确答案”，模型通过学习输入数据与标签之间的关系，从而能够对新的、未见过的数据做出准确的预测或分类。

2. 提高模型的准确性：高质量的数据标注能够确保模型在训练过程中学习到正确的模式和关联。如果标注数据存在错误或不一致，模型可能会学习到错误的信息，从而影响其在实际应用中的性能和准确性。

3. 处理非结构化数据：许多 AI 应用涉及到非结构化数据，如图像、语音和文本等。这些数据类型通常需要人工进行标注，以便模型能够理解和处理。例如，在图像识别中，需要人工标注图像中的对象和属性；在自然语言处理中，需要标注文本的情感倾向或主题类别。

4. 适应复杂和多变的应用场景：现实世界的应用场景往往非常复杂，可能涉及到多种情况和变量。通过数据标注，可以将这些复杂性引入到训练数据中，从而使 AI 模型能够更好地适应多变的环境。

5. 增强模型的泛化能力：通过大量多样化的数据标注，可以帮助模型学习到更加泛化的特征，从而在面对新的数据时，能够做出更加准确和可靠的预测。

6. 支持深度学习的发展：深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。这些模型的成功很大程度上依赖于大量高质量标注数据的支撑。

总之，数据标注是 AI 训练不可或缺的一部分，它为模型提供了学习和理解数据的基础，从而使得 AI 系统能够在各种应用场景中发挥作用。随着 AI 技术的不断进步，对高质量标注数据的需求也将持续增长。

15、为什么 AI 训练需要耗费大量电力？

答：AI 训练需要耗费大量电力的原因主要与以下几个方面有关：

1. 复杂的计算过程：AI 训练，尤其是深度学习，涉及到大量的矩阵运算和参数更新。这些计算过程需要高性能的处理器和大量的内存资源，而这些硬件设备在运行时会消耗大量的电力。

2. 大规模的数据处理：AI 模型，尤其是用于图像识别、自然语言处理等领域的模型，通常需要处理和学习大量的数据。这些数据需要在存储设备和处理单元之间频繁传输，这一过程也会消耗电力。

3. 迭代优化：AI 模型的训练通常需要多次迭代才能达到预期的性能。每次迭代都包括前向传播、损失函数计算、反向传播和参数更新等多个步骤，这些步骤都需要大量的计算资源，从而消耗更多的电力。

4. 并行计算需求：为了加速训练过程，通常会采用并行计算的方法，即使用多个处理器或多个 GPU 同时进行计算。虽然这样可以显著提高训练速度，但同时也意味着更多的硬件设备需要同时工作，从而增加了电力消耗。

5. 冷却和散热系统：高性能计算设备在运行时会产生大量的热量，需要有效的冷却和散热系统来保持设备的正常工作。这些冷却系统，如风扇、空调等，同样需要消耗电力。

6. 数据中心的运营：AI 训练往往在数据中心进行，数据中心需要持续不断地供电以保持服务器和其他设备的运行。此外，数据中心还需要电力来维持网络连接、安全监控等基础设施的运作。

7. 持续的研发和更新：AI 技术发展迅速，模型和算法需要不断地进行研发和更新。这意味着 AI 训练不是一个一次性的过程，而是一个持续的过程，需要持续投入电力资源。

综上所述，AI 训练需要耗费大量电力是由于其复杂的计算需求、大规模数据处理、多次迭代优化、并行计算的需求、冷却和散热系统的需要以及数据中心的持续运营等多方面因素共同作用的结果。随着 AI 技术的不断进步和应用的广泛化，如何降低 AI 训练的能耗，提高能效，已成为业界关注的重要问题。

三、机器学习问题

1、什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个核心分支，它使计算机系统能够通过经验自我改进和适应。具体来说，机器学习涉及开发算法和统计模型，让计算机从数据中学习，从而识别模式、做出决策或预测未来事件，而无需进行明确的编程。

机器学习的过程通常包括以下几个步骤：

数据收集：收集相关的数据集，这些数据可以是标记过的（已知结果的数据）或未标记的（需要发现模式的数据）。

数据预处理：清洗和准备数据，以便算法能够更有效地处理。这可能包括处理缺失值、异常值、标准化和归一化等。

选择模型：根据问题的性质选择合适的机器学习模型。常见的模型包括决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等。

训练模型：使用训练数据让选定的模型学习。在这个过程中，模型会尝试找到数据中的模式，并调整其参数以最小化预测误差。

评估模型：使用测试数据来评估模型的性能。这有助于确定模型是否过拟合（在训练数据上表现很好但在新数据上表现不佳）或欠拟合（在训练数据上表现不佳）。

参数调优：通过调整模型的参数（称为超参数）来优化模型的性能。

部署模型：将训练好的模型部署到实际应用中，用于做出预测或决策。

机器学习的关键在于其能够让计算机系统从数据中自动学习和改进，而不需要人工编写复杂的规则。这使得机器学习在处理大量数据和解决复杂问题时非常有用，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断、金融市场分析等多个领域。随着技术的进步和数据量的增加，机器学习的应用范围和影响力将继续扩大。

2、什么是深度学习？

答：深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的概念，特别是那些包含多个隐藏层的深层神经网络。深度学习模型通过模拟人脑处理信息的方式，能够从大量数据中自动学习复杂的表示和特征。

深度学习的关键特点包括：

1. 层级结构：深度学习模型包含多个处理层，每一层都从前一层接收输入，并生成下一层的输出。这些层级结构使得模型能够学习数据的层次化特征。

2. 自动特征提取：传统的机器学习模型通常需要手动设计和选择特征，而深度学习模型能够自动从原始数据中提取有用的特征，这一过程称为特征学习。

3. 端到端学习：深度学习模型通常能够直接从输入数据到输出结果进行学习，无需进行复杂的预处理或特征工程。

4. 大数据和计算资源：深度学习模型通常需要大量的数据和计算资源来训练，因为模型的复杂性和参数数量随着层数的增加而显著增加。

5. 多样化的网络架构：深度学习领域中有多种不同的网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）等，它们适用于不同类型的数据和任务。

深度学习已经在多个领域取得了显著的成功，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏、医疗诊断和自动驾驶等。随着技术的进步和数据量的增加，深度学习的应用范围和影响力将继续扩大。

3、什么是 Transformer？

答：Transformer 是一种深度学习模型架构，它在自然语言处理（NLP）领域尤其受欢迎和成功。这种架构最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，它的核心思想是使用自注意力（self-attention）机制来处理序列数据，如文本。

Transformer 模型的关键特点包括：

1. 自注意力机制：这是 Transformer 的核心，允许模型在处理序列的每个元素时，同时考虑序列中的所有其他元素。这种机制使得模型能够捕捉序列内部的长距离依赖关系。

2. 并行化处理：与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 不需要按顺序处理序列，这使得模型的训练可以高效地并行化，从而加快训练速度。

3. 无循环结构：Transformer 摒弃了 RNN 和长短时记忆网络（LSTM）中的循环结构，这减少了梯度消失或爆炸的问题，使得模型能够更好地处理长序列。

4. 层次结构：Transformer 模型由多个编码器和解码器层堆叠而成。每个编码器和解码器层都包含自注意力和前馈神经网络。

5. 位置编码：由于 Transformer 不使用循环结构，因此需要一种方法来考虑序列中元素的位置信息。Transformer 通过添加位置编码到输入序列来解决这个问题。

Transformer 架构已经成为许多 NLP 任务的基础，包括机器翻译、文本摘要、问答系统和文本生成等。基于 Transformer 的模型，如 BERT、GPT 和 T5 等，已经在多个 NLP 任务上取得了前所未有的成果，推动了整个领域的发展。

3、什么是 NLP？

答：NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是人工智能和语言学领域的一个分支，专注于计算机和人类（自然）语言之间的交互。NLP 技术旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言，以便可以与人类进行有效的沟通。

NLP 的关键任务和应用包括：

1. 语言理解：让计算机能够理解人类语言的含义，包括词汇、语法、语义和语境。

2. 语言生成：使计算机能够生成自然语言文本，用于聊天机器人、自动写作和其他创造性任务。

3. 信息检索：帮助用户从大量文本数据中检索相关信息，如搜索引擎和文档管理系统。

4. 情感分析：识别和提取文本中的情感倾向，如判断评论是正面的还是负面的。

5. 机器翻译：自动将一种语言的文本翻译成另一种语言。

6. 语音识别：将人类的语音转换成可理解的文本格式。

7. 文本摘要：自动生成文本的简短摘要，保留关键信息。

NLP 的研究和应用涉及多个学科，包括计算机科学、人工智能、语言学和心理学。随着深度学习等技术的发展，NLP 领域取得了显著进展，使得计算机处理自然语言的能力越来越强。

4、什么是预训练？

答：预训练（Pre-training）是深度学习中的一个关键步骤，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。它指的是在特定任务之前，先在大量数据上训练模型，以学习通用的特征和知识。这个过程使得模型能够捕捉到语言、图像或其他数据类型的基本模式和结构。

在 NLP 中，预训练通常涉及在大规模文本语料库上训练语言模型，如 GPT 系列或 BERT。这些模型通过预测句子中的下一个单词、填充缺失的单词或学习单词之间的双向关系等任务来学习语言的深层次语义。

预训练的主要优势包括：

1. 知识迁移：预训练模型能够将从大规模数据中学到的知识迁移到新的任务上，这有助于提高模型在特定任务上的性能。

2. 数据效率：预训练模型由于已经学习了丰富的特征，因此在新任务上通常只需要较少的标注数据进行微调。

3. 泛化能力：预训练模型因为接触了多样化的数据，通常具有更好的泛化能力，能够适应不同类型的数据和任务。

4. 计算效率：在预训练阶段，可以使用更强大的计算资源来处理大规模数据集，而在微调阶段，可以使用更小的数据集和较少的计算资源。

预训练已经成为现代深度学习模型开发的标准流程，特别是在 NLP 领域，它极大地推动了模型性能的提升和新应用的创新。

5、什么是 GAN？

答：生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出。GAN 的核心思想是通过两个相互对抗的神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——来生成数据。

生成器的目标是创建逼真的数据样本，使其尽可能接近真实数据。它接收随机噪声作为输入，并尝试生成与真实数据分布相似的样本。

判别器的目标则是区分生成器产生的假样本和真实数据。它接收来自生成器的样本和真实数据集中的样本作为输入，然后输出一个概率值，表示输入样本为真实数据的可能性。

这两个网络在训练过程中相互竞争：生成器试图欺骗判别器，使其认为生成的样本是真实的，而判别器则努力提高其识别真伪样本的能力。这种对抗性训练过程最终会导致生成器生成非常高质量的数据样本。

GAN 在多个领域都有应用，包括但不限于：

– 图像生成：生成新的图像，如人脸、艺术作品等。

– 数据增强：在训练其他机器学习模型时增加数据集的多样性。

– 风格迁移：将一种图像的风格应用到另一种图像上。

– 超分辨率：提高图像的分辨率。

– 去噪：从带有噪声的图像中恢复出清晰图像。

GAN 的一个关键挑战是训练的稳定性和模式崩溃问题，但随着研究的深入，已经提出了多种变体和技巧来解决这些问题，使得 GAN 成为生成模型领域的一个重要分支。

6、什么是卷神经网络？

答：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像（2D 网格）和视频（3D 网格，即一系列图像）。

CNN 的核心思想是利用卷积层自动从输入数据中学习空间层次结构的特征。这些特征对于识别图像中的对象、形状和纹理等视觉模式至关重要。CNN 的主要特点包括：

1. 局部感受野：CNN 通过卷积层中的滤波器（或称为卷积核）提取局部特征。每个滤波器专注于输入数据的特定方面，如边缘、角点或颜色。

2. 权重共享：在卷积层中，同一个滤波器在整个输入数据上移动并应用，这意味着同一组权重被用于提取所有位置的特征，这减少了模型的参数数量。

3. 平移不变性：由于权重共享和局部感受野的特性，CNN 对输入图像的小幅度平移具有不变性，即无论目标对象在图像中的位置如何变化，CNN 都能够识别出相同的特征。

4. 池化层：池化（Pooling）层通常跟在卷积层之后，用于降低特征图的空间尺寸，减少计算量，同时保持重要特征。

5. 深度结构：CNN 通常包含多个卷积和池化层，形成深度网络结构，这使得模型能够学习更复杂的特征表示。

CNN 在图像识别、分类、目标检测和图像分割等任务中表现出色，并且在计算机视觉领域得到了广泛应用。随着技术的发展，CNN 的变体和改进不断涌现，推动了图像处理技术的进步。

7、什么是人工智能里的无监督学习？

答：人工智能中的无监督学习是指一类机器学习算法，它们在没有标签或分类指导的情况下，从数据中寻找模式、关系或结构。与监督学习不同，监督学习需要预先标记的训练数据来学习输入与输出之间的映射关系，而无监督学习则没有这样的标签信息。

无监督学习的主要目标包括：

1. 聚类（Clustering）：将数据点分组成多个簇，使得同一个簇内的数据点之间相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。常见的聚类算法有 K-means、DBSCAN 和层次聚类等。

2. 降维（Dimensionality Reduction）：减少数据中的特征数量，以便于可视化或提高计算效率，同时尽量保留原始数据的重要信息。常用的降维技术包括主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）和自编码器等。

3. 关联规则学习（Association Rule Learning）：在大规模数据集中寻找变量之间的有趣关系，例如在市场篮子分析中寻找顾客购买商品之间的关联规则。Apriori 算法和 FP-Growth 算法是两种常见的关联规则学习方法。

4. 异常检测（Anomaly Detection）：识别数据中的异常或离群点，这些点与大多数数据显著不同。异常检测在诸如欺诈检测、网络安全和系统健康监测等领域有广泛应用。

无监督学习的挑战在于如何定义和量化“模式”或“结构”，以及如何评估找到的结构是否具有实际意义。由于缺乏明确的反馈信号，无监督学习算法的结果可能更难以解释和验证。然而，无监督学习在发现数据中的隐藏结构和洞察方面具有巨大潜力，对于理解复杂数据集和生成新的假设非常有价值。

8、什么是 AML？

答：AML（对抗性机器学习）是一种研究领域，专注于研究在面对敌意攻击（如输入数据的故意篡改）时，如何保证机器学习模型的安全和抗干扰性。这包括理解攻击者如何利用模型的弱点，并设计防御机制来提高模型的抵抗力。通俗易懂的解释：想象有人试图通过给电脑程序输入错误的信息来欺骗它，对抗性机器学习就是研究如何让这个程序变得足够聪明，能够识别并抵御这些欺骗，保证它能正确做出决定。

9、什么是 AutoML？

答：AutoML 指的是自动化的过程，通过这个过程，机器学习模型的选择、构建、训练、调优和部署过程变得自动化，降低了机器学习技术的门槛，使非专家也能利用机器学习技术。通俗易懂的解释就是想象一个工具，它可以自动完成创建和改进电脑程序（那些能从数据中学习）的整个过程，这样即使你不是机器学习的专家，也能轻松使用这些高科技的工具。

10、人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？

答：机器学习是人工智能的一个实现途径，深度学习是机器学习的一种实现方法。

11、什么是监督学习？

答：监督学习是机器学习中分类方法的一种，将样本数据和预期结果建立关联关系，通过对已知的结果和已知的样本数据进行的不断学习和训练，不断调整优化特征提取方法，提取样本数据的特征值和预期结果形成映射关系。对于新数据，借助样本数据的特征提取方法，提取新数据的特征值，对新的数据进行结果的预测。

12、什么是神经网络？

答：神经网络（CNN）是一种计算模型，灵感来自于人脑的神经系统结构。它由神经元和层级结构组成，每个神经元与其他神经元相连，通过学习权重来处理输入数据。神经网络可以进行监督学习、无监督学习和强化学习，广泛用于机器学习任务。深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是神经网络的一种变体，具有多个层次和复杂的结构，特别适用于处理大规模、高维度的数据，如图像识别、语音识别和自然语言处理。神经网络在各个领域取得了显著成就，推动了人工智能领域的发展。

四、技术相关名词

1、什么是 ASR？

答：ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，它指的是使用计算机程序将人类的语音转换成可读的文本数据的技术。ASR 系统能够识别和处理语音信号，并从中提取出有用的信息，如关键词、短语或完整的句子。

ASR 技术的关键要素包括：

1. 声音采集：通过麦克风或其他录音设备捕捉语音信号。

2. 预处理：对采集到的语音信号进行噪声消除、声音增强等处理，以提高语音识别的准确性。

3. 特征提取：从语音信号中提取有助于识别的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

4. 声学模型：使用深度学习等技术建立模型，以识别语音信号中的音素、音节或单词。

5. 语言模型：利用统计模型，如 N-gram 或神经网络，来理解和预测语言的结构和语法规则。

6. 解码器：将声学模型和语言模型的输出结合起来，生成最可能的文本序列。

ASR 技术在多个领域都有应用，包括虚拟助手、语音翻译、医疗转录、自动字幕生成和无障碍技术等。随着深度学习等技术的进步，ASR 系统的准确性和鲁棒性不断提高，使得它们在实际应用中的效用越来越大。

2、什么是 TTS？

答：TTS 是文本到语音（Text-to-Speech）的缩写，它是一种将文本信息转换为可听见的语音输出的技术。TTS 系统能够模拟人类的发音，将书面文字转换成流畅的语音，使得计算机和其他电子设备能够“说话”。

TTS 技术的关键要素通常包括：

1. 文本分析：对输入的文本进行分析，包括语法、语义和语境分析，以确定正确的发音和语调。

2. 语音合成：将分析后的文本转换成语音信号。这通常涉及到声学模型和声学特征的生成。

3. 语音库：TTS 系统可能使用预先录制的语音样本（基于拼接的 TTS）或者通过深度学习模型（基于参数的 TTS）来合成语音。

4. 自然度：现代 TTS 系统追求高度自然和流畅的语音输出，使用户难以区分合成语音和真实人声。

5.可定制性：TTS 系统通常允许用户自定义语音的参数，如语速、音量、音调等，以及选择不同的声音特征，如性别、口音等。

TTS 技术在多种应用场景中发挥作用，例如导航系统、有声读物、智能助手、语音提示和无障碍服务等。随着技术的发展，TTS 系统不仅能够提供基本的语音输出，还能够模仿特定的说话风格和情感表达，进一步增强用户体验。

3、什么是 CV？

答：在人工智能和计算机科学领域，CV 通常指的是计算机视觉（Computer Vision）。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”和理解图像和视频内容的科学。它的目标是赋予计算机系统类似于人类视觉的能力，使其能够识别和处理图像中的信息。

计算机视觉的主要任务包括：

1. 图像识别：识别图像中的物体、人脸、场景等。

2. 目标检测：在图像中定位和识别特定的目标。

3. 图像分割：将图像分割成多个部分或区域，以便单独处理。

4. 图像重建：从不同的视角或数据中重建三维场景。

5. 运动分析：跟踪和分析图像序列中的运动。

6. 场景理解：理解图像中的场景内容和上下文信息。

计算机视觉技术在多个领域都有应用，包括自动驾驶汽车、安全监控、医疗图像分析、机器人导航、增强现实和虚拟现实等。随着深度学习等技术的发展，计算机视觉领域取得了显著的进展，使得机器在视觉任务上的表现越来越接近甚至超越人类水平。

4、什么是 Chatbot？

答：聊天机器人，一种计算机程序，可以模拟与人类的对话。从 Siri 到 ChatGPT 再到 Gemini，聊天机器人通过搭载如语音识别，自然语言处理和人工智能等技术，实现人机交互。

5、什么是 Encoder？

答：在人工智能和机器学习领域，Encoder（编码器）是一种模型或网络结构，它的主要作用是将输入数据转换成一种更加适合后续处理的形式。编码器通常用于提取输入数据的关键特征，并将其编码为一个固定大小的表示，这种表示也被称为上下文向量或嵌入向量。

编码器的类型和应用包括：

1. 文本编码器：在自然语言处理中，编码器可以是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或变换器（Transformer）等结构，它们将文本序列编码成向量形式，以便用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

2. 图像编码器：在计算机视觉中，编码器可以是卷积神经网络（CNN）的一部分，用于提取图像的特征并将其编码为一个特征向量，这对于图像识别、目标检测和图像生成等任务至关重要。

3. 音频编码器：在音频处理中，编码器负责提取音频信号的特征，并将其实现为适合进一步处理的形式，应用于语音识别、音乐分类和声音效果生成等。

编码器的设计和优化对于整个模型的性能至关重要。一个好的编码器能够有效地捕捉输入数据的内在结构和模式，为后续的解码或分类任务提供有用的信息。在一些生成模型中，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），编码器和解码器（Decoder）配合使用，编码器负责编码数据，而解码器则负责从编码后的数据中生成新的样本。

6、什么是 Decoder？

答：在人工智能和机器学习领域，Decoder（解码器）是一种模型组件，它的主要作用是将编码器（Encoder）输出的压缩表示或特征向量转换成可理解的输出，如文本、图像或音频等。解码器通常与编码器一起工作，形成一种编码-解码的结构，这在处理序列数据时尤其常见。

解码器的类型和应用包括：

1. 文本解码器：在自然语言处理中，解码器可以是基于 RNN、LSTM 或 Transformer 的结构，它们将编码器输出的向量转换成文本序列，应用于机器翻译、文本生成和聊天机器人等任务。

2. 图像解码器：在计算机视觉中，解码器通常是一个 CNN 或自编码器的一部分，它们将编码后的特征向量转换成像素值，用于图像重建、图像到图像的转换和风格迁移等。

3. 音频解码器：在音频处理中，解码器负责将特征向量转换回音频波形，应用于语音合成、音乐生成和声音效果的生成。

解码器的设计对于生成的输出质量至关重要。在一些生成模型中，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），解码器的目标是尽可能准确地从潜在空间中重建或生成新的数据样本。解码器的性能直接影响到模型的生成能力和输出的多样性。在训练过程中，解码器会与编码器一起优化，以最小化重建误差并提高生成样本的质量。

五、AI 绘画问题

1、什么是 AI 绘画里面的“抽卡”？

答：AI 绘画中的“抽卡”通常是指使用人工智能技术生成艺术作品或图像的过程中，通过某种随机化或概率性机制来选择或生成特定的视觉元素或风格。这个术语借用自流行的卡牌游戏中的“抽卡”概念，其中玩家通过随机抽取卡牌来构建自己的卡组。

在 AI 绘画的背景下，抽卡可以有几种不同的表现形式：

1. 风格抽卡：AI 模型可能会被训练来模仿不同的艺术风格，用户可以通过“抽卡”机制来选择或随机生成某种特定的艺术风格。

2. 元素组合：AI 可以创建或组合不同的视觉元素，如颜色、形状、纹理等，用户可以通过抽卡的方式来决定最终图像的组成。

3. 创意启发：抽卡可以作为一种创意启发工具，帮助艺术家或设计师在创作过程中探索新的想法和可能性。

4. 互动体验：在一些 AI 绘画应用中，用户可以通过抽卡来参与到创作过程中，增加互动性和趣味性。

需要注意的是，尽管抽卡机制引入了随机性，但 AI 绘画的结果仍然受到模型训练数据和算法设计的影响。因此，AI 绘画的输出通常是基于模型学习到的模式和规律，而不是完全的随机结果。

2、什么是 AI 绘画里面的 ControlNet ？

答：ControlNet 是一种神经网络架构，它可以控制 Stable Diffusion 等文本到图像扩散模型的图像生成过程，通过添加额外的条件来实现更精细的控制。ControlNet 通过将额外的输入条件（如边缘映射、分割映射、关键点图等）与文本提示一起作为条件输入，生成与这些条件相符合的新图像。这种方法允许用户指定人物姿势、复制另一张图像的构图、将涂鸦转换成专业图像等，从而扩展了图像生成的可能性和创造性。

ControlNet 的工作原理是在大型预训练扩散模型的基础上，通过特定的任务条件来增强模型的能力。它包括几个关键组件，包括预训练模型的“可训练副本”和“锁定副本”，以及一组输入条件，可以用来控制输出。ControlNet 通过可视化输入条件和输出结果之间的关系来解释其行为，从而更好地理解神经网络的内部机制。这种方法使得大型神经网络更加灵活和适应性强，并且可以根据不同任务和条件进行调整和优化。

ControlNet 的训练过程涉及到复制扩散模型的预训练参数，创建一个“可训练副本”，同时维护原始的预训练参数作为“锁定副本”。通过这种方式，锁定副本保留了从大型数据集中学到的先验知识，而可训练副本则用于学习特定任务的方面。ControlNet 通过零卷积层与原始网络相连，这些层作为 ControlNet 框架的一部分进行了优化，从 0 逐步增长参数值，确保开始时没有随机噪声会干扰 fine-tuning。

ControlNet 提供了多种控制类型，包括但不限于轮廓类、景深类、对象类和重绘类模型。每种模型都有其特点和适用场景，用户可以根据需要选择合适的模型来实现特定的图像生成效果。ControlNet 的引入为 Stable Diffusion 等模型带来了更多的输入条件和更丰富的图像生成控制能力，是该领域的一个重大突破。

3、什么是 AI 绘画里面的“炼丹”？

答：AI 绘画中的“炼丹”是一个源自炼金术术语的比喻，它在 AI 艺术创作领域中指的是通过深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等，来生成新的图像或改进现有图像的过程。这个过程类似于炼金术中将不同物质转化为贵金属的过程，而在 AI 绘画中，它指的是将数据转化为具有艺术价值或特定风格的图像。

在 AI 绘画的炼丹过程中，通常会涉及以下几个步骤：

1. 数据准备：收集和准备用于训练的数据集，这些数据集通常包含大量的图像样本。

2. 模型训练：使用深度学习算法训练神经网络，使其学会从数据中提取特征并生成新的图像。

3. 风格提取：在某些情况下，AI 绘画的炼丹过程会涉及到提取特定艺术风格或图像特征，并将这些风格应用到新的图像上。

4. 图像生成：经过训练的模型可以生成新的图像，或者对现有图像进行风格转换、增强或其他形式的改进。

5. 迭代优化：通过不断迭代和优化模型参数，提高生成图像的质量和多样性。

AI 绘画的炼丹过程可以创造出各种风格和主题的艺术作品，从而为艺术家和设计师提供新的创作工具和灵感来源。然而，这个过程也引发了关于艺术创作原创性和版权的讨论，因为 AI 生成的图像可能受到训练数据中现有作品的影响。

4、什么是 AI 绘画里面的“咒语”或者“关键词”？

答：在 AI 绘画中，“咒语”是一个非正式的术语，通常指的是输入到 AI 绘画系统中的文本提示或命令，这些提示或命令用来指导 AI 生成特定风格或内容的图像。这个术语借用自奇幻文学中的魔法咒语概念，其中咒语是法师用来施展魔法的一系列词语或声音。

在 AI 绘画的上下文中，用户通过输入详细的描述性文本（即“咒语”），来激发 AI 模型产生相应的视觉内容。这些描述可能包括对场景、对象、风格、颜色、情感等方面的具体要求。例如，用户可能会输入“一个穿着中世纪盔甲的骑士站在城堡前”的文本提示，AI 绘画系统会根据这个描述生成相应的图像。

有效的“咒语”通常需要具备以下特点：

1. 明确性：描述应该尽可能具体和清晰，以便 AI 能够准确理解用户的意图。

2. 细节丰富：包含更多的细节可以帮助 AI 生成更加精确和丰富的图像。

3. 风格指导：如果用户有特定的艺术风格或视觉效果偏好，可以在“咒语”中明确指出，如“赛博朋克风格”、“印象派色彩”等。

AI 绘画系统，如生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等，通过学习大量的图像和相关描述，逐渐学会如何将文本描述转化为视觉内容。这个过程需要大量的数据和复杂的算法来实现，但随着技术的进步，AI 绘画系统在理解和执行“咒语”方面变得越来越高效和精确。

5、AI 绘画里面的“Lora”是指什么？

答：在 AI 绘画领域中，“Lora”是一种用于微调大型 Stable Diffusion 模型的技术。Lora 模型是一种体积较小的模型，它允许用户在已选择的大型模型基础上添加一个甚至多个 Lora 模型，以实现对生成内容的特化和细节调整。Lora 模型可以针对特定的画风或人物特征进行训练，以便在生成图像时保留或增强这些特定的风格或特征。

Lora 模型的工作原理是对大型模型的交叉注意力层（cross-attention layers）进行较小的更改，而不是对整个模型进行微调。这种方法的优势在于，它能够在消耗更少内存的情况下加速大型模型的训练过程，同时允许快速微调扩散模型以适应不同的概念或风格。

Lora 模型的应用非常广泛，可以用于质量改进、风格/美学调整、特定人物或物品的生成等。用户可以通过添加 Lora 模型来增强大型模型的特定方面，例如，通过添加风格 Lora 来稳定一个特定的画风，或者通过添加人物 Lora 来让生成的人物尽可能保留给定人物的特征。

使用 Lora 模型时，用户需要注意触发词的使用，因为某些 Lora 模型在训练时加入了特定的触发词，这些触发词相当于模型的名称，用于激活相应的 Lora 效果。此外，Lora 模型的权重设置也非常重要，权重越高，Lora 模型对生成结果的影响越大，但过高的权重可能会影响图像质量。

总的来说，Lora 技术为 AI 绘画提供了一种灵活且高效的工具，使得用户能够更加精细地控制图像生成的结果，满足个性化的创作需求。

6、什么是 DALL-E？

答：DALL-E 是一个由 OpenAI 开发的人工智能模型，它能够根据文本描述生成相应的图像。这个模型的名称来源于画家萨尔瓦多·达利和电影《壁·E》（WALL·E），象征着它在视觉艺术创作方面的创新能力。DALL-E 通过学习大量的图像和文本对，理解语言和视觉内容之间的关联，并能够创造出新颖的视觉作品。

DALL-E 的工作原理受到人类大脑的启发，它试图模仿人类艺术家在创作过程中的创造性思维。模型通过文本编码器和图像解码器的连接，将文本输入转换为图像输出。它能够根据输入的文本描述，生成高质量和多样化的图像，这些图像可以是现实风格的，也可以是幻想风格的，显示出极高的创造性和多样性。

DALL-E 的应用非常广泛，它可以用于加速设计过程，生成概念艺术和设计元素，提高营销和品牌材料的吸引力，以及创造教育视觉辅助工具等。此外，DALL-E 也被用于个性化的图标生成、定制纹身设计、制作 Minecraft 皮肤等创意活动。

尽管 DALL-E 在生成图像方面表现出色，但它也面临一些挑战，例如在生成无缝纹理、字体设计以及真实感网站设计方面仍有待提高。此外，DALL-E 的使用也引发了一些伦理问题，包括深度伪造、偏见以及对创意工作职位的影响等。

DALL-E 的最新版本 DALL-E 2 和 DALL-E 3 在图像质量和生成能力上都有显著提升，支持更高清晰度的图像生成，并引入了新的功能，如提示重写、标准与高清质量选项以及新的图像尺寸和风格。这些进步使得 DALL-E 成为了当前文本到图像生成领域的最先进技术之一。

7、AI 绘画里面的 Seed 是指什么？

答：在 AI 绘画中，”Seed”（种子值）是指用于生成特定图像的一组随机数或随机状态。这个概念通常与基于随机性的图像生成算法相关，特别是在使用生成对抗网络（GAN）或其他类似的随机生成模型时。Seed 值的作用是为 AI 绘画算法提供一个可重复的起点，从而在多次生成过程中保持一定的一致性或重现性。

当你使用 AI 绘画工具生成一张图像时，算法会根据输入的描述词（prompt）和 Seed 值来创建图像。如果你对生成的结果感到满意，并希望再次生成具有相似特征的图像，你可以记录下这个 Seed 值，并在下次生成时使用相同的 Seed 值。这样，即使输入的描述词略有不同，生成的图像也会保持一定的相似性，因为它们都源自相同的初始状态或“种子”。

例如，在 Midjourney AI 绘画系统中，每张生成的 AI 绘图都会被赋予一个独一无二的 Seed 值。这个 Seed 值可以被用来生成具有类似图像特征的图片，是一种人为干预减少 AI 每次绘图发散性、让生成的图片更加统一的技巧。通过使用 Seed 值，艺术家和用户可以在一定程度上控制和重现特定的视觉风格或图像特征，从而在创作过程中获得更多的创造性和控制力。

8、AI 绘画的主要参数有哪些？

答：AI 绘画的主要参数众多，这些参数可以调整和控制绘画的过程和结果。以下是一些关键的 AI 绘画参数：

风格参数：这些参数用于设定绘画作品的风格，如油画风格、水彩风格、动漫风格等。通过调整这些参数，AI 绘画系统能够模拟出不同的绘画风格，满足多样的创作需求。其中，某些参数，如–niji，专门针对动漫和二次元风格。

色彩参数：用于调整绘画作品的色调、饱和度和明暗度。这些参数能够改变绘画作品的色彩效果，使其更加生动或柔和。

线条参数：控制绘画的线条粗细、曲直程度等。这些参数影响绘画作品的线条美感和形状，增强作品的表现力。

宽高比参数（–ar 或–aspect）：指图片的长宽比，默认比例是 1:1。但根据创作需求，可以选择不同的比例，如 5:4（多用于传统打印）、3:2（多用于照片打印）、16:9（高清电视和视频的标准宽高比）等。

版本参数（–v）：用于指定使用的模型版本。

质量参数（–q 或–quality）：主要影响图片的细节。数值越大，画面的细节就越多。

随机变化参数（–c 或–chaos）：控制模型的随机性。数值越高，越有可能产生意想不到的结果；数值越低，一致性会更高。

除了上述参数，还有其他一些参数如风格化参数（–s 或–stylize）等，可以根据创作需求进行调整。这些参数的设置通常需要一定的专业知识和经验，以便得到理想的绘画效果。同时，提示词的书写也是影响 AI 绘画结果的重要因素，需要抓住核心描述，避免过于复杂或简单。

9、AI 绘画出现了还需不需要学美术基础？

答：需要。学美术基础的意义是提高视觉想象力，以提升画面整体掌控，最终对标的是设计能力及构图能力，并不只是单纯学画技。所以只要你还需要手动调整画面，那美术基础就是核心竞争力之一。

10、AI 绘画只有专业的人才能学习吗？

答：AI 绘画并不是只有专业人士才能学习的领域。随着技术的发展，AI 绘画工具变得越来越易于使用，即使是没有专业背景的人也可以通过这些工具来创作艺术作品。

1. 用户友好的界面：许多 AI 绘画工具和应用程序都设计有直观的用户界面，使得非专业人士也能轻松上手。这些工具通常提供预设的模板和指导步骤，帮助用户理解如何使用 AI 进行创作。

2. 无需编程知识：早期的 AI 系统可能需要一定的编程知识才能操作，但现代的 AI 绘画工具往往不需要用户具备编程技能。用户可以通过简单的拖放操作、选择预设的参数或者使用自然语言指令来指导 AI 进行创作。

3. 教育资源的普及：随着 AI 绘画的流行，越来越多的在线教程、课程和社区开始提供相关的学习资源。这些资源使得初学者能够快速学习 AI 绘画的基础知识和技巧。

4. 探索和实验的空间：AI 绘画的一个重要特点是它允许用户进行大量的尝试和实验。即使没有专业知识，用户也可以通过不断尝试来发现新的创作方法和风格。

5. 艺术表达的多样性：AI 绘画的门槛降低，使得更多的人可以参与到艺术创作中来。这不仅促进了艺术表达形式的多样性，也为 AI 绘画领域带来了新鲜的视角和创意。

总之，AI 绘画的可访问性和易用性使得它不再是专业人士的专属领域。任何对艺术和创作感兴趣的人都可以利用 AI 工具来表达自己的创意和情感，享受创作的乐趣。

六、硬件相关问题

1、什么是 GPU？

答：GPU（图形处理单元）是一种专门设计用来处理图形和图像处理任务的电子计算设备。它最初被设计用于加速图形渲染，提供更流畅的视频游戏体验和更快的图形编辑处理速度。然而，随着时间的发展，GPU 的功能已经超越了图形渲染，成为高性能计算的重要组成部分。

GPU 的关键特点包括：

1. 并行处理能力：GPU 拥有成百上千个处理核心，能够同时处理大量数据，这使得它非常适合执行并行计算任务。

2. 高吞吐量：GPU 的设计使其能够快速处理图形和视频数据，提供高吞吐量的数据传输和处理能力。

3. 专用硬件：GPU 包含专用的硬件电路，用于执行图形和图像相关的操作，如矩阵乘法、几何变换和颜色渲染等。

4. 通用计算：除了图形处理，现代 GPU（称为 GPGPU，通用图形处理单元）还可以执行非图形任务，如科学模拟、数据分析和机器学习等。

5. 能效比：GPU 在执行特定类型的计算任务时，通常能提供比传统 CPU 更高的性能和能效比。

在人工智能和深度学习领域，GPU 被广泛用于加速神经网络的训练和推理过程。由于深度学习算法涉及大量的矩阵运算和并行处理，GPU 的并行计算能力使其成为执行这些任务的理想选择。因此，GPU 在推动 AI 技术发展和应用中发挥了关键作用。

2、什么是TPU？

答：TPU（Tensor Processing Unit）是由谷歌（Google）专门为机器学习和人工智能应用设计的一种专用集成电路（ASIC）。TPU 旨在加速深度学习模型的训练和推理过程，提供高性能和高能效的计算能力。

TPU 的主要特点包括：

1. 专为 AI 优化：TPU 针对深度学习中的张量运算进行了优化，这些运算是神经网络中常见的基本操作。

2. 高性能：TPU 能够提供比传统 CPU 和 GPU 更高的性能，特别是在执行并行计算任务时。

3. 高能效：TPU 在执行深度学习任务时，相比其他类型的处理器，能够以更低的能耗提供更高的计算效率。

4. 可扩展性：TPU 可以集成到谷歌的云计算平台中，使得用户能够根据需要扩展计算资源。

5.软件兼容性：谷歌提供了 TensorFlow 等深度学习框架的 TPU 版本，使得开发者可以轻松地将 TPU 集成到他们的 AI 应用中。

TPU 的引入显著提高了深度学习模型的训练和推理速度，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。谷歌通过其云平台提供 TPU 资源，使得研究人员和开发者能够更容易地访问和利用这种高性能计算资源，从而推动了 AI 技术的发展和创新。

3、什么是 FPGA？

答：FPGA，全称为现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array），是一种可以通过用户在现场进行配置的集成电路。FPGA 由一系列可编程逻辑组件组成，这些组件可以通过编程实现复杂的组合逻辑功能。

FPGA 的核心优势在于其灵活性和可重配置性。与专用集成电路（ASIC）相比，FPGA 不需要在制造过程中固定其硬件功能，而是可以在购买后根据需要进行编程和重新编程。这使得 FPGA 成为在快速发展的技术领域中进行原型设计、测试和部署的理想选择。

FPGA 广泛应用于通信、军事和航空、工业控制、汽车电子、图像和视频处理、医疗设备等领域。由于其强大的并行处理能力，FPGA 在处理大量数据和执行复杂算法方面表现出色。

FPGA 的编程通常使用硬件描述语言（HDL），如 VHDL 或 Verilog。通过这些语言，设计者可以描述数字电路的行为或结构，然后使用 FPGA 制造商提供的工具将这些描述转换成可以在 FPGA 硬件上执行的配置数据。

总的来说，FPGA 是一种功能强大、应用广泛的电子组件，它为电子系统设计提供了高度的灵活性和快速的迭代能力。

4、什么是 ASIC？

答：ASIC，全称为应用特定集成电路（Application-Specific Integrated Circuit），是一种针对特定应用或任务而设计的集成电路。与 FPGA 不同，ASIC 是不可编程的，它们在制造过程中就已经确定了硬件功能和逻辑结构，因此无法像 FPGA 那样进行后期的重新配置或编程。

ASIC 的主要优势在于性能和效率。由于 ASIC 是为特定任务量身定制的，它们通常能够提供更高的运行速度和更低的功耗，相比于通用的处理器或者可编程的 FPGA。此外，ASIC 在执行特定任务时，往往能够实现更高的集成度和更小的物理尺寸。

ASIC 的开发过程通常包括需求分析、逻辑设计、电路设计、模拟和验证等步骤。一旦设计完成并通过验证，ASIC 就会进入制造阶段，这一过程涉及到硅片的制备、光刻、蚀刻、离子注入等多个复杂的工艺步骤。

ASIC 广泛应用于各种领域，包括但不限于消费电子、通信设备、计算机网络、汽车电子、医疗设备等。由于其高性能和高效率的特点，ASIC 特别适合于大规模生产和成本敏感的应用场景。

然而，ASIC 的开发成本相对较高，设计周期也较长，这使得它们更适合于长期、稳定的应用需求。对于那些需要快速迭代或者市场变化较快的产品，FPGA 可能会是更加灵活和经济的选择。

综上所述，ASIC 是为特定应用需求量身定制的高性能集成电路，它们在性能、效率和尺寸方面具有明显优势，但开发成本和周期较长，适合于大规模生产和长期稳定的应用场景。

5、国内有哪些比较大的人工智能芯片公司？

答：国内在人工智能芯片领域有一些知名的大型企业，它们在技术创新、市场影响力以及行业地位方面都有显著的表现。以下是一些较为知名的国内人工智能芯片公司：

1. 海思半导体：华为的子公司，拥有成熟的芯片设计技术，产品覆盖从低端到高端的多个市场层次，其中麒麟系列人工智能芯片在市场上拥有较大的份额。

2.联发科：台湾的半导体公司，在移动通信和家庭娱乐市场占有重要地位，推出了多款 AI 芯片产品，如天玑系列 SoC。

3. 寒武纪：专注于人工智能核心处理器芯片的研发，提供云端、边缘端和终端的智能芯片产品与解决方案，其产品已广泛应用于互联网、云计算、智能驾驶等多个领域。

4. 地平线机器人：专注于边缘 AI 芯片的研发和设计，其征程系列芯片在智能驾驶领域有显著的应用。

5. 中星微电子：致力于人工智能机器视觉芯片的研发，推出了“星光摩尔一号”等产品。

6. 平头哥：阿里巴巴集团旗下公司，专注于 AI 芯片的研发，已推出 AI 推理芯片“含光 800”等产品。

7. 四维图新：提供车规级高性能智能座舱芯片 AC8015 等产品，服务于汽车智能化领域。

8.昆仑芯：百度的子公司，专注于 AI 芯片的研发，推出了昆仑芯片，服务于云计算和大数据处理等领域。

9. 北京君正：提供多核异构跨界处理器—X2000 等产品，服务于物联网和智能设备市场。

10. 芯原股份：提供 Vivante®神经网络处理器 IP 等产品，服务于 AI 芯片设计领域。

这些公司在人工智能芯片的研发、设计和制造方面都有深入的布局和显著的成就，它们的产品和技术在推动国内人工智能芯片行业的发展中起到了关键作用。随着技术的不断进步和市场需求的增长，这些企业有望在未来继续扩大其影响力，为人工智能领域提供更加强大和高效的计算支持。

6、国外有哪些比较大的人工智能芯片公司？

答：国外在人工智能芯片领域有许多知名的大型企业和初创公司，它们在技术创新、市场影响力以及行业地位方面都有显著的表现。以下是一些较为知名的国外人工智能芯片公司：

1. NVIDIA：作为全球最大的 AI 芯片供应商，NVIDIA 以其 GPU 产品在 AI 计算领域占据领导地位。NVIDIA 的 GPU 广泛应用于深度学习和其他 AI 应用，提供高性能的并行计算能力。

2. Intel：英特尔是全球知名的半导体公司，推出了多款 AI 相关的产品，包括 Intel Nervana 神经网络处理器和 Movidius 视觉处理单元等，致力于推动 AI 技术的发展。

3. Qualcomm：高通公司是全球领先的无线通信技术供应商，也在 AI 芯片领域有所布局。其 Snapdragon 系列移动处理器集成了 AI 引擎，用于提升智能手机等设备的 AI 处理能力。

4. Google：谷歌公司开发了 TPU（Tensor Processing Unit），这是一种专为机器学习应用设计的专用集成电路，用于加速 Google 的大型数据中心的 AI 工作负载。

5. IBM：IBM 推出了 PowerAI，这是一种集成了 IBM Watson 功能的 AI 解决方案，旨在为企业提供高性能的 AI 计算能力。

6. AMD: Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）是一家专注于图形处理器和中央处理器的公司，其产品也被广泛应用于 AI 领域。

7. Xilinx：赛灵思公司是 FPGA（现场可编程门阵列）的领先供应商，其 FPGA 产品在 AI 领域有着广泛的应用，特别是在需要灵活性和可编程性的场合。

8. Altera：阿尔特拉公司（现为 Intel 的一部分）也是 FPGA 领域的重要玩家，提供多种适用于 AI 应用的 FPGA 产品。

9. Graphcore：英国的 Graphcore 公司专注于开发 IPU（Intelligence Processing Unit），这是一种专为 AI 设计的处理器，旨在提供高性能的 AI 计算能力。

10. Cerebras Systems：Cerebras Systems 是一家 AI 芯片初创公司，以其推出的 Wafer Scale Engine（WSE）而闻名，这是一种非常大的 AI 芯片，拥有 1.2 万亿晶体管和 40 万核心。

这些公司在人工智能芯片的研发、设计和制造方面都有深入的布局和显著的成就，它们的产品和技术在推动全球人工智能芯片行业的发展中起到了关键作用。随着技术的不断进步和市场需求的增长，这些企业有望在未来继续扩大其影响力，为人工智能领域提供更加强大和高效的计算支持。

一、通识相关问题​

1、什么是人工智能？​

2、什么是 AIGC？​

3、大学人工智能专业学啥？​

4、AI 会不会取代人类的工作？​

5、什么是 AGI？​

6、什么是人工智能算法？​

7、什么是提示词？​

8、什么是图灵测试？​

9、什么是 Agent？​

10、什么是 AIoT？​

11、什么是 GPT？​

12、人工智能有哪些常用的开发语言？​

13、如何判断机器是否是人工智能？​

14、哪些行业正在使用 AI？​

15、普通人如何让 AI 融入到学习当中？​

16、普通人如何让 AI 融入到工作当中？​

17、普通人如何跟上 AI 的发展步伐？​

18、什么是 AI 套壳网站？​

19、学习了 AI 应该怎么赚钱？​

20、学习 AI 可以从事哪些工作？​

21、什么是 AI 数字人？​

22、AI 入门学习有没有什么书单推荐？​

23、当前阶段 AI 发展到什么阶段了？​

24、未来 AI 发展趋势是什么？​

25、为什么国外的很多 AI 工具需要特殊上网？​

二、模型相关问题​

1、什么是大语言模型？​

2、什么是模型微调？​

3、什么是模型参数？​

4、什么是多模态模型？​

5、什么是扩散模型？​

6、什么是语言模型里的 token？​

7、什么是开源大模型？​

8、什么是提示工程？​

9、什么是 BERT？​

10、什么是 Checkpoint？​

11、什么是语料库？​

12、什么是大模型的训练？​

13、什么是大模型的推理？​

14、为什么 AI 训练需要数据标注？​

15、为什么 AI 训练需要耗费大量电力？​

三、机器学习问题​

1、什么是机器学习？​

2、什么是深度学习？​

3、什么是 Transformer？​

3、什么是 NLP？​

4、什么是预训练？​

5、什么是 GAN？​

6、什么是卷神经网络？​

7、什么是人工智能里的无监督学习？​

8、什么是 AML？​

9、什么是 AutoML？​

10、人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？​

11、什么是监督学习？​

12、什么是神经网络？​

四、技术相关名词​

1、什么是 ASR？​

2、什么是 TTS？​

3、什么是 CV？​

4、什么是 Chatbot？​

5、什么是 Encoder？​

6、什么是 Decoder？​

五、AI 绘画问题​

1、什么是 AI 绘画里面的“抽卡”？​

2、什么是 AI 绘画里面的 ControlNet ？​

3、什么是 AI 绘画里面的“炼丹”？​

4、什么是 AI 绘画里面的“咒语”或者“关键词”？​

5、AI 绘画里面的“Lora”是指什么？​

6、什么是 DALL-E？​

7、AI 绘画里面的 Seed 是指什么？​

8、AI 绘画的主要参数有哪些？​

9、AI 绘画出现了还需不需要学美术基础？​

10、AI 绘画只有专业的人才能学习吗？​

六、硬件相关问题​

1、什么是 GPU？​

2、什么是TPU？​

3、什么是 FPGA？​

4、什么是 ASIC？​

5、国内有哪些比较大的人工智能芯片公司？​