本文目录一览：
- 1、科普|人工智能、机器学习、深度学习的区别,终于说清楚了~
- 2、人工智能在人际关系和社交网络中的应用和技术
- 3、大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
- 4、终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和AI讲明白了
科普|人工智能、机器学习、深度学习的区别,终于说清楚了~
1、机器学习（ML）：机器学习是实现人工智能的主要途径之一。它通过让计算机从大量数据中积累经验，逐渐形成自己的认知，从而解决一些复杂的问题。机器学习需要搭建模型，并通过不断调整模型的参数来使其接近或完全符合正确的结果。机器学习模型有很多种，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM等。
2、机器学习是实现人工智能的主要途径和核心，它有很多模型（算法）可以选择。深度学习是机器学习的一个重要分支，它使用了一些更加通用和智能的模型，是比较前沿的学术课题。深度学习需要更多的数据和算力作为支撑，否则难以发挥其优势。
3、层级关系：人工智能是一个广阔的领域，机器学习是其中的一个重要子集，而深度学习则是机器学习的一个特殊且重要的分支。可以说，深度学习是机器学习的一个进阶版本，它使用了更复杂的模型和方法来处理数据。技术融合：在实际应用中，人工智能、机器学习和深度学习往往是相互融合、相互支持的。
4、机器学习（ML）：机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是传统的计算机程序。机器学习算法能够分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出预测，而无需人为编写特定的指令。机器学习使机器能够从数据中自动提取特征，并不断优化其性能。
5、人工智能（AI）、机器学习和深度学习（DL）是技术领域中常被提及且相互关联的概念，但它们各自具有不同的含义和侧重点。人工智能（AI）人工智能是一个广泛的概念，旨在创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器或系统。这些任务包括但不限于视觉识别、语音识别、自然语言处理、决策制定等。
人工智能在人际关系和社交网络中的应用和技术
1、人工智能在人际关系和社交网络中的应用已渗透至多个环节，其核心技术通过数据分析和算法优化，显著改变了用户的社交体验。
2、社交网络：AI成为社交媒体核心，深度学习技术支撑着用户看到的帖子、广告以及照片中自动为朋友添加标签等功能。例如，Facebook公司产品的核心就是AI，其人工智能科学家Yann LeCun曾表示，如果没有深度学习，Facebook将微不足道。
3、近两年，AI技术在社交领域的应用日益广泛，为社交体验带来了革命性的变化。Soul作为新型社交平台，自成立之初便致力于探索AI技术的应用落地，其创始人张璐更是明确提出，要围绕用户的实际社交需求和具体社交场景，持续加大对AI技术的投入，以给用户带来长期的可持续的价值。
4、应用场景：如Siri和Alexa，在商业运营和日常生活中扮演着重要角色。核心功能：通过机器学习技术，更好地理解人类语言和需求，提供网络搜索、购物帮助、导航等服务。图片展示：在线商务推荐系统 应用场景：如亚马逊的推荐系统，是交易性人工智能平台的强大引擎。
5、例如，人脸识别技术可以帮助我们在社交网络中识别朋友，车牌识别技术则有助于交通管理中的车辆识别。此外，人工智能在医疗健康领域也发挥着重要作用。通过智能诊断系统，医生可以更准确地判断病情，提高诊断效率。智能医疗机器人能够协助医生进行手术，减少人为操作失误。
大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
1、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
2、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。
3、学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。
4、大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。
终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和AI讲明白了
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解和处理人类语言。为了全面理解这一领域，我们需要将其与机器学习（ML）和深度学习（DL）的关系也阐述清楚。自然语言处理的基础知识 自然语言处理，顾名思义，涉及对自然语言（如英语、中文等）的计算机处理。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，是人工智能和语言学领域的一种技术，旨在让计算机理解并处理人类语言。业内人将AI的发展进程分为三个阶段，分别是：弱人工智能：只会计算、推断，解决具体问题。当前广泛应用的弱人工智能如智能推荐购物、战胜柯洁的AlphaGo、机器人客服等。
Embedding技术是LLM的核心技术构成之一，它通过将高维稀疏数据压缩为低维稠密向量，减少了计算复杂度，同时保留了数据的语义信息和内在关系，便于机器学习模型进行处理和分析。综上所述，LLM、MCP、EMB是AI领域中的三个重要概念和技术。
AI为什么可以写小说？AI之所以能够写小说，主要得益于其深度学习能力和自然语言处理技术。这些技术使得AI能够理解和生成人类语言，从而创造出具有一定逻辑性和连贯性的文本内容。深度学习：通过大量数据训练，AI能够学习到不同文体、风格和情节结构的特点，这是其能够创作小说的基础。
可以用AI进行创作，比如写小说 在文学创作领域，AI已经展现出了其强大的潜力，尤其是写小说这一创作形式。通过深度学习和自然语言处理技术，AI能够模拟人类的创作思维，生成具有逻辑性和连贯性的故事情节。虽然AI的创作能力还在不断发展中，但已经有人通过AI写小说实现了月入过万的收益。
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