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“計算機視覺應(yīng)用的還挺早的,比如打工人的噩夢人臉識別,靠機器識別人臉,判斷員工有沒有來上班”

“因為應(yīng)用的太廣泛太成熟了,很多人都不不認為這是AI了,有些熟視無睹的感覺,現(xiàn)在又因為智能車駕重新走進大眾的目光”。

“智能車駕通過深度學(xué)習(xí)算法能夠識別圖像,如交通標志、信號燈、行人、車輛等,然后車輛能夠?qū)崟r分析路況,并規(guī)劃出最優(yōu)行駛路線,做出駕駛決策,能實現(xiàn)無人駕駛,而且有一定自主學(xué)習(xí)的能力了”。

當然,雖然現(xiàn)在的智能車駕具備一定的自主學(xué)習(xí)能力,但目前智能駕駛模型的訓(xùn)練和優(yōu)化依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),個人數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致模型的學(xué)習(xí)效果不佳,所以學(xué)習(xí)能力有限,還是主要依賴公司采集的數(shù)據(jù)”。

小主,

說到這,陳勇想起之前看到的一個視頻,現(xiàn)在搜索一下播放記錄,再讓眾人看一遍,那是一個智能車駕強行擠入另一條車道的視頻,評論區(qū)全在說這AI到底喂了什么駕駛資料,開的和真人一樣,學(xué)著精髓了,糟粕那是全會了。

還有就是,很多人錯誤的把大語言模型等同于AI,其實是錯的,那只是AI的一種,在智能水平方面,大語言模型被視為弱人工智能的一種。盡管它們能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù),但它們的智能水平仍然有限,無法像人類一樣進行真正的推理、學(xué)習(xí)和創(chuàng)造。大語言模型的能力主要集中在處理和理解人類語言上,而不是自主學(xué)習(xí)。大語言模型主要應(yīng)用的領(lǐng)域是理解人類的白話,并完成各種自然語言處理任務(wù),最多人用的就是機器翻譯、寫作輔助、問答系統(tǒng)、語音識別與語音合成、還有畫圖、合成視頻。

.陳勇展示了一下畫圖功能,但很快就有人發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵了。

這時有些人悄咪咪的想著:“能不能畫那些圖?”

結(jié)果這就上去了,應(yīng)該是系統(tǒng)故意把他掛上去丟臉的,當然陳勇肯定沒去做,畢竟是全年齡段直播,在其他人聽到陳勇復(fù)述彈幕內(nèi)容并且起哄后,就畫了幾個中規(guī)中矩的帥哥美女圖,不過很快大家也就不感興趣了,并且發(fā)現(xiàn)AI作圖的問題。

“咦,這AI畫的圖,風(fēng)格太鮮明了”。

“好像是怎么回事,主播怎么換關(guān)鍵詞,甚至要求畫什么風(fēng)格,結(jié)果都一樣”。

“這就是主播說的不能自主學(xué)習(xí)嗎,人即使不擅長某些畫,但至少能聽得懂,這AI就完全不懂,依舊按自己的來”。

“會不會是主播用的AI不行,導(dǎo)致這樣的”。