“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”。