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AIGC發(fā)展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界

來(lái)源:北京大學(xué)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/3/5      主題:其他   [加盟]

在人工智能語(yǔ)境下, “問(wèn)行合一”是指一種G效的人機(jī)交互理念,它融合了深度查詢(xún)與準(zhǔn)確執(zhí)行。其中, “問(wèn)”代表對(duì)未知或復(fù)雜問(wèn)題的深度挖掘與探索,體現(xiàn)了人類(lèi)對(duì)知識(shí)與智慧的追求; “行”則代表基于AI分析結(jié)

果的迅速且準(zhǔn)確的行動(dòng)實(shí)施,彰顯了人類(lèi)對(duì)于機(jī)器智能輸出的G效利用與轉(zhuǎn)化。

此理念倡導(dǎo)在AI技術(shù)的輔助下,人類(lèi)應(yīng)持續(xù)深化提問(wèn)的質(zhì)量與深度,充分利用AI的數(shù)據(jù)挖掘與模式識(shí)別能力, 探尋數(shù)據(jù)與知識(shí)背后的深層邏輯與規(guī)律。同時(shí),人類(lèi)需對(duì)AI的輸出進(jìn)行準(zhǔn)確解讀,并迅速轉(zhuǎn)化為具有實(shí)際操作性 的策略與行動(dòng),以實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的大化效益。

生成邊界指AI模型在理解、創(chuàng)造與創(chuàng)新方面的能力J限,體現(xiàn)了其認(rèn)知能力的實(shí)際限制。當(dāng)用戶(hù)的交 互觸及或超越這一邊界時(shí),AI無(wú)法突破自身局限,進(jìn)而引發(fā)思維滯環(huán)現(xiàn)象。該現(xiàn)象表現(xiàn)為AI在多輪對(duì)話(huà)中 重復(fù)內(nèi)容、缺乏新意或無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)的新增需求。這一現(xiàn)象反映了AI模型在復(fù)雜互動(dòng)中的認(rèn)知限制,影響 了其響應(yīng)的多樣性和實(shí)用性。

思維滯環(huán)可能出現(xiàn)原因:

1. 重復(fù)內(nèi)容:AI生成的回答重復(fù)相似,缺乏新意

2. 推理不變:即使改變提問(wèn),AI 的邏輯仍然不變,無(wú)法提供不同的結(jié)論

3. 回答表面化:AI只給出淺顯的 回答,無(wú)法深入分析

4. 語(yǔ)言模式相同:輸出的句式和 結(jié)構(gòu)沒(méi)有變化,顯得單調(diào)

5. 忽略反饋:AI無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的 反饋調(diào)整回答

如何判定觸及生成邊界:

1. 指令執(zhí)行分析:檢查AI是否按 要求添加或修改內(nèi)容

2. 回答多樣性測(cè)量:評(píng)估AI回答的新信息量和多樣性

3. 上下文適應(yīng)測(cè)試:觀察AI能否根據(jù)新上下文調(diào)整回答

4. 情感語(yǔ)氣變化檢測(cè):檢測(cè)AI回答的情感和語(yǔ)氣是否變化

5. 邏輯推理驗(yàn)證:觀察AI在條件 變化時(shí)是否調(diào)整推理

思維滯環(huán)現(xiàn)象解決思路:

1. 調(diào)整提問(wèn):改變問(wèn)題方式,引 導(dǎo)AI生成不同的回答

2. 優(yōu)化訓(xùn)練:使用更多樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法,提GAI的多樣性

3. 提供外部信息:引入新的知識(shí) 庫(kù),幫助AI生成新內(nèi)容

4. 調(diào)整模型參數(shù):優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù), 避免模型陷入局部?jī)?yōu)

5. 增加反饋回路:通過(guò)即時(shí)反饋 修正AI的推理過(guò)程


附件:AIGC發(fā)展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界






DeepSeek與AI幻覺(jué),普通用戶(hù)難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可靠性產(chǎn)生懷疑

模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場(chǎng)景,模型過(guò)度依賴(lài)參數(shù)化記憶,普通用戶(hù)難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,可能對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可 靠性產(chǎn)生長(zhǎng)期懷疑

DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡(jiǎn)單,垂直領(lǐng)域深耕,流程自動(dòng)化與認(rèn)知協(xié)作

DeepSeek技術(shù)突破與應(yīng)用場(chǎng)景,冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)與多階段優(yōu)化,本地部署與端云協(xié)同,垂直領(lǐng)域深耕(醫(yī)療、金融、教育);智能協(xié)作與自動(dòng)化轉(zhuǎn)型,消費(fèi)決策與商業(yè)研究賦能

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DeepSeek從入門(mén)到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進(jìn)行任務(wù)分解

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DeepSeek與AIGC應(yīng)用,探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,突破工具應(yīng)用的局限

進(jìn)一步探討大模型和AIGC的底層工作機(jī)制,旨在幫助讀者突破工具應(yīng)用的局限,理解DeepSeek和AIGC的深層次價(jià)值。最后,介紹如何科學(xué)選擇與高效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實(shí)用性的應(yīng)用場(chǎng)景的指導(dǎo),給聽(tīng)眾帶來(lái)更落地的AI應(yīng)用價(jià)值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類(lèi)強(qiáng)推理模型開(kāi)發(fā)解讀,長(zhǎng)思維鏈的推理提高模型的可解釋性

基于長(zhǎng)思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑,讓人類(lèi)可以追蹤模型如何從輸入推導(dǎo)出輸出,從而追蹤模型的決策過(guò)程,減少黑箱推理

DeepSeek 策略三問(wèn)-AI封鎖,有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭,對(duì)算力的需求

一是 DeepSeek 或宣告此前的美國(guó)對(duì)華芯片限制可能適得其反;二是 A 股 AI 能否出現(xiàn)有壁壘的應(yīng)用和消費(fèi)端龍頭;三是算力需求會(huì)增加還是減少

DeepSeek-R1技術(shù)報(bào)告-冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,大型基礎(chǔ)模型的推理模式對(duì)提升推理能力至關(guān)重要

DeepSeek-R1入冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)和多階段訓(xùn)練流程,開(kāi)源的蒸餾模型在推理基準(zhǔn)測(cè)試中創(chuàng)下新紀(jì)錄,驗(yàn)證了純強(qiáng)化學(xué)習(xí)在 LLM 中顯著增強(qiáng)推理能力的可行性

DeepSeek最受益方向是云產(chǎn)業(yè)鏈,部署成本從高端GPU擴(kuò)展至消費(fèi)級(jí)GPU

輕量化架構(gòu)配合量化剪枝技術(shù),使Al推理首次真正突破硬件限制, 部署成本從高端GPU擴(kuò)展至消費(fèi)級(jí)GPU;云廠(chǎng)商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“彈藥”與用戶(hù)覆蓋能力

DeepSeek從入門(mén)到精通-提出了AI使用層次與突破路徑,快思慢想的概念,提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議

清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)介紹了DeepSeek的功能、應(yīng)用場(chǎng)景和使用方法,并提供了關(guān)于如何高效利用AI模型的深入指導(dǎo);提出了多種提示語(yǔ)策略,提供了具體的提示語(yǔ)設(shè)計(jì)建議

AI陪伴互動(dòng)軟件硬件全景解析-可交互內(nèi)容市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億,AI伴侶百億級(jí)別的市場(chǎng)

可交互內(nèi)容平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到500億元人民幣;AI伴侶有望打開(kāi)百億級(jí)別的市場(chǎng)空間;全球互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1.5萬(wàn)億美元;機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2000億美元
 
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