計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)智能決策9.1機(jī)器博弈9.2計(jì)算智能進(jìn)化計(jì)算

9.39.4群體智能目錄contents9.5專家系統(tǒng)01機(jī)器博弈什么是機(jī)器博弈機(jī)器博弈或計(jì)算機(jī)博弈ComputerGames（CG），就是讓計(jì)算機(jī)像人一樣的思考，從事帶有博弈性質(zhì)的活動(dòng)。研究精髓：探索如何提高計(jì)算機(jī)的智能。機(jī)器博弈分類根據(jù)不同的基準(zhǔn)，機(jī)器博弈大致有如下幾種分類：從參與者對(duì)局面信息擁有程度看，分為完備（或完全）信息和不完備（或不完全）信息博弈。通常，棋類比賽屬于完備信息博弈，牌類比賽屬于非完全信息博弈從行為的時(shí)序性看，分為靜態(tài)博弈（猜拳）、動(dòng)態(tài)博弈（下棋）。根據(jù)參與者能否形成具有約束力的協(xié)議，博弈可分為合作性博弈(橋牌)和非合作性博弈。以博弈進(jìn)行次數(shù)或持續(xù)長短可分為有限博弈和無限博弈。從確定性看分為非偶然與偶然（隨機(jī)）博弈（愛恩斯坦棋）。機(jī)器博弈分類按參與人數(shù)分類單人：華容道雙人：象棋，圍棋，五子棋……多人：跳棋一般說來，參與人數(shù)越多，對(duì)手就越多，情況就越發(fā)復(fù)雜。機(jī)器博弈分類按兵種多少分類（Pieces）單一兵種（Stone）：圍棋、五子棋、六子棋、多兵種（Chessman）：國際象棋、中國象棋機(jī)器博弈分類按著法分類（Move）走子類、吃子類、添子類、混合類。通常情況弈棋雙方輪流施著，各走（下）一步（Move），但有的棋類在一定條件下一方是可以連續(xù)走多步，可稱為輪（Turn），如跳棋、西洋跳棋、點(diǎn)格棋。機(jī)器博弈分類按勝負(fù)判決分類（Win-Lose-Draw）擒獲首領(lǐng)：象棋，國際象棋等擺成形狀：連珠類——井字棋，五子棋，六子棋等占領(lǐng)地域：圍棋，點(diǎn)格棋等剩余子粒：蘇拉卡爾塔等活動(dòng)余地：亞馬遜等到目標(biāo)地：跳棋，愛恩斯坦棋等機(jī)器博弈準(zhǔn)則-極小極大原理甲乙兩國交兵，乙國失敗，不得不賠給甲一件財(cái)寶，但要求：甲先選裝財(cái)寶的箱子，再由乙從箱子里選出財(cái)寶。甲應(yīng)該怎么選箱子？

1298765433213財(cái)寶箱子甲選擇乙選擇不能抱有任何幻想和僥幸心理?。?！機(jī)器博弈準(zhǔn)則對(duì)博弈各方來說都最合理、最優(yōu)的策略，通?？梢圆捎谩皹O大-極小”準(zhǔn)則，即博弈的每一方都假設(shè)對(duì)方所采用策略的根本目標(biāo)是使自己最大程度地失利，并據(jù)此最優(yōu)化自己的對(duì)策。極大-極小原理體現(xiàn)的基本思想是“抱最好的希望，做最壞的打算”。其意義在于，在該尋優(yōu)策略中，最優(yōu)解并不依賴于對(duì)手在博弈中的操作。機(jī)器博弈搜索算法計(jì)算機(jī)博弈系統(tǒng)中，典型的關(guān)鍵技術(shù)主要包括搜索、評(píng)估與優(yōu)化、學(xué)習(xí)與訓(xùn)練等技術(shù)，它們是決定博弈結(jié)果的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)二人零和完備信息博弈，其搜索理論已經(jīng)很成熟。典型的博弈搜索算法，從搜索方向考慮，可以分為深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索；從控制策略考慮，可以分為盲目搜索和啟發(fā)搜索；從搜索范圍考慮，可以分為窮盡搜索、裁剪搜索。機(jī)器博弈搜索算法窮盡搜索極大極小算法是最基本典型的窮盡搜索方法，它奠定了計(jì)算機(jī)博弈的理論基礎(chǔ)。通過極大極小算法可以找到對(duì)于博弈雙方都是最優(yōu)的博弈值，但該算法對(duì)博弈樹的搜索是一種變性搜索，算法實(shí)現(xiàn)相對(duì)麻煩。負(fù)極大值算法是在極大極小算法基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)算法，把極小節(jié)點(diǎn)值（返回給搜索引擎的局面估值）取絕對(duì)值，這樣每次遞歸都選取最大值。機(jī)器博弈搜索算法裁剪搜索裁剪算法也稱剪枝算法，是計(jì)算機(jī)博弈中最常用的主流算法，它包括深度優(yōu)先的Alpha-Beta剪枝搜索和以此為基礎(chǔ)改進(jìn)與增強(qiáng)的算法，如渴望窗口搜索（Aspirationsearch）、MTD(f)（Memory-enhancedTestDriverwithfandn）搜索等。

在具體應(yīng)用中，合理地交叉使用各種搜索方法，可以具有更高的效率。機(jī)器博弈搜索算法啟發(fā)式算法“啟發(fā)”（Heuristic）是指通過排序讓Alpha-Beta剪枝的搜索樹盡可能地接近最小樹，優(yōu)先搜索好的著法。

啟發(fā)通常有置換表啟發(fā)、歷史啟發(fā)和殺手啟發(fā)等常用的算法。機(jī)器博弈搜索算法隨機(jī)搜索算法隨機(jī)搜索有兩種算法：拉斯維加斯算法和蒙特卡羅算法。采樣越多，前者越有機(jī)會(huì)找到最優(yōu)解，后者則越接近最優(yōu)解。根據(jù)問題的約束條件來確定隨機(jī)算法，如果對(duì)采樣沒有限制，但必須給出最優(yōu)解，則采用拉斯維加斯算法。反之，如果要求在有限采樣內(nèi)求解，但不要求是最優(yōu)解，則采用蒙特卡羅算法。在計(jì)算機(jī)博弈中，每步著法的運(yùn)算時(shí)間、堆棧空間都是有限的，且僅要求局部優(yōu)解，適合采用蒙特卡羅算法。機(jī)器博弈競賽-ICGA國際博弈比賽沈航學(xué)生與臺(tái)灣交大吳毅成教授合影各國學(xué)者參加比賽沈航學(xué)生與荷蘭博弈愛好者合影各國學(xué)者進(jìn)行學(xué)術(shù)交流各國學(xué)者進(jìn)行學(xué)術(shù)交流北理、北科學(xué)生參加比賽機(jī)器博弈競賽-中國計(jì)算機(jī)博弈大賽以學(xué)生喜聞樂見的、高對(duì)抗性的棋牌項(xiàng)目為研究載體，包括：五子棋、六子棋、點(diǎn)格棋、蘇拉卡爾塔棋、亞馬遜棋、幻影圍棋、不圍棋、愛恩斯坦棋、軍棋、?？怂?、

國際跳棋、二打一撲克牌(斗地主)、橋牌、麻將等十幾項(xiàng)。機(jī)器博弈競賽-中國計(jì)算機(jī)博弈大賽機(jī)器博弈競賽-中國計(jì)算機(jī)博弈大賽機(jī)器博弈競賽-中國計(jì)算機(jī)博弈大賽02計(jì)算智能01計(jì)算智能概述計(jì)算智能分類02目錄CONTENTS計(jì)算智能概述01基于生物智能機(jī)制計(jì)算智能借鑒生物學(xué)和仿生學(xué)思想，模擬生物智能機(jī)制和自然規(guī)律，通過數(shù)值計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)智能。與人工智能區(qū)別計(jì)算智能依賴數(shù)值數(shù)據(jù)處理，人工智能處理符號(hào)化知識(shí)，計(jì)算智能是低層次認(rèn)知方式。計(jì)算智能定義應(yīng)用領(lǐng)域廣泛計(jì)算智能廣泛應(yīng)用于機(jī)器博弈、組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制、模式識(shí)別等領(lǐng)域。智能計(jì)算系統(tǒng)特點(diǎn)智能計(jì)算系統(tǒng)處理基礎(chǔ)數(shù)值數(shù)據(jù)，具備模式識(shí)別功能，計(jì)算適應(yīng)性強(qiáng)，容錯(cuò)性高，計(jì)算速度接近人類。計(jì)算智能應(yīng)用計(jì)算智能分類02遺傳算法受生物自然遺傳規(guī)律和進(jìn)化機(jī)制啟發(fā)，通過模擬生物進(jìn)化過程，解決復(fù)雜優(yōu)化問題。遺傳規(guī)劃是進(jìn)化計(jì)算的一種，通過遺傳操作生成最優(yōu)程序結(jié)構(gòu)，適用于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)。遺傳算法遺傳規(guī)劃進(jìn)化計(jì)算蟻群算法蟻群算法模擬螞蟻群體覓食行為，通過信息素傳遞和路徑選擇，解決路徑優(yōu)化問題。粒子群算法粒子群算法模擬鳥群捕食行為，粒子通過個(gè)體和群體經(jīng)驗(yàn)調(diào)整位置，尋找最優(yōu)解。0102群體智能STEP.01STEP.02人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量處理單元連接形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制，用于信息處理。網(wǎng)絡(luò)類型常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有前向網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)，分別適用于不同類型的信息處理任務(wù)。神經(jīng)計(jì)算模糊集理論基礎(chǔ)模糊計(jì)算以模糊集理論為基礎(chǔ)，模擬人腦非精確、非線性的信息處理能力。模糊計(jì)算應(yīng)用模糊計(jì)算常用于模糊推理、模糊邏輯和模糊系統(tǒng)，適用于復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性處理。模糊計(jì)算常見免疫算法克隆選擇算法和免疫遺傳算法是常見的免疫算法，用于優(yōu)化和安全領(lǐng)域。免疫計(jì)算將免疫學(xué)中的免疫機(jī)理引入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，模擬生物免疫系統(tǒng)功能。免疫機(jī)理引入免疫計(jì)算人工生命定義人工生命通過人工模擬生命系統(tǒng)，建造具有自然生命現(xiàn)象和特征的人造系統(tǒng)。研究與應(yīng)用目前，人工生命在人工腦、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸等方面有成功研究和應(yīng)用。人工生命03進(jìn)化計(jì)算與遺傳算法進(jìn)化計(jì)算概述01生物進(jìn)化啟發(fā)進(jìn)化計(jì)算受生物群體生存過程啟發(fā)，遵循達(dá)爾文進(jìn)化法則，通過自然選擇、適者生存等機(jī)制優(yōu)化個(gè)體適應(yīng)能力。算法特點(diǎn)與優(yōu)勢進(jìn)化計(jì)算是全局優(yōu)化方法，具備自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)特點(diǎn)，能有效解決復(fù)雜問題，不受問題性質(zhì)限制。算法簇介紹進(jìn)化計(jì)算包含遺傳算法、遺傳規(guī)劃、進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃等方法，其中遺傳算法最早發(fā)展且最具影響力。進(jìn)化計(jì)算概念遺傳算法詳解02優(yōu)化原理遺傳算法通過模擬自然進(jìn)化過程隨機(jī)化搜索最優(yōu)解，采用概率化尋優(yōu)方法，具有隱并行性和全局尋優(yōu)能力。在機(jī)器博弈中的應(yīng)用在機(jī)器博弈中，遺傳算法用于優(yōu)化局面評(píng)估參數(shù)，可同時(shí)維護(hù)多組最優(yōu)解，被引入多種博弈系統(tǒng)。常用術(shù)語解釋問題的解空間是包含最優(yōu)解的集合，種群是初始多個(gè)解的集合，個(gè)體是種群中的元素，染色體是個(gè)體編碼串，基因是編碼位，基因組是有效信息段，適應(yīng)度函數(shù)是度量個(gè)體適應(yīng)性的函數(shù)，遺傳操作包括選擇、交叉和變異。010203遺傳算法概念遺傳算法流程包含參數(shù)編碼、群體設(shè)置、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作和控制參數(shù)五個(gè)關(guān)鍵部分。遺傳算法需編碼解空間參數(shù)，操作對(duì)象是種群，適應(yīng)度函數(shù)是評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，終止條件有多種設(shè)定方式，選擇、交叉和變異操作各有方法和概率范圍。確定問題參數(shù)集，進(jìn)行參數(shù)編碼，初始化種群，評(píng)估適應(yīng)度，判斷終止條件，進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，直至滿足終止條件輸出最優(yōu)解。流程組成執(zhí)行過程注意事項(xiàng)遺傳算法流程多解初始搜索遺傳算法從多個(gè)解開始搜索，覆蓋更廣泛解空間，避免局部最優(yōu)解，有助于找到全局最優(yōu)解。無需依賴復(fù)雜先驗(yàn)知識(shí)遺傳算法依靠適應(yīng)度評(píng)價(jià)個(gè)體優(yōu)劣，無需了解搜索空間具體性質(zhì)，適應(yīng)度函數(shù)可任意設(shè)定，適用于多種問題。群體處理遺傳算法并行處理群體個(gè)體，減少陷入局部最優(yōu)解風(fēng)險(xiǎn)，便于并行化實(shí)現(xiàn)。基于概率的搜索遺傳算法采用概率機(jī)制決定搜索方向，隨機(jī)性賦予算法靈活性，提升全局搜索能力。遺傳算法特點(diǎn)在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、車間調(diào)度等傳統(tǒng)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，可有效解決復(fù)雜優(yōu)化問題。01廣泛應(yīng)用于投資策略、線路規(guī)劃、電腦游戲、加密解密、機(jī)器人技術(shù)、汽車設(shè)計(jì)和工程設(shè)計(jì)等現(xiàn)代領(lǐng)域，提升智能化水平和效率。02傳統(tǒng)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)代領(lǐng)域應(yīng)用遺傳算法應(yīng)用04群體智能與優(yōu)化算法群體智能概述01群體智能源于對(duì)群居生物行為的觀察，如螞蟻、蜜蜂等，通過模擬其行為設(shè)計(jì)算法，解決復(fù)雜問題。概念起源分布式控制、優(yōu)異擴(kuò)展性、簡易性、自組織特性，使群體智能在復(fù)雜系統(tǒng)中表現(xiàn)出強(qiáng)大適應(yīng)性。核心特點(diǎn)群體智能定義蟻群算法02螞蟻通過釋放信息素尋找最短路徑，信息素濃度引導(dǎo)后續(xù)螞蟻選擇路徑。模擬螞蟻釋放信息素和選擇路徑，路徑長度與信息素濃度成反比，最終找到最優(yōu)路徑。01自然螞蟻尋路02算法模擬過程算法原理隨機(jī)分配螞蟻到節(jié)點(diǎn)，設(shè)置迭代次數(shù)和禁忌表。初始化設(shè)置螞蟻按隨機(jī)比例規(guī)則轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，更新禁忌表和信息素，重復(fù)直至滿足終止條件。狀態(tài)轉(zhuǎn)移與信息素更新算法流程01正反饋機(jī)制增強(qiáng)搜索效率，多螞蟻并行搜索提高魯棒性。正反饋與并行性02自組織過程使螞蟻逐漸趨向最優(yōu)解，但搜索時(shí)間長，易停滯。自組織與收斂性算法特點(diǎn)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)路由和線路規(guī)劃，提高效率。網(wǎng)絡(luò)與線路優(yōu)化應(yīng)用于圖像分割、數(shù)據(jù)挖掘等，提升處理效果。圖像與數(shù)據(jù)處理應(yīng)用領(lǐng)域人工蜂群算法03蜂群行為啟發(fā)由蜂群行為啟發(fā)，通過偵察蜂、雇傭蜂等角色實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。智慧與行為模式蜜蜂通過搖擺舞傳遞信息，招募蜜蜂采蜜，形成群體智慧。算法概念0201全局搜索能力強(qiáng)，收斂速度快，但易陷入局部最優(yōu)。全局搜索與收斂速度參數(shù)較少，魯棒性好，但缺乏嚴(yán)格理論支持。參數(shù)與魯棒性算法特點(diǎn)粒子群算法04鳥群覓食行為模擬模擬鳥群覓食行為，通過粒子速度和位置更新實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。標(biāo)準(zhǔn)算法流程初始化參數(shù)，計(jì)算適應(yīng)度，更新歷史最優(yōu)位置和速度，直至滿足結(jié)束條件。算法原理信息共享與開發(fā)探索通過共享信息實(shí)現(xiàn)高效搜索，但數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱，理論分析不足。簡單性與實(shí)用性代碼和參數(shù)少，受問題維數(shù)影響小，應(yīng)用廣泛。算法特點(diǎn)05專家系統(tǒng)：智能決策的利器專家系統(tǒng)概述01專家系統(tǒng)具有解釋功能，不僅能回答問題，還能給出答案依據(jù)，提高用戶與系統(tǒng)透明度，如教育專家系統(tǒng)可解釋解題思路。透明性啟發(fā)性專家系統(tǒng)運(yùn)用專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、判斷和決策，如地質(zhì)專家系統(tǒng)根據(jù)地質(zhì)數(shù)據(jù)推斷礦產(chǎn)儲(chǔ)量。知識(shí)豐富專家系統(tǒng)積累了大量專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，能綜合利用不確定信息進(jìn)行有效推理并得出結(jié)論，如醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)可結(jié)合多種癥狀推斷疾病。靈活性知識(shí)與推理機(jī)相互獨(dú)立又聯(lián)系，使專家系統(tǒng)具有良好的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，如計(jì)算機(jī)硬件故障診斷系統(tǒng)可輕松更新知識(shí)庫。交互性專家系統(tǒng)一般是交互式系統(tǒng)，具有較好的人機(jī)交互界面，方便用戶輸入問題和獲取結(jié)果。專家系統(tǒng)概念與特點(diǎn)20世紀(jì)60年代初，通用問題求解程序通過邏輯學(xué)模擬人類思維，但處理大型實(shí)際問題存在困難。斯坦福大學(xué)費(fèi)根鮑姆等人于1968年研發(fā)了世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)——DENDRAL系統(tǒng)，用于推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)。專家系統(tǒng)經(jīng)歷了三個(gè)階段，并正向第四階段邁進(jìn)，每個(gè)階段都有其獨(dú)特特點(diǎn)。早期通用問題求解程序DENDRAL系統(tǒng)誕生發(fā)展階段專家系統(tǒng)起源與發(fā)展專家系統(tǒng)可分為解釋型、預(yù)測型、診斷型、設(shè)計(jì)型、規(guī)劃型、監(jiān)視型和教學(xué)型等多種類型。專家系統(tǒng)可以分為分析型和設(shè)計(jì)型兩種。根據(jù)知識(shí)的表示形式，專家系統(tǒng)可分為一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等類型。根據(jù)知識(shí)的確定性，專家系統(tǒng)可以分為確定性知識(shí)推理和不確定性知識(shí)推理兩類。按用途分類按輸出結(jié)果分類按知識(shí)表示方式分類按知識(shí)確定性分類根據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的不同，專家系統(tǒng)可分為符號(hào)推理型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型。根據(jù)系統(tǒng)的規(guī)模，專家系統(tǒng)可分為大型協(xié)同式專家系統(tǒng)和微型專家系統(tǒng)。根據(jù)架構(gòu)，專家系統(tǒng)可以劃分為集中式和分布式，單機(jī)型和網(wǎng)絡(luò)型等不同結(jié)構(gòu)類型。按采用的技術(shù)分類按規(guī)模分類按結(jié)構(gòu)分類專家系統(tǒng)類型01計(jì)算機(jī)領(lǐng)域DART系統(tǒng)用于計(jì)算機(jī)硬件故障診斷；RI/XCON系統(tǒng)用于配置VAX計(jì)算機(jī)；YES/MVS系統(tǒng)用于監(jiān)控MVS操作系統(tǒng)。04化學(xué)領(lǐng)域DENDRAL系統(tǒng)用于推斷化合物分子結(jié)構(gòu)；MOLGEN系統(tǒng)用于分析DNA分子結(jié)構(gòu)；CRYSALIS系統(tǒng)用于推斷蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。02醫(yī)學(xué)領(lǐng)域MYCIN系統(tǒng)用于細(xì)菌感染性疾病診斷和治療；CASNET系統(tǒng)用于青光眼診斷和治療；INTERNIST系統(tǒng)用于內(nèi)科病診斷。05軍事領(lǐng)域AIRPLAN系統(tǒng)用于安排航空母艦周圍空中交通運(yùn)輸計(jì)劃；HASP系統(tǒng)用于海洋聲吶信號(hào)識(shí)別和艦艇跟蹤。03地質(zhì)學(xué)領(lǐng)域PROSPECTOR系統(tǒng)用于評(píng)估礦物儲(chǔ)量；DIPMETERADVISOR系統(tǒng)用于油井記錄分析；DRILLINGADVISOR系統(tǒng)用于處理石油鉆井設(shè)備問題。06工程領(lǐng)域SACON系統(tǒng)用于發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)分析問題策略；DELTA系統(tǒng)用于識(shí)別和排除機(jī)車故障；REACTOR系統(tǒng)用于檢測核反應(yīng)堆事故。07數(shù)學(xué)領(lǐng)域MACSYMA系統(tǒng)用于數(shù)學(xué)問題求解；AM系統(tǒng)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)和集合論中的概念。專家系統(tǒng)應(yīng)用專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)02功能知識(shí)庫是專家系統(tǒng)核心之一，存儲(chǔ)和管理專家系統(tǒng)中的知識(shí)，包括書本知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。構(gòu)建過程知識(shí)庫通過知識(shí)工程師與人類專家溝通得到，知識(shí)工程師從專家獲取知識(shí)并編碼到系統(tǒng)中。知識(shí)獲取知識(shí)獲取是專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)和構(gòu)建的核心環(huán)節(jié)，目的是建立完整、準(zhǔn)確、有效的知識(shí)庫。知識(shí)表示知識(shí)表示是構(gòu)建專家系統(tǒng)的重要任務(wù)，常用方法有一階謂詞邏輯、狀態(tài)空間、產(chǎn)生式規(guī)則等。知識(shí)庫推理機(jī)是用戶需求與知識(shí)庫的橋梁，將基于知識(shí)的推理過程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)執(zhí)行的機(jī)制。功能推理機(jī)的基本功能包括信息收集、知識(shí)匹配、推理執(zhí)行和結(jié)果輸出?；竟δ芡评頇C(jī)還能處理不確定性和模糊性問題，提供多種推理策略供選擇。處理不確定性和模糊性推理機(jī)過程知識(shí)獲取過程需要知識(shí)工程師與領(lǐng)域?qū)＜颐芮泻献?，通過反復(fù)交流完成。知識(shí)工程師負(fù)責(zé)與領(lǐng)域?qū)＜覝贤ǐ@取知識(shí)、分析整理知識(shí)、轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的表示方法。知識(shí)工程師職責(zé)知識(shí)獲取過程分為抽取知識(shí)、轉(zhuǎn)換知識(shí)、輸入知識(shí)和檢測知識(shí)四個(gè)步驟。知識(shí)獲取步驟知識(shí)獲取方式包括非自動(dòng)知識(shí)獲取、自動(dòng)知識(shí)獲取和半自動(dòng)知識(shí)獲取。知識(shí)獲取方式知識(shí)獲取020301綜合數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)初始事實(shí)、問題描述以及中間結(jié)果和最終結(jié)果等信息。功能綜合數(shù)據(jù)庫需要配備數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的查詢、更新、維護(hù)和檢查等操作。管理知識(shí)庫內(nèi)容固定，綜合數(shù)據(jù)庫內(nèi)容動(dòng)態(tài)變化。與知識(shí)庫的區(qū)別綜合數(shù)據(jù)庫0102功能人機(jī)接口是專家系統(tǒng)與用戶、領(lǐng)域?qū)＜乙约爸R(shí)工程師之間互動(dòng)的橋梁。組成人機(jī)接口由程序和硬件設(shè)備組成，負(fù)責(zé)處理輸入和輸出任務(wù)。人機(jī)接口解釋器回答用戶問題，并解釋專家系統(tǒng)的運(yùn)作過程，包括推理結(jié)果的正確性和原因。功能解釋器專家系統(tǒng)開發(fā)過程03任務(wù)原型系統(tǒng)知識(shí)工程師與領(lǐng)域?qū)＜一?dòng)，了解問題特點(diǎn)，明確知識(shí)結(jié)構(gòu)和類型，確定開發(fā)所需資源。認(rèn)識(shí)階段的原型系統(tǒng)為演示原型，用于系統(tǒng)方案的可行性論證。認(rèn)識(shí)階段將專業(yè)知識(shí)概念化，明確概念關(guān)系，規(guī)劃問題求解的控制流程和約束條件。任務(wù)概念化階段的原型系統(tǒng)為研究原型，在主要應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)可靠運(yùn)行，但未進(jìn)行全面測試。原型系統(tǒng)概念化階段原型系統(tǒng)形式化階段的原型系統(tǒng)為領(lǐng)域原型，經(jīng)過大量測試，性能較好。任務(wù)通過形式化方法描述知識(shí)概念及其關(guān)系，選擇系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)，建立問題求解模型。0102形式化階段開發(fā)團(tuán)隊(duì)依據(jù)形式化知識(shí)和模型，進(jìn)行軟件開發(fā)，構(gòu)建知識(shí)庫、實(shí)現(xiàn)推理機(jī)制、設(shè)計(jì)用戶界面。任務(wù)實(shí)現(xiàn)階段的原型系統(tǒng)為產(chǎn)品原型，在用戶環(huán)境下運(yùn)行，效率和可靠性高。原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)階段任務(wù)對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行測試，評(píng)估性能及知識(shí)表示方法有效性，優(yōu)化改進(jìn)系統(tǒng)。原型系統(tǒng)測試階段的原型系統(tǒng)為商品化系統(tǒng)，性能提升，人機(jī)接口改善，可投入商業(yè)應(yīng)用。測試階段大模型與AIGC目錄00引言01自然語言處理02大模型03AIGC04面臨的挑戰(zhàn)與展望引言開啟大模型與AIGC的奇妙之旅課程引入走進(jìn)大模型與AIGC的世界信息處理技術(shù)成熟，NLP和LM升級(jí)，推動(dòng)AIGC發(fā)展。技術(shù)背景1大模型用大數(shù)據(jù)和強(qiáng)算力訓(xùn)練，有通用性和泛化能力。技術(shù)推動(dòng)力2AIGC在多領(lǐng)域取得成就，實(shí)際生活應(yīng)用廣泛。AIGC應(yīng)用現(xiàn)狀3了解NLP、LM、AIGC概念，掌握相關(guān)知識(shí)和應(yīng)用。課程目標(biāo)41自然語言處理全解析探索NLP的奧秘與應(yīng)用

知識(shí)點(diǎn)01NLP基本概念02NLP發(fā)展歷程03NLP研究方向04NLP處理過程05NLP處理流程N(yùn)LP基本概念NLP定義與重要性明確NLP的核心概念與意義50%自然語言是人們???常交流的語言，如漢語、英語等，涵蓋口語、書面語及形體語言。自然語言定義60%自然語言處理是通過計(jì)算機(jī)模擬人類語言交流，讓計(jì)算機(jī)理解和使用自然語言。NLP定義30%實(shí)現(xiàn)人機(jī)語言互動(dòng)，讓計(jì)算機(jī)承擔(dān)部分腦力勞動(dòng)，提升人機(jī)交互效率。NLP目標(biāo)80%是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能重要方向，對(duì)科技發(fā)展、學(xué)科進(jìn)步和日常生活有深遠(yuǎn)影響。NLP研究意義NLP涉及技術(shù)與應(yīng)用認(rèn)識(shí)NLP相關(guān)的技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域NLP依賴大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、領(lǐng)域知識(shí)等多種理論支持。依賴?yán)碚摪ㄕZ音識(shí)別、機(jī)器翻譯、文本分類、信息檢索等眾多技術(shù)。相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、搜索引擎、語音助手、智能客服等場景。應(yīng)用領(lǐng)域NLP發(fā)展歷程回顧NLP從早期到當(dāng)下的發(fā)展軌跡早期探索階段了解早期NLP研究的成果與困境11949年美國人威弗提出機(jī)器翻譯設(shè)計(jì)方案，開啟早期研究。機(jī)器翻譯起源21954年該實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)俄文到英文的自動(dòng)翻譯，但進(jìn)展未達(dá)預(yù)期。喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)31966年報(bào)告指出十年機(jī)器翻譯研究未達(dá)目標(biāo)，經(jīng)費(fèi)遭削減。ALPAC報(bào)告4基于規(guī)則建立系統(tǒng)，利用內(nèi)省知識(shí)，但覆蓋面不足且難擴(kuò)展。早期系統(tǒng)特點(diǎn)5SHRDLU和ELIZA是早期成功系統(tǒng)，但知識(shí)范圍有限回答空泛。早期系統(tǒng)代表統(tǒng)計(jì)自然語言處理掌握統(tǒng)計(jì)方法在NLP中的應(yīng)用情況互聯(lián)網(wǎng)興起帶來大量文本數(shù)據(jù)，推動(dòng)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法應(yīng)用。發(fā)展背景利用帶標(biāo)注數(shù)據(jù)，基于人工特征建立機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。統(tǒng)計(jì)方法思路在機(jī)器翻譯、搜索引擎等領(lǐng)域獲得顯著成功。應(yīng)用成果使用決策樹等算法，類似人工定規(guī)則進(jìn)行自然語言處理。機(jī)器學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NLP中的突破與進(jìn)展發(fā)展契機(jī)深度學(xué)習(xí)在語音和圖像領(lǐng)域發(fā)威，推動(dòng)NLP研究聚焦。在語言模型、語法分析等方面取得尖端成果。深度學(xué)習(xí)成果2017年Transformer、2018年BERT等預(yù)訓(xùn)練模型推出。預(yù)訓(xùn)練模型誕生2022年底ChatGPT推出，重點(diǎn)轉(zhuǎn)向自然語言生成。研究方向轉(zhuǎn)變?yōu)镹LP帶來新發(fā)展方向，應(yīng)用于更多場景。新方向應(yīng)用NLP研究方向介紹NLP領(lǐng)域的各類研究與應(yīng)用方向語言處理方向認(rèn)識(shí)與語言處理相關(guān)的各類研究方向機(jī)器翻譯1借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)將一種自然語言翻譯成另一種。2文字識(shí)別自動(dòng)識(shí)別印刷體或手寫體文字，轉(zhuǎn)化為電子文本。3語音識(shí)別將人類語音轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的書面語。4自動(dòng)文摘利用計(jì)算機(jī)提煉文章摘要，歸納主要內(nèi)容。5句法分析分析句子結(jié)構(gòu)，確定各成分功能及意義。6文本分類根據(jù)內(nèi)容自動(dòng)判別文本類型，實(shí)現(xiàn)歸類。7信息檢索從海量文檔中查找用戶需要的相關(guān)文檔。信息處理方向了解與信息處理相關(guān)的NLP研究方向1信息獲取從大量文本中自動(dòng)抽取信息，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2信息過濾自動(dòng)識(shí)別和過濾滿足特定條件的文檔信息。3中文自動(dòng)分詞對(duì)中文文本進(jìn)行詞語的自動(dòng)切分。4語音合成將書面文本自動(dòng)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的語音。NLP處理過程解析自然語言處理的各個(gè)層次及過程語音分析探究語音分析的原理與過程分析目的從語音流中識(shí)別音素，找出音節(jié)及對(duì)應(yīng)詞素或詞語。分析原理依據(jù)音位規(guī)則識(shí)別音素，再通過音位形態(tài)規(guī)則找音節(jié)。分析系統(tǒng)工作接收聲波提取特征，映射為音素并轉(zhuǎn)化為單詞序列。語音生成過程將單詞轉(zhuǎn)換為音素序列，由語音合成器發(fā)出語音。聲波特征提取提取語音聲波中的頻率、能量等特征用于分析。詞法分析掌握不同語言詞法分析的特點(diǎn)與方法1分析目的識(shí)別句子中單詞，提取詞素，獲取語言學(xué)信息。2英語分析特點(diǎn)單詞間空格隔開易切分，但變化多識(shí)別詞素復(fù)雜。3漢語分析特點(diǎn)字代表詞素識(shí)別簡單，但切分詞語復(fù)雜且需解決歧義。4詞素提取方法對(duì)英語單詞前后綴分析，如“unimportantly”分解為un-important-ly。5漢語歧義解決需掌握詞匯構(gòu)成知識(shí)，結(jié)合上下文解決詞語切分歧義。句法分析了解句法分析的定義、單位與文法類型分析目的確定句子中詞、短語關(guān)系及功能，標(biāo)準(zhǔn)化句法結(jié)構(gòu)。分析單位以句子為最基本單位進(jìn)行分析。文法類型包括無約束、上下文有關(guān)、無關(guān)和正則文法四種。文法約束與能力編號(hào)越高約束越強(qiáng)，生成能力越弱，描述能力下降。句法結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化通過層次化結(jié)構(gòu)表達(dá)句子關(guān)系，將其結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化。語義分析熟悉語義分析的方法與局限性分析目的通過分析詞匯、結(jié)構(gòu)意義理解語言真實(shí)含義。語義文法結(jié)合語法和語義知識(shí)，用統(tǒng)一規(guī)則定義，排除無意義句子。格文法以動(dòng)詞為核心構(gòu)建結(jié)構(gòu)，揭示動(dòng)詞與名詞的語義關(guān)系。語義文法局限需大量文法規(guī)則，更適合受限特定領(lǐng)域應(yīng)用。格文法優(yōu)勢有效消除句法歧義，使用簡便是有效的語義分析工具。語用分析認(rèn)識(shí)語用分析的研究內(nèi)容與領(lǐng)域分析定義研究語言使用者在特定環(huán)境下語言表達(dá)受影響的狀況。環(huán)境影響如恐慌時(shí)表達(dá)方式與平常不同，由環(huán)境改變導(dǎo)致。研究領(lǐng)域?qū)儆谧匀徽Z言處理中更高層次的研究領(lǐng)域。NLP處理流程了解自然語言處理從語料到應(yīng)用的完整流程獲取語料掌握獲取語料的方式與定義語料定義構(gòu)成語料庫的基本語言材料，通常用文本表示。1整理語料整合各部門、公司積累的紙質(zhì)或電子文本形成語料庫。2抓取語料無現(xiàn)成語料時(shí)，下載公開語料庫或抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。3語料庫集合多個(gè)文本集合形成的語料庫集合，豐富語言材料。4語料預(yù)處理熟悉預(yù)處理的關(guān)鍵步驟與方法數(shù)據(jù)清洗審查校驗(yàn)數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)和噪音內(nèi)容，保證一致性。數(shù)據(jù)清洗方法包括人工去重、標(biāo)記、降噪和對(duì)齊等，用規(guī)則、正則提取內(nèi)容。分詞方法有基于匹配、理解、統(tǒng)計(jì)和規(guī)則的分詞方法，難在歧義和新詞識(shí)別。詞性標(biāo)注方法包括最大熵模型、統(tǒng)計(jì)最大概率輸出和HMM等方法。去停用詞移除對(duì)文本分析無實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)的詞或字符，依場景判斷。特征工程學(xué)習(xí)將字和詞轉(zhuǎn)化為向量的方法1轉(zhuǎn)化目的將分詞后的字和詞從字符串形式轉(zhuǎn)為計(jì)算機(jī)能處理的向量形式。2詞袋模型不考慮詞語順序，統(tǒng)計(jì)頻次表示文本，放入集合中。3詞向量將字和詞映射到矩陣向量空間的計(jì)算模型。常用詞表示方法包括One-Hot編碼、Word2Vec、Doc2Vec、WordRank和FastText等。4特征選擇了解特征選擇的意義與算法特征選擇目的構(gòu)建有效特征向量，選擇有強(qiáng)表達(dá)能力的特征。特征選擇難點(diǎn)具有一定挑戰(zhàn)性，更多依賴經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)。特征選擇算法如DF、MI、IG、CHI、WLLR、WFO等現(xiàn)成算法。語義信息保留盡量保留特征子集的語義信息，避免丟失。模型訓(xùn)練明確模型訓(xùn)練的選擇與應(yīng)用訓(xùn)練目的根據(jù)特征向量和應(yīng)用需求訓(xùn)練合適的模型。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括KNN、SVM、K-means和決策樹等模型。深度學(xué)習(xí)模型如CNN、RNN、TextCNN和LSTM等模型。模型評(píng)估確保模型具有良好的泛化能力，符合應(yīng)用需求。評(píng)估目的包括錯(cuò)誤率、準(zhǔn)確率、精確度、召回率、F1值、ROC曲線和AUC值等。評(píng)估指標(biāo)通過評(píng)估指標(biāo)判斷模型在不同數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，確保泛化性。泛化能力保證認(rèn)識(shí)模型評(píng)估的指標(biāo)與意義模型上線應(yīng)用掌握模型上線應(yīng)用的兩種方式線下訓(xùn)練模型，部署到線上形成接口服務(wù)供調(diào)用。提供服務(wù)1線上訓(xùn)練模型，訓(xùn)練完持久化存儲(chǔ)，更新接口服務(wù)。模型持久化2業(yè)務(wù)系統(tǒng)可通過接口調(diào)用模型服務(wù)，實(shí)現(xiàn)功能應(yīng)用。接口服務(wù)調(diào)用3提供服務(wù)時(shí)重新部署，持久化時(shí)讀取pickle文件更新。模型更新方式4模型重構(gòu)重構(gòu)條件模型表現(xiàn)不理想或需滿足新增業(yè)務(wù)需求時(shí)重構(gòu)。重構(gòu)調(diào)整根據(jù)不同業(yè)務(wù)重點(diǎn)對(duì)處理流程各環(huán)節(jié)調(diào)整。業(yè)務(wù)需求滿足通過重構(gòu)使模型能適應(yīng)新增業(yè)務(wù)場景。模型重新訓(xùn)練調(diào)整后對(duì)模型重新訓(xùn)練，再上線應(yīng)用。了解模型重構(gòu)的條件與調(diào)整2大模型全解析深入了解大模型的概念、發(fā)展、分類、原理及應(yīng)用知識(shí)點(diǎn)大模型概述01大模型工作原理02構(gòu)建與部署大模型03大模型概述介紹大模型的基本概念、特征及發(fā)展歷程大模型概念明確大模型的定義與特點(diǎn)大模型定義大模型指具有海量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，用于處理復(fù)雜任務(wù)和數(shù)據(jù)。大模型目的增強(qiáng)模型表達(dá)和預(yù)測性能，應(yīng)對(duì)高效處理自然語言處理、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。大模型應(yīng)用特點(diǎn)具備通用性和靈活性，可應(yīng)對(duì)各種類型任務(wù)，不再僅專注特定領(lǐng)域問題。大模型訓(xùn)練資源需求因模型架構(gòu)復(fù)雜，訓(xùn)練大模型通常需要大量的計(jì)算資源，如GPU、TPU等。大模型與小模型對(duì)比相比小模型，大模型參數(shù)更多、數(shù)據(jù)更龐大、計(jì)算需求更密集、應(yīng)用更廣泛。大模型發(fā)展歷程回顧大模型發(fā)展的三個(gè)階段以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為代表的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段，AI逐步從基于小規(guī)模專家知識(shí)發(fā)展為基于機(jī)器學(xué)習(xí)。萌芽期（1950-2005）以Transformer為代表的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型階段，誕生了Word2Vec、GAN等，Transformer架構(gòu)奠定預(yù)訓(xùn)練算法基礎(chǔ)。沉淀期（2006-2019）以GPT為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型階段，出現(xiàn)GPT-3、ChatGPT、GPT-4等，推動(dòng)大模型概念普及。爆發(fā)期（2020-至今）萌芽期CNN雛形誕生，沉淀期Transformer架構(gòu)提出，爆發(fā)期GPT-3等模型推出。各階段重要事件萌芽期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步發(fā)展，沉淀期自注意力機(jī)制等新技術(shù)出現(xiàn)，爆發(fā)期多模態(tài)大模型等技術(shù)突破。各階段技術(shù)突破大模型的分類了解大模型的不同類型語言大模型基于Transformer架構(gòu)，從海量文本中學(xué)習(xí)語言結(jié)構(gòu)與語義關(guān)系，應(yīng)用廣泛。視覺大模型專門處理圖像數(shù)據(jù)，用于圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)，在多領(lǐng)域有重要作用。多模態(tài)大模型處理多種數(shù)據(jù)類型，實(shí)現(xiàn)全面數(shù)據(jù)分析，推動(dòng)跨領(lǐng)域應(yīng)用創(chuàng)新。各類大模型應(yīng)用場景語言大模型用于文本生成等，視覺大模型用于自動(dòng)駕駛等，多模態(tài)大模型用于智能監(jiān)控等。各類大模型技術(shù)挑戰(zhàn)語言大模型有倫理和安全問題，視覺大模型需處理復(fù)雜圖像，多模態(tài)大模型需整合不同數(shù)據(jù)。大模型工作原理剖析大模型的知識(shí)儲(chǔ)備、訓(xùn)練流程等原理大模型的知識(shí)儲(chǔ)備互聯(lián)網(wǎng)文本通過大規(guī)模抓取網(wǎng)頁內(nèi)容，如新聞、博客等，為模型提供豐富的信息。探究大模型知識(shí)的來源書籍和文獻(xiàn)涵蓋各類主題的書籍、學(xué)術(shù)論文等，為模型提供深度的背景知識(shí)。維基百科作為全面知識(shí)庫，提供大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容供模型學(xué)習(xí)。社交媒體用戶生成的內(nèi)容與討論，展示多元化觀點(diǎn)和信息，豐富模型知識(shí)。問答網(wǎng)站如ChatGPT等平臺(tái)提供詳細(xì)解答，為模型積累特定問題的知識(shí)。知識(shí)儲(chǔ)備的作用這些數(shù)據(jù)源幫助模型建立廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)，提高理解和生成能力。大模型的訓(xùn)練流程了解大模型訓(xùn)練的兩個(gè)階段預(yù)訓(xùn)練階段使用大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集，讓模型學(xué)習(xí)通用的語言特征，積累廣泛知識(shí)。微調(diào)階段針對(duì)特定任務(wù)，使用小規(guī)模已標(biāo)注數(shù)據(jù)調(diào)整模型，提高任務(wù)表現(xiàn)。預(yù)訓(xùn)練階段數(shù)據(jù)使用利用網(wǎng)頁、書籍等豐富數(shù)據(jù)源，讓模型接觸不同類型文本。微調(diào)階段任務(wù)優(yōu)化根據(jù)目標(biāo)任務(wù)要求，調(diào)整模型訓(xùn)練方向，使其更精準(zhǔn)高效。訓(xùn)練流程的意義預(yù)訓(xùn)練使模型具備基礎(chǔ)語言能力，微調(diào)讓模型適應(yīng)特定任務(wù)需求。重要的大模型架構(gòu)-Transformer模型深入解析Transformer模型專為處理序列數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)，通過自注意力機(jī)制提升語言理解和生成能力。Transformer模型概述模擬人類閱讀方式，讓模型在處理每個(gè)詞時(shí)參考句子中其他詞的內(nèi)容。自注意力機(jī)制由編碼器和解碼器組成，編碼器理解輸入，解碼器生成目標(biāo)語言。Transformer模型結(jié)構(gòu)通過并行計(jì)算多個(gè)自注意力“頭”，提升模型對(duì)語言的處理能力。多頭注意機(jī)制單詞轉(zhuǎn)換為向量，經(jīng)編碼器處理，再由解碼器生成目標(biāo)語言的翻譯。Transformer工作流程強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，能處理長序列數(shù)據(jù)，在多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。Transformer的優(yōu)勢國內(nèi)外大模型產(chǎn)品認(rèn)識(shí)國內(nèi)外知名的大模型產(chǎn)品BERT大模型谷歌發(fā)布的預(yù)訓(xùn)練語言模型，具有雙向性，有不同版本適用于不同任務(wù)。GPT架構(gòu)OpenAI開發(fā)的自然語言處理模型，采用生成式預(yù)訓(xùn)練方式，已發(fā)展到GPT-4。Gemini谷歌發(fā)布的多模態(tài)大模型，可處理多種數(shù)據(jù)類型，有不同規(guī)模版本。SoraOpenAI發(fā)布的文本生成視頻大模型，標(biāo)志著人工智能進(jìn)入AGI時(shí)代。文心一言百度推出的云端服務(wù)平臺(tái)，基于文心大模型，滿足多種產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求。盤古大模型華為推出的AI解決方案，針對(duì)不同行業(yè)提供定制化技術(shù)支持。其他知名大模型如DeepSeek、PaLM系列、Claude等，在架構(gòu)和應(yīng)用上各有特色。各模型特點(diǎn)對(duì)比BERT雙向理解語言，GPT生成式預(yù)訓(xùn)練，Gemini多模態(tài)處理，Sora生成視頻等。構(gòu)建與部署大模型掌握構(gòu)建和部署大模型的方法構(gòu)建大模型明確構(gòu)建大模型的關(guān)鍵步驟從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、預(yù)處理、格式化等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備01根據(jù)任務(wù)選合適結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)各層細(xì)節(jié)，平衡模型復(fù)雜度與性能。模型架構(gòu)設(shè)計(jì)02用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整參數(shù)減少誤差，提升模型泛化能力。模型訓(xùn)練與優(yōu)化03用獨(dú)立測試集驗(yàn)證模型，確保其按預(yù)期執(zhí)行任務(wù)，考慮部署因素。模型評(píng)估與調(diào)整04需要大量數(shù)據(jù)、計(jì)算資源，模型設(shè)計(jì)復(fù)雜，訓(xùn)練和優(yōu)化難度大。構(gòu)建大模型的挑戰(zhàn)05開發(fā)出性能卓越的模型，提升在自然語言處理等領(lǐng)域的準(zhǔn)確性和效率。構(gòu)建大模型的意義06本地部署大模型學(xué)會(huì)在本地部署大模型及增強(qiáng)交互體驗(yàn)安裝Ollama下載對(duì)應(yīng)操作系統(tǒng)安裝包，指定安裝目錄，設(shè)置環(huán)境變量。本地部署DeepSeekR1執(zhí)行命令下載指定參數(shù)模型，查看模型狀態(tài)，啟動(dòng)模型進(jìn)行交互。本地部署通義千問QwQ-32B執(zhí)行命令自動(dòng)下載、安裝并運(yùn)行通義千問QwQ-32B。增強(qiáng)交互體驗(yàn)安裝支持Ollama的WebUI，如Dify、AnythingLLM等，提升交互效果。本地部署的優(yōu)勢保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私，提供定制化與靈活性，離線高效使用，優(yōu)化成本資源。本地部署的注意事項(xiàng)需考慮本地硬件資源是否滿足，安裝過程中注意環(huán)境變量設(shè)置。3AIGC技術(shù)與應(yīng)用全解析探索AI生成內(nèi)容的無限可能知識(shí)點(diǎn)AIGC概念01提示詞工程02大模型與AIGC應(yīng)用03AIGC工具簡介04AIGC概念了解AIGC的定義、技術(shù)及典型案例AIGC定義與技術(shù)認(rèn)識(shí)AIGC的核心概念與關(guān)鍵技術(shù)人工智能生成內(nèi)容是指利用AI自動(dòng)生成原創(chuàng)內(nèi)容的技術(shù)，能模擬人類創(chuàng)造力。AIGC概念結(jié)合自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容生成。關(guān)鍵技術(shù)能夠生成文本、圖像、音頻和視頻等多種形式的原創(chuàng)內(nèi)容。生成內(nèi)容形式可高效、精準(zhǔn)地模擬人類創(chuàng)作，滿足不同場景下的內(nèi)容需求。技術(shù)優(yōu)勢AIGC典型案例剖析AIGC在實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)典案例ChatGPT案例OpenAI開發(fā)的ChatGPT是基于大模型的AIGC對(duì)話系統(tǒng)，能理解和生成自然語言。1《愚公移山》案例《愚公移山》是首部AI參與影視制作全流程的動(dòng)畫電影，體現(xiàn)AIGC在影視動(dòng)畫的革命性應(yīng)用。2案例意義展示了AIGC在不同領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，推動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。3提示詞工程掌握提示詞設(shè)計(jì)、優(yōu)化及符號(hào)使用提示詞設(shè)計(jì)基本組成包含指令詞、輸入數(shù)據(jù)、背景信息和輸出要求，指令詞和輸入數(shù)據(jù)為必備要素。分類與形式主要有關(guān)鍵詞、短語、句子和文本段落四種形式，適用于不同場景。常見提示詞類型包括要點(diǎn)式、角色扮演式和示例式提示詞，其中要點(diǎn)式最基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛。適用場景不同形式的提示詞適用于快速抓取要點(diǎn)、傳遞情境、精準(zhǔn)輸出和長篇寫作等場景。學(xué)習(xí)提示詞的基本組成、分類與形式提示詞優(yōu)化技巧掌握提升提示詞效果的實(shí)用技巧1.分隔符使用用反引號(hào)等分隔符清晰標(biāo)識(shí)輸入部分，減少提示注入問題。2.結(jié)構(gòu)化輸出要求模型以特定格式返回結(jié)果，便于解析和使用。3.條件檢查讓模型先確認(rèn)條件是否滿足，避免錯(cuò)誤輸出。4.示例引導(dǎo)提供示例幫助模型理解期望輸出，減少意圖模糊。5.推理時(shí)間給模型足夠時(shí)間推理與思考，提升輸出質(zhì)量。6.迭代優(yōu)化通過多次迭代設(shè)計(jì)和優(yōu)化提示詞，獲得理想效果。提示詞符號(hào)了解提示詞中常用符號(hào)的作用用于標(biāo)識(shí)順序或步驟，如1.、2.、3.。序號(hào)符號(hào)1表示待填充或待替換的內(nèi)容，如[]、()。占位符符號(hào)2分隔不同部分或內(nèi)容，如——。分隔符符號(hào)3界定某個(gè)文字或表示特定意義的詞語，如“”、‘’。界定符符號(hào)4幫助條理清晰地梳理提示詞內(nèi)容，使輸入更規(guī)范。符號(hào)作用5Markdown語法在文本前加“#”創(chuàng)建標(biāo)題，“#”數(shù)量表示級(jí)別，如#一級(jí)標(biāo)題##二級(jí)標(biāo)題。標(biāo)題符號(hào)或-創(chuàng)建無序列表，數(shù)字加點(diǎn)創(chuàng)建有序列表，如無序列表1*無序列表2、1.有序列表2.有序列表。列表符號(hào)創(chuàng)建引用文本塊，如>引用的文字。引用符號(hào)包圍文本加粗，*包圍文本斜體，如粗體文本*斜體文本。加粗與斜體符號(hào)[]()創(chuàng)建鏈接，![]()插入圖片，如鏈接文字、。鏈接與圖片符號(hào)掌握在ChatGPT中常用的Markdown語法大模型與AIGC應(yīng)用了解AIGC在生活、科研、教學(xué)和學(xué)習(xí)中的應(yīng)用大模型與AIGC賦能生活作為智能助手，幫助高效處理日程、郵件等繁瑣事務(wù)，讓生活更有序。日常事務(wù)管理通過自然語言處理，快速獲取準(zhǔn)確信息，避免信息過載，支持學(xué)習(xí)和工作。信息獲取與知識(shí)普及為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支持，解答問題、推薦資源，提高學(xué)習(xí)效率。教育學(xué)習(xí)支持幫助創(chuàng)作者高效生成文章、廣告等創(chuàng)意內(nèi)容，節(jié)省時(shí)間，推動(dòng)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展。創(chuàng)意內(nèi)容生成企業(yè)可用大模型提供24/7客戶支持，快速響應(yīng)需求，提升客戶體驗(yàn)?？蛻舴?wù)提升提供基本健康建議和心理調(diào)適指導(dǎo)，雖不能替代專業(yè)醫(yī)生，但促進(jìn)身心健康。健康心理支持在商業(yè)和金融等領(lǐng)域，幫助分析海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化決策過程。決策支持翻譯能力使不同語言背景的人輕松溝通，促進(jìn)文化交流?？缯Z言溝通感受AIGC對(duì)生活各方面的積極影響大模型與AIGC賦能科研認(rèn)識(shí)AIGC在科研領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用文獻(xiàn)檢索與分析幫助科研人員快速處理和分析大量文獻(xiàn)資料，節(jié)省時(shí)間和精力。數(shù)據(jù)分析與可視化輔助研究人員識(shí)別數(shù)據(jù)模式、趨勢和異常，提供統(tǒng)計(jì)支持。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供建議，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案，提升精確度和可靠性。論文撰寫與優(yōu)化生成論文初稿，提出結(jié)構(gòu)優(yōu)化建議，檢查語法拼寫錯(cuò)誤?？鐚W(xué)科合作借助大模型廣泛知識(shí)庫，促進(jìn)不同學(xué)科間的科研合作與創(chuàng)新。知識(shí)圖譜構(gòu)建整合不同領(lǐng)域知識(shí)，幫助研究人員快速獲取信息，解決復(fù)雜問題。倫理合規(guī)指導(dǎo)為科研活動(dòng)提供倫理和合規(guī)方面的指導(dǎo)，確保符合規(guī)范。科研人員培訓(xùn)提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資源和指導(dǎo)，幫助研究人員提升科研能力。大模型與AIGC賦能教學(xué)體驗(yàn)AIGC對(duì)教學(xué)的深刻變革個(gè)性化學(xué)習(xí)支持根據(jù)學(xué)生進(jìn)度和需求，推薦學(xué)習(xí)資源和建議，激發(fā)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)。教育內(nèi)容生成與優(yōu)化教師借助大模型生成教案、課件等，節(jié)省備課時(shí)間，提升教學(xué)效率。語言學(xué)習(xí)輔助提供即時(shí)翻譯和語法糾正，幫助學(xué)生提高語言能力，促進(jìn)跨文化交流。教育評(píng)估與反饋分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化反饋和評(píng)估，幫助教師調(diào)整教學(xué)策略。教師專業(yè)發(fā)展為教師提供最新教育研究成果和方法，提升教學(xué)水平和專業(yè)素養(yǎng)。教育資源普及打破傳統(tǒng)教育時(shí)空限制，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)和在職人員獲得優(yōu)質(zhì)教育資源。在線學(xué)習(xí)支持助力遠(yuǎn)程教育，提供互動(dòng)和個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。大模型與AIGC賦能學(xué)習(xí)了解ChatGPT對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)的多方面助力個(gè)性化學(xué)習(xí)支持根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣，量身定制答疑和建議，找到適合的學(xué)習(xí)路徑。即時(shí)反饋與答疑學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中可隨時(shí)提問，獲得準(zhǔn)確解答，增強(qiáng)學(xué)習(xí)連貫性。學(xué)習(xí)資源推薦推薦文章、視頻、習(xí)題等資源，幫助學(xué)生從多角度掌握知識(shí)。語言學(xué)習(xí)輔助進(jìn)行語言對(duì)話練習(xí)，提供語法與詞匯解釋，提升語言能力。編程與技術(shù)學(xué)習(xí)解決編程難題，提供代碼示例和技術(shù)指導(dǎo)，推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)習(xí)。批判性思維培養(yǎng)通過互動(dòng)討論，探索不同觀點(diǎn)和解決方案，培養(yǎng)獨(dú)立思考能力。時(shí)間管理與情感支持幫助學(xué)生規(guī)劃學(xué)習(xí)時(shí)間，提供情感支持，保持積極學(xué)習(xí)心態(tài)。AIGC工具簡介認(rèn)識(shí)常用的AIGC工具及其應(yīng)用類別寫作類AIGC工具了解寫作類AIGC工具的特點(diǎn)與功能ChatGPTOpenAI推出的聊天機(jī)器人程序，能模仿對(duì)話風(fēng)格生成文本，具備搜索功能。文心一言百度基于ERNIE大模型，有跨模態(tài)、跨語言理解與生成能力，支持多種內(nèi)容生成。Copilot微軟依托大語言模型在Windows11中加入的AI助手，集成于Office應(yīng)用。通義阿里云推出的語言模型，提供智能問答和免費(fèi)文檔圖片解析功能。訊飛星火科大訊飛發(fā)布的AI大模型，有豐富的插件和AI助手應(yīng)用。ClaudeAnthropic公司研發(fā)的AI工具，擅長長文本處理，支持多附件解讀。智譜清言清華智譜打造的認(rèn)知智能模型，基于GLM-4提供智能化服務(wù)。豆包字節(jié)跳動(dòng)旗下免費(fèi)AI對(duì)話工具，支持多端應(yīng)用和多種登錄方式。圖表類AIGC工具集成在WPSOffice中的AI助手，可生成圖表、編輯PPT并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。WPSAIXmind推出的智能增強(qiáng)模塊，通過自然語言輸入快速生成思維導(dǎo)圖結(jié)構(gòu)。XmindAI可進(jìn)行思維導(dǎo)圖生成，支持讀取文檔，方便用戶整理和歸納信息。百度文庫AI新一代AI思維導(dǎo)圖軟件，提供智能制作工具和多種專業(yè)格式模板。TreeMind一鍵生成思維導(dǎo)圖的AI軟件，支持在線生成、編輯和導(dǎo)出。知犀AI支持智能創(chuàng)建和編輯表格、生成圖表，還能與表格對(duì)話獲取洞察。SheetChat掌握?qǐng)D表類AIGC工具的功能與應(yīng)用演示文稿類AIGC工具能根據(jù)主題關(guān)鍵詞快速生成完整且結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腜PT，有豐富模板資源。AiPPT操作方式簡潔，輸入一段話即可生成連貫清晰的PPT，含多種素材。TomePPT插件，提供海量模板和設(shè)計(jì)工具，一鍵優(yōu)化布局與統(tǒng)一風(fēng)格。iSlide根據(jù)輸入生成完整PPT，可自定義設(shè)計(jì)，確保品牌一致性，方便協(xié)作。Presentations.ai通過目錄大綱快速生成PPT，支持自動(dòng)排版，有多種簡約模板可選。閃擊PPT熟悉演示文稿類AIGC工具的特點(diǎn)圖像類AIGC工具了解圖像類AIGC工具的功能與應(yīng)用1無界AI功能強(qiáng)大的綜合性AI繪畫工具，集prompt搜索、創(chuàng)作等功能于一體。2美圖秀秀大眾化圖像處理軟件，憑借智能化功能簡化修圖與設(shè)計(jì)過程。3StableDiffusion強(qiáng)大的開源AI繪畫工具，為許多其他AIGC工具提供技術(shù)支持。DALL·E34OpenAI開發(fā)的文本到圖像生成系統(tǒng)，可優(yōu)化提示提高生成圖像質(zhì)量。音樂類AIGC工具麻省理工團(tuán)隊(duì)開發(fā)的人工智能音樂生成器，可通過文本提示創(chuàng)作多種風(fēng)格音樂。Suno網(wǎng)易推出的一站式AI音樂創(chuàng)作工具，集編曲、作詞等功能于一身。網(wǎng)易天音專業(yè)音樂創(chuàng)作與制作平臺(tái)，整合AI技術(shù)，賦能音樂創(chuàng)作各環(huán)節(jié)。TMEStudio免費(fèi)的AI音樂合成工具，可生成高度擬人化的歌聲，提供高品質(zhì)輸出。ACEStudio在線背景音樂生成器，用戶可一鍵生成匹配不同場景的背景音樂。BGM貓通過選擇標(biāo)簽快速生成音樂，支持多種流派和參數(shù)設(shè)置。SOUNDRAW掌握音樂類AIGC工具的特點(diǎn)與功能視頻類AIGC工具了解視頻類AIGC工具的功能與應(yīng)用OpenAI開發(fā)的AI視頻生成模型，能根據(jù)文本描述生成復(fù)雜場景視頻。Sora騰訊推出的云端智能視頻創(chuàng)作工具，提供剪輯、配音等多種功能。騰訊智影AI自動(dòng)生成動(dòng)畫短視頻，提供大量模板，適合企業(yè)和個(gè)人制作。萬彩微影智能視頻創(chuàng)作平臺(tái)，支持圖文轉(zhuǎn)視頻和數(shù)字人播報(bào)等功能。一幀秒創(chuàng)知名視頻編輯軟件，提供文字轉(zhuǎn)視頻功能，適合社交媒體短視頻制作。剪映提供先進(jìn)的視頻處理功能，如生成圖像、無損放大等，提升創(chuàng)作效率。Runway提供“圖生視頻”和“文生視頻”功能，支持參數(shù)編輯。StableVideo辦公會(huì)議類AIGC工具基于“混元”模型，覆蓋會(huì)議全流程，提升開會(huì)和信息流轉(zhuǎn)效率。騰訊會(huì)議AI小助手通過語音識(shí)別實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫會(huì)議內(nèi)容，支持多語種識(shí)別和摘要提取。飛書妙記提供實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫、關(guān)鍵詞提取和紀(jì)要生成等功能，支持多種會(huì)議場景。麥耳會(huì)記結(jié)合語音識(shí)別和自然語言處理，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度轉(zhuǎn)寫和多種總結(jié)功能。通義聽悟基于科大訊飛語音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)會(huì)議內(nèi)容轉(zhuǎn)寫、翻譯和摘要生成。訊飛聽見釘釘平臺(tái)的智能助手，支持語音識(shí)別、會(huì)議總結(jié)和待辦提醒。釘釘AI助手熟悉辦公會(huì)議類AIGC工具的功能與應(yīng)用搜索引擎類AIGC工具了解搜索引擎類AIGC工具的特點(diǎn)基于大模型技術(shù)，提供無廣告、高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化搜索結(jié)果。秘塔AI搜索整合傳統(tǒng)搜索與大語言模型技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別搜索意圖，提供個(gè)性化答案。天工AI搜索3D建模類AIGC工具熟悉3D建模類AIGC工具的功能能夠?qū)⑽淖置枋?、圖片或視頻素材快速轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的3D模型與動(dòng)畫。LumaAI01旨在簡化3D內(nèi)容創(chuàng)建過程，無需專業(yè)雕塑或掃描工具。Meshy02AI智能體搭建工具GPTsOpenAI開發(fā)的智能體工具，允許用戶定制個(gè)性化AI助理，無需編程?？圩覥ozeAI抖音推出的AI聊天機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)，提供無代碼開發(fā)環(huán)境和高級(jí)功能。智譜AI智譜華章推出的人工智能大模型開放平臺(tái)，應(yīng)用場景廣泛。了解AI智能體搭建工具的功能與應(yīng)用4大模型與AIGC：挑戰(zhàn)與展望剖析現(xiàn)狀，展望未來智能新圖景知識(shí)點(diǎn)面臨的挑戰(zhàn)展望未來面臨的挑戰(zhàn)深入了解大模型與AIGC在技術(shù)、應(yīng)用及倫理法律方面遭遇的困境大模型與AIGC的局限性探討大模型與AIGC自身存在的不足資源消耗大大模型訓(xùn)練依賴龐大計(jì)算資源，需GPU和TPU集群，能耗與成本高，存儲(chǔ)要求也高，提高技術(shù)門檻，影響可持續(xù)發(fā)展。數(shù)據(jù)安全隱患訓(xùn)練和使用涉及大量數(shù)據(jù)，云端訓(xùn)練傳輸存儲(chǔ)易泄露，流轉(zhuǎn)部署面臨對(duì)抗攻擊、后門攻擊等威脅，數(shù)據(jù)安全令人擔(dān)憂。幻覺問題嚴(yán)重大模型與AIGC存在“一本正經(jīng)的胡說八道”的幻覺問題，從理論上證明校準(zhǔn)語言模型必然會(huì)出現(xiàn)幻覺，應(yīng)用需謹(jǐn)慎。大模型與AIGC的挑戰(zhàn)分析大模型與AIGC在技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用中遇到的難題架構(gòu)算法局限當(dāng)前架構(gòu)算法處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)有局限，Transformer架構(gòu)有冗余參數(shù)和低效計(jì)算性能問題，需改進(jìn)。集成應(yīng)用困難大模型有效集成到現(xiàn)有系統(tǒng)和探索新領(lǐng)域應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)不足，實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用及提高穩(wěn)定性可靠性是難題。成本效益難評(píng)估大模型復(fù)雜性和不確定性使投入和效益平衡評(píng)估困難，企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)對(duì)此關(guān)注度高。專業(yè)人才稀缺大模型發(fā)展需跨學(xué)科專業(yè)人才，涉及多領(lǐng)域，但市場上這類綜合技能人才較少，限制發(fā)展步伐。實(shí)時(shí)處理挑戰(zhàn)在自動(dòng)駕駛、高頻交易等實(shí)時(shí)性要求高場景，大模型因計(jì)算復(fù)雜度等因素，快速響應(yīng)環(huán)境變化有挑戰(zhàn)。大模型與AIGC應(yīng)用中的倫理與法律問題研究大模型與AIGC應(yīng)用中引發(fā)的倫理和法律難題大模型訓(xùn)練需大量數(shù)據(jù)，可能含個(gè)人隱私，未經(jīng)充分知情使用易引發(fā)隱私泄露，生成內(nèi)容也可能透露敏感信息。隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)大模型生成內(nèi)容可能無意產(chǎn)生誤導(dǎo)性或虛假信息，在社交平臺(tái)和媒體上易被誤用，導(dǎo)致誤導(dǎo)決策和社會(huì)混亂。虛假信息傳播訓(xùn)練數(shù)據(jù)含社會(huì)偏見，模型學(xué)習(xí)會(huì)繼承并放大，生成內(nèi)容展現(xiàn)性別、種族等方面歧視，影響公正性和社會(huì)和諧。偏見歧視問題大模型決策過程缺乏透明性，用戶和開發(fā)者難理解其決策原理，高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域影響大，需提高透明度和可解釋性。透明解釋性差現(xiàn)有法律框架難應(yīng)對(duì)大模型新挑戰(zhàn)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)隱私和責(zé)任歸屬等問題待解決，需建立完善法律法規(guī)。法律規(guī)范缺失展望未來展望大模型與AIGC未來的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景技術(shù)突破預(yù)見大模型與AIGC在技術(shù)層面的重大進(jìn)展參數(shù)規(guī)模擴(kuò)張大模型參數(shù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，計(jì)算能力不斷增強(qiáng)，算法不斷優(yōu)化，性能將不斷提升，應(yīng)用領(lǐng)域也會(huì)不斷擴(kuò)展。多模態(tài)能力增強(qiáng)大模型進(jìn)入“原生多模態(tài)”時(shí)代，將具備跨越文本、圖像、音頻等多種感知能力，應(yīng)對(duì)更復(fù)雜多樣應(yīng)用需求。AIGC技術(shù)升級(jí)AIGC生成內(nèi)容將更逼真細(xì)膩，語義理解和邏輯推理能力提升，能創(chuàng)作有深度思想、情感共鳴和創(chuàng)意的作品。新型交互展望大模型在智能終端帶來的交互變革端側(cè)大模型普及芯片技術(shù)突破和終端智能化升級(jí)，端側(cè)大模型應(yīng)用將普及，智能終端設(shè)備搭載大模型提供便捷交互體驗(yàn)。智能終端升級(jí)AI手機(jī)、AIPC、人形機(jī)器人等智能終端將搭載強(qiáng)大大模型，實(shí)現(xiàn)更智能化、個(gè)性化的服務(wù)。多模態(tài)交互體驗(yàn)用戶可通過語音、圖像等多種方式與智能設(shè)備自然高效互動(dòng)，享受個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)。行業(yè)變革娛樂產(chǎn)業(yè)重塑大模型與AIGC將改寫電影、游戲、音樂等娛樂產(chǎn)業(yè)，快速生成虛擬演員、場景和音樂，降低制作成本，提升體驗(yàn)。醫(yī)療教育升級(jí)醫(yī)療領(lǐng)域借助大模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷、個(gè)性化教學(xué)，生成虛擬影像和病例用于培訓(xùn)和模擬手術(shù)，提升專業(yè)能力。金融風(fēng)控智能化金融行業(yè)利用大模型進(jìn)行智能化風(fēng)控管理，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和應(yīng)對(duì)效率，保障資金安全。商業(yè)模式創(chuàng)新企業(yè)將探索大模型與AIGC技術(shù)應(yīng)用，推動(dòng)業(yè)務(wù)增長與轉(zhuǎn)型，加速商業(yè)化進(jìn)程，創(chuàng)造新的商業(yè)模式。探討大模型對(duì)各行業(yè)的深度影響開源與創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)開源大模型對(duì)技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)作用開源大模型推廣可促進(jìn)技術(shù)共享和快速傳播，為開發(fā)者和企業(yè)提供低成本、高效的技術(shù)解決方案。開源大模型推廣開源社區(qū)為全球知識(shí)交流和技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新提供平臺(tái)，推動(dòng)大模型技術(shù)進(jìn)一步突破和發(fā)展。技術(shù)共享加速通過全球合作，業(yè)界共同應(yīng)對(duì)大模型技術(shù)挑戰(zhàn)，推動(dòng)人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)共贏發(fā)展。全球協(xié)同創(chuàng)新謝謝

計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)學(xué)院AIGC基礎(chǔ)與應(yīng)用01AIGC概述02AIGC工具與應(yīng)用寫作類工具實(shí)操技巧0304圖表類工具實(shí)操技巧目錄contents05演示文稿類工具實(shí)操技巧01AIGC概述1.1走進(jìn)AIGC--AI與AIGC的定義如果說AI是一個(gè)廣泛的概念，涵蓋了所有與其相關(guān)的技術(shù)和應(yīng)用，那么AIGC則是AI在內(nèi)容生成領(lǐng)域的一個(gè)具體應(yīng)用，是指利用AI來生成新的內(nèi)容AIGC是AI在內(nèi)容生成領(lǐng)域的一個(gè)重要分支或發(fā)展方向人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域，旨在通過計(jì)算機(jī)程序和系統(tǒng)來模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能AI允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)識(shí)別模式、進(jìn)行學(xué)習(xí)，并做出決策，以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，甚至在某些方面超越人類的智能水平AI的定義人工智能生成內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）是指利用AI自動(dòng)生成原創(chuàng)內(nèi)容的技術(shù)它結(jié)合了自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，能夠模擬人類的創(chuàng)造力和想象力，生成包括文本、圖像、音頻和視頻在內(nèi)的各種形式的內(nèi)容AIGC的定義1.1走進(jìn)AIGC—AIGC的技術(shù)理論簡述技術(shù)領(lǐng)域簡述在AIGC領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，模擬人腦神經(jīng)元工作方式，用于模式識(shí)別、特征提取和數(shù)據(jù)表示廣泛應(yīng)用于文本、圖像、音頻等內(nèi)容的理解和生成，提供強(qiáng)大支持自然語言處理讓計(jì)算機(jī)理解、處理和生成人類自然語言的技術(shù)用于理解和生成文本內(nèi)容，提供機(jī)器生成高質(zhì)量文本的重要支持計(jì)算機(jī)視覺使計(jì)算機(jī)解釋和理解圖像及視頻的技術(shù)用于生成和處理圖像內(nèi)容，包括圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測、圖像分割等生成模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成新樣本的模型，包括VAE、GANs和擴(kuò)散模型核心角色，生成新的、逼真的數(shù)據(jù)樣本如圖像、文本或音頻優(yōu)化算法用于調(diào)整模型參數(shù)的數(shù)學(xué)方法，幫助模型改進(jìn)以達(dá)到最佳效果幫助模型生成更準(zhǔn)確的文本或圖像，不斷改進(jìn)模型性能1.1走進(jìn)AIGC—AIGC的主要特點(diǎn)特點(diǎn)描述應(yīng)用前景創(chuàng)新性利用深度學(xué)習(xí)和生成模型生成全新、具有創(chuàng)意的內(nèi)容新聞報(bào)道、文學(xué)創(chuàng)作、藝術(shù)設(shè)計(jì)、廣告營銷等領(lǐng)域高效性快速生成大量高質(zhì)量內(nèi)容，提高內(nèi)容創(chuàng)作效率滿足大規(guī)模內(nèi)容生成需求，降低成本多樣性根據(jù)不同關(guān)鍵詞或主題生成風(fēng)格多變、靈活多樣內(nèi)容語言文字、圖像、音頻、視頻等多個(gè)領(lǐng)域可擴(kuò)展性可應(yīng)用于不同領(lǐng)域和場景，集成到各種系統(tǒng)和平臺(tái)中新聞、廣告、娛樂、教育、醫(yī)療、金融等多個(gè)領(lǐng)域1.2AIGC發(fā)展歷程發(fā)展階段時(shí)間范圍重要事件與進(jìn)展成果與影響萌芽起步期20世紀(jì)50年代至90年代中期①首個(gè)計(jì)算機(jī)音樂作品《伊利亞克組曲》出現(xiàn)

②早期對(duì)話系統(tǒng)和文字生成系統(tǒng)如“ELIZA”出現(xiàn)

③理論框架構(gòu)建和初步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證為主為AIGC后續(xù)發(fā)展奠定理論基礎(chǔ)沉淀積累期20世紀(jì)90年代中期至21世紀(jì)10年代中期①使用更復(fù)雜算法和模型提高文本內(nèi)容質(zhì)量

②2007年首部AI完成小說《在路上》問世從實(shí)驗(yàn)向?qū)嵱棉D(zhuǎn)變，為快速發(fā)展奠定基礎(chǔ)快速發(fā)展期21世紀(jì)10年代中期以后①AIGC能生成文本、圖像、音頻、視頻等多媒體內(nèi)容

②大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)提升生成效率和準(zhǔn)確性

2022年ChatGPT等工具涌現(xiàn)AIGC商業(yè)化加速，廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，推動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域發(fā)展1.3AIGC的價(jià)值時(shí)代層面：引領(lǐng)科技浪潮，重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)1提升內(nèi)容創(chuàng)作、知識(shí)挖掘、信息處理的效率和創(chuàng)新能力影響新聞寫作、影視制作、藝術(shù)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品研發(fā)等行業(yè)，促使傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展社會(huì)層面：改善生活品質(zhì)，助力社會(huì)進(jìn)步2AIGC應(yīng)用普及深度改變社會(huì)生活，改善教育、醫(yī)療健康、社會(huì)治理等領(lǐng)域自動(dòng)生成教學(xué)資源，助力個(gè)性化教學(xué)；輔助診療，提升醫(yī)療服務(wù)水平；智能分析數(shù)據(jù)，幫助制定科學(xué)政策個(gè)人層面：賦能個(gè)人成長，提升工作效率3快速獲取定制化信息和服務(wù)，提高生活品質(zhì)和工作效率為創(chuàng)作者提供新可能，打破創(chuàng)作瓶頸，激發(fā)靈感，實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值降低技術(shù)門檻，使普通用戶參與內(nèi)容創(chuàng)作，釋放大眾創(chuàng)新潛力，推動(dòng)社會(huì)文化繁榮發(fā)展1.3AIGC的價(jià)值全球首部AI動(dòng)畫電影《愚公移山》深圳市大數(shù)據(jù)研究院和香港中文大學(xué)（深圳）的開發(fā)團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出醫(yī)療大模型“華佗GPT-II”其界面如圖所示1.4AIGC面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢--現(xiàn)階段AIGC面臨的挑戰(zhàn)質(zhì)量參差不齊AIGC工具在理解和生成復(fù)雜語言結(jié)構(gòu)、文化背景、方言特色等內(nèi)容時(shí)存在局限，AIGC在創(chuàng)造細(xì)節(jié)豐富、逼真度極高的作品時(shí)也存在局限性創(chuàng)新能力受限AIGC工具基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進(jìn)行模式匹配和概率預(yù)測缺乏真正意義上的原創(chuàng)思維，難以在獨(dú)立構(gòu)思和提出開創(chuàng)性見解方面與人類同等水平倫理和法律問題突出AIGC工具可能侵犯個(gè)人版權(quán)或知識(shí)產(chǎn)權(quán)，存在生成誤導(dǎo)性信息、虛假內(nèi)容、偏見或不良內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)內(nèi)容審核和監(jiān)管機(jī)制提出更高要求專業(yè)化乏力在高度專業(yè)化、個(gè)性化和情感化的需求面前，AIGC難以替代人類進(jìn)行個(gè)性化輔導(dǎo)和深度情感交流，如教育和心理咨詢等領(lǐng)域1.4AIGC面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢--AIGC的發(fā)展趨勢大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演進(jìn)發(fā)展重點(diǎn)在于模型規(guī)模更大、泛化能力更強(qiáng)、具備通用性和創(chuàng)造力的新型預(yù)訓(xùn)練模型這些模型能理解復(fù)雜場景和上下文，生成連貫、新穎和高質(zhì)量的內(nèi)容提升AIGC在專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)中的地位技術(shù)融合與深化AIGC將與其他AI技術(shù)如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等深度融合應(yīng)用范圍將擴(kuò)展到音樂、圖像、3D模型、虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)等多媒體內(nèi)容自動(dòng)生成推動(dòng)AIGC在娛樂、教育、藝術(shù)創(chuàng)作、廣告營銷等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供定制化服務(wù)滿足用戶個(gè)性化需求，通過用戶行為分析、情感識(shí)別和精準(zhǔn)推薦算法實(shí)現(xiàn)千人千面的內(nèi)容創(chuàng)作，提供高度定制化的新聞報(bào)道、教育課程、咨詢服務(wù)等賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型幫助各行各業(yè)提高效率、降低成本特別是在新聞出版、影視制作、游戲開發(fā)等行業(yè)應(yīng)用于智能客服、在線教育、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化升級(jí)倫理監(jiān)管與合規(guī)應(yīng)用建立完善法律法規(guī)體系，強(qiáng)化版權(quán)保護(hù)、真實(shí)性驗(yàn)證和不良信息過濾確保AIGC技術(shù)在合法合規(guī)的前提下健康發(fā)展02AIGC工具與應(yīng)用2.1AIGC工具的主要類型--寫作類AIGC工具寫作類AIGC工具一般具備4種能力1理解能力能夠解析和消化復(fù)雜文本輸入，包括語境理解概念辨析和情感識(shí)別2生成能力基于大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型算法，自創(chuàng)新穎、連貫且信息豐富文本內(nèi)容3邏輯能力高效處理復(fù)雜邏輯難題精確完成困難的數(shù)學(xué)計(jì)算，為用戶提供關(guān)鍵的職業(yè)或生活決策支持4記憶能力對(duì)歷史信息的檢索和利用，記住大量文本片段事實(shí)數(shù)據(jù)甚至情節(jié)線索在后續(xù)創(chuàng)作中恰當(dāng)引用整合和擴(kuò)展這些信息2.1AIGC工具的主要類型--寫作類AIGC工具寫作類AIGC工具的主要特點(diǎn)持續(xù)吸收和整合全球最新資訊、研究成果、流行趨勢和知識(shí)庫資源，保持?jǐn)?shù)據(jù)庫時(shí)效性和全面性能夠及時(shí)捕捉新詞匯、專業(yè)術(shù)語和社會(huì)文化現(xiàn)象的變遷，并反映在生成的文本中特點(diǎn)③更新性能迅速整理數(shù)據(jù)資料，提煉關(guān)鍵信息，短時(shí)間內(nèi)批量生產(chǎn)高質(zhì)量內(nèi)容在重復(fù)性強(qiáng)、模板化需求高的任務(wù)中減輕人力負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷創(chuàng)作特點(diǎn)④高效性模仿人類語言習(xí)慣和思維方式，具有自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，根據(jù)用戶反饋持續(xù)優(yōu)化輸出效果特點(diǎn)①智能性具有實(shí)時(shí)響應(yīng)和動(dòng)態(tài)更新的特點(diǎn)，能在短時(shí)間內(nèi)完成文本分析和優(yōu)化根據(jù)用戶要求，能在數(shù)十秒內(nèi)及時(shí)響應(yīng)，使用戶第一時(shí)間得到所需結(jié)果特點(diǎn)②實(shí)時(shí)性2.1AIGC工具的主要類型--圖表類AIGC工具圖表類AIGC工具的主要特點(diǎn)2協(xié)同性圖表類AIGC工具常與寫作類AIGC工具搭配使用，實(shí)現(xiàn)功能上的協(xié)同和互補(bǔ)通過文字命令，能將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為直觀圖表，或?qū)⒈砀駜?nèi)容轉(zhuǎn)化為圖片1適用性和多樣性圖表類AIGC工具能自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成直觀易懂的統(tǒng)計(jì)圖表如條形圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖等標(biāo)準(zhǔn)圖形2.1AIGC工具的主要類型--演示文稿類AIGC工具演示文稿類AIGC工具的主要特點(diǎn)2有限性依托已有模板素材，結(jié)合用戶要求與指令生成幻燈片內(nèi)容生成能力有限，尚未達(dá)到從無到有自行設(shè)計(jì)幻燈片內(nèi)容的高度1靈活性自動(dòng)匹配幻燈片要素，如模板選擇、色彩搭配、字體調(diào)整、圖表排版等用戶可進(jìn)行二次調(diào)整，更改排版、字體文字內(nèi)容，具有較強(qiáng)靈活性2.1AIGC工具的主要類型--圖像類AIGC工具圖像類AIGC工具的主要特點(diǎn)1智能創(chuàng)作性模擬人類創(chuàng)作思維和藝術(shù)風(fēng)格自動(dòng)生成具有獨(dú)特性和創(chuàng)意性的圖像2高效便捷性快速完成大量圖像生成和處理任務(wù)，提高工作效率簡單操作。提供豐富素材3靈活多樣性支持多種輸入方式和創(chuàng)作風(fēng)格滿足用戶個(gè)性化需求用戶可選擇多種風(fēng)格，且可對(duì)生成圖像進(jìn)行個(gè)性化編輯2.1AIGC工具的主要類型--音樂類AIGC工具音樂類AIGC工具的主要特點(diǎn)2缺乏獨(dú)創(chuàng)性音樂類AIGC工具基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集創(chuàng)作，可能反映數(shù)據(jù)集的風(fēng)格特征相比人類音樂家，在引領(lǐng)潮流、開創(chuàng)全新音樂風(fēng)格或塑造特定時(shí)代背景的音樂文化符號(hào)方面可能不夠敏感和獨(dú)特1高度定制化用戶可根據(jù)個(gè)人需求選擇不同音樂類型和風(fēng)格，如流行、古典、搖滾等用戶可參與創(chuàng)作過程，提供歌詞或主題概念，工具據(jù)此創(chuàng)作完整歌曲2.1AIGC工具的主要類型--視頻類AIGC工具視頻類AIGC工具的主要特點(diǎn)2局限性視頻類AIGC工具在視頻內(nèi)容的時(shí)長和質(zhì)量上存在局限，多數(shù)工具只能生成數(shù)秒視頻。不利于長視頻的智能制作1靈活性視頻類AIGC工具具有多樣化的輸入方式和便捷的操作性用戶可以通過自然語言描述生成視頻內(nèi)容，或上傳靜態(tài)圖片轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)圖像2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--認(rèn)識(shí)提示詞提示詞的定義1提示詞是AIGC應(yīng)用中至關(guān)重要的概念，它指的是用戶向AIGC工具輸入的指令，用于指導(dǎo)其生成特定內(nèi)容。這些指令蘊(yùn)含了用戶的意圖和期望是AIGC工具理解并創(chuàng)造內(nèi)容的基石通過AIGC工具的文本輸入框輸入并發(fā)送提示詞就可得到生成內(nèi)容，文心一言的輸入框如圖所示2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--認(rèn)識(shí)提示詞提示詞的主要形式2提示詞形式定義示例適用場景關(guān)鍵詞高度概括性的單個(gè)詞語或簡短詞語組合，用于引導(dǎo)AI模型捕捉核心概念或主題科幻城市、賽博朋克風(fēng)格、冷色調(diào)快速抓取核心要點(diǎn)或概念簡單的場景，主要用于生成圖像、音樂等內(nèi)容短語比關(guān)鍵詞更具體和細(xì)致，能傳達(dá)更多細(xì)節(jié)和情感色彩自行車的發(fā)展歷史需要傳遞一定情境或情緒的場合，提供具體方向，讓生成內(nèi)容更具有針對(duì)性句子提供復(fù)雜和完整的情境描述，幫助AIGC工具生成精確和連貫的內(nèi)容請(qǐng)你描述一只貓?jiān)谟旰蟮囊雇碛崎e漫步的畫面需要高度定制化和精準(zhǔn)輸出的情況，如長篇文本寫作、深度故事構(gòu)思等文本段落組合關(guān)鍵詞、短語、句子形成有頭有尾、條理得當(dāng)?shù)倪B續(xù)性段落文字我是一名有著3年工作經(jīng)驗(yàn)的短視頻運(yùn)營人員，近期要參加一家互聯(lián)網(wǎng)公司的面試。請(qǐng)幫我梳理一份高質(zhì)量的面試指南，分為前期準(zhǔn)備、面試問答、后期跟進(jìn)3個(gè)環(huán)節(jié)。你生成的指南必須不少于1000字適用于寫作類AIGC工具，提供豐富詳細(xì)的信息，適用于長篇文本寫作等場景2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞的特點(diǎn)特點(diǎn)描述影響多樣靈活提示詞可以是單個(gè)詞語、短語、句子或復(fù)雜的文本段落，適用于不同場景和生成任務(wù)使得提示詞能夠根據(jù)不同需求和場景進(jìn)行選擇和組合，增加適用性強(qiáng)調(diào)技巧通過特定策略和方法，使提示詞具有引導(dǎo)性和影響力，要求用戶熟悉工具原理，掌握詞語選擇、句式構(gòu)造和語境營造等提升提示詞使用效果，使生成內(nèi)容更精準(zhǔn)、生動(dòng)和富有創(chuàng)意可復(fù)用有效的提示詞組合和技巧可在不同場景或任務(wù)中重復(fù)使用，節(jié)省時(shí)間并提高效率適用于批量生成內(nèi)容或維持內(nèi)容風(fēng)格一致性，確保生成結(jié)果與預(yù)期相符2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧目前在寫作類等AIGC工具領(lǐng)域，使用最廣泛的提示詞有三大類，分別是要點(diǎn)式提示詞角色扮演式提示詞及示例式提示詞三大類提示詞1要點(diǎn)式提示詞要點(diǎn)式提示詞用于引導(dǎo)AIGC工具生成具有特定要點(diǎn)和結(jié)構(gòu)的內(nèi)容通過列出關(guān)鍵主題、論點(diǎn)或細(xì)節(jié)，幫助AIGC工具組織和構(gòu)建連貫的內(nèi)容定義與作用撰寫一篇關(guān)于氣候變化影響的科普文章，要點(diǎn)包括溫室效應(yīng)原理、極端天氣事件增多、海平面上升的影響示例要點(diǎn)式提示詞是最基礎(chǔ)的提示詞形式適用于寫作類、圖表類、圖像類、音樂類、視頻類等所有AIGC應(yīng)用領(lǐng)域適用性精準(zhǔn)提出要點(diǎn)，明確表達(dá)需求，是使用要點(diǎn)式提示詞的關(guān)鍵使用要點(diǎn)2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧2角色扮演式提示詞角色扮演式提示詞是讓AIGC工具扮演特定角色進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，如記者、專家、小說主角等如表所示為可扮演的角色類型角色類型說明舉例職場職務(wù)模擬各種職場職務(wù)，從基層員工到高級(jí)管理者，展現(xiàn)不同職務(wù)的工作風(fēng)格和內(nèi)容市場營銷專員、項(xiàng)目經(jīng)理專家學(xué)者扮演不同領(lǐng)域的專家學(xué)者，提供專業(yè)的知識(shí)和見解醫(yī)學(xué)專家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、文案寫作專家社會(huì)身份模擬各種社會(huì)身份，以不同身份進(jìn)行交流父母、朋友名人模擬古今中外名人魯迅、喬布斯功能性工具模擬某種具備特定功能的強(qiáng)大工具公眾號(hào)標(biāo)題生成器2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧2角色扮演式提示詞角色扮演式提示詞示例如下：請(qǐng)你扮演一名環(huán)?；顒?dòng)家，撰寫呼吁公眾減少碳排放的公開信我想讓你扮演一名專業(yè)會(huì)計(jì)，為小企業(yè)制訂一個(gè)財(cái)務(wù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)節(jié)約成本的目的請(qǐng)你扮演一個(gè)強(qiáng)大的微信公眾號(hào)標(biāo)題生成器，基于我發(fā)送給你的主題，分別使用5種方法幫我生成一組標(biāo)題①一次扮演一個(gè)角色請(qǐng)你扮演我的智囊團(tuán)，團(tuán)內(nèi)有3名專家，分別是喬布斯、稻盛和夫和孔子。他們都有自己的個(gè)性、世界觀和價(jià)值觀，對(duì)問題有不同的看法和建議。我會(huì)在這里說出我的個(gè)人情況，請(qǐng)分別以這3名專家的身份和視角來審視并給出評(píng)價(jià)和建議，不少于800字②一次扮演多個(gè)角色2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧3示例式提示詞示例式提示詞是指提供一個(gè)或多個(gè)樣例，讓AIGC工具借鑒或模仿樣例的風(fēng)格、格式或內(nèi)容要素來生成新的內(nèi)容。示例式提示詞示例如下：①直接給出示例模仿《哈利·波特》系列小說的敘述風(fēng)格，寫一段發(fā)生在魔法學(xué)校的冒險(xiǎn)故事開頭我會(huì)向你提供一段廣告文案，請(qǐng)你模仿這段文案，為我公司的新產(chǎn)品撰寫類似風(fēng)格的文案。文案范例內(nèi)容是：“鉆石恒久遠(yuǎn)，一顆永流傳。”2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧3示例式提示詞②連續(xù)追問：“先學(xué)習(xí)，再創(chuàng)作”先輸入優(yōu)秀示例，命令其學(xué)習(xí)提煉技巧，再根據(jù)這些技巧創(chuàng)作新的內(nèi)容。這類提示詞示例如下:提示詞①請(qǐng)分析下面這些廣告文案共同的風(fēng)格與特點(diǎn)①鉆石恒久遠(yuǎn)，一顆永流傳②唯美食與愛不可辜負(fù)③百度一下，你就知道AIGC工具生成內(nèi)容所示：我很樂意為您分析這些廣告文案的風(fēng)格與特點(diǎn)。它們有以下幾個(gè)共同點(diǎn)……提示詞②現(xiàn)在請(qǐng)根據(jù)你分析這些風(fēng)格與特點(diǎn)，為一輛新款汽車撰寫10條廣告文案，汽車類型為家庭型，經(jīng)濟(jì)實(shí)用2.2

AIGC應(yīng)用的核心：提示詞--提示詞使用技巧提示詞進(jìn)階使用技巧①AIGC工具主動(dòng)生成提示詞通過特定的提示詞指令模板，AIGC工具可以主動(dòng)生成提示詞。模板示例如下：提示詞：請(qǐng)根據(jù)我提供的行業(yè)、崗位或人群的對(duì)應(yīng)工作領(lǐng)域，生成該領(lǐng)域可能會(huì)用到的×條高頻ChatGPT提示詞請(qǐng)按照下面的模板進(jìn)行生成我想讓你扮演[角色]。你擅長[