FundamentalsandApplicationsofArtificialIntelligence第二章

智慧探索，解碼生成式人工智能核心原理1.知識(shí)目標(biāo)（1）理解生成式人工智能的基本概念。（2）熟悉生成式人工智能的核心技術(shù)原理。（3）掌握生成式人工智能的工具和平臺(tái)。2.能力目標(biāo)（1）能夠熟練使用至少一種生成式人工智能工具進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，如生成文本、圖像或視頻。（2）能夠結(jié)合實(shí)際需求，靈活運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，如廣告設(shè)計(jì)、短視頻制作等。（3）能夠關(guān)注生成式人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，自主學(xué)習(xí)新的技術(shù)和工具。課程目標(biāo)FundamentalsandApplicationsofArtificialIntelligence第二章

智慧探索，解碼生成式人工智能核心原理模塊一

智慧探索解碼生成式人工智能核心原理01開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅02一、文本生成的概念03二、文本生成技術(shù)的基礎(chǔ)原理04三、文本生成的典型應(yīng)用場(chǎng)景目錄Content05開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅智創(chuàng)文思：生成式人工智能的文本創(chuàng)作奧秘Part01

請(qǐng)大家先花3秒鐘想想：昨天讓你會(huì)心一笑的文字，是出自某篇靈氣十足的隨筆，還是某個(gè)AI生成的段子？

其實(shí)我們每天都在經(jīng)歷一場(chǎng)無(wú)聲的較量——當(dāng)你為一個(gè)靈感抓耳撓腮時(shí)，AI可能已在0.1秒內(nèi)生成20個(gè)備選方案；當(dāng)你推敲“春風(fēng)又綠江南岸”的“綠”字為何絕妙時(shí)，機(jī)器正統(tǒng)計(jì)著千萬(wàn)首詩(shī)里“綠”“到”“入”的使用頻率。

這兩種寫作方式，一個(gè)帶著心跳的溫度，一個(gè)藏著代碼的精密，究竟誰(shuí)在重塑我們對(duì)“文字”的定義？

今天我們就從這場(chǎng)創(chuàng)意與算法的角力說(shuō)起，聊聊那些能像人類一樣“下筆成文”的人工智能——也就是我們常說(shuō)的人工智能文本生成，看看它們是如何從一串代碼，變成能與人類在文字世界分庭抗禮的存在。導(dǎo)入一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐ㄟ^(guò)創(chuàng)意寫作與AI寫作的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，激發(fā)創(chuàng)造力和想象力，探索人類創(chuàng)意與AI智能生成之間的差異和特點(diǎn)，幫助學(xué)生理解AI在文本創(chuàng)作中的優(yōu)勢(shì)與局限。通過(guò)對(duì)比分析，引導(dǎo)學(xué)生思考在創(chuàng)作中如何更好地結(jié)合人類情感與AI邏輯，以實(shí)現(xiàn)更豐富的表達(dá)效果?！緫?yīng)用探索】智筆生花：開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅我們將要來(lái)一場(chǎng)超酷的創(chuàng)意寫作與AI寫作大碰撞。是你的創(chuàng)意更勝一籌，還是AI的腦洞更驚人？是文字里的真情實(shí)感，還是AI的邏輯推理更打動(dòng)人心？【應(yīng)用探索】智筆生花：開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅二、實(shí)驗(yàn)任務(wù)學(xué)生在課前獨(dú)立完成一篇不少于300字的創(chuàng)意寫作，主題為《未來(lái)的世界》。要求主題明確，情節(jié)完整，情感真摯，語(yǔ)言生動(dòng)，細(xì)節(jié)豐富，結(jié)構(gòu)清晰，邏輯連貫。課上，學(xué)生選擇一種AI寫作工具，根據(jù)相同主題生成一篇不少于300字的作品。記錄生成過(guò)程，包括提示詞、生成結(jié)果及修改優(yōu)化內(nèi)容。分析AI文本的邏輯性、創(chuàng)意性和情感表達(dá)。將創(chuàng)意寫作作品與AI作品從主題表現(xiàn)等方面進(jìn)行對(duì)比分析，探討人類創(chuàng)意與AI邏輯的差異及結(jié)合方式。【應(yīng)用探索】智筆生花：開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅通義千問(wèn)

創(chuàng)作通義千問(wèn)：/DeepSeek:/【應(yīng)用探索】智筆生花：開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅/DeepSeek創(chuàng)作三、思考與討論通過(guò)創(chuàng)意寫作與AI寫作的對(duì)比，幫助學(xué)生深入理解人類創(chuàng)作與人工智能生成內(nèi)容的差異與特點(diǎn)。討論一下，人類創(chuàng)作的文本與AI生成的文本在情感表達(dá)、創(chuàng)意獨(dú)特性和邏輯性方面有哪些明顯差異？這些差異如何影響讀者對(duì)作品的感受和理解？【應(yīng)用探索】智筆生花：開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅四、實(shí)驗(yàn)記錄表請(qǐng)根據(jù)實(shí)驗(yàn)任務(wù)的要求，填寫實(shí)驗(yàn)記錄表，記錄你的觀察和思考。附表：表2-1智筆生花開啟文本創(chuàng)作的奇幻之旅活動(dòng)記錄表文本生成的概念Part02智創(chuàng)文思：生成式人工智能的文本創(chuàng)作奧秘文本生成是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序和算法自動(dòng)生成人類語(yǔ)言文本的過(guò)程，其技術(shù)不斷演進(jìn)，應(yīng)用廣泛。這項(xiàng)技術(shù)的核心在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，從大量的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和結(jié)構(gòu)，進(jìn)而生成符合人類語(yǔ)言習(xí)慣的文本內(nèi)容。文本生成的概念從早期的規(guī)則和模板，到深度學(xué)習(xí)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大能力，能夠捕捉到語(yǔ)言的復(fù)雜模式和長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，極大地提高了文本生成的質(zhì)量和效率。人工智能新模型在預(yù)訓(xùn)練技術(shù)和多模態(tài)融合方面取得了顯著進(jìn)步，進(jìn)一步推動(dòng)了文本生成技術(shù)在準(zhǔn)確性和多樣性上的提升。技術(shù)發(fā)展歷程基礎(chǔ)知識(shí)【知識(shí)拓展】梁文鋒從量化投資到AI先鋒的傳奇人生梁文鋒，1985年出生于廣東吳川，自幼熱愛數(shù)學(xué)。2002年，他以吳川一中高考狀元的身份考入浙江大學(xué)電子信息工程專業(yè)，后攻讀信息與通信工程碩士學(xué)位，專注于機(jī)器視覺研究。畢業(yè)后，他投身量化投資領(lǐng)域，2008年開始探索全自動(dòng)量化交易，2015年創(chuàng)立幻方量化，2016年推出首個(gè)AI模型，2017年實(shí)現(xiàn)投資策略全面AI化，2021年管理規(guī)模突破千億元。2023年，梁文鋒進(jìn)軍通用人工智能領(lǐng)域，創(chuàng)立DeepSeek，推出多款A(yù)I大模型，其中DeepSeek-V3因性能優(yōu)越被贊譽(yù)。他從數(shù)學(xué)少年成長(zhǎng)為量化投資先鋒和AI開拓者，激勵(lì)著無(wú)數(shù)科技青年勇于創(chuàng)新。文本生成技術(shù)的基礎(chǔ)原理Part03智創(chuàng)文思：生成式人工智能的文本創(chuàng)作奧秘（一）輸入模塊負(fù)責(zé)接收用戶的輸入，這些輸入可以是關(guān)鍵詞、句子、段落或其他形式的提示信息。輸入模塊的作用是將用戶的意圖轉(zhuǎn)化為模型可以理解的形式。（二）預(yù)處理模塊對(duì)輸入的文本進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注、去除噪聲等操作，以便為生成模型提供更干凈、更有用的數(shù)據(jù)。（三）語(yǔ)言模型這是文本生成系統(tǒng)的核心部分，通?；谏疃葘W(xué)習(xí)架構(gòu)。語(yǔ)言模型通過(guò)學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù)，捕捉語(yǔ)言的模式和結(jié)構(gòu)，從而生成符合人類語(yǔ)言習(xí)慣的文本內(nèi)容。文本生成的基本結(jié)構(gòu)（四）解碼模塊根據(jù)語(yǔ)言模型的輸出，解碼模塊負(fù)責(zé)將生成的文本序列逐步轉(zhuǎn)化為最終的文本輸出。常見的解碼策略包括貪婪解碼、束搜索和隨機(jī)采樣等。（五）后處理模塊對(duì)生成的文本進(jìn)行優(yōu)化和校正，確保生成的文本在語(yǔ)法、邏輯和風(fēng)格上符合要求。后處理可能包括拼寫檢查、語(yǔ)法修正、內(nèi)容潤(rùn)色等操作。（六）輸出模塊將最終生成的文本呈現(xiàn)給用戶，可以是直接顯示在界面上，也可以是通過(guò)語(yǔ)音合成等方式進(jìn)行輸出。【知識(shí)拓展】ELIZA從心理治療到人工智能的啟示ELIZA是由麻省理工學(xué)院的約瑟夫·魏澤鮑姆于1966年開發(fā)的世界上第一個(gè)聊天機(jī)器人，其設(shè)計(jì)初衷是為了研究人機(jī)對(duì)話的可能性。ELIZA的核心技術(shù)基于簡(jiǎn)單的模式匹配和替換規(guī)則，通過(guò)分析用戶輸入的文本，尋找特定的關(guān)鍵詞和模式，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則生成回應(yīng)。它模仿了羅杰斯心理治療法，通過(guò)重復(fù)或重組用戶的輸入，生成看似有深度的回應(yīng)，從而讓用戶感受到被理解和關(guān)注。ELIZA的“DOCTOR”腳本能夠模擬心理治療師與患者之間的對(duì)話，引發(fā)了關(guān)于人工智能和人類情感的廣泛討論。文本生成的典型應(yīng)用場(chǎng)景Part04智創(chuàng)文思：生成式人工智能的文本創(chuàng)作奧秘文本生成技術(shù)在人機(jī)對(duì)話中的應(yīng)用是其最為常見的場(chǎng)景之一，它通過(guò)實(shí)現(xiàn)人工智能生成內(nèi)容的核心價(jià)值，為人們的生活、工作和學(xué)習(xí)提供全方位的支持與便利。以DeepSeek為例，它不僅可以作為技術(shù)顧問(wèn)，還能在多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。聊天機(jī)器人基于DeepSeek生成的問(wèn)答早期的人機(jī)交互主要依賴于命令行界面（CLI），如DOS和Linux終端。用戶需要輸入特定的命令來(lái)操作計(jì)算機(jī)，這種方式對(duì)用戶的技術(shù)要求較高。對(duì)話式AI是當(dāng)前人機(jī)交互領(lǐng)域的前沿技術(shù)。它通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠理解并生成自然語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)類似人類對(duì)話的交互方式。這種新型交互方式不僅提高了交互的效率和自然性，還為用戶提供了更加個(gè)性化和智能化的體驗(yàn)。第一階段：命令行界面到圖形用戶界面（GUI）當(dāng)前階段：對(duì)話式AI人機(jī)交互方式經(jīng)歷了幾個(gè)重要階段的演變：第二階段：基于Web瀏覽器的交互與移動(dòng)觸摸操作基于Web瀏覽器的應(yīng)用。用戶無(wú)需安裝本地程序，即可通過(guò)瀏覽器直接訪問(wèn)各種在線服務(wù)。智能手機(jī)和平板電腦的普及使得觸摸操作成為主流，用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的手勢(shì)實(shí)現(xiàn)交互，無(wú)需依賴傳統(tǒng)的鼠標(biāo)和鍵盤，交互變得更加自然和便捷。對(duì)話式AI使用通義千問(wèn)大模型Qwen3進(jìn)行聊天通義千問(wèn)：/遠(yuǎn)程醫(yī)療與健康管理文本生成技術(shù)在機(jī)器翻譯領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠高效地自動(dòng)化翻譯大量文本，并為翻譯者提供參考。例如，通過(guò)設(shè)計(jì)合適的提示詞，Kimi可以完成古文的多語(yǔ)言翻譯。翻譯工具百度翻譯根據(jù)提示詞的要求，讓Kimi系統(tǒng)翻譯多種語(yǔ)言的效果Kimi：/遠(yuǎn)程醫(yī)療與健康管理

字幕生成技術(shù)是一種前沿的文本生成應(yīng)用，它通過(guò)將視頻中的語(yǔ)音信息精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為文本，并顯示在視頻下方，為觀眾提供更豐富的信息。這一技術(shù)廣泛應(yīng)用于在線視頻教程、電視廣告、網(wǎng)絡(luò)廣告、電影、電視劇以及短視頻等場(chǎng)景，極大地提升了用戶體驗(yàn)和信息傳遞的效率。

字幕生成主要分為兩種實(shí)現(xiàn)方式，即基于語(yǔ)音識(shí)別的字幕生成和基于文本生成的字幕生成?；谡Z(yǔ)音識(shí)別的方式通過(guò)將視頻中的語(yǔ)音內(nèi)容高效轉(zhuǎn)換為文本，再將其同步顯示在視頻下方；而基于文本生成的方式則利用先進(jìn)的文本生成技術(shù)，直接根據(jù)視頻內(nèi)容生成精準(zhǔn)匹配的字幕文本并實(shí)時(shí)顯示。生成實(shí)時(shí)字幕AI編程助手在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用已成為推動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。憑借智能代碼解釋、代碼補(bǔ)全、代碼審查以及知識(shí)共享等強(qiáng)大功能，AI編程助手不僅顯著提升了開發(fā)效率和代碼質(zhì)量，還為開發(fā)者提供了高效、智能且便捷的編程體驗(yàn)。。軟件開發(fā)在KIMI中生成代碼杰弗里·辛頓出生于1947年的英國(guó)倫敦，成長(zhǎng)于一個(gè)學(xué)術(shù)氛圍濃厚的家庭，他的父親是一位杰出的昆蟲學(xué)家。早在20世紀(jì)70年代，辛頓就開始探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)時(shí)這一領(lǐng)域幾乎無(wú)人問(wèn)津。杰弗里·辛頓作為深度學(xué)習(xí)三巨頭之一，在教育和人才培養(yǎng)方面做出了重要貢獻(xiàn)。他在多倫多大學(xué)和谷歌的工作培養(yǎng)了一代又一代的AI研究人才。2012年，他在Coursera平臺(tái)上提供免費(fèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線課程，使得深度學(xué)習(xí)知識(shí)能夠惠及全球?qū)W習(xí)者。他的學(xué)生遍布AI世界的頂層——OpenAI、De