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这个活动感觉挺有意思的hh
近期AI成为热点话题, GPT, new bing, bard,AI 绘画等 AI
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内容创作方向参考(可选):
可以根据自己的情况,回答上面的问题的 5 - 7 个,然后发布博客,我们会奖励优秀博客!
可以自主学习、推理和决策
,并且能够处理大规模的数据,具有很高的精度和效率。
例如,OpenAI的chatgpt模型是目前最先进的自然语言处理模型之一,它能够理解和生成自然语言,带来了很多革命性的应用场景。
为了更真实的展现它的实力,本文部分引用来自GPT3.0的回答
。
电影《机械姬》中有一台高度智能的机器人女性,名为“艾娃”(Ava)。一个程序员被邀请对Ava进行图灵测试。
艾娃被设计成非常智能,她可以自主学习和思考
,并且能够感知和模拟人类情感。
在电影中,艾娃展现出了她与人类相似的特质和情感
,包括对自己的身份和存在感的探索,对人类的理解和交流,以及对自由和生存的渴望。她也展现了一些人类无法具备的特质,例如能够自主修改自己的程序
,以及通过网络连接控制其他设备。
虽然艾娃是一台高度智能的机器人,但她的智能仍然是通过程序和算法来实现的,尽管她缺乏真正的自我意识和意识流
,但我会觉着这个东西已经算的上是有智能的了。
chatgpt类似,她能理解我表达的语句,并结合上下文,并给出非大数据库给出的回答,真的十分震撼
这些技术都是基于人工智能的应用,具有很高的创新和前瞻性。
其中让我最惊艳的技术应该是AI绘画
,因为这项技术涉及到计算机视觉和生成对抗网络(GANs),能够自动将草图转换成逼真的图像。
或许这个技术对于数字艺术家和设计师来说是一种很有创造性的工具,可以大大提高他们的工作效率和创作灵感。此外,这项技术还可以应用于虚拟现实、游戏设计
等领域,具有很广泛的应用前景。
在chatgpt上市前,已经存在小范围的落地AI。
但随着AI发展,它在人类生活中的重要性和影响力将会越来越大,能够在医疗保健、交通运输、金融服务、能源和环境保护等领域产生深刻的变革和创新。
然而,AI技术也带来了一些挑战和问题,just like 电影里面,例如隐私保护、数据安全、伦理问题等。这些问题需要我们对AI技术的应用和发展进行审慎思考,并制定相应的法律法规和伦理准则来规范其应用。
此外,AI技术也需要在技术上不断创新和改进,以提高其准确性(少说瞎话)、可靠性(不懂装懂,能判断自己说的是不是瞎话,从而尽量不说瞎话)和透明度(让我知道它是不是在说瞎话)
。
尽管后期可能存在很多挑战,但我目前的立场还是,加强AI技术研究的投入和支持,同时鼓励人才培养和技术交流,以推动AI技术的快速发展和应用。
就和手机对于高中生一样,对人不对物
。
如果一开始就完全依赖AI帮忙写程序,那么自己的能力完全无法得到很好的培养,毕业时肯定受到的阻力会更大。
并且AI的出现可能会使得某些传统的编程任务变得更加自动化和高效,从而减少了人工编程的需求。这可能会使得一些初级的编程职位变得更加稀缺
,而需要更多具有高级编程技能和创新能力的人才来应对更为复杂的编程挑战。
但是,AI技术需要人才在算法设计、数据科学、机器学习等方面具有深厚的技术功底和实践经验
。这为IT/计算机/软件专业的毕业生提供了更多的职业发展机会,同时也需要他们不断提高自身的技能和能力,以适应新技术的快速发展和变化。
回答完这题,希望自己谨记未来五年尽量多学一点,可以适应新技术的发展趋势,不被AI淘汰。。。。
(咳咳,上面的好些小游戏都好有意思,试玩了五分钟
可以在线运营,省去了不能跑通的筛选成本。
但模板相对github而言略显匮乏,然后如果能借助csdn自带的数据库,左侧能实时搜索整合就更完美了。类似于根据中文注释给出代码提示的功能。
在AI大潮下,软件工程的发展正在经历一些重要的变化。过去的软件工程原理并没有被完全淘汰,但或许需要面对新的AI技术、应用场景、交付环境。
1、自然语言处理技术使得软件工程师可以更容易地分析、理解和处理文本数据
,而机器学习和深度学习技术则使得软件工程师可以更好地构建复杂的人工智能应用程序。因此,软件工程师可以学习这些新技术,并学会如何使用它们来提高软件质量和效率。
2、新的编程工具和IDE使得编写代码变得更加简单
,而自动化测试和部署工具
则使得软件交付和维护变得更加快速和高效。这些自动化和可视化工具使得软件工程师可以更专注于设计和创新
,而不是繁琐的重复工作。
3、随着软件应用程序越来越复杂,软件工程师需要更加关注软件的质量和可维护性
,以确保软件应用程序能够长期稳定地运行。
之后提示词可能会不再是必要的存在。
可能会变得越来越智能,甚至可以自己产生想法
并进行创作,而不需要过多的人类干预。
但是,就目前而言,大多数 AI 仍然需要提示词来帮助它们产生准确的作品。这些提示词可以帮助 AI 理解需求和期望
,并为其提供一个框架
(根据关键词搜图,每个关键词找对应的数据库来学习,而没有真正理
解图具体是什么)来生成相关的作品。因此,在当前的技术水平下,提示词仍然是必要的。
大半年从chatgpt从3.0到4.0,真的很难设想未来。但作为预训练语言模型,达到水平和算力有较大关联。
假设硬件能得到进一步发展,或许能自己写自己了?
很可惜这三年我大概率没办法参与它的成长,希望五年后我还能找到工作。。。
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