chatgpt认知维度认知维度有哪些

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本文目录一览：

1、2028年第一个AGI将到来?谷歌DeepMind提6条AGI标准,定义5大AGI等级_百...
2、一个真正的通用人工智能系统应具备处理什么问题的能力
3、大语言模型介绍(一)
4、mmbench评测指标
5、?面对现在的经济形势,如何应对职场焦虑?

2028年第一个AGI将到来?谷歌DeepMind提6条AGI标准,定义5大AGI等级_百...

人类距离第一个AGI（通用人工智能）的出现越来越近！DeepMind联合创始人，首席AGI科学家Shane Legg认为，2028年，人类有50%的概率开发出第一个AGI。在Arxiv上公布的一篇论文中，他带领的研究团队直接放出了AGI的路线图和时间表。论文详细定义了AGI的标准，并提出了5个AGI的分类。

随着ChatGPT等大模型的出现，AGI概念正在从哲学层面快速转向实际应用落地，并且ChatGPT已经展示出了初级AGI的功能（如AutoGPT），有不少专家认为，AGI时代可能在10年内到来。因此，需要一个明确的技术框架来讨论和衡量不同系统的AGI能力。谷歌的DeepMind研究人员提出了6项关于“AGI框架”的定义原则。

超级智能AGI：这是AGI发展的最高阶段。超级智能AGI将具有全面的智能，能够在所有领域中表现出超越人类的能力。它们将具备高度的创造力、创新能力和问题解决能力。AGI分级框架的意义 DeepMind研究团队的这一发现为人工智能的发展提供了更为清晰的目标和路径。

Google DeepMind联合创始人Shane Legg预测2028年有50%的概率实现。Google DeepMind CEO Demis Hassabis表示未来十年内不惊讶于AGI系统的出现。OpenAI CEO Sam Altman预测AGI将在5年左右或稍长的时间成为现实。综合上述预测，计算平均值得出AGI的到来时间预计为2029年。

一个真正的通用人工智能系统应具备处理什么问题的能力

一个真正的通用人工智能系统应具备处理多维度问题的能力，涵盖文本、语言、知识、逻辑、数学、代码、多模态等方面。具体如下：文本生成：能完成多风格多任务长文本生成，例如撰写文章、故事、报告等，并且在长文本生成能力上不断提升，像讯飞星火大模型在中文长文本生成方面已超过ChatGPT。

答案解析：全局性拓展；人工智能系统是由IntelligenceRealm，Inc.进行的一个志愿计算项目，其长期目标是实时模拟人脑，完成人工意识和人工通用智能。他们声称在研究中发现了大脑中的知识表示机制，这相当于发现了人工智能，然后才进入开发阶段。而定义通用人工智能非常困难。

一个能够被称为强人工智能的程序，需要具备一系列复杂的能力。首先，当环境存在不确定性时，程序应能进行有效的推理与决策，利用策略来解决问题。其次，程序必须拥有知识表示能力，包括对常识性知识的处理和表达。再次，规划能力也是强人工智能的重要组成部分，它能帮助程序根据目标制定详细的行动计划。

真正的通用人工智能系统具有把握跨越性和全局性的能力。AGI即Artificial general intelligence的简写，计算机科学与技术专业用语，专指通用人工智能。这一领域主要专注于研制像人一样思考、像人一样从事多种用途的机器。

智能运算问题：人工智能系统必须具备自我学习和信息处理的能力，能够进行信息检索、逻辑判断和决策制定，并据此产生相应的响应。控制问题：在确定了相应的反应后，人工智能需要将这些反应转换为具体的肢体动作或媒介信息的输出，以实现对外界的有效互动。

感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。

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大语言模型介绍(一)

大语言模型（large language model，LLM）是一种由具有许多参数（通常数十亿个权重或更多）的神经网络组成的语言模型，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练。大型语言模型在2018年左右出现，并在各种任务中表现出色。尽管这个术语没有正式的定义，但它通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。

多模态大语言模型是能够处理多种“模态”类型输入的大语言模型，其中每个“模态”指的是特定类型的数据，例如：文本、声音、图像、视频等，处理结果以文本类型输出。多模态大语言模型的一个经典而直观的应用是解读图片：输入图像和提示词，模型生成该图像的描述(文本)，如下图所示。

大型语言模型是基于深度学习技术训练的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的规则和模式，从而在各种自然语言处理任务上表现出色。发展历程 20世纪90年代：采用统计学习方法预测词汇，通过分析前面的词汇预测下一个词汇。

大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）介绍大型语言模型是基于大量数据训练的复杂神经网络，能够捕捉和模拟语言的复杂性和多样性。这些模型在自然语言处理（NLP）领域中扮演着越来越重要的角色，以下是关于大型语言模型的详细介绍。

大语言模型是一种基于深度学习技术构建的自然语言处理模型。定义大语言模型（Large Language Model，LLM）是指具有大量参数和训练数据的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。这些模型通常使用神经网络架构，如Transformer等，通过在大规模文本数据集上进行无监督学习，捕捉语言的统计规律和模式。