chatgpt文本聚类 文本聚类算法

本文目录一览：

• 1、什么是AI,以及其工作的底层逻辑
• 2、四个00后的疯狂开源计划:整个互联网转成大模型语料,1亿token嵌入成本只...
• 3、作为一个中年人,怎么更有效的去学习AI知识
• 4、“AI+营销”:你必须懂的26个术语
• 5、顶刊级科研绘图工坊——Nature级数据可视化

什么是AI,以及其工作的底层逻辑

1、人工智能（Artificial Intelligence， AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术，使其能够执行需要人类智力才能完成的任务，例如学习、推理、感知、决策、语言理解等。AI的核心目标是让机器具备“智能”，即从数据中提取规律、适应环境变化并自主解决问题。

2、具体来说，AI是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。这包括研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

3、AI的工作原理底层逻辑主要包括以下几个方面：数据处理：AI模型的学习过程离不开大量的数据。这些数据需要经过清洗、标注、增强等处理步骤，以提取出对模型训练有用的信息。处理后的数据被分为训练数据集和测试数据集，用于模型的训练和验证。

4、人工智能（AI），简单来说，是一种通过算法、神经网络和大量数据来模仿或增强人类智能的技术。它可以帮助我们完成各种任务，如语音识别、图像处理、下棋、自动驾驶等。按照智能水平，AI可以分为三个阶段：弱人工智能（Narrow AI）：只擅长特定任务，如Siri、ChatGPT、AlphaGo等。

5、AI赚钱的底层逻辑在于它能够帮助企业实现降本增效。通过AI技术，企业可以自动化处理大量重复性工作、优化决策过程、提升运营效率等。这些都可以为企业节省成本并创造更多的价值。然而，要实现这一点，你需要先了解你的行业、熟悉你的业务并具备一定的专业能力。

四个00后的疯狂开源计划:整个互联网转成大模型语料,1亿token嵌入成本只...

1、四个00后的疯狂开源计划：将整个互联网转为大模型语料，1亿token嵌入成本只需1美元 近日，一个名为“亚历山大”的开源计划引发了广泛关注。该计划由四个平均年龄仅为20岁的少年发起，他们旨在将整个互联网的内容转化为大模型所能理解的语料，即Tokens。这一壮举不仅令人赞叹，更为开发出更强大的大模型提供了可能。

2、训练成本：大模型的训练需要消耗海量的Token数据。例如，通义千问-7B模型在训练时就用了超过4万亿Token的数据，这相当于把整个互联网的文本都“吃”了一遍。因此，Token的数量直接影响到模型的训练效率和成本。生成速度：模型的生成速度通常用TPS（每秒生成的Token数）来衡量。

3、音频分词器（Audio Tokenizer）：采用矢量量化（VQ）技术将音频信号转化为15Hz离散语义Token，同步提取连续声学特征，在保留语音细节的同时实现高效语义压缩。音频大模型（Audio LLM）：基于共享Transformer架构构建多模态处理核心，通过文本-音频交错预训练策略实现跨模态知识对齐。

4、AI大模型中的token是文本中最小的处理单位。在人工智能和自然语言处理（NLP）领域，token扮演着至关重要的角色，它是计算机理解和处理语言的基础。以下是对token的详细解释：Token的基本概念在AI大模型中，token通常指文本被拆解成的最小单位。

5、放弃Softmax，首个线性注意力Transformer大模型TransNormerLLM：1750亿参数，速度、精度更优 近日，上海人工智能实验室和OpenNLPLab的研究团队提出了一种名为TransNormerLLM的新型大型语言模型。该模型完全抛弃了传统的基于Softmax的注意力机制，转而采用了新提出的线性注意力机制。

作为一个中年人,怎么更有效的去学习AI知识

作为一个中年人，更有效的学习AI知识的方法如下：精准定位学习坐标 职业锚点扫描：制作《职业能力-AI匹配矩阵表》，明确自身职业与AI技术的结合点。

选择正规学习途径：老年人可以选择一些针对中老年人的AI入门课程或教程。这些课程通常更加注重基础知识的讲解和实践操作，有助于老年人逐步掌握AI技术的核心概念和应用方法。同时，利用互联网上的免费资源，如在线课程、论坛和社区等，也是不错的学习方式。

首先，如果具备一定的技术学习能力和基础，可以通过参加专业的培训机构或课程，考取如机器学习工程师、数据分析师等相关的专业认证。这些认证能够增加在求职市场上的竞争力，有机会进入科技企业从事相关工作，或者选择远程工作，从而获得稳定的收入来源。其次，对于没有编程基础的中年妇女，也不必过于担心。

鼓励身边的人一起学习，共同进步 面对人工智能时代的挑战和机遇，一个人的力量是有限的。你可以鼓励身边的人一起学习新知识、提升自我，共同应对这个变化的时代。通过分享学习资源和经验、组织学习小组等方式，促进彼此之间的交流和合作，共同进步。

而且，40岁的你拥有丰富的阅历和成熟的心智，这些都是学习AI时的宝贵财富。你可以更好地理解和应用AI技术，同时也更容易将AI与你的工作经验相结合，创造出新的价值。另外，AI领域也在不断发展和变化，这意味着每个人都有机会参与其中并贡献自己的力量。

AI取代的不是中年人，而是那些拒绝改变的人。面对AI技术的冲击，与其焦虑到失眠，不如行动起来。通过持续学习新技能、拓展人脉资源、多关注行业趋势以及建立应急储蓄等方式，我们可以提升自己的“抗失业能力”，适应时代的发展变化。记住，真正的铁饭碗不是在一个地方吃一辈子饭，而是走到哪里都有饭吃。

“AI+营销”:你必须懂的26个术语

营销自动化（Marketing Automation）利用软件和技术来自动化营销过程中的重复性任务，提高效率。人工智能价值对齐（AI Alignment）确保人工智能追求与人类价值观相匹配的目标，确保AI以对人类和社会有益的方式行事。这些术语涵盖了人工智能和AI营销的核心概念和关键技术，理解这些术语有助于更好地把握AI在营销领域的应用和发展趋势。

前沿模型：“前沿模型”是一个营销术语，指未发布的未来模型，理论上可能比现有AI模型更强大，但也可能带来显著风险。大模型训练的核心术语训练过程：AI模型的训练是通过分析数据集，理解数据并做出预测和识别模式的过程。大语言模型通过“阅读”大量文本进行训练。

AI领域需要了解的基本术语主要包括以下几个：人工智能（AI）人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

解释：AIGC是AI生成内容的缩写，它代表了利用人工智能技术生成的各种类型的内容。算法偏见（Algorithmic Bias）定义：模型因训练数据或设计产生歧视性结果（如性别偏见）。解释：算法偏见是指机器学习模型在训练或设计过程中产生的歧视性结果，它可能导致模型对某些群体或特征产生不公平的待遇。

你应该知道的10个AI术语：推理（Reasoning）和规划（Planning）推理：AI通过从历史数据中学到的模式和规律来理解信息，从而解决问题并完成任务。这种能力类似于人类的推理过程。规划：更先进的AI系统可以制定计划、设计一系列行动来实现目标，解决更复杂的问题。

顶刊级科研绘图工坊——Nature级数据可视化

1、在当今全球顶尖期刊发表范式发生结构性变革的背景下，数据可视化已从辅助工具升级为科学传播的“黄金媒介”，实现了“一图胜千言”的效果，成为高水平顶级期刊的硬性门槛。Nature的统计数据显示，图表质量已成为评审专家优先审稿的重要要素，与论文的接受与否直接相关。

2、使用智图小易司TOPCHARTS工具，可以轻松实现Nature级别曲线图的复现。通过简单的数据准备和图表配置，即可在1秒内一键生成与原文图表丝毫不差的曲线图。该工具不仅适用于Nature等顶刊级别的图表复现，还广泛应用于科研数据可视化、报告撰写等领域，是科研人员不可或缺的高效工具。

3、在科研工作中，高质量的图表和插图对于论文的发表、组会汇报以及工作汇报都至关重要。以下是8个完全免费的科研绘图网站，它们能够帮助你轻松绘制出Nature级别的美图。在线作图神器Hiplot 简介：Hiplot是由openbiox社区发起的科研数据可视化平台和协作社区，提供基于R语言的60余种基础可视化和50余种进阶绘图功能。

4、注：顶刊图表常采用“混合工具链”，例如：Python 生成数据图 → MidJourney 生成概念图 → Adobe Illustrator 排版优化。根据研究领域和图表类型灵活组合工具，可显著提升效率与质量。