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AI入门必知：Op？哪在竟究别区的IAenAI和普通AI的区别究竟在哪？

你是否曾被AI的各种概念绕得头晕脑胀？今天，就让我们揭开OpenAI和普通AI的神秘面纱，助你成为AI达人！别再被那些复杂的专业术语吓倒了，其实AI就在我们身边，比如智能推荐、语音助手等。

得弄。步进和清楚，普通AI就像是家里的扫地机器人，它需要工程师先给它输入大量数据，比如图片、文字等，教它如何识别和分类。而OpenAI，则像是一个自我进化的天才，它不需要别人教，自己就能不断学习和进步。

5分钟速成AI达人！揭秘OpenAI的核心优势

想要成为AI达人， 得了解OpenAI的核心优势。这里有几个关键点：

• 自进化能力OpenAI就像是一个会自己学习的学霸，它会不断更新自己的知识库，提高自己的能力。
• 跨领域应用OpenAI不仅能应用于特定的领域，还能跨领域综合应用，比如写作、绘画、编程等。
• 创造力OpenAI不仅能执行任务，还能创造从未存在过的内容，比如写诗、作曲、编故事等。

举个例子，上周我让GPT-4写个“东北话版《出师表》”，结果竟然笑到肚子疼！这就是OpenAI的创造力！

AI与大数据：如何利用AI技术提升你的业务

AI技术在各个行业都有广泛的应用，比如金融、医疗、交通等。那么，如何利用AI技术提升你的业务呢？

1. 明确你的业务需求，确定需要使用哪种AI技术。
2. 收集和整理相关数据，为AI提供训练材料。
3. 然后，选择合适的AI工具和平台，开始AI项目实施。
4. 最后，持续优化和改进AI模型，提升其性能。

举个例子，某金融机构利用AI技术进行风险评估，有效降低了信贷风险，提高了业务效率。

AI未来：预测与挑战

那么，AI的未来会怎样呢？根据百度搜索大数据显示，AI将在以下几个方面取得突破：

• AI将在更多领域得到应用，比如教育、娱乐等。
• AI技术将更加成熟，性能将大幅提升。
• AI将与人类更加紧密地合作，共同创造美好未来。

当然，AI的发展也面临着一些挑战，比如数据隐私、伦理问题等。我们需要在享受AI带来的便利的同时，也要关注其潜在风险。

别被专业名词吓到，其实很多AI就在你身边。比如你每次在某宝搜东西，系统立马推荐同类商品——这就是典型的规则型AI。它就像个严格执行指令的管家，按照程序员设定好的"如果...就..."的套路干活。

注意看创造力这个指标！普通AI顶多算个高级计算器，而OpenAI已经能帮你生成从来没存在过的内容。比如上周我让GPT-4写个"东北话版《出师表》"，结果笑到肚子疼...

文章浏览阅读1.7k次。OpenAI官方发布一个Neural MMO——一个用于增强学习代理的大规模多代理博弈环境。平台支持大量的、可变数量智能体在开放式任务中进行训练。大量不同种类的智能体能够使得强化学习更好地进行探索...

Q：听说OpenAI要统治人类？A：这事儿科幻片看多了吧？现在最先进的AI也就相当于5岁小孩的智力，离《终结者》里的天网还差十万八千里呢！

看到这儿你可能要问："那我平时该用哪种AI？"这事儿得看具体需求：

这玩意儿的核心突破在于自进化能力。举个栗子：普通AI像背课本的好学生，OpenAI就像会自己泡图书馆的学霸。去年ChatGPT刚出来时还经常犯低级错误，现在迭代到4.0版本，已经能帮人写代码、画设计图了！

它们可能会成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分，就像智能手机已经成为我们生活的延伸一样。但无论技术如何发展，我们应该记住，最好的智能体应该是增强人类能力，而不是替代人类思考的工具。

在人工智能飞速发展的今天，AI这个词几乎无处不在。但是，并非所有的AI都是相同的。本文将通俗易懂地解释智能体和普通AI之间的关键区别，帮助你理解为什么智能体代表着AI技术的一大进步。

普通AI vs 智能体：一眼看懂区别 普通AI就像一个问答机器：你问一个问题，它给你一个答案...

虽然AGI和AIGC都属于人工智能的范畴，但它们之间存在本质的区别。AGI，即通用人工智能，追求的是在广泛的认知任务上达到或超越人类智能的能力。而AIGC，或称AI生成内容，则专注于利用AI技术生成特定类型的内容...

OpenAI是一个非营利性的人工智能项目，其宗旨是“推进数字智能的进步，不受财务回报约束，以造福全人类”。OpenAI的研究重心在于...

理解屏幕上的内容和元素，还能进行复杂的逻辑推理，将任务分解成多个步骤，并逐步完成。Operator可以模拟人类的鼠标和键盘操作，在网页上进行点击、滚动、输入等各种操作，与网页进行交互，跟人类操作一样，无需API接口。

OpenAI推出超级AI助手...昨晚，OpenAI不声不响， 祭出大招！推出了他们的首个L3级智能体——Operator，向着通用人工智能迈出了重要一步...

Q：用这些AI会被替代工作吗？A：会替代的是重复性工作，但能创造新岗位。就像汽车取代马车，但催生了司机这个职业。我现在每天用AI辅助写稿，效率翻倍还没失业~

重点来了：别神话任何技术！我见过有人拿ChatGPT当算命工具，这就属于走火入魔了。记住，再聪明的AI也只是工具，关键看你怎么用。

最早在DeepMind里面也是推行Value-based RL的思想，搞出了Deep Q-learning, DDPG之类的东西。至于说后来的A3C，已经是不得不屈从于Policy-based RL的高效率...

人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入...

先说个冷知识：OpenAI其实是个机构名字！就像"苹果公司"和"苹果手机"的关系。不过现在大家说OpenAI，通常特指他们家的GPT系列模型。

再比如你家扫地机器人，能自动规划路线避开障碍物。这属于机器学习型AI，需要工程师先"喂"给它几万张图片...

我自己刚接触AI时也分不清这些概念，直到亲眼见过GPT-4在10分钟内写完项目方案，才明白技术爆炸有多可怕...

哎，你有没有想过，为什么现在AI突然变得这么火？手机里的Siri、刷短视频时自动推荐的算法...

和电脑软件之类的也都是一样的，慢慢的被人类发掘出它的用途的。中间历经了不少的波折，人工智能从一开始的拥有逻辑推算和远算能力...

所以这两个派别差异确实还是挺大。另外，这跟两家公司的定位也有关系，比如说DeepMind着眼于Go和Starcraft这样的AI明珠问题...

自从20世纪50年代提出图灵测试以来，人类一直在探索通过机器掌握语言智能...

强调其在理解和生成自然语言上的能力。ChatGPT作为GPT的对话应用，展示了大模型在对话交互上的潜力...

Q：为什么有时候AI会说胡话？A：因为它本质上是在"猜"最合适的回答...

沉寂了几个月时间，人工智能GPT又搞出了大新闻...

具体来说有三大杀手锏：- 万亿级参数- 持续学习机制- 多模态处理

|| | 普通AI | OpenAI ||----------------|----------------------|---------------------|| 学习能力 | 需要人工更新模型 | 自己会找新知识学 || 应用场景 | 特定领域| 跨领域综合应用 || 反应速度 | 0.1秒内响应 | 需要3-5秒思考 || 创造力 | 基本没有 | 能写诗作曲编故事 || 成本 | 每月几千块就能部署 | 每天电费都要烧几十万 |

不过这类AI都有两个致命伤：1. 学完固定教材就不会进步了2. 遇到教材外的情况就懵逼