自从去年ChatGPT如流星划过夜空，照亮了整个AI领域，它所带来的技术革新与热潮仿佛一场无声的暴风雨，席卷了全球的科技圈。身为一名低阶IT从业者，感觉这太高大上了，与我的工作有毛线关系。

但是，AI技术的飞速发展确实令人惊叹，它不仅改变了我们的生活方式，更在某种程度上重塑了我们对未来的想象。从智能聊天机器人到图生文、文生图，再到最新的文生视频，每一步的突破都仿佛打开了新世界的大门。

一开始，我也被那些复杂的概念搞得一头雾水，比如OpenAI Chat-GPT、生成式AI、通用人工智能、专用人工智能、多模态，还有大语言模型等等。就像春节回老家，怎么也搞不清楚谁是三姨舅外甥表弟的儿子，哪个小孩是姑姑家外甥表姐的女儿。反正掏红包就是了。

这段时间，我特意抽出时间去深入了解了一些AI的基础知识，终于对这轮新的AI技术有了一些初步的认识。不过一个人自学还是略显枯燥了，有句老话说得好，“独乐乐不如众乐乐”，所以我觉非常有必要把这些知识分享出来让更多的朋友跟我一起”掉头发“，毕竟"欢乐共享则倍增，痛苦分担则减半"。

01.正经概述

自2023年Chat-GPT为代表的人工智能技术领域取得了前所未有的突破性进展，尤其在自然语言处理（NLP）上，GPT-4作为新一代大型预训练模型的代表，其卓越的理解力、精准文本生成和对复杂情境的驾驭能力已超越人类水平，在各个行业广泛应用并引发革新。比如，集成GPT-4的智能助手能深度理解邮件并自动分类回复，撰写信函报告，甚至实时记录会议摘要并提出行动建议，大幅提升办公效率。

与此同时，在市场营销中，基于GPT系列模型的AI工具可深入挖掘大数据以揭示市场趋势和消费者行为模式，为营销策略提供精准洞察。软件开发方面，GitHub Copilot等AI代码生成工具则实现了从自然语言到编程代码的快速转换，极大地减轻了程序员重复工作负担，使之专注于创新设计。

另一重要领域是生成式AI图像技术，DALL-E 2与Stable Diffusion将文本描述转化为逼真图像，深刻影响艺术、设计和媒体行业。艺术家可以借助DALL-E 2描绘未来城市景观，设计师利用Stable Diffusion迅速生成融合多元元素的产品包装图案，而在新闻报道中，编辑能即刻根据文字描述创作出符合新闻内容的高质量图片，增强了信息传递效果。

总结来说，2023年后的一系列AI技术飞跃不仅正在重塑日常工作方式，也预示着一个更智能化的工作环境即将来临，在其中AI将成为不可或缺的伙伴，助力人类应对更高层次挑战，并共同驱动社会生产力持续跃升。同时，生成式视觉AI技术正不断推动视觉创作与消费方式的智能化和高效化转型。

以下本人将以有限的学识给大家介绍一下近日“临时报佛脚”学习来的经验。做了个简单的入门指南，尝试给各位读者老师汇报一下AI领域的一些主要概念、国内外主要的公司、产品及相关技术，希望能帮助老师们能快速了解一下AI这个领域。

02.AI专业术语解释

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学习这些基本概念对于理解和应用人工智能至关重要。它们构成了人工智能的基石，为我们提供了解决问题的新思路和方法。通过深入掌握这些概念，有助于我们能更好了解人工智能相关技术概念。有助于提高我们的学习效率，为以后使用AI解决复杂问题打好基础。

人工智能（AI）是模拟人类智能的技术和科学，涵盖机器学习、自然语言处理等多个关键领域。其中，机器学习使计算机能从数据中自动学习并改进性能，而自然语言处理则让计算机能够理解和生成人类语言。

大语言模型作为自然语言处理领域的深度学习模型，能处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。深度学习，利用神经网络模拟人脑进行学习和推理，是机器学习的重要分支。

神经网络作为深度学习的基础，模拟人脑神经元的连接方式。此外，卷积神经网络专门处理图像数据，循环神经网络则适用于处理序列数据，如文本或时间序列数据。生成对抗网络通过两个神经网络的竞争生成逼真数据，而强化学习使智能体通过与环境互动学习做出最佳决策。

迁移学习利用已有知识解决新任务，数据挖掘从大量数据中提取有用信息，而知识表示将人类知识转化为计算机可理解的形式，语义网丰富Web内容的含义和互操作性，智能代理则能代表用户或其他系统执行任务。

序号	术语	定义
1	人工智能（AI）	指计算机模拟人类智能的技术和科学，包括机器学习、自然语言处理等多个领域。
2	通用人工智能（AGI）	人工智能的一种理论形式，指人工智能系统能够像人类一样学习和推理，解决复杂问题并独立做出决策，具备更广泛的智能和适应性。
3	专用人工智能（ANI）	也称为狭义人工智能，指针对特定领域或任务设计的人工智能系统，通常被优化以执行一项或多项特定任务，并在这些任务上表现出高水平的性能。
4	机器学习 （Machine  Learning）	指计算机从数据中自动学习并改进其性能的能力。
5	自然语言处理（NLP）	指让计算机理解和生成人类语言的技术。
6	大语言模型（LLM）	自然语言处理领域的一种深度学习模型，基于海量文本数据训练，能够生成自然语言文本，并深入理解文本含义，处理各种自然语言任务。
7	深度学习 （Deep  Learning）	机器学习的一个分支，利用神经网络模拟人脑进行学习和推理。
8	神经网络 （Neural  Networks）	模拟人脑神经元连接方式的计算模型，是深度学习的基础。
9	卷积神经网络（CNN）	专门用于处理图像数据的神经网络。
10	循环神经网络（RNN）	适用于处理序列数据，如文本或时间序列数据的神经网络。
11	生成对抗网络（GAN）	由两个神经网络（生成器和判别器）组成，通过相互竞争来生成逼真的数据。
12	强化学习 （Reinforcement  Learning）	机器学习的一种，智能体通过与环境互动并接收奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
13	迁移学习 （Transfer  Learning）	利用在一个任务上学到的知识来帮助解决另一个相关任务的过程。
14	数据挖掘（Data  Mining）	从大量数据中提取有用信息和知识的过程。
15	知识表示 （Knowledge  Representation）	将人类知识转换为计算机可理解和处理的形式。
16	语义网（Semantic  Web）	使用语义技术（如本体论和逻辑推理）来丰富Web内容的含义和互操作性。
17	智能代理 （Intelligent  Agents）	能够代表用户或其他系统执行任务的软件程序，能够自主决策、学习和适应环境。

03.AI技术主要公司及产品介绍

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以OpenAI为代表的前沿AI科技公司正引领全球AI领域的创新与变革。它们不仅投入大量资源进行研发，推出先进的AI技术和产品，还不断拓展AI的应用领域，从聊天机器人到图像生成，从智能搜索到个性化推荐，使我们的生活变得更加智能、便捷和高效。

同时，这些公司也关注AI技术的伦理和社会影响，确保AI技术的健康发展。未来，随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，这些前沿AI科技公司共同推动了AI技术的发展和应用，将继续为人类社会的进步和发展做出重要贡献并带来巨大变革。

序号	公司	产品/技术	描述
1	OpenAI	ChatGPT	一种大型语言模型，能够通过自然语言对话方式与用户进行交互，可以生成文本、解答问题、创作故事、编写代码等多种任务，并具备一定的上下文理解和对话历史记忆能力。
2	OpenAI	SORA	一个文本到视频的生成器，可以将用户的文字描述转化为具有真实感和细节丰富的视频内容。能够理解和模拟物理世界的规则
3	Stability  AI	Diffusion	在机器学习领域，扩散模型是一种生成模型，用于创建图像、音频或视频等数据。
4	Runway	Runway  ML	让非专业程序员也能利用深度学习技术进行视觉艺术和创意设计，其中包括基于扩散模型的视频生成功能。
5	Midjourney	Midjourney  AI	专注于文本到图像的生成，提供高质量的图像创作体验
6	Microsoft	New  Bing	集成AI技术的搜索引擎，提供智能搜索结果和个性化推荐
7	Microsoft	Copilot	基于人工智能技术开发的一系列功能和服务，其核心目标是为用户提供智能辅助和提高工作效率。分别集成于windows11\office\GitHub  Copilot\Power Platform当中
8	百度	文心一言 （ERNIE Bot）	该模型旨在理解和生成自然语言文本，在问答、创造写作等领域具有广泛应用，是中国自主研发的先进AI语言模型之一。
9	阿里巴巴	通义千问	类似于ChatGPT，能够处理各种类型的问题并生成相应的回答，具备广泛的知识覆盖范围和多场景应用能力，服务于企业和个人用户，提供智能化解决方案。
10	GOOGLE	Gemini	是一款强大的多模态人工智能模型，能够理解并处理多种类型的数据，并在此基础上进行复杂任务的推理与内容生成。
11	Pika  Labs	Pika	是一款利用AI技术，实现文本、图像到视频自动转换与编辑的高效视频创作工具。

​​​04.AI主要基础技术介绍

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AI技术的发展中，几种关键技术起到了核心作用。首先是Transformer模型，它在自然语言处理领域实现了并行处理和显著性能提升。其次是扩散模型，通过模拟非平衡热力学过程，生成高质量的图像和视频。预训练大模型则在大规模数据集上学习一般性的结构和模式，为各种任务提供强大的特征表示。而Scaling Law则描述了模型性能与规模之间的关系，指导了模型设计和优化。这些技术的综合应用推动了AI领域的持续创新和发展，使得人工智能在各个领域都能展现出强大的潜力和实际应用价值。

1. Transformer模型：Transformer模型是一种由Google在2017年提出的深度学习架构，它在自然语言处理（NLP）领域产生了深远的影响。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer摒弃了序列处理的循环结构，完全依赖于自注意力机制来捕捉输入序列中任意两个位置之间的关系。

   这种设计使得Transformer模型能够并行处理输入序列中的所有元素，极大地提升了计算效率，并且在许多NLP任务上取得了显著性能提升，包括但不限于机器翻译、文本生成和问答系统等。ChatGPT背后的技术基础就包括Transformer架构。

2. 扩散模型（Diffusion Model）：扩散模型是一种生成式建模方法，主要应用于计算机视觉和图像生成领域。其基本思想源自非平衡热力学中的扩散过程。在扩散模型中，数据点（如图像）通过一系列添加噪声的过程逐渐退化为高斯噪声；然后，模型学习这个逆过程，即从随机噪声中逐步还原出原始数据。

   这一过程通常通过训练一个深度神经网络实现，该网络能在给定时间步长的噪声图像上进行去噪操作。经过训练后，扩散模型能够生成高质量的全新样本，例如清晰的图像或视频帧。

3. 预训练大模型（Pre-trained Large Model）：预训练大模型是指在大规模无标签或带少量标签的数据集上预先训练得到的大型深度学习模型。这类模型首先学习一般性的语言结构或数据模式，在此过程中它们学会了强大的特征表示能力。

   完成预训练后，模型可以针对特定下游任务进行微调，从而快速适应和解决各种实际应用问题，包括但不限于文本分类、语义理解、对话生成等。比如，BERT、GPT-3、文心一言和通义千问等都是具有代表性的预训练大模型，它们在各自的领域内展现出了优异的表现和泛化能力。

4. Scaling Law（扩展定律）：在机器学习和人工智能领域，特别是深度学习中，指的是模型性能与模型规模之间的一种普遍存在的关系。该定律描述了随着模型的某个或多个维度（如参数量、训练数据量、训练时间/步数等）按比例增加时，模型的性能（比如准确率、损失函数值等）如何随之变化。

05.如何与AI进行交互

在这个AI爆炸的时代要想ALL IN AI！如何与之进行高效、清晰的交互则成为了关键。在这其中，指令（Prompt）扮演着至关重要的角色。通过精心设计和使用指令词，我们可以引导AI更准确地理解我们的意图和需求，从而实现更高效、更精准的交互。因此，掌握如何运用指令（Prompt）与AI进行交互，无疑是我们在这个AI时代中取得成功的关键一环。

• 什么是指令（Prompt）

  在AI领域，指令（Prompt）是一种非常重要的交互方式。简单来说，指令就是你告诉AI要做什么、如何做的明确指示。一个好的指令应该具备明确性、具体性和简洁性，以便AI能够快速准确地理解并执行你的需求。

  以文心一言为例，其建议的指令结构如下：

  

  参考信息：包含文心一言完成任务时需要知道的必要背景和材料，如：报告、知识、数据库、对话上下文等
  动作：需要文心一言帮你解决的事情，如：撰写、生成、总结、回答等
  目标：需要文心一言生成的目标内容，如：答案、方案、文本、图片、视频、图表等
  要求：需要文心一言遵循的任务细节要求，如：按XX格式输出、按XX语言风格撰写等

这里举个使用AI给一位不懂网络安全的领导解释什么是防火墙的例子。分别用不好的指令（Prompt）和好的指令（Prompt）各问一次。

a.不好的指令词："介绍一下防火墙”。这同时个指令没有参考信息、目标以及要求。所以生成的内容就是一大堆专业的专业术语及技术原理，一个没有基础的人很难在短时内理解清楚相关内容。

b.好的指令词：“以一名专业的网络安全专家的身份，基于网络安全相技术及关法律法规的数据，给一个不懂网络安全的领导介绍一下什么是防火墙。要求通俗易懂，言简意赅。”

这个指令里给出要求“以一名专业的网络安全专家的身份”，参考信息“基于网络安全相技术及关法律法规的数据”、动作“给一个不懂网络安全的领导介绍一下什么是防火墙”、还有目标 “要求通俗易懂，言简意赅。”

最后生成的内容通俗易懂、比喻生动，将复杂的网络安全概念简单化，更易使没有基础的人能够迅速理解防火墙的概念，以及其在保护公司内部网络免受黑客和病毒侵害、确保机密信息安全等方面的重要性。

因此，在使用AI时，我们应该尽量提供明确、具体和简洁的指令，以便让AI能够更好地理解并执行我们的需求。同时，我们也可以通过不断尝试和调整指令，逐渐提高与AI的交互效率和准确性。

06.AI未来发展构想

展望未来10年，AI技术正迎来黄金发展期，它的潜力将逐渐释放，改变我们的生活。随着多模态交互的普及，AI系统将更加自然地融入我们的日常，使得与机器的沟通变得如同与人交流般自然流畅。同时，通用人工智能（AGI）的初步实现预示着各领域的深刻变革，AI将与垂直行业深度融合，推动各行业的智能化水平跃升新台阶。

然而，随着AI技术的广泛应用，其可解释性和伦理问题也日益凸显。确保技术的公平性和透明度，成为我们共同关注的重要议题。此外，边缘计算和分布式AI的崛起，将进一步提升数据处理的速度和效率，特别是在实时性要求高的场景中，AI将展现出更加强大的能力。

在这飞速发展的AI时代，持续学习新技术显得尤为重要。只有保持好奇心，不断学习和适应，我们才能紧跟时代的步伐，充分利用AI技术带来的便利。同时，我们也要关注AI技术的伦理和社会影响，确保它的发展符合我们的期望。未来，让我们携手共进，拥抱AI时代，持续学习，共同创造更加智能、便捷、高效的美好生活。