云素材PPT模板超市 ChatGPT与PPT 2023-12-18

AI未来趋势：从ChatGPT到专家系统

文章主题：跨越ChatGPT大模型, AI2.0, PPT, GPT-3

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原标题：跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT（附下载）

今天分享的大模型系列深度研究报告：《跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT》。

（报告出品方：财经年会）

报告共计：20页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

AI进入“大模型时代

GPT-3、Palm、LamdaGopher、OPTBloom、GPT-Neo、威震天-图灵NLG、GLM-130B 和 ChatGPT 等模型都在它们的变压器结构中使用了原有的注意层。这些变压器结构在各个模型中都发挥着重要作用，对于提升模型的表现有着显著的效果。

AI2.0:模型到数据的转变

AI1.0:模型/编程为中心

训练用的数据是从机器学习发展过程中外生的；聚焦模型特征，算法设计，和定型的结构设计。

AI2.0:数据为中心

在现代数据分析领域中，数据的规模和质量正逐渐成为决定最终成果的核心要素。为了实现更优的效果，我们需要将注意力集中在数据的定义、管理、切割、扩展、优化等方面，从而提高数据的有效性。此外，有计划地进行标注、分类以及不断迭代数据也是至关重要的步骤。在此过程中，领域专家（SMEs）的参与被视为发展过程中的重要环节。他们所具备的专业知识将被编码并融入到数据处理过程中，以期实现更好的分析效果。

AI 2.0

Transformer作为一种基础模型，已经成功地走出了自然语言处理（NLP）领域，并开始拓展到计算机视觉领域、AI for Science（尤其是结构生物学中的蛋白质和RNA结构预测），以及人工智能生成内容（AIGC）。在这个技术迅速发展的阶段，我们可以预见未来它将在更多领域发挥重要作用。

2.生成式人工智能:Diffusion Models突飞猛进，匹敌GAN。[技术膨胀期]

3.以数据为中心的人工智能: 从模型为中心到数据为中心。[技术萌芽期]

4.因果人工智能:因果关系与人工智能的结合。[技术萌芽期]

作为一个人工智能助手，我理解您希望我基于原始内容进行修改以满足您的字数要求。在这篇文章中，我将探讨复合型人工智能如何结合”连接主义”和”符号主义”，并分析其在[技术萌芽期]的发展。在人工智能领域，我们可以将复合型人工智能视为”连接主义”和”符号主义”的完美融合。这种方法试图将神经网络中的连接和符号处理结合起来，从而使机器能够更好地理解和处理复杂的问题。通过这种方式，复合型人工智能可以克服单独采用一种方法所遇到的限制，实现更高效、更准确的学习和推理。在技术萌芽期，复合型人工智能开始受到广泛关注。这个阶段是AI发展的关键时期，因为它为研究人员提供了一个测试和验证新算法的机会。在这个阶段，研究者们努力探索各种AI应用的可能性，并尝试解决实际问题。这些努力不仅推动了AI技术的进步，还为行业和政府提供了宝贵的实践经验。总之，复合型人工智能作为一种新兴的AI技术，正逐渐改变着我们的社会。通过对”连接主义”和”符号主义”的结合，它为我们提供了一种更加灵活、高效的解决问题的方法。在技术萌芽期，复合型人工智能的研究和应用将继续取得突破，从而为未来的AI发展奠定坚实的基础。

6.神经AI:神经科学与人工智能交叉研究。[技术萌芽期]

DeepMind 突破性进入物理科学，特别在数学和材料科学

要创建一个预测或推断模型，并考虑与之相关的各种因素。这通常涉及利用所观察到的众多变量的实际值，通过数据驱动的方式构建该模型。DeepMind 设计了一个包含数学家和监督学习模型（如神经网络）两个相互协作的工作流程。在这个流程中，数学家提出假设，然后将这两个变量的方程（输入X(z)和输出Y(2)）输入计算机，以生成大量的数据样本。接着，神经网络模型对这些数据进行模拟拟合。根据拟合结果，确定最接近相关输入X(2)，数学家再进一步微调和优化假设。这样的过程会持续进行，直至假设得到了大规模数据的充分支持。

德克萨斯A&M大学等开发人工智能框架寻找耐氧化高熵合金

德克萨斯A是一款备受关注的SUV车型，以其独特的外观、卓越的性能和实用的功能吸引了众多消费者。作为一款顶级豪华SUV，德克萨斯A拥有宽敞舒适的内饰空间，以及各种高端配置，如多区域自动空调系统、12向电动调节座椅、智能互联系统等。此外，德克萨斯A还配备了丰富的安全 features，如自适应巡航控制、车道保持辅助系统和防撞警告等，确保驾驶者在各种路况下都能享受到安全舒适驾驶体验。这款车型在市场上的表现也相当出色，凭借其出色的品质和口碑，德克萨斯A成为了许多消费者的首选。

高熵合金（HEA）是由众多比例相近的金属元素构建的，相较于传统合金，它拥有诸多独特特性，如卓越的高温耐受性。然而，HEA 的氧化性能较差，为此需要在大量的试验中寻找具有抗氧化性能的 HEA。这些具备高温抗性与氧化的材料在航空航天、核反应堆、化学设备等领域的应用价值极高。

为了减少探索耐氧化HEA所需的成本，科学家们设计了一套人工智能框架，旨在预测HEA的特性。这个综合了计算热力学、机器学习和量子力学的框架，能够精确地量化任何化学元素对应的HEA的氧化状态，从而将筛选合金所需的时间从数年缩短到 mere几分钟。尽管这个框架的预测并非百分之百的准确，但它能有效地排除不符合标准的合金，为科学家们在优化设计方面提供了宝贵的参考。研究人员强调，这项研究有望推动耐高温和耐氧化材料的发现，为实现我国的碳排放目标做出贡献。