AI 学习心得速览（3月）

摘要

随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI迭代发布的速度已经超越了Web3，成为了新的技术热点。在这个星辰大海般的领域，我们需要不断学习和保持好奇心，深入了解不熟悉的技术以做出明智决策。本文大概2000字，旨在帮助读者了解AI的最新动态。

关键词

AIGC，AGI，GPT，Diffusion，LLMs，ChatGPT，Prompt，NLP

应用层

• 对话类：例如ChatGPT、Claude、Bard、Quora Poe等，主要基于定量训练数据或实时数据。
• 文案类：如Microsoft 365 Copilot、ChatPDF等，旨在提升工作效率。
• 代码类：包括免费的Cursor和付费的Github Copilot等。
• 绘画类：如Midjourney、Stable Diffusion开源项目等，提供艺术创作工具。
• 视频类：例如D-ID和Runway GEN-1，为视频制作提供AI支持。

数据训练

数据训练过程中，算力、算法和数据是三大关键要素。早期的训练成本高昂且耗时，但现在随着技术的进步，成本有所降低。由于芯片封锁，国内在短时间内难以制造出色产品，但我们可以通过构建基于现有大型模型的小型模型来克服这一难题。

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文章来源：

MavenTalk

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