aliyun5359455006-20929_个人页

个人头像照片 aliyun5359455006-20929
个人头像照片
1
4
0

个人介绍

暂无个人介绍

擅长的技术

获得更多能力
通用技术能力:

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
暂无更多信息
暂无更多信息
  • 发表了文章 2024-08-12

    揭开AI的神秘面纱:人工智能简介

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-08-22

    100%打赢人类新手,乒乓球机器人靠谱吗?

    在科技与体育的交汇点,乒乓球机器人已经能够做到100%战胜人类新手,但是我还是更倾向于真人训练而不是与机器人一起训练。随着科技高速发展,许多机器取代了人类,使用机器也有很多优点:首先,机器人拥有无休止的耐力,可以持续高强度训练,不会因为疲劳而影响效果。齐次,在乒乓球训练时,受训者经常要练习同一个动作,而机器人动作精准度高,可以精准重复各种技术动作,提供高质量的练习,这一点可以很好的发挥机器人的优点。另外,人工训练的话,教练的水平发挥会与心情,体力等相关,易受外界环境和心理因素等影响,而机器人完全公平公正,随时拿出最高水平,不会被上述因素影响。虽然我没有见过乒乓球训练机器人,但是我猜想,通过编写一些些程序机器人可以全程记录并分析训练数据,为改进提供依据。但是,为什么我还是更倾向与真人训练呢,因为真人训练具有一些机器人不可替代的优点。乒乓球是有双打项目的,与真人练习相比,机器人缺乏人性化的交流互动,难以培养团队协作精神。此外,乒乓球不仅仅是一门体育,除了多加练习来提高自己的体能和技术,乒乓球还需要靠一些策略,比如预判对方可能如何接球,怎么接球才能让对方更难接到......而机器人受限于程序设计,无法像人类那样灵活应变和创新。此外,乒乓球作为一项体育运动,是体育员体能和精神的博弈,与真人练习,更有成就感和获得感,与人类教练相比,机器人无法给予情感上的鼓舞和激励。机器人虽然可以一直工作,帮助训练,但是实际比赛中对手会逐渐疲劳,也会受外界因素影响,机器人无法完全模拟真实比赛的压力和环境,而机器人不会疲劳的特点既是优点,也是缺点。而现在,各种大AI模型百花齐放,AI领域近几年发展速度也令人瞠目结舌,虽然我认为现在的机器人取代不了人类进行训练,但是具有非常大的潜力,如果在将来,机器人可以模拟人类的对战策略,可以更像一个有真情实感的人类一样,那机器人在训练上完全可以替代真人。我对AI技术能够取得更大的进步充满信心,也希望可以早日看到更加优秀的机器人。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-08-16

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手?

    如何为网页添加一个AI助手?以下是维度步骤1.进入百炼大模型控制台并且免费申请大模型!,在“我的应用”中选择通义千问plus,使用免费体验额度创建并发布。2.在“我的应用”中查看ID和API-KEY(tips:按下win+V打开剪切板方便后续操作)3.免费体验函数计算FC功能,在应用创建模板中选择直接部署,授权角色之后输入刚才复制的ID和API—KEY4.创建完成之后等待网页部署,点击函数在线IDE加载之后选择下图文件,删除AI助手有关的注释,点击部署代码5.回到刚才的页面,点击域名访问此时,网页右下角就会出现一个AI助手,代表我们成功在网页上部署了一个AI助手
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-08-13

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍?

    Prompt(提示词)是一个指令、问题或者语句,能被用来引导或指示一个语言模型生成特定的文本输出。 Prompt是用户与语言模型交互的起始点,它告诉模型用户的意图,并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。 通过精心设计的prompt,我们可以引导大语言模型(LLM)更好地理解用户的意图,并生成更准确、有用的回答。 如何写出一个河里的promt呢?我认为,想让模型输出更好,关键在于怎么提问。先想清楚你想要什么,目标明确一点。细节越多越好,这样模型更容易理解你的意思。分步骤来也是个好办法,尤其是复杂任务。用例子解释一下你想要的结果,这样模型能更直观地理解,同时尽量简明扼要,不要让信息过载。我们还可以尝试调整语气,根据需要来选择正式还是随意的风格。多尝试不同的Prompt,不断调整,看看哪个效果最好。从不同的视角提问,可能会得到更有趣的结果。总之,说得越清楚,模型就越能给你满意的答案!
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-08-12

    大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限?

    我们现在看到,人工智能技术突飞猛进,出现了很多厉害的AI模型,擅长做某些特定的事情。但要让这些AI真的变得全能,我觉得还需要克服许多挑战。AI的设计要更灵活,不能只擅长几种任务,而要能适应各种不同的场景。我体验过许多AI模型,比如我发现chatgpt在处理数学物理等学科问题时经常会出错,因此openai在chatgpt中推出了一个专们用于解决学科问题的chatgpt,同样,通义千问在VScode等的代码编辑器中有专门的插件通义灵码来专门解决代码问题。然后,训练AI的数据要广泛丰富,不能只局限在某些领域,要涵盖更多知识,这也可能是目前AI模型不能较好地适应许多场景的原因之一。同时,我在使用各种AI模型中发现,对于一个相同的问题,如果提问方式不同,得到的结果可能完全不一样,AI对于提问者问题的理解,可能还需要进一步加深
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息