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新发现的 AI 创造力：关于基础模型的关键事实以及它们如何帮助机器人讲好笑话
您是否曾见过牛油果形茶壶的照片或读过略微偏离主题的巧妙文章？如果是这样，那么您可能已经发现了人工智能 (AI) 的最新趋势。DALL-E、GPT 和 PaLM 机器学习系统正以能够完成创造性任务的创新工具而闻名。
来源:Qudata新发现的 AI 创造力：关于基础模型的关键事实以及它们如何帮助机器人讲好笑话
您是否曾见过牛油果形状的茶壶的照片，或读过一篇略微偏离主题的巧妙文章？如果是这样，那么您可能已经发现了人工智能 (AI) 的最新趋势。
DALL-E、GPT 和 PaLM 机器学习系统作为能够完成创造性任务的创新工具而声名鹊起。
这些系统被列为“基础模型”，并非全是炒作和派对技巧。那么这种新的 AI 方法是如何工作的？这是否意味着人类的创造力将走到尽头，而深度伪造的噩梦将开始？
1. 什么是基础模型？
基础模型的工作原理是形成一个包含一般信息的大型数据库，然后根据新挑战调整方案。以前的模型往往从头开始应对每个新挑战。要将照片（例如宠物猫的快照）与标题（“虎斑猫 Fuzzyboots 先生正在阳光下休息”）进行比较，需要扫描数亿个示例。
经过训练后，该模型能够分辨出猫（和其他东西）在照片中的样子。该模型还可以用于其他几个有用的 AI 任务，例如仅根据标题创建新图像（“给我看一只扣篮的考拉”）或根据书面说明编辑图像（“让这只猴子看起来像是在纳税”）。
2. 它是如何工作的？
基础模型基于“深度神经网络”，其灵感大致来自大脑的工作方式。这涉及复杂的数学和大量的计算能力，但归根结底是一种复杂的模式匹配形式。
从某种程度上来说，基础模型只是过去十年来主导人工智能研究的“深度学习”模型的延伸。然而，它们确实具有既令人惊讶又新颖的非程序化或“突发”行为。