小米汽车的诞生，不仅仅是小米品牌延伸的一个新领域，更是对整个汽车行业智能化转型的一次大胆探索。
它不只是一辆车，而是小米长期在AI领域投入和技术积累的集大成者。 从智能驾驶到AI仿真系统，从结构设计到材料革新，小米汽车在每一个细节中都透露出AI科技的深度融合和创新精神。
智能驾驶：AI的核心展现
小米汽车在智能驾驶领域的探索堪称引领时代。它采用了最新一代的底层算法「BEV+Transformer+占用网络」，完美融合大模型技术。这不仅是对传统智能驾驶的一次技术革新，更是对未来驾驶体验的重新定义。
小米汽车的智能驾驶系统能够实时处理海量数据，从而做出快速准确的驾驶决策。无论是复杂的城市驾驶环境还是高速公路的长途旅行，小米汽车都能展现出卓越的自适应能力。
上面这些材料是从网上发布的信息里整理的，雷布斯的发布会很酷，行业影响力也巨大的。在这里只想讨一下，那被反复提到的所谓的生成式AI 算法和大模型，到底有哪些常见的行业应用场景？
生成式AI技术在很多领域都有着广泛的应用，不仅让我们的生活变得更加便利、有趣，也为科技文化艺术的发展提供了新的动力。生成式 AI 带来的产业变革不仅体现在技术层面，更在于对工作方式、业务流程乃至整个行业生态的重塑。
正如每一次技术革命都会带来大量工作岗位的新旧更迭一样， 生成式 AI 带来挑战的同时，也孕育出了更多新的机会，如何顺势成长，才是破局的关键。
对于技术开发人员来说，生成式 AI技术日新月异，开发人员需要不断学习新的算法、框架和工具，以跟上技术的步伐；同时，数据处理与隐私保护问题也愈发凸显，需要开发者具备更多的安全方面的知识；此外，生成式 AI 带来的跨学科合作，同样也需要开发者去掌握更多维度的知识等等。
对于非技术人员来说，随着生成式 AI 技术的普及，一些传统岗位可能会受到冲击，比如客服、数据录入员等。非技术人员需要不断提升包括数据处理、信息分析和可视化等方面的能力，更好地理解和应用生成式 AI 技术，进而提升综合数字素养，以保持职业竞争力。
可以预见的是， 随着生成式 AI 的广泛应用，行业对人才的数字技能要求会越来越高，理解生成式 AI 相关原理，并将其灵活运用于工作中去，成为了企业和员工共同需求。 据 Access Partnership 研究显示，中国企业对掌握人工智能技能的人才非常重视，受访企业普遍愿意为这类人才支付平均高出 33% 的薪资。另一方面，对于员工而言，与时俱进地掌握生成式 AI 等前沿技术及知识同样也是职业生涯进阶的关键。
生成式 AI 作为一种人工智能，可以生成新的内容和想法，例如对话、故事、图像、视频和音乐。与所有其他人工智能 (AI, artificialintelligence) 一样，生成式 AI 由机器学习 (ML, machine learning) 模型提供支持。然而，为生成式 AI提供支持的模型非常庞大，通常称为基础模型 (FM, foundation model)。FM 通常通过自监督学习基于大量数据进行预训练。
基础模型的大小和通用性使其不同于传统的 ML 模型。FM 使用深度神经网络来模拟人脑功能并处理复杂的任务。您可以对 FM进行调整，以便用于广泛的常规任务，例如文本生成、文本总结、信息提取、图像生成、聊天机器人和问答。FM 还可以作为开发更专门化模型的起点。FM的示例包括 Amazon Titan、Meta Llama 2、Anthropic Claude等。
自监督学习
尽管传统的 ML 模型依赖于有监督学习、半监督学习或无监督学习模式，但 FM 通常通过自监督学习进行预训练。对于自监督学习，不需要标注示例。自监督学习利用数据内的结构自动生成标签。
训练、微调和提示调整
基础模型要经过不同阶段的训练才能达到最佳效果。
在训练阶段，FM 使用自监督学习或基于人类反馈的强化学习 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)从大量数据集中捕获数据。FM 的算法可以学习数据集中单词的含义、上下文和关系。例如，在训练阶段，模型可能会学习 drink是指饮料（名词），还是饮用（动词）。此外，在预训练期间可以使用基于人类反馈的强化学习 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)技术来使模型更好地适应人类偏好。在这种方法中，人类提供关于模型结果的反馈，然后模型又使用这些信息来改变其行为。在训练阶段，FM 使用自监督学习或基于人类反馈的强化学习 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)从大量数据集中捕获数据。FM 的算法可以学习数据集中单词的含义、上下文和关系。例如，在训练阶段，模型可能会学习 drink是指饮料（名词），还是饮用（动词）。此外，在预训练期间可以使用基于人类反馈的强化学习 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)技术来使模型更好地适应人类偏好。在这种方法中，人类提供关于模型结果的反馈，然后模型又使用这些信息来改变其行为。
Transformer 是一种深度学习架构，具有将输入文本转换为嵌入的编码器组件。它还具有使用嵌入来发出一些输出文本的解码器组件。与 RNN不同，Transformer 具有极高的并行性，这意味着在学习周期内 Transformer不是一次处理一个文本单词，而是同时处理所有输入。这样一来，Transformer可以显著缩短训练时间，但需要更多的计算能力来加快训练速度。Transformer 架构是 LLM 开发的关键。如今，大多数 LLM仅包含解码器组件。
虽然 FM 是通过自监督学习进行预训练的，并且具有理解信息的内在能力，但是微调 FM 基础模型可以提高性能。微调是有监督学习过程，涉及采用经过预训练的模型并添加特定的较小数据集。添加这些较小的数据集将修改数据的权重，以更好地适应任务。
有以下两种微调模型的方法：
提示充当基础模型的指令。提示类似于微调，但您不需要提供对模型进行微调时所提供的标注样本数据。您可以使用各种提示技术来实现更好的性能。与需要标注数据和训练基础设施的微调相比，提示工程是一种调整 LLM 响应的更有效方法。
文本到文本模型是大语言模型 (LLM, large language model)，这种模型经过预训练，用于处理大量文本数据和人类语言。这些大型基础模型可以总结文本、提取信息、回答问题、创建内容（例如博客或产品描述）等。
文本到图像模型接受自然语言输入，并生成与输入文本描述相匹配的高质量图像。文本到图像模型的一些示例包括 OpenAI 推出的 DALL-E 2、谷歌研究大脑团队推出的 Imagen、Stability AI 推出的 Diffusion 以及Midjourney。
总结
生成式AI技术可以说是近年来人工智能领域中的一大亮点，因为它在很多领域都有着广泛的应用，甚至可以说是“无处不在”。
在自然语言处理领域中，生成式AI技术可以被用来创造非常有趣、富有创意的文本内容，比如小说、诗歌、新闻报道等等。通过输入一些关键词或主题，AI可以帮助我们创作出非常吸引人的内容，这为文化艺术的发展带来了巨大的推动力。
在计算机视觉领域中，生成式AI技术同样发挥着非常重要的作用。比如，我们可以利用这种技术来创造出具有高度创意和艺术价值的图像，甚至可以创作出全新的艺术品。此外，这种技术也可以用于图像处理图像修复等领域，帮助我们更好地保护和利用数字文化遗产。
除此之外，生成式AI技术还可以被用来开发聊天机器人、AI助手等智能产品。通过学习用户的习惯、偏好等信息，这些AI产品可以提供更加个性化的服务和建议，帮助人们更好地完成各种任务和工作。
而在未来的AI伴侣开发中，生成式AI技术也将发挥着非常重要的作用。通过学习人类的语言、习惯等信息，AI伴侣可以更好地与我们进行交流和互动，帮助我们缓解孤独、解决生活中的困难，成为我们生活中不可或缺的好伙伴。
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