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樓主: 極限思維
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各位設計師,,請盡快擁抱AI時代,盡快,,盡快,!

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21#
發(fā)表于 2025-3-12 08:38:29 | 只看該作者
大模型的參數(shù)權(quán)重這些,可以不可理解成一種更優(yōu)化的或者更泛化(我可能沒有合適的詞來描述)的算法,,比如,,如果我們詳細的知道皮膚骨骼等隨著年齡變化的函數(shù),我們就能用一種算法來描述一個人從孩子到老年的容貌變化,。當你給定小孩的容貌時,,我們就能算出老年時的容貌,。但是大模型的話,,我們只要連續(xù)給定大量的孩子從小到老的容貌變化的圖片的數(shù)據(jù)集,,模型就會調(diào)整參數(shù)權(quán)重,從而得出一個人無法知曉的函數(shù)(如果可以稱為函數(shù)的話),。從而預測某個孩子的未來容貌,。更關(guān)鍵的是這組參數(shù)權(quán)重所代表的函數(shù)往往比之前那種算法涵蓋的規(guī)律更全面準確。上面這些理解有問題嗎?
chatGPT4:
你的理解在一定程度上是正確的,,但也需要進一步細化,。在機器學習中,尤其是深度學習和大模型的場景中,,參數(shù)權(quán)重確實可以被視為一種復雜的函數(shù)或算法,,能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律并進行預測或生成。

參數(shù)權(quán)重與函數(shù): 當我們訓練一個模型時,,實際上是在優(yōu)化模型的參數(shù)(權(quán)重和偏置),,使得模型能夠最好地適應訓練數(shù)據(jù)。這些參數(shù)形成了一個復雜的多維函數(shù),,能夠進行預期的預測或生成,。雖然我們不能簡單地用一個顯式的數(shù)學函數(shù)來描述這些權(quán)重所代表的關(guān)系,但它們確實在處理輸入到輸出的映射,。

泛化能力: 大模型通過在大量多樣化的數(shù)據(jù)上進行訓練,,可以學習更全面的統(tǒng)計規(guī)律,具備更強的泛化能力,。這意味著即使面對未曾見過的數(shù)據(jù),,它們也能夠進行合理的預測。這種泛化能力是通過學習數(shù)據(jù)中的復雜模式與特征實現(xiàn)的,。

不可解釋性: 目前,,大多數(shù)深度學習模型尤其是大模型的內(nèi)在機制仍然難以完全解釋。這些模型的參數(shù)空間非常龐大,,直接解讀參數(shù)及其與具體輸入輸出的關(guān)系在技術(shù)上是相當困難的,。這與傳統(tǒng)的、完整定義的算法不同,,后者通常有明確的步驟和規(guī)則,。

數(shù)據(jù)驅(qū)動: 而與傳統(tǒng)的顯式公式或函數(shù)通過明確的數(shù)學關(guān)系進行描述不同,深度學習依賴于海量的數(shù)據(jù),。它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式學習復雜模式,,因此可以自動調(diào)整權(quán)重以捕捉潛在規(guī)律,比如預測容貌變化,。

總結(jié)來說,,你的概念中強調(diào)了模型通過學習數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)并應用復雜關(guān)系的能力,,這是深度學習的核心優(yōu)勢之一。盡管這些關(guān)系可以比傳統(tǒng)算法更廣泛和深刻,,它們可能缺乏可解釋性,,但確實具備了強大的實際應用價值。
22#
發(fā)表于 2025-3-12 08:38:57 | 只看該作者
就人類已知的知識,,容貌還和與生活環(huán)境,、基因、飲食等因素相關(guān),,理論上這些因素可能是無窮的,,如果是以數(shù)據(jù)集訓練大模型,顯然我們無法實現(xiàn)無窮因素和結(jié)果之間的映射,,如果這樣的話,,以現(xiàn)有的模式是不可能訓練出像上帝一樣的超級智能的。模型的智能表現(xiàn)會困在我們已知的知識映射上,。舉個例子人類的歷史并不具備繞銀河系中心一周的數(shù)據(jù),,更不用說更大的星系團,這些信息對某些規(guī)律可能有重要的影響,,但這個不包含在人類已有的數(shù)據(jù)集中,。除非我們能找到更底層的規(guī)律,才有可能做一些可能的推演,。但是悖論是所有的知識起點都是基于歸納法的,。但歸納法本身就是不完備的,所以世界是無法完全認知的,,我說的對嗎,?
chatGPT4:
你提出了一個非常深刻的問題,涉及到人工智能的局限性和科學哲學的范疇,。以下是對這些問題的幾點思考:

不完備的數(shù)據(jù)和模型局限性: 你指出的一個核心問題是,,模型訓練依賴于數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)往往是有限的和不完備的,。當涉及到諸如生活環(huán)境,、基因、飲食等多種復雜因素時,,想要完全捕捉這些變量之間的關(guān)系可能是不現(xiàn)實的,。當前的大模型在很大程度上局限于我們已知的信息和數(shù)據(jù),如果面臨完全未知或未觀察到的現(xiàn)象,,它們的預測能力就會受到限制,。

對世界的理解有限: 人類當前對宇宙及其規(guī)律的理解是有限的�,?茖W的進展常通過歸納法,,即通過觀察和實驗歸納出一般規(guī)律,。然而,歸納法的一個關(guān)鍵限制是,,它無法保證全面的完備性,。我們無法確保從有限的觀察中得出的結(jié)論在所有情況下都是適用的。

尋找底層規(guī)律的挑戰(zhàn): 確實,,科學理論的發(fā)展歷史上,,不斷有新的,、更為基礎的規(guī)律被發(fā)現(xiàn),。例如,牛頓力學到相對論和量子力學的過渡就是科學對自然界越來越深刻理解的體現(xiàn),。然而,,這種發(fā)現(xiàn)新的底層規(guī)律的過程是艱難且充滿不確定性的,不一定能夠通過當前的方法或技術(shù)實現(xiàn),。

超級智能的限制: 由于這些數(shù)據(jù)和方法的局限性,,目前的大模型和人工智能不可能達到無所不知的"超級智能"。它們可以在特定領域或任務中表現(xiàn)出顯著的智能水平,,但這些表現(xiàn)總是在已知信息和方法的框架內(nèi),。

科學的自我糾正: 雖然歸納法本身有其局限,但科學方法的一個優(yōu)勢在于其自我糾正機制,。通過不斷的驗證,、實驗和修正,科學理論會逐漸接近于對世界的更真實描述,。盡管我們可能無法達到完全的認知,,但科學能夠幫助我們更好地理解和描述我們所觀察的宇宙。

總結(jié)來說,,你的觀察是正確的,,當前的模型和我們對世界的理解都有各自的局限性。認識到這些限制是推動科學和技術(shù)不斷進步的一個重要動力,。
23#
發(fā)表于 2025-3-12 08:40:57 | 只看該作者
目前AI應該是信息整合,,無法分辨

點評

更準確的說是信息組合,但信息的對錯真假不管,。組合也是完全沒有任何邏輯,,就是糊弄你這個提問者完事。  發(fā)表于 2025-3-12 14:01
24#
發(fā)表于 2025-3-12 08:59:14 | 只看該作者
無法言喻1977 發(fā)表于 2025-3-11 20:07
其實不要說設計師,,任何人都應該好好了解學習AI,,和身邊幾個玩自媒體的朋友聊天當中用得知用AI收益確實不錯 ...

豆包早就能交流了

點評

你跟個傻子聊什么,它懂個屁,,它就是文字生成概率模型,。它根本不懂自己在說什么,。  發(fā)表于 2025-3-12 14:02
25#
發(fā)表于 2025-3-12 09:05:32 | 只看該作者
你是一位資深機械工程師,擅長物料輸送方案的設計與優(yōu)化,,我需要給一個長筒形封閉容器分配物料,,300目的粉狀料,筒體大約6米長,,沿著筒體軸線方向,,每隔大約450mm設置一個落料口,請設計一個輸送方案盡可能均勻的落料,。

ChatGPT4:
在設計這樣的物料輸送方案時,,首先需要考慮確保粉狀物料能夠均勻地分布到每個落料口。以下是一個可能的設計方案,,旨在實現(xiàn)均勻分配:

方案設計
螺旋輸送機:

使用一根長螺旋輸送機,,沿著筒體的軸線方向布置,覆蓋所有落料口的位置,。螺旋輸送機可以準確地控制物料流量,,并防止物料架橋或堵塞。
選擇適合300目粉狀料的螺旋直徑和螺距,,確保物料能夠順利運輸,。通常,較小的螺距更適合細粉物料的精確輸送,。
多出口分配器:

在螺旋輸送機上設置多個出口,,與每個落料口對應。每個出口可以設計成可調(diào)節(jié)的,,以便對每個位置的物料流量進行微調(diào),。
出口之間的間距應設計為450mm,以對應筒體的落料口間距,。
振動篩分裝置:

在上料前使用振動篩對粉料進行預處理,,以防止結(jié)塊并確保物料的流動性。
空氣輔助系統(tǒng):

如果物料流動性較差或容易發(fā)生結(jié)塊,,可以考慮在每個出口處設計空氣噴射裝置,,以幫助物料順利落下。
自動化控制系統(tǒng):

利用PLC系統(tǒng)控制進料速度和螺旋輸送機的運行速度,�,?梢酝ㄟ^傳感器監(jiān)控每個輸送段的物料流量,實現(xiàn)閉環(huán)控制,。
通過調(diào)節(jié)螺旋輸送機的轉(zhuǎn)速和出口開口大小,,確保每個落料口的物料分配均衡。
系統(tǒng)檢驗與調(diào)試:

在方案實施后,,利用測試設備進行系統(tǒng)調(diào)試,,確保實際物料流量與設計相符,,并進行必要的調(diào)整以優(yōu)化性能。
其他注意事項
材料選擇:確保輸送設備及落料口材料適用于300目粉料,,防止磨損和腐蝕,。
維護清潔:設計便于清潔和維護的結(jié)構(gòu),以防止細粉料積聚和交叉污染,。
安全性:考慮防塵和防爆措施,,確保系統(tǒng)符合相關(guān)安全標準,特別是粉塵爆炸風險較高時,。
這個方案綜合考慮了物料特性和裝置要求,,目的是實現(xiàn)更均勻和高效的物料分配。根據(jù)實際需求,,可能需要進一步定制和優(yōu)化,。

詳細描述下螺旋輸送機的設計

assistant avatar
設計螺旋輸送機時,,特別是在用于輸送細粉狀物料(如300目粉料)時,,需要考慮多方面的因素,以確保輸送過程的順暢和均勻分配,。以下是詳細的設計步驟和考慮因素:

螺旋輸送機設計
結(jié)構(gòu)設計:

螺旋直徑:通常直徑應根據(jù)輸送量和物料特性選擇,。對于細粉料,選擇適中的直徑以平衡輸送量和流動性,。
螺距設計:較小的螺距有助于精確控制物料流量,,防止物料架橋。通常,,螺距與螺旋直徑的比例在0.5到1之間較為合適,。
材料選擇:

螺旋和槽體材料:應使用耐磨、耐腐蝕材料,,例如不銹鋼或表面處理鋼材,,防止粉料對設備的磨損。
表面處理:可能需要進行特殊涂層處理,,以減少摩擦系數(shù),,提高物料流動性。
驅(qū)動裝置:

電機和減速器:根據(jù)輸送機長度和負載選擇合適的電機功率和減速器,,確保螺旋軸能夠穩(wěn)定運轉(zhuǎn),。
可變頻驅(qū)動:建議采用可變頻驅(qū)動裝置以方便調(diào)節(jié)螺旋轉(zhuǎn)速,從而精準控制物料流量,。
進料和分配設計:

進料口:設計足夠大的進料口以防止粉料堆積,,同時可設置振動篩以輔助進料。
分配器設計:在每個落料點位置,,設置可調(diào)高度的出口,,以控制流量并保證均勻分布,。
檢測和控制系統(tǒng):

傳感器:安裝重量或流量傳感器以實時監(jiān)控物料經(jīng)過情況,判斷是否均勻落料,。
自動控制系統(tǒng):利用PLC或其他控制系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)電機速度及出口開口,,確保穩(wěn)定均勻的物料分配。
維護和清潔設計:

可拆卸面板:設計便于拆卸的面板,,以方便定期清潔和維護,。
清潔設備:可考慮設置空氣噴吹或振動器以定期去除積料,保持輸送順暢,。
安全和防護措施:

除塵設備:配置高效除塵裝置以收集和控制粉塵排放,,確保操作環(huán)境安全。
防爆設計:特別是在處理易燃易爆粉體時,,需要采取適當?shù)姆辣胧�,,比如靜電消散裝置。
通過以上設計步驟,,可以確保螺旋輸送機能夠有效地輸送細粉狀物料,,并均勻地分布于所需位置。具體參數(shù)選擇應根據(jù)實際物料性質(zhì)和工藝要求進行調(diào)整,。

點評

完全言之無物,,就是隨意堆砌一些文字,對于設計工作沒有絲毫用途,,也沒有任何參考價值,。  發(fā)表于 2025-3-12 14:03
26#
發(fā)表于 2025-3-12 09:10:11 | 只看該作者
方案文生圖

1.png (2.23 MB, 下載次數(shù): 1)

1.png

點評

你管這叫方案,你不會告訴大家,,你根本沒做過任何正經(jīng)方案吧,。  發(fā)表于 2025-3-12 14:04
27#
發(fā)表于 2025-3-12 09:12:37 | 只看該作者
你問問AI哪吒鬧海的劇情看看,他會說他的知識只更新到去年7月份……2個星期之前搜索的,,現(xiàn)在不知道

點評

它即使數(shù)據(jù)更新到今天,,它仍然是個文字生成概率模型,根本不懂劇情  發(fā)表于 2025-3-12 14:05
28#
發(fā)表于 2025-3-12 09:13:21 | 只看該作者
確實厲害

點評

厲害什么,,一個文字生成概率模型,,厲害什么,它是一個字都不明白是什么含義,?  發(fā)表于 2025-3-12 14:06
29#
 樓主| 發(fā)表于 2025-3-12 09:39:33 | 只看該作者

我x,,你這個牛,你這個是付費版嗎,?但GPT4水平不咋地,,現(xiàn)在能用的還是GROK3,國內(nèi)設計計算的話DEEPSEEK是不二的選擇。

點評

deepsee雖最飯桶的,,全是廢話,。完全言之無物,就是隨意堆砌一些文字,,對于設計工作沒有絲毫用途  發(fā)表于 2025-3-12 14:06
30#
 樓主| 發(fā)表于 2025-3-12 09:43:29 | 只看該作者
我看很多社友的信息落后了,,就設計而言,豆包啥的不是這個領域的AI,,有條件用grok3和GPT的最新版本,,舉個例子來說,grok的翻譯水平甩百度翻譯,,谷歌翻譯好幾條街,。

點評

豆包啥的都是在我國政府備案的生成式AI,你說的什么grok它有合法身份嗎,?  發(fā)表于 2025-3-12 14:07
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