学AI没用?现在AI都能写作文了

求你们不要再去培训机构学假人工智能了,我给你们科普一下吧! 前言 关于人工智能我想说明一下,AI的热点确实是要来了,但是要懂得量力而行,但是马云就说过:“等风口过了最先掉下来的就是那些猪。”不是什么人都可以从事人工智能的工作,不是什么行业都能转行到人工智能行业。现在来讨论一下到底是一个什么炒作流程吧,首先一些机构或者公司先进行概念炒作做出一套策划,然后来吸引投资,等到资本进场了再讲这些技术落地到具体的商业上,这就叫风口效应,站在风口猪都能飞上天这不是没有... 阅读详情

前段时间,浙江高考满分作文《生活在树上》因为晦涩难懂的内容,刷爆了各种社交媒体。外行人看热闹,内行人看门道,大神们透过现象看本质。

一般来说,高考作文可以通过批量化、模式化的训练达到一个令人满意的分数。实际上就是把学生当做一个写作机器进行训练,为学生输入大量范文,提供写作模式,然后进行长时间的学习。等等,这不是和人工智能的训练过程相同吗?

那么,如果给一个人工智能系统同样的数据,是否可以教会它写作文呢?

答案是,当然可以。

在这里插入图片描述

01 EssayKiller 的基本组成

一个 AI 不管外形和功能如何,其核心都是人工神经网络。EssayKiller 也是由四个不同的神经网络所组成。

在这里插入图片描述

第一部分是类似于人类的视觉处理系统的识别网络。它通过外接摄像头的实时 OCR 以及卷积神经网络及汉字的识别与提取并将结果输入到下一层的网络中。

在这里插入图片描述

第二部分是语言网络,旨在模范人类大脑的语言功能。在这里 UP 主将它分为两个子网络,相较于人类的颞叶区和额叶区等复杂构成,它更加简明扼要。一个子网络为读题网络,也就是对高考题目进行准确的阅读和主题摘要提取。

另一个子网络为写作网络,也就是根据主题摘要进行文章的写作。后者是整个 AI 的核心,基于这个神经网络,EssayKille

ai人工智能课程学什么 Python作为AI领域的主流编程语言,拥有丰富的科学计算库,如NumPy用于高效的数值计算,Pandas用于数据处理和分析,Matplotlib、Seaborn用于数据可视化。了解AI在不同领域的应用场景和案例,有助于将AI技术与实际需求相结合,推动AI技术的落地应用。在模型设计阶段,要对算法的选择、参数的设置等进行充分论证和验证,确保模型的合理性和有效性。在模型评估阶段,要使用多种评估指标和方法,全面评估模型的性能。此外,要关注AI技术的最新发展动态,学习借鉴他人的成功经验,不断提升自己的技术水平。 阅读详情

相关推荐

007、学生党:用讯飞星火辅助写作文、整理知识点【AI大模型应用实践进阶教程】

摘要:本文介绍了学生党如何利用讯飞星火辅助写作文与整理知识点。针对写作文时易卡在选题立意、素材积累、结构搭建等痛点,提供写作文实战四步法,包括选题灵感激发、智能生成大纲、内容扩展填充及润色修改建议。同时,针对知识点整理耗时费力的问题,提出知识点整理三板斧,涵盖文本提炼术、记忆卡片生成及智能出题训练。文章还通过中考作文提分与期末高效复习两个案例,展示了讯飞星火的实际应用效果,并提醒用户保持原创性、遵循人机协同原则及信息交叉验证。

imewe的博客 1281

EssayKiller_V2:基于开源GPT2.0的初代创作型人工智能|可扩展,可进化

随笔杀手 通用型议论文创作人工智能框架,仅限交流与科普。 Bilibili视频地址: : 项目简介 EssayKiller是基于OCR,NLP领域的最新模型所构建的生成式文本创作AI框架,当前第一版finetune模型针对高考作文(主要是议论文),可以有效生成符合人类认知的文章,大量文章经过测试可以达到正常高中生及格作文水平。 项目作者 主页1 主页2 主页3 图灵的猫 致谢 感谢@作者提供GPT-2中文预训练框架与数据支持。感谢, , , , , , , , 的参与和支持 框架说明 基于EAST,CRNN,Bert和GPT-2语言模型的高考作文生成AI 支持bert tokenizer,当前版本基于clue vocab 17亿个参数多模块非深度神经网络,超2亿条预训练数据 线上点击即用的文本生成效果demo: 端到端生成,从试卷识别到答题卡输出一条龙服务 Colab线上作

RK3588 InsightFace人脸识别移植及精度测试全解析

本文详细介绍了如何在RK3588平台上移植InsightFace人脸识别模型并进行精度验证。通过PyTorch转ONNX、ONNX转RKNN量化模型的关键步骤,实现了INT8量化模型的部署。测试数据显示,该模型在LFW数据集上达到99.43%的准确率(接近官方99.52%),推理时间仅14.23ms。ROC曲线和相似度分布图表明模型区分能力优秀,AUC超过0.99,满足实际应用需求。文中还详解了量化原理、环境搭建和测试方法,为边缘设备部署人脸识别提供了完整解决方案。

Hi20240217的博客 3661

SIwave学习记录:电热耦合仿真

SIwave电热耦合仿真

m0_68174736的博客 2335

手把手教你用GD32F407VET6的EXMC驱动外部SRAM,搞定大内存需求

本文详细介绍了如何使用GD32F407VET6的EXMC外设驱动外部SRAM,解决嵌入式开发中的大内存需求问题。通过硬件连接方案、EXMC时序配置与初始化步骤,以及软件集成与内存管理技巧,帮助开发者快速实现内存扩展。特别适合需要处理图形显示缓冲、音频处理等大内存场景的GD32F407开发者。

weixin_30752699的博客 345

3D视觉-激光三角测量法的概述和原理

激光三角法位移测量的原理是,用一束激光以某一角度聚焦在被测物体表面,然后从另一角度对物体表面上的激光光斑进行成像,物体表面激光照射点的位置高度不同,所接受散射或反射光线的角度也不同,用。激光三角测量法是一种通过图像采集系统采集被测物表面漫反射的激光轮廓,进而基于设备已知的相对位置通过算法处理,获得被测物表面的三维轮廓数据,进而还原目标物体三维空间信息的方法。采用激光三角原理和回波分析原理进行非接触位置、位移测量的精密传感器, 广泛应用于位置、位移 、厚度、半径、形状、振动、距离等几何量的工业测量。

qq_20660115的博客 3916

KF-gins输出结果绘图

KF-gins输出结果绘图

m0_51977577的博客 1107

51单片机计算器(源程序+流程图+答辩报告+综合设计)

保姆级讲解!C语言编程,使用51单片机及LCD1602显示屏实现!

m0_57007304的博客 2万+

uniapp - 最新实现hbuilder项目运行到ios基座或苹果ios真机设备详细教程,如何在ios苹果手机上真机运行测试,IOS自定义基座在线打包调试(uniapp项目如何在苹果手机上运行调试)

uni-app,苹果,app,ios,设备,自定义基座,运行app到苹果手机,mac电脑,Xcode,hbuilderX,运行ios基座调试Uniapp,无需打包,苹果证书,ipa,运行失败,报错,无法启动,连接失败,出错,详细教程,如何解决这个问题,怎么办,申请iOS证书,运行项目到iOS基座,打包ios自定义基座,在iOS真机上运行,新手小白,超级详细的教程,dcloud如何苹果ios系统真机测试,调试基座失败,真机调试ios app,App基座安装后无法打开问题,真机运行时检测不到手机的问题或者基座安

✅ 精选推荐文章 1万+

基于Python的二手奢侈品电商平台商品保值率数据爬取与分析

本文旨在探讨如何利用Python网络爬虫技术获取二手奢侈品电商平台商品数据,并通过数据分析研究奢侈品的保值率特性。研究将使用最新的爬虫技术(包括Playwright、异步处理和数据清洗技术)来高效获取数据,并利用Pandas、Matplotlib等数据分析库进行深入的数据可视化分析。本文详细介绍了爬虫的设计思路、实现过程以及数据分析方法,为奢侈品投资和消费提供数据参考。关键词:Python爬虫、奢侈品保值率、数据分析、Playwright、异步处理。

2201_76125261的博客 511

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

上一篇: 用python使图形动起来?
下一篇: 代码写的太乱?一分钟教你优化
python程序员小'鹏
博客等级 码龄6年 163粉丝 87原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值