AI中的对齐方式

AI中的对齐方式

  • 图形对齐
  • 锚点对齐
  • 视图参考线对齐
  • 借助图形

图形对齐

分为对象对齐和分布对齐,均分为水平和垂直对齐。居中方式有:
- 左对齐:以最左边的为基准对齐;
- 右对齐:以最右边的为基准对齐;
- 居中对齐:从最左边和最右边的图形中找到中间点进行居中对齐;

锚点对齐

比如绘制折线、射线组和水滴都很方便

视图参考线对齐

方法一:Ctrl+’或者(视图->透视网格->显示网格),通常配合对齐网格使用,因此打开对齐网格,这样我们所画的点会吸附在我们需要的位置;
方法二:打开智能参考线和对齐点,这样画面中会显示对齐点的提示。

借助图形

打开对齐点和对齐像素,利用图形和点的吸附来完成。


以上仅为本人学习笔记,如有错误或者更好的方法请在评论区分享,感谢大家!

### AI对齐问题及其解决方案 AI对齐问题是确保人工智能系统的决策和行为与人类的价值观、目标保持一致的关键挑战。当讨论AI对齐问题时,理解其功能和局限性对于评估任何基于AI的解决方案至关重要[^1]。 #### 功能与局限性的考量 为了有效应对AI对齐问题,必须深入了解所使用的AI系统的能力边界。这不仅涉及技术性能方面,还包括伦理和社会影响层面。通过向供应商和技术团队咨询相关问题,能够更好地掌握这些信息并据此调整期望值以及实施策略。 #### 高级算法的作用 高级算法可以在处理复杂查询时提供快速而精确的结果,在某些情况下可能有助于缓解部分类型的不对齐情况。然而,需要注意的是,即使是最先进的算法也可能存在偏差或者误解输入数据的风险;因此,持续监控和改进仍然是必要的措施之一[^2]。 #### 全球灾难风险视角下的思考 从更广泛的角度来看,高度发达的人工智能如果未能正确对齐,则可能会带来全球范围内的潜在威胁。研究者们已经识别了一些具体场景下可能出现的重大风险因素,并提出了相应的预防机制作为解决方案的一部分[^3]。 #### 实际应用中的实践方法 针对具体的AI平台或工具而言,确保良好的对齐状态通常涉及到多个方面的努力: - **透明度**:提高模型内部运作原理的理解程度; - **可解释性**:增强预测结果背后逻辑链条的可见性和合理性; - **反馈循环**:建立有效的沟通渠道以便及时获取用户意见并对系统做出相应修改; - **测试验证**:利用多样化的案例库进行全面评测以发现潜在漏洞。 ```python def check_ai_alignment(model_output, human_values): """ A function to evaluate the alignment between an AI model's output and predefined human values. Args: model_output (str): The prediction made by the AI system. human_values (list): List of criteria representing desired outcomes. Returns: bool: True if aligned; False otherwise. """ pass # Placeholder for actual implementation logic ```
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