Adakah ChatGPT akan menjadi pembantu suara baharu anda?
Saya bertanya kepada ChatGPT apakah yang boleh dilakukan untuk keluar daripada norma rumah pintar dan mengatasi Alexa dan pembantu peribadi lain? . Dengan model bahasa kecerdasan buatan termaju, ia memberitahu saya terdapat banyak cara menarik untuk menaik taraf rumah pintar anda.
Model bahasa dipacu AI mempunyai personaliti dan keupayaan yang lebih mendalam daripada pembantu suara hari ini kerana ia berkuasa dan boleh menyuntik kedalaman perbualan sebenar ke dalam respons mereka. Sebagai contoh, pembantu AI boleh menggabungkan respons dengan data secara langsung daripada persekitaran. Ini, seterusnya, mendorong peranti rumah pintar sedia ada ke tahap inovasi yang baharu.
Ini bukan bermakna fungsi pembantu suara akan hilang. Alexa masih diperlukan untuk mengendalikan arahan dan respons asas, seperti menghidupkan haba atau menyediakan ramalan cuaca esok. Pembantu suara rumah pintar akan terus mahir dalam mengendalikan transaksi mudah seperti ini pada masa hadapan.
"Model bahasa dipacu AI mempunyai keperibadian dan keupayaan yang lebih mendalam daripada pembantu suara hari ini kerana ia cukup berkuasa untuk menyuntik kedalaman perbualan sebenar ke dalam respons mereka." 🎜>Tetapi pembantu suara hari ini kekurangan beberapa peluang untuk mengembangkan nilai rumah pintar. Kebanyakan komunikasi dengan pembantu suara berkisar pada perintah dan tindak balas atau tindakan mudah, jadi terdapat sedikit ruang di rumah pintar untuk mengkontekstualisasikan data. Walau bagaimanapun, peranti rumah pintar hari ini menjana begitu banyak data. Dengan menggunakan model bahasa yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan, pelbagai peranti di rumah boleh disambungkan antara satu sama lain dan diberi kecerdasan.
Sebagai contoh, termostat pintar generasi akan datang dan penderia penghunian menggunakan teknologi gelombang milimeter, yang mampu mengesan pergerakan yang sedikit di dalam bilik dan juga menyimpulkan tanda-tanda penting orang di dalam bilik. Jika orang itu mengalami kesukaran bernafas, ia bertanya kepada mereka sama ada mereka ingin berasa lebih selesa pada suhu bilik yang lebih rendah. Apabila pengguna membina kepercayaan terhadap pembantu suara kecerdasan buatan, mereka boleh memilih untuk membenarkan pembantu ini melaraskan persekitaran rumah mereka secara automatik.
Lebih penting lagi, pembantu suara kecerdasan buatan ialah saluran omni. Bayangkan anda menerima mesej teks daripada peranti rumah yang memberitahu anda bahawa peranti itu baru sahaja menemui kebocoran, menutup air secara automatik dan bertanya sama ada ia perlu membuat temu janji dengan tukang paip tempatan anda. Pembantu seperti ChatGPT juga boleh berhubung dengan data penderia rumah pintar dan maklumat kesihatan dan kecergasan untuk membuat pengesyoran tepat pada masanya apabila anda membuka pintu peti sejuk anda. Ia menyediakan pilihan cadangan yang sesuai dengan matlamat kesihatan anda dan boleh memesan item dengan sewajarnya supaya anda sentiasa bersedia.
Ini menggambarkan bagaimana kita boleh menambah baik model bahasa AI untuk menjadi otak sebenar rumah pintar, menaakul, menganalisis tingkah laku dan bertindak balas secara proaktif untuk menambah nilai kepada kehidupan orang ramai. Yang pertama boleh melakukan lebih banyak daripada pembantu suara hari ini, yang hanya boleh mengingatkan anda tentang janji temu doktor yang telah dijadualkan.
Dalam sesetengah kes, pembantu pintar AI boleh berfungsi sebagai teman digital untuk orang terpencil. Sebagai contoh, ElliQ, peranti pintar yang ditawarkan oleh Intuisi, dioptimumkan untuk empati dan menjadi "kehadiran mesra" dalam kehidupan warga emas.
Pada masa ini ElliQ ialah peranti kendiri, tetapi masanya tidak lama lagi apabila anda boleh menggunakan bahasa kontekstual yang kaya ini melalui pembantu pintar.
Menjadikan Rumah Pintar Lebih Pintar
Salah satu sebab saya teruja dengan pembantu yang dikuasakan AI ialah mereka akan memudahkan setiap aspek persediaan dan kebolehoperasian peranti rumah pintar yang dibeli oleh pengguna . Walaupun peranti pintar menawarkan banyak ciri, sesetengah pengguna tidak dapat mengatasi cabaran persediaan.
Dalam imaginasi saya, pengguna boleh membeli peranti pintar dan memperibadikannya melalui pembantu AI mereka. Sebaik sahaja peranti dihidupkan, pembantu mengambil alih serta-merta untuk memastikan peranti digabungkan dengan lancar ke dalam pengalaman rumah. Ia boleh mengenal pasti bilik tempat pengguna meletakkan peranti dan mengkonfigurasi peranti lain secara automatik dalam bilik yang sama. Jika pengguna keliru tentang pilihan, pembantu pintar boleh menerangkan setiap pilihan dan mengoptimumkannya berdasarkan permintaan pengguna, seperti yang kami lakukan hari ini dengan ChatGPT.
Potensi Risiko
Saya tegas menyokong kecerdasan buatan, tetapi terdapat beberapa perkara yang perlu difikirkan oleh semua pembangun dan pengilang produk peranti pintar. Dalam temu bual, Ketua Pegawai Eksekutif OpenAI Sam Altman memberi amaran bahawa semua kecerdasan buatan boleh disalahgunakan untuk tujuan jahat. Masalah yang lebih biasa ialah apabila pengguna terlibat dalam perbualan dengan pembantu pintar, ia secara tidak sengaja boleh meletakkan mereka dalam gelembung yang akhirnya mengubah pandangan dunia mereka. Kami telah melihat kepentingan politik bertindak melalui penciptaan chatbots yang mencerminkan kecenderungan mereka.
Seperti semua AI, kita perlu meletakkan beberapa kawalan untuk mengawalnya. Pada satu ketika, kita perlu membangunkan beberapa etika di sekitar AI supaya pembantu pintar tidak mengambil kira berat sebelah pengguna dan memesongkan pertimbangan mereka. Tetapi semua teknologi datang dengan risiko, dan dengan perlindungan yang betul, saya optimis bahawa peranti rumah pintar yang dikuasakan AI akan meningkatkan kehidupan pengguna dalam pelbagai cara.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah ChatGPT akan menjadi pembantu suara baharu anda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
