外行求助/寻人帖，关于人工智能和AI写作项目的求助

lxujingl 2023-10-13 02:17:25

各位大佬好，我们是来自中国美术学院的项目小组，目前正在研究的课题和人工智能以及人工智能写作/续写故事有关联，研究类似于历史上的民间故事的传播和迭代的流程以及心理学层面的相关内容，研究各种不同的故事中各类模型（英雄之路类故事、神奇动物类故事、天鹅处女型故事等）的诞生和来由，尝试类比人工智能的分析和迭代原理，我们设想：“能否利用人工智能和相关技术，在民俗和民间故事层面实现续写，以最后形成一个或多个新的故事。” 但并不意味着是利用chatgpt等完整程式去简单的进行聊天式的续写，而是我们希望能够自己方在已有的人工智能框架和技术上去设计和编写一个针对于这个项目的独特的语言模型和程式，能够根据我们给出的不完整的文本（都市传说等）自发性的、有目的性的去从不同的故事模型线路（英雄之路类故事、神奇动物类故事、天鹅处女型故事等）去补全这个文本和内容。

但是，由于我们技术有限，项目目前停留在想法层面，所以在这里想问问是否有对这个项目感兴趣的技术大佬能成为我们的技术外挂，能够跟进我们整个项目，并提供模型训练、编程等帮助，我们会给予报酬和相关挂名！如有感兴趣的大佬，可以添加qq：1178407019 进行友好详谈！谢谢！

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AI_资源标题说明了一切！该文档是关于人工智能各个方面的运行Wiki。使主题神秘化的最简单方法是将其分解为子组件并调查其基本特征（有趣的事实：类似于卷积层； D）。本文档是我（以及希望通过众包努力进行的其他尝试）概述人工智能应用程序随附的工具包的尝试。有趣的是，类别从统计数学和深度学习框架一直到基于心理学的文学和外行媒体文章。我希望AI的这种跨学科性质能够证明它可以为您带来多样化和创造性的体验。同样，希望该Wiki能够启动您的AI努力，并帮助您逐渐揭示其跨学科的美！（另外：Roko的蛇怪）当前涵盖的主题（正在进行中）： AI_APPLICATIONS AI_COMPANIES AI_PIONEERS AI_SOCIETIES AI_TOOLS API_DATA COGSCI_AI 构架 GOV_DATASETS INFO_BOOKS LEARNING

被ChatGPT震撼已经不是什么新鲜事了，作为一个AI算法和架构的外行，今天想到了一个看待GPT的新视角： LLM/GPT的本质，其实是压缩，或者可以称为编解码。人类从动物演化为人，其实一直在通过编解码（压缩）来传递信息和知识，但编解码处理的单元和范畴一直在跃升。原始人，可以编解码（压缩）十个数字，十来个动物植物，十来个自然现象，十来个人。也就是将数字、动植物、自然现象、人，进行编码表征，从而可以沟通，从而可以传递，从而可以记录。到了文明时代，文字可以编解码（压缩）更多的信息，从而表征、沟通、传递和记录更多的知识。到了计算机时代，乃至后面的互联网、移动互联网时代，编解码的对象更加复杂，但单位始终是一个一个独立的信息单元（比如一张图片，一段声音，乃至一本书，其实一本书的编解码的单元也是一个一个独立的字，但算法可以根据前后文取得更好的压缩比，也就是编码效率）。现在到了AI时代，伟大的AI架构师们，似乎正在把人类的全部知识作为编解码的单元，用更大（更大，更大）的压缩比，允许更多（更多、更多）的失真，换来整个通用知识的编解码（压缩），压缩后就是一个LLM（大模型），从而可以将整个人

 来聊聊最近很火的AI吧。   我对AI的认识不深，毕竟不是专业人士，所以能够说出来的，也都是自己的一些片面的、主观上的看法。   我对AI的评价肯定是比不上人工智能神经网络这个领域的专家，从这个角度上来看，好像并没有发表意见的必要。   但谁也没规定，只有专家才能发表评论，做为一个外行，同样有评价的权力，只要在评论的时候，别装专家就行了。   所以啊，我来说上几句关于AI的看法，也不算什么重大过失，不至于招来什么批判，最多也就是持有不同的观点，互相论述一下各自的观点。至于谁对谁错，我们也不去争辩，毕竟我们是表达自己的观点来了，而不是讲理来了。    最近比较火的，就是ChatGPT和AI绘画。   又因为我是文字工作者，所以对ChatGPT这个AI特别关注。看起来ChatGPT会威胁到文字工作者，但实际上却并非如此。   就我这一两个月的使用情况来看，ChatGPT是一个非常棒的学习软件，和提高工作效率的工具。   至于说，具体的原因，要论述起来就太长了。   这里的话，就简单的举几个例子吧。   ChatGPT是一个语言模型，根据大量的

当我还在跟ChatGPT吹牛尬聊时，有人已经在拿它操控机器人了。不是别人，正是OpenAI的金主爸爸、不久前刚拿ChatGPT“重新发明搜索引擎”的微软。到目前为止，开发者调教机器人不仅技术门槛高，还道阻且长：工程师需要在工作流程回路中，不断手写新代码和规范来纠正机器人行为；另外，操控不同的机器人可能需要不同的编程语言和环境。而在ChatGPT的帮助下，工程师甚至不用手写代码——直接用人话描述想做什么，AI就能自动翻译成机器语言。这意味着，一方面专业人士与机器人的交互效率起飞；另一方面，技术门槛也降低一大截，外行人甚至也能参与调试，创造出更多使用方法。举个简单的例子：让无人机自动检查货架。首先，操作者只需用自然语言给ChatGPT提出要求；然后，AI就能自动翻译成代码，并指挥无人机行动。（还可以规定无人机的飞行路径。）难怪特斯拉前AI主管Andrej Karpathy会调侃：最新的热门编程语言是英语。一个AI指挥多种机器人实际上，ChatGPT会玩儿的花样可多了。比如，一位操作者跟AI说：“我渴了，请帮我找个喝的。” 此时AI并不会直愣愣地就去找水了，

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