大模型的参数权重这些，可以不可理解成一种更优化的或者更泛化(我可能没有合适的词来描述)的算法，比如，如果我们详细的知道皮肤骨骼等随着年龄变化的函数，我们就能用一种算法来描述一个人从孩子到老年的容貌变化。当你给定小孩的容貌时，我们就能算出老年时的容貌。但是大模型的话，我们只要连续给定大量的孩子从小到老的容貌变化的图片的数据集，模型就会调整参数权重，从而得出一个人无法知晓的函数（如果可以称为函数的话）。从而预测某个孩子的未来容貌。更关键的是这组参数权重所代表的函数往往比之前那种算法涵盖的规律更全面准确。上面这些理解有问题吗?
chatGPT4:
你的理解在一定程度上是正确的，但也需要进一步细化。在机器学习中，尤其是深度学习和大模型的场景中，参数权重确实可以被视为一种复杂的函数或算法，能够捕捉到数据中的规律并进行预测或生成。
参数权重与函数: 当我们训练一个模型时，实际上是在优化模型的参数（权重和偏置），使得模型能够最好地适应训练数据。这些参数形成了一个复杂的多维函数，能够进行预期的预测或生成。虽然我们不能简单地用一个显式的数学函数来描述这些权重所代表的关系，但它们确实在处理输入到输出的映射。
泛化能力: 大模型通过在大量多样化的数据上进行训练，可以学习更全面的统计规律，具备更强的泛化能力。这意味着即使面对未曾见过的数据，它们也能够进行合理的预测。这种泛化能力是通过学习数据中的复杂模式与特征实现的。
不可解释性: 目前，大多数深度学习模型尤其是大模型的内在机制仍然难以完全解释。这些模型的参数空间非常庞大，直接解读参数及其与具体输入输出的关系在技术上是相当困难的。这与传统的、完整定义的算法不同，后者通常有明确的步骤和规则。
数据驱动: 而与传统的显式公式或函数通过明确的数学关系进行描述不同，深度学习依赖于海量的数据。它通过数据驱动的方式学习复杂模式，因此可以自动调整权重以捕捉潜在规律，比如预测容貌变化。
总结来说，你的概念中强调了模型通过学习数据自动发现并应用复杂关系的能力，这是深度学习的核心优势之一。尽管这些关系可以比传统算法更广泛和深刻，它们可能缺乏可解释性，但确实具备了强大的实际应用价值。
就人类已知的知识，容貌还和与生活环境、基因、饮食等因素相关，理论上这些因素可能是无穷的，如果是以数据集训练大模型，显然我们无法实现无穷因素和结果之间的映射，如果这样的话，以现有的模式是不可能训练出像上帝一样的超级智能的。模型的智能表现会困在我们已知的知识映射上。举个例子人类的历史并不具备绕银河系中心一周的数据，更不用说更大的星系团，这些信息对某些规律可能有重要的影响，但这个不包含在人类已有的数据集中。除非我们能找到更底层的规律，才有可能做一些可能的推演。但是悖论是所有的知识起点都是基于归纳法的。但归纳法本身就是不完备的，所以世界是无法完全认知的，我说的对吗？
chatGPT4:
你提出了一个非常深刻的问题，涉及到人工智能的局限性和科学哲学的范畴。以下是对这些问题的几点思考：
不完备的数据和模型局限性: 你指出的一个核心问题是，模型训练依赖于数据，而数据往往是有限的和不完备的。当涉及到诸如生活环境、基因、饮食等多种复杂因素时，想要完全捕捉这些变量之间的关系可能是不现实的。当前的大模型在很大程度上局限于我们已知的信息和数据，如果面临完全未知或未观察到的现象，它们的预测能力就会受到限制。
对世界的理解有限: 人类当前对宇宙及其规律的理解是有限的。科学的进展常通过归纳法，即通过观察和实验归纳出一般规律。然而，归纳法的一个关键限制是，它无法保证全面的完备性。我们无法确保从有限的观察中得出的结论在所有情况下都是适用的。
寻找底层规律的挑战: 确实，科学理论的发展历史上，不断有新的、更为基础的规律被发现。例如，牛顿力学到相对论和量子力学的过渡就是科学对自然界越来越深刻理解的体现。然而，这种发现新的底层规律的过程是艰难且充满不确定性的，不一定能够通过当前的方法或技术实现。
超级智能的限制: 由于这些数据和方法的局限性，目前的大模型和人工智能不可能达到无所不知的"超级智能"。它们可以在特定领域或任务中表现出显著的智能水平，但这些表现总是在已知信息和方法的框架内。
科学的自我纠正: 虽然归纳法本身有其局限，但科学方法的一个优势在于其自我纠正机制。通过不断的验证、实验和修正，科学理论会逐渐接近于对世界的更真实描述。尽管我们可能无法达到完全的认知，但科学能够帮助我们更好地理解和描述我们所观察的宇宙。
总结来说，你的观察是正确的，当前的模型和我们对世界的理解都有各自的局限性。认识到这些限制是推动科学和技术不断进步的一个重要动力。
目前AI应该是信息整合，无法分辨
无法言喻1977 发表于 2025-3-11 20:07
其实不要说设计师，任何人都应该好好了解学习AI，和身边几个玩自媒体的朋友聊天当中用得知用AI收益确实不错 ...
豆包早就能交流了
你是一位资深机械工程师，擅长物料输送方案的设计与优化，我需要给一个长筒形封闭容器分配物料，300目的粉状料，筒体大约6米长，沿着筒体轴线方向，每隔大约450mm设置一个落料口，请设计一个输送方案尽可能均匀的落料。
ChatGPT4:
在设计这样的物料输送方案时，首先需要考虑确保粉状物料能够均匀地分布到每个落料口。以下是一个可能的设计方案，旨在实现均匀分配：
方案设计
螺旋输送机：
使用一根长螺旋输送机，沿着筒体的轴线方向布置，覆盖所有落料口的位置。螺旋输送机可以准确地控制物料流量，并防止物料架桥或堵塞。
选择适合300目粉状料的螺旋直径和螺距，确保物料能够顺利运输。通常，较小的螺距更适合细粉物料的精确输送。
多出口分配器：
在螺旋输送机上设置多个出口，与每个落料口对应。每个出口可以设计成可调节的，以便对每个位置的物料流量进行微调。
出口之间的间距应设计为450mm，以对应筒体的落料口间距。
振动筛分装置：
在上料前使用振动筛对粉料进行预处理，以防止结块并确保物料的流动性。
空气辅助系统：
如果物料流动性较差或容易发生结块，可以考虑在每个出口处设计空气喷射装置，以帮助物料顺利落下。
自动化控制系统：
利用PLC系统控制进料速度和螺旋输送机的运行速度。可以通过传感器监控每个输送段的物料流量，实现闭环控制。
通过调节螺旋输送机的转速和出口开口大小，确保每个落料口的物料分配均衡。
系统检验与调试：
在方案实施后，利用测试设备进行系统调试，确保实际物料流量与设计相符，并进行必要的调整以优化性能。
其他注意事项
材料选择：确保输送设备及落料口材料适用于300目粉料，防止磨损和腐蚀。
维护清洁：设计便于清洁和维护的结构，以防止细粉料积聚和交叉污染。
安全性：考虑防尘和防爆措施，确保系统符合相关安全标准，特别是粉尘爆炸风险较高时。
这个方案综合考虑了物料特性和装置要求，目的是实现更均匀和高效的物料分配。根据实际需求，可能需要进一步定制和优化。
详细描述下螺旋输送机的设计
assistant avatar
设计螺旋输送机时，特别是在用于输送细粉状物料（如300目粉料）时，需要考虑多方面的因素，以确保输送过程的顺畅和均匀分配。以下是详细的设计步骤和考虑因素：
螺旋输送机设计
结构设计：
螺旋直径：通常直径应根据输送量和物料特性选择。对于细粉料，选择适中的直径以平衡输送量和流动性。
螺距设计：较小的螺距有助于精确控制物料流量，防止物料架桥。通常，螺距与螺旋直径的比例在0.5到1之间较为合适。
材料选择：
螺旋和槽体材料：应使用耐磨、耐腐蚀材料，例如不锈钢或表面处理钢材，防止粉料对设备的磨损。
表面处理：可能需要进行特殊涂层处理，以减少摩擦系数，提高物料流动性。
驱动装置：
电机和减速器：根据输送机长度和负载选择合适的电机功率和减速器，确保螺旋轴能够稳定运转。
可变频驱动：建议采用可变频驱动装置以方便调节螺旋转速，从而精准控制物料流量。
进料和分配设计：
进料口：设计足够大的进料口以防止粉料堆积，同时可设置振动筛以辅助进料。
分配器设计：在每个落料点位置，设置可调高度的出口，以控制流量并保证均匀分布。
检测和控制系统：
传感器：安装重量或流量传感器以实时监控物料经过情况，判断是否均匀落料。
自动控制系统：利用PLC或其他控制系统自动调节电机速度及出口开口，确保稳定均匀的物料分配。
维护和清洁设计：
可拆卸面板：设计便于拆卸的面板，以方便定期清洁和维护。
清洁设备：可考虑设置空气喷吹或振动器以定期去除积料，保持输送顺畅。
安全和防护措施：
除尘设备：配置高效除尘装置以收集和控制粉尘排放，确保操作环境安全。
防爆设计：特别是在处理易燃易爆粉体时，需要采取适当的防爆措施，比如静电消散装置。
通过以上设计步骤，可以确保螺旋输送机能够有效地输送细粉状物料，并均匀地分布于所需位置。具体参数选择应根据实际物料性质和工艺要求进行调整。
方案文生图
你问问AI哪吒闹海的剧情看看，他会说他的知识只更新到去年7月份……2个星期之前搜索的，现在不知道
确实厉害
jian2901 发表于 2025-3-12 09:10
方案文生图
我x，你这个牛，你这个是付费版吗？但GPT4水平不咋地，现在能用的还是GROK3，国内设计计算的话DEEPSEEK是不二的选择。
我看很多社友的信息落后了，就设计而言，豆包啥的不是这个领域的AI，有条件用grok3和GPT的最新版本，举个例子来说，grok的翻译水平甩百度翻译，谷歌翻译好几条街。