由文心一言发布会引发的思考,聊聊我未来的学习规划

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作者
猴君
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前言

大家好,我是沐风晓月,本文收录于个人随笔,主要讲述文心一言发布会后,我对未来的思考。 这年头,技术更新太快,让我们不得不有一种危机感。

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文心一言发布会当天我就申请了试用,到今天终于申请下来了,很开心。虽然很多功能与chatgpt比起来,还是有点弱,但也算迈出了一步。

来看看文心一言的开箱:

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实际上百度从2015年就提出“中国大脑”的提议。

百度大脑这个项目是要做一个关于人工智能的基础设施,把相应大规模的服务全集中建立起来,并开放给科研机构、民企、国企、创业者等社会各个层面,让大家在这个平台上尝试语音识别、视觉识别、自然语言理解、智能机器人等。

虽然起步很早,布局也很早,最后却落后很多,这让人有点遗憾。

今天我们就一起聊聊这场发布会,以及在这场发布会后,我制定的学习计划。

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一. 文心一言的试用

1.1 文心一言发布会

我们先来问问文心一言对3月16日发布会是怎么看的吧:

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3月16日的发布会中,李彦宏开场就展示了文心一言具备的5种能力,包括文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成,文心一言甚至还现场秀了一口接地气的四川话,现场网友发出一片笑声。

1.2 文心一言图片生成功能试用

在多模态生成中,生成了图片和视频,这不仅让我想到目前最火的某音为代表的短视频平台,是不是以后就可以用文心一言自动生成了。

我测试了几次,好吧,百度还需要努力:

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虽然很多人不看好文心一言,但于我而言,我更关心,以后该怎么办,以及该如何用。

即使未来不做技术,也要学会使用,毕竟可以减轻很多工作量,相当于给自己配了个助理。

所以看完这次发布会后,就给自己定制了未来的发展规划和学习计划。

1.3 文心一言文本功能试用

关于未来程序员的发展,看看文心一言怎么说:

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当然了,我是不会相信一个机器人说的话的。

又提了个大家关心的问题,我们看看文心一言怎么回答的:
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1.4 文心一言代码功能试用

  • 用它来写个代码,结果算是给了个提示吧:

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1.5 试用总结

对比了chatgpt和文心一言,感觉文心一言对中文的理解是比较好的,比如写藏头诗,文心一言略胜一筹。

图片、语音、视频的生成,是ChatGPT没有的,而文心一言虽然做的并不够好,但至少有这个功能。
感觉不是一个模型做到,是通过模型判断文本意图,接入了其他的模型,进行组装。

更重要的是: 文心一言保存了所有对话的历史纪录,这一点非常好,不像必应,谈完了就找不到记录了,很不方便。

二. 我未来的学习规划

2.1 向csdn的大佬请教

向很多大佬请教了基于chatgpt和文心一样对开发者的影响,以及未来的发展,很多大佬都给出了她们的建议。 沐风晓月再此向那些帮助过我的大佬们表示感谢,咨询的人比较多,就不一一截图了:
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感谢每一个给我建议的csdn技术前辈:
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大佬们普遍反馈的都是至少短期内不会给程序员造成什么冲击,最后还会成为程序员的工具,所以正在学编程的小伙伴可以放心了。

2.2 关于AIGC的思考

如今AIGC越来越火,所谓的AIGC :AI Generated Content,AI 生成内容,即使用人工智能生成内容,可以生成文字、图像、音频、视频、代码等。

比如现在比较火的两个模型:

  • ChatGPT:一个语言模型,能够很快的理解并回复人类的问题
  • DALL-E-2:能够在根据文字创作一幅对应的高质量图像

未来会有越来越多的AI产品对我们的生活造成攻击,比如自动生成视频,自动生成论文,包括自动生成音乐作品。

这对很多行业都是降维打击,比如某音的直播,现在有了AI直播,不想露脸,就让AI出马。

努力学习,才能调到更高的维度看世界。

2.3 我未来的学习方向和计划

目前我正在更新的专栏方向有:

专栏方向目前状态
云原生专栏正在更新
系统架构专栏正在更新
python专栏正在更新
go专栏正在更新
计算机网络待上线
计算机组成原理待上线
编译原理待上线
linux内核分析待上线
数据结构待上线
算法待上线

以上是我正在整理的方向,尤其是云原生和基于go语言对云原生的产品做二次开发,是我要精进的。 这方面我认识的大佬也比较多,可以近距离的学习。

当然表格中的内容并不是一成不变的,后续会在写作过程中,进行调整。

在这里要感谢csdn提供这么好的平台,让我认识了不少云原生方向的大佬。

而我未来想要从事的是 人工智能方向,要学的东西比较多,有大佬给了我一张图:

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1. 关于数学:

  • 线性代数:矩阵/张量乘法、求逆,奇异值分解/特征值分解,行列式,范数等

  • 统计与概率:概率分布,独立性与贝叶斯,最大似然(MLE)和最大后验估计(MAP)等

  • 优化:线性优化,非线性优化(凸优化/非凸优化)以及其衍生的如梯度下降、牛顿法等

  • 微积分:偏微分,链式法则,矩阵求导等

  • 信息论、数值理论等

2. 课程方面:

  • 吴恩达《机器学习》
  • 台大林轩田《机器学习基石》
  • 台大林轩田《机器学习技法》
  • Gilbert Strang主讲的线性代数
  • 李沐的《动手深度学习》
  • 斯坦福大学的李飞飞的CS231n计算机视觉识别
  • 李宏毅的《深度学习》

根据咨询的结果列了个书单,书单没有分前后顺序,完全是根据大佬的推荐罗列的:

  • 吴恩达的《机器学习》
  • 周志华《机器学习》西瓜书
  • 李航《统计学习方法》
  • 《深度学习》
  • 斯坦福CS224n 《自然语言处理》
  • 《深度学习精要(基于R语言)》
  • 《TensorFlow技术解析与实战》
  • 《TensorFlow机器学习项目实战》
  • 《Python机器学习实践指南》
  • 《Python机器学习——预测分析核心算法》
  • 《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》
  • 《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》
  • 《趣学算法》
  • 《Python算法教程》
  • 《编程之法:面试和算法心得》
  • 《Java遗传算法编程》
  • 《生成对抗网络:技术与应用》

这个书单里有很多是基于R语言的,所以又要学习python和R语言,有一种学不完的感觉。

3. 管理和沟通类书单

也有大佬提到沟通和管理,这两方面算是软实力吧,从管理小组开始:

看看文心一言给出的答案:

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作为一个危机感特别强的人,唯一的解决办法就是学习,想要从事AIGC方向的小伙伴,关注我,一起行动起来啊。

总结

学习之路,任重而道远,唯有努力前行,才能无愧我心。大佬强调的一定要多读paper,看来这是大佬成长的秘籍,一定要保密,不要告诉别人哦。

💕 好啦,这就是今天要分享给大家的全部内容了,我们下期再见!
💕 本文由沐风晓月原创,首发于CSDN博客, 博客主页:mufeng.blog.csdn.net
💕 学习如逆水行舟,不进则退,一起努力加油哦!
💕 喜欢的话记得点赞收藏哈

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