AI 知识科普

随着微型计算机性能提升，性能逐渐超越运行专家系统的 AI 工作站，大量 AI 创业公司在短时间内破产或被收购，兔子人兴趣转移，到 1993 年前后超过 300 加 AI 公司关门，迎来了 AI 的第二次寒冬 程序员是否会被AI取代 我们经常在网上可以看到一些博主说： 某款AI编程IDE写代码非常丝滑，自己一行代码不写就完成了某个应用 不懂任何代码，通过向AI输入提示词，完成某个应用 AI 替代程序员真的要来了 ，公司 20% 的代码已由 AI 生成，公司计划裁员… AI 来了，程序员天踏了；AI 当立、编程已死… 不可否认AI正在深刻改变编程工作，但并非简单的取代，而是一场职业重塑。 同时我们可以询问世界几个顶尖的的 AI 大语言模型： 给出的答案皆是：AI 不可能直接代替程序员 AI 只是工具，如果想要不被时代淘汰，那么了解和学习 AI 无疑是很好的抉择。 中国科普网的一片文章：http://www.kepu.gov.cn/newspaper/2024-03/15/content_183874.html 以后发展会是什么样，历史又会走向何处，这都是不可预测的

科普：什么是 AI？

科普：什么是 AI？ AI 不是科幻电影里的天网，也不是只有程序员才能用的黑科技。它已经悄悄钻进了每个人的生活——从奶奶的语音输入，到孩子的作业辅导，再到上班族的效率工具。 1.2 三个关键要素 AI 不是魔法，它能运转，靠三样东西撑着： 数据——AI 的"教材"。就像小孩学认字要读很多书，AI 要"学会"什么，就得喂给它大量的相关数据。 AI 不嫌麻烦，同一个问题问十遍，它每次都认认真真回答。想知道某个词是什么意思？问 AI。不明白新闻里说的政策是什么意思？问 AI。想学做一道没做过的菜？问 AI，它一步一步告诉你，慢点也没关系。 编程启蒙：现在的孩子长大后，大概率要和 AI 一起工作。越早了解 AI 怎么工作，越有优势。现在有专门面向儿童的 AI 编程工具，不用写复杂的代码，用中文说想法，AI 帮你变成一个小游戏或者小动画。 4.4 谁来管 AI？ 技术越强，责任越重。AI 说错了话谁负责？AI 做了坏事怎么追责？AI 生成的内容版权归谁？这些问题，全世界正在讨论，还没有统一答案。

AI Agent Skill 科普

经常使用AI的你是否遇到过这样的情况： 让AI写一篇文章，它直接生成了一篇完整内容，完全跳过了你想先讨论选题的环节。 让AI分析数据，它编造了一些不存在的数据点，让整个分析结果变得不可信。 让AI帮忙写代码，它每次都要你重新说明代码风格和命名规范。 这些"不可控"的行为，让很多人对 AI 不能完全放手去用，今天，我就来详细聊聊AI Agent Skill 这个让AI变"听话"的工具。 你明明想要"先讨论选题再写文章"，AI却直接给你生成了一篇。你想要"基于真实数据进行分析"，AI却编造了一堆数据。 为什么会这样？因为AI缺乏明确的规则约束。 痛点2：质量不稳定 有时候AI写的内容很好，有时候又很差，完全没有标准。特别是AI腔问题，一眼就能看出来。 比如这句话： "在当今AI技术飞速发展的时代，编程工具也在不断进化..." 让AI从一个需要时刻监督的"熊孩子"，变成了一个得力可靠的"老员工"。 更重要的是，Skill代表了AI应用的成熟化方向。我们不再满足于AI的"能力"，而是追求AI的"可控性"和"可靠性"

7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

AI 常用名词与大模型基础科普

一、常用 AI 名词说明 1.什么是 LLM（Large Language Model，大语言模型） LLM 是一种基于深度学习（主要是 Transformer 架构）的模型，核心能力是： 理解自然语言 RAG（检索增强生成） RAG 是企业级 AI 系统中最常见的架构模式之一。 ≈ 一次模型 Call ≈ 一次 token 结算 如果你的系统： 一个用户操作 → 触发 5 次 AI 调用 那么就是 5 次 ask / 5 次消耗 3. 一个成熟的AI系统，本质是一个高度受约束的工程系统。 这意味着在构建和运行AI系统时，需要遵循一系列严格的规则和约束条件，对各个关键要素进行精细的管理和控制，才能确保系统的高效、稳定运行，实现预期的功能和目标。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

科普 | 哇哦！AI界也有“变形金刚”！

其实，人工智能领域也有著名的Transformer，它在机器翻译任务上的表现异常出色。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

人人都能看懂的边缘AI科普

随着深度学习的发展，AI应用和服务迅速增长，如个人助理、推荐系统和监控。移动计算和物联网（IoT）设备数量激增，产生大量数据，需要在网络边缘进行智能处理。 边缘计算将计算任务从网络中心推向边缘，与AI结合形成边缘智能，以充分利用边缘大数据的潜力。 边缘智能（EI）结合了人工智能和边缘计算，使得智能分析更加接近数据源，提高了效率和隐私保护。 我们需要设计更加高效的AI模型，使其能够在资源有限的环境中运行。 网络技术需要更加智能，以便更好地支持分布式AI应用。 我们需要找到最佳的模型性能指标权衡，以提高AI应用的效率和准确性。

给孩子们的AI科普课（速收藏）

孩子们的日常小事已经有了越来越多AI的影子，比如，给照片加滤镜，和机器人对话等。对他们来说，AI不是新鲜事。但同时，AI也是新鲜事——大模型为何能进行对话？AI写诗能写到什么份上？ AI能从游戏迁移到真实？在AI重塑的生活里，他们可以浅浅地冲浪，也可以做一名AI科技少年，把科幻变为现实。 这是“2023 AI技术图谱”，也是世界AI技术版图，由中国科学院科技战略咨询院王小梅研究员团队利用AI算法绘制而成。按照类型划分，我们将AI技术归为三个类别：基础技术、功能应用技术以及领域应用技术。 数字生命首先得有一个真假难辨、高度仿真的虚拟人，叫AI数字分身。这个AI数字分身可以在同一时间帮我们干着分身乏术的事。比如，此时，你在看这篇文章，你的数字分身正在直播间和孩子们科普AI。 有趣的是，要AI具备降噪功能，训练方式却反其道而行，给它加噪音。腾讯AI Lab会给AI提供一段干净、清晰的语音，让AI记下。

AI科普进校园：探索产教融合机制

9月16日，在河北师范大学王威老师的组织下，40多位数据科学与大数据专业二年级本科生和其他专业的学生与NVIDIA企业开发者社区团队开展了一次别开生面的AI科普实验课程。 最近，GPU 深度学习为现代 AI 这个新的计算时代带来了新动力 - GPU 在能够感知和理解世界的计算机、机器人和自动驾驶汽车中发挥着大脑的作用。 作为实验科普的重要环节，所有参加的同学，通过电脑浏览器远程访问NVIDIA Jetson NANO云实验平台，在何琨讲师线上指导下，了解了如何通过建立人脸口罩数据集，运用深度学习的方法，训练计算机生成能够对特定分类的人脸口罩照片进行判断的模型 河北师范大学王威老师说：”我们很高兴可以与国际知名企业NVIDIA公司合作，在我校开展一系列AI科普实验课程。 这次参加的学生主要以本科二年级为主，他们可以先接触和摸索AI相关的基础知识，课程结束后，我们会再继续强补充和强化相关的知识点。AI的学习一定是一个循序渐进的过程。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。