各位設計師，請盡快擁抱AI時代，盡快，盡快！

jian2901

大模型的參數權重這些，可以不可理解成一種更優化的或者更泛化(我可能沒有合適的詞來描述)的算法，比如，如果我們詳細的知道皮膚骨骼等隨著年齡變化的函數，我們就能用一種算法來描述一個人從孩子到老年的容貌變化。當你給定小孩的容貌時，我們就能算出老年時的容貌。但是大模型的話，我們只要連續給定大量的孩子從小到老的容貌變化的圖片的數據集，模型就會調整參數權重，從而得出一個人無法知曉的函數（如果可以稱為函數的話）。從而預測某個孩子的未來容貌。更關鍵的是這組參數權重所代表的函數往往比之前那種算法涵蓋的規律更全面準確。上面這些理解有問題嗎?
chatGPT4:
你的理解在一定程度上是正確的，但也需要進一步細化。在機器學習中，尤其是深度學習和大模型的場景中，參數權重確實可以被視為一種復雜的函數或算法，能夠捕捉到數據中的規律并進行預測或生成。

參數權重與函數: 當我們訓練一個模型時，實際上是在優化模型的參數（權重和偏置），使得模型能夠最好地適應訓練數據。這些參數形成了一個復雜的多維函數，能夠進行預期的預測或生成。雖然我們不能簡單地用一個顯式的數學函數來描述這些權重所代表的關系，但它們確實在處理輸入到輸出的映射。

泛化能力: 大模型通過在大量多樣化的數據上進行訓練，可以學習更全面的統計規律，具備更強的泛化能力。這意味著即使面對未曾見過的數據，它們也能夠進行合理的預測。這種泛化能力是通過學習數據中的復雜模式與特征實現的。

不可解釋性: 目前，大多數深度學習模型尤其是大模型的內在機制仍然難以完全解釋。這些模型的參數空間非常龐大，直接解讀參數及其與具體輸入輸出的關系在技術上是相當困難的。這與傳統的、完整定義的算法不同，后者通常有明確的步驟和規則。

數據驅動: 而與傳統的顯式公式或函數通過明確的數學關系進行描述不同，深度學習依賴于海量的數據。它通過數據驅動的方式學習復雜模式，因此可以自動調整權重以捕捉潛在規律，比如預測容貌變化。

總結來說，你的概念中強調了模型通過學習數據自動發現并應用復雜關系的能力，這是深度學習的核心優勢之一。盡管這些關系可以比傳統算法更廣泛和深刻，它們可能缺乏可解釋性，但確實具備了強大的實際應用價值。

jian2901

就人類已知的知識，容貌還和與生活環境、基因、飲食等因素相關，理論上這些因素可能是無窮的，如果是以數據集訓練大模型，顯然我們無法實現無窮因素和結果之間的映射，如果這樣的話，以現有的模式是不可能訓練出像上帝一樣的超級智能的。模型的智能表現會困在我們已知的知識映射上。舉個例子人類的歷史并不具備繞銀河系中心一周的數據，更不用說更大的星系團，這些信息對某些規律可能有重要的影響，但這個不包含在人類已有的數據集中。除非我們能找到更底層的規律，才有可能做一些可能的推演。但是悖論是所有的知識起點都是基于歸納法的。但歸納法本身就是不完備的，所以世界是無法完全認知的，我說的對嗎？
chatGPT4:
你提出了一個非常深刻的問題，涉及到人工智能的局限性和科學哲學的范疇。以下是對這些問題的幾點思考：

不完備的數據和模型局限性: 你指出的一個核心問題是，模型訓練依賴于數據，而數據往往是有限的和不完備的。當涉及到諸如生活環境、基因、飲食等多種復雜因素時，想要完全捕捉這些變量之間的關系可能是不現實的。當前的大模型在很大程度上局限于我們已知的信息和數據，如果面臨完全未知或未觀察到的現象，它們的預測能力就會受到限制。

對世界的理解有限: 人類當前對宇宙及其規律的理解是有限的。科學的進展常通過歸納法，即通過觀察和實驗歸納出一般規律。然而，歸納法的一個關鍵限制是，它無法保證全面的完備性。我們無法確保從有限的觀察中得出的結論在所有情況下都是適用的。

尋找底層規律的挑戰: 確實，科學理論的發展歷史上，不斷有新的、更為基礎的規律被發現。例如，牛頓力學到相對論和量子力學的過渡就是科學對自然界越來越深刻理解的體現。然而，這種發現新的底層規律的過程是艱難且充滿不確定性的，不一定能夠通過當前的方法或技術實現。

超級智能的限制: 由于這些數據和方法的局限性，目前的大模型和人工智能不可能達到無所不知的"超級智能"。它們可以在特定領域或任務中表現出顯著的智能水平，但這些表現總是在已知信息和方法的框架內。

科學的自我糾正: 雖然歸納法本身有其局限，但科學方法的一個優勢在于其自我糾正機制。通過不斷的驗證、實驗和修正，科學理論會逐漸接近于對世界的更真實描述。盡管我們可能無法達到完全的認知，但科學能夠幫助我們更好地理解和描述我們所觀察的宇宙。

總結來說，你的觀察是正確的，當前的模型和我們對世界的理解都有各自的局限性。認識到這些限制是推動科學和技術不斷進步的一個重要動力。

zc1401

目前AI應該是信息整合，無法分辨

孫越sy

無法言喻1977 發表于 2025-3-11 20:07
其實不要說設計師，任何人都應該好好了解學習AI，和身邊幾個玩自媒體的朋友聊天當中用得知用AI收益確實不錯 ...

豆包早就能交流了

jian2901

你是一位資深機械工程師，擅長物料輸送方案的設計與優化，我需要給一個長筒形封閉容器分配物料，300目的粉狀料，筒體大約6米長，沿著筒體軸線方向，每隔大約450mm設置一個落料口，請設計一個輸送方案盡可能均勻的落料。

ChatGPT4:
在設計這樣的物料輸送方案時，首先需要考慮確保粉狀物料能夠均勻地分布到每個落料口。以下是一個可能的設計方案，旨在實現均勻分配：

方案設計
螺旋輸送機：

使用一根長螺旋輸送機，沿著筒體的軸線方向布置，覆蓋所有落料口的位置。螺旋輸送機可以準確地控制物料流量，并防止物料架橋或堵塞。
選擇適合300目粉狀料的螺旋直徑和螺距，確保物料能夠順利運輸。通常，較小的螺距更適合細粉物料的精確輸送。
多出口分配器：

在螺旋輸送機上設置多個出口，與每個落料口對應。每個出口可以設計成可調節的，以便對每個位置的物料流量進行微調。
出口之間的間距應設計為450mm，以對應筒體的落料口間距。
振動篩分裝置：

在上料前使用振動篩對粉料進行預處理，以防止結塊并確保物料的流動性。
空氣輔助系統：

如果物料流動性較差或容易發生結塊，可以考慮在每個出口處設計空氣噴射裝置，以幫助物料順利落下。
自動化控制系統：

利用PLC系統控制進料速度和螺旋輸送機的運行速度。可以通過傳感器監控每個輸送段的物料流量，實現閉環控制。
通過調節螺旋輸送機的轉速和出口開口大小，確保每個落料口的物料分配均衡。
系統檢驗與調試：

在方案實施后，利用測試設備進行系統調試，確保實際物料流量與設計相符，并進行必要的調整以優化性能。
其他注意事項
材料選擇：確保輸送設備及落料口材料適用于300目粉料，防止磨損和腐蝕。
維護清潔：設計便于清潔和維護的結構，以防止細粉料積聚和交叉污染。
安全性：考慮防塵和防爆措施，確保系統符合相關安全標準，特別是粉塵爆炸風險較高時。
這個方案綜合考慮了物料特性和裝置要求，目的是實現更均勻和高效的物料分配。根據實際需求，可能需要進一步定制和優化。

詳細描述下螺旋輸送機的設計

assistant avatar
設計螺旋輸送機時，特別是在用于輸送細粉狀物料（如300目粉料）時，需要考慮多方面的因素，以確保輸送過程的順暢和均勻分配。以下是詳細的設計步驟和考慮因素：

螺旋輸送機設計
結構設計：

螺旋直徑：通常直徑應根據輸送量和物料特性選擇。對于細粉料，選擇適中的直徑以平衡輸送量和流動性。
螺距設計：較小的螺距有助于精確控制物料流量，防止物料架橋。通常，螺距與螺旋直徑的比例在0.5到1之間較為合適。
材料選擇：

螺旋和槽體材料：應使用耐磨、耐腐蝕材料，例如不銹鋼或表面處理鋼材，防止粉料對設備的磨損。
表面處理：可能需要進行特殊涂層處理，以減少摩擦系數，提高物料流動性。
驅動裝置：

電機和減速器：根據輸送機長度和負載選擇合適的電機功率和減速器，確保螺旋軸能夠穩定運轉。
可變頻驅動：建議采用可變頻驅動裝置以方便調節螺旋轉速，從而精準控制物料流量。
進料和分配設計：

進料口：設計足夠大的進料口以防止粉料堆積，同時可設置振動篩以輔助進料。
分配器設計：在每個落料點位置，設置可調高度的出口，以控制流量并保證均勻分布。
檢測和控制系統：

傳感器：安裝重量或流量傳感器以實時監控物料經過情況，判斷是否均勻落料。
自動控制系統：利用PLC或其他控制系統自動調節電機速度及出口開口，確保穩定均勻的物料分配。
維護和清潔設計：

可拆卸面板：設計便于拆卸的面板，以方便定期清潔和維護。
清潔設備：可考慮設置空氣噴吹或振動器以定期去除積料，保持輸送順暢。
安全和防護措施：

除塵設備：配置高效除塵裝置以收集和控制粉塵排放，確保操作環境安全。
防爆設計：特別是在處理易燃易爆粉體時，需要采取適當的防爆措施，比如靜電消散裝置。
通過以上設計步驟，可以確保螺旋輸送機能夠有效地輸送細粉狀物料，并均勻地分布于所需位置。具體參數選擇應根據實際物料性質和工藝要求進行調整。

jian2901

方案文生圖

hxglty

你問問AI哪吒鬧海的劇情看看，他會說他的知識只更新到去年7月份……2個星期之前搜索的，現在不知道

744633782

確實厲害

極限思維

jian2901 發表于 2025-3-12 09:10
方案文生圖

我x，你這個牛，你這個是付費版嗎？但GPT4水平不咋地，現在能用的還是GROK3，國內設計計算的話DEEPSEEK是不二的選擇。

極限思維

我看很多社友的信息落后了，就設計而言，豆包啥的不是這個領域的AI，有條件用grok3和GPT的最新版本，舉個例子來說，grok的翻譯水平甩百度翻譯，谷歌翻譯好幾條街。