各位設(shè)計師，請盡快擁抱AI時代，盡快，盡快！

jian2901

大模型的參數(shù)權(quán)重這些，可以不可理解成一種更優(yōu)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(xì)的知道皮膚骨骼等隨著年齡變化的函數(shù)，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(dāng)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(xù)給定大量的孩子從小到老的容貌變化的圖片的數(shù)據(jù)集，模型就會調(diào)整參數(shù)權(quán)重，從而得出一個人無法知曉的函數(shù)（如果可以稱為函數(shù)的話）。從而預(yù)測某個孩子的未來容貌。更關(guān)鍵的是這組參數(shù)權(quán)重所代表的函數(shù)往往比之前那種算法涵蓋的規(guī)律更全面準(zhǔn)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(jìn)一步細(xì)化。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，尤其是深度學(xué)習(xí)和大模型的場景中，參數(shù)權(quán)重確實(shí)可以被視為一種復(fù)雜的函數(shù)或算法，能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律并進(jìn)行預(yù)測或生成。

參數(shù)權(quán)重與函數(shù): 當(dāng)我們訓(xùn)練一個模型時，實(shí)際上是在優(yōu)化模型的參數(shù)（權(quán)重和偏置），使得模型能夠最好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些參數(shù)形成了一個復(fù)雜的多維函數(shù)，能夠進(jìn)行預(yù)期的預(yù)測或生成。雖然我們不能簡單地用一個顯式的數(shù)學(xué)函數(shù)來描述這些權(quán)重所代表的關(guān)系，但它們確實(shí)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(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，可以學(xué)習(xí)更全面的統(tǒng)計規(guī)律，具備更強(qiáng)的泛化能力。這意味著即使面對未曾見過的數(shù)據(jù)，它們也能夠進(jìn)行合理的預(yù)測。這種泛化能力是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式與特征實(shí)現(xiàn)的。

不可解釋性: 目前，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型尤其是大模型的內(nèi)在機(jī)制仍然難以完全解釋。這些模型的參數(shù)空間非常龐大，直接解讀參數(shù)及其與具體輸入輸出的關(guān)系在技術(shù)上是相當(dāng)困難的。這與傳統(tǒng)的、完整定義的算法不同，后者通常有明確的步驟和規(guī)則。

數(shù)據(jù)驅(qū)動: 而與傳統(tǒng)的顯式公式或函數(shù)通過明確的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行描述不同，深度學(xué)習(xí)依賴于海量的數(shù)據(jù)。它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式學(xué)習(xí)復(fù)雜模式，因此可以自動調(diào)整權(quán)重以捕捉潛在規(guī)律，比如預(yù)測容貌變化。

總結(jié)來說，你的概念中強(qiáng)調(diào)了模型通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用復(fù)雜關(guān)系的能力，這是深度學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢之一。盡管這些關(guān)系可以比傳統(tǒng)算法更廣泛和深刻，它們可能缺乏可解釋性，但確實(shí)具備了強(qiáng)大的實(shí)際應(yīng)用價值。

jian2901

就人類已知的知識，容貌還和與生活環(huán)境、基因、飲食等因素相關(guān)，理論上這些因素可能是無窮的，如果是以數(shù)據(jù)集訓(xùn)練大模型，顯然我們無法實(shí)現(xiàn)無窮因素和結(jié)果之間的映射，如果這樣的話，以現(xiàn)有的模式是不可能訓(xùn)練出像上帝一樣的超級智能的。模型的智能表現(xiàn)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(shù)據(jù)，更不用說更大的星系團(tuán)，這些信息對某些規(guī)律可能有重要的影響，但這個不包含在人類已有的數(shù)據(jù)集中。除非我們能找到更底層的規(guī)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(diǎn)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(rèn)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(xué)哲學(xué)的范疇。以下是對這些問題的幾點(diǎn)思考：

不完備的數(shù)據(jù)和模型局限性: 你指出的一個核心問題是，模型訓(xùn)練依賴于數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)往往是有限的和不完備的。當(dāng)涉及到諸如生活環(huán)境、基因、飲食等多種復(fù)雜因素時，想要完全捕捉這些變量之間的關(guān)系可能是不現(xiàn)實(shí)的。當(dāng)前的大模型在很大程度上局限于我們已知的信息和數(shù)據(jù)，如果面臨完全未知或未觀察到的現(xiàn)象，它們的預(yù)測能力就會受到限制。

對世界的理解有限: 人類當(dāng)前對宇宙及其規(guī)律的理解是有限的。科學(xué)的進(jìn)展常通過歸納法，即通過觀察和實(shí)驗(yàn)歸納出一般規(guī)律。然而，歸納法的一個關(guān)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(jié)論在所有情況下都是適用的。

尋找底層規(guī)律的挑戰(zhàn): 確實(shí)，科學(xué)理論的發(fā)展歷史上，不斷有新的、更為基礎(chǔ)的規(guī)律被發(fā)現(xiàn)。例如，牛頓力學(xué)到相對論和量子力學(xué)的過渡就是科學(xué)對自然界越來越深刻理解的體現(xiàn)。然而，這種發(fā)現(xiàn)新的底層規(guī)律的過程是艱難且充滿不確定性的，不一定能夠通過當(dāng)前的方法或技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

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

科學(xué)的自我糾正: 雖然歸納法本身有其局限，但科學(xué)方法的一個優(yōu)勢在于其自我糾正機(jī)制。通過不斷的驗(yàn)證、實(shí)驗(yàn)和修正，科學(xué)理論會逐漸接近于對世界的更真實(shí)描述。盡管我們可能無法達(dá)到完全的認(rèn)知，但科學(xué)能夠幫助我們更好地理解和描述我們所觀察的宇宙。

總結(jié)來說，你的觀察是正確的，當(dāng)前的模型和我們對世界的理解都有各自的局限性。認(rèn)識到這些限制是推動科學(xué)和技術(shù)不斷進(jìn)步的一個重要動力。

zc1401

目前AI應(yīng)該是信息整合，無法分辨

孫越sy

無法言喻1977 發(fā)表于 2025-3-11 20:07
其實(shí)不要說設(shè)計師，任何人都應(yīng)該好好了解學(xué)習(xí)AI，和身邊幾個玩自媒體的朋友聊天當(dāng)中用得知用AI收益確實(shí)不錯 ...

豆包早就能交流了

jian2901

你是一位資深機(jī)械工程師，擅長物料輸送方案的設(shè)計與優(yōu)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(shè)置一個落料口，請?jiān)O(shè)計一個輸送方案盡可能均勻的落料。

ChatGPT4:
在設(shè)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(shè)計方案，旨在實(shí)現(xiàn)均勻分配：

方案設(shè)計
螺旋輸送機(jī)：

使用一根長螺旋輸送機(jī)，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(jī)可以準(zhǔn)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(yùn)輸。通常，較小的螺距更適合細(xì)粉物料的精確輸送。
多出口分配器：

在螺旋輸送機(jī)上設(shè)置多個出口，與每個落料口對應(yīng)。每個出口可以設(shè)計成可調(diào)節(jié)的，以便對每個位置的物料流量進(jìn)行微調(diào)。
出口之間的間距應(yīng)設(shè)計為450mm，以對應(yīng)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(jìn)行預(yù)處理，以防止結(jié)塊并確保物料的流動性。
空氣輔助系統(tǒng)：

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

利用PLC系統(tǒng)控制進(jìn)料速度和螺旋輸送機(jī)的運(yùn)行速度?？梢酝ㄟ^傳感器監(jiān)控每個輸送段的物料流量，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。
通過調(diào)節(jié)螺旋輸送機(jī)的轉(zhuǎn)速和出口開口大小，確保每個落料口的物料分配均衡。
系統(tǒng)檢驗(yàn)與調(diào)試：

在方案實(shí)施后，利用測試設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)試，確保實(shí)際物料流量與設(shè)計相符，并進(jìn)行必要的調(diào)整以優(yōu)化性能。
其他注意事項(xiàng)
材料選擇：確保輸送設(shè)備及落料口材料適用于300目粉料，防止磨損和腐蝕。
維護(hù)清潔：設(shè)計便于清潔和維護(hù)的結(jié)構(gòu)，以防止細(xì)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(tǒng)符合相關(guān)安全標(biāo)準(zhǔn)，特別是粉塵爆炸風(fēng)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(shí)現(xiàn)更均勻和高效的物料分配。根據(jù)實(shí)際需求，可能需要進(jìn)一步定制和優(yōu)化。

詳細(xì)描述下螺旋輸送機(jī)的設(shè)計

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設(shè)計螺旋輸送機(jī)時，特別是在用于輸送細(xì)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(xì)的設(shè)計步驟和考慮因素：

螺旋輸送機(jī)設(shè)計
結(jié)構(gòu)設(shè)計：

螺旋直徑：通常直徑應(yīng)根據(jù)輸送量和物料特性選擇。對于細(xì)粉料，選擇適中的直徑以平衡輸送量和流動性。
螺距設(shè)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(yīng)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(shè)備的磨損。
表面處理：可能需要進(jìn)行特殊涂層處理，以減少摩擦系數(shù)，提高物料流動性。
驅(qū)動裝置：

電機(jī)和減速器：根據(jù)輸送機(jī)長度和負(fù)載選擇合適的電機(jī)功率和減速器，確保螺旋軸能夠穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。
可變頻驅(qū)動：建議采用可變頻驅(qū)動裝置以方便調(diào)節(jié)螺旋轉(zhuǎn)速，從而精準(zhǔn)控制物料流量。
進(jìn)料和分配設(shè)計：

進(jìn)料口：設(shè)計足夠大的進(jìn)料口以防止粉料堆積，同時可設(shè)置振動篩以輔助進(jìn)料。
分配器設(shè)計：在每個落料點(diǎn)位置，設(shè)置可調(diào)高度的出口，以控制流量并保證均勻分布。
檢測和控制系統(tǒng)：

傳感器：安裝重量或流量傳感器以實(shí)時監(jiān)控物料經(jīng)過情況，判斷是否均勻落料。
自動控制系統(tǒng)：利用PLC或其他控制系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)電機(jī)速度及出口開口，確保穩(wěn)定均勻的物料分配。
維護(hù)和清潔設(shè)計：

可拆卸面板：設(shè)計便于拆卸的面板，以方便定期清潔和維護(hù)。
清潔設(shè)備：可考慮設(shè)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(hù)措施：

除塵設(shè)備：配置高效除塵裝置以收集和控制粉塵排放，確保操作環(huán)境安全。
防爆設(shè)計：特別是在處理易燃易爆粉體時，需要采取適當(dāng)?shù)姆辣胧?，比如靜電消散裝置。
通過以上設(shè)計步驟，可以確保螺旋輸送機(jī)能夠有效地輸送細(xì)粉狀物料，并均勻地分布于所需位置。具體參數(shù)選擇應(yīng)根據(jù)實(shí)際物料性質(zhì)和工藝要求進(jìn)行調(diào)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(xiàn)在不知道

744633782

確實(shí)厲害

極限思維

jian2901 發(fā)表于 2025-3-12 09:10
方案文生圖

我x，你這個牛，你這個是付費(fèi)版嗎？但GPT4水平不咋地，現(xiàn)在能用的還是GROK3，國內(nèi)設(shè)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(shè)計而言，豆包啥的不是這個領(lǐng)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。