相较于传统搜索引擎服务而言，人工智能（AI）应用的优点之一在于能够以对话的方式，更高效地提供用户所需要的网络信息内容。

以豆包为例。豆包是一款人工智能工具。它能理解你的问题，为你提供回答。无论是学习、工作还是生活中的疑问，豆包都能快速响应，帮助你获取所需的信息，是一个智能、便捷的好帮手。

以下是我和豆包AI助手一次对话的实录：

【我】Attention Is All You Need

【豆包】《Attention Is All You Need》是一篇具有重要影响力的论文。它在自然语言处理领域提出了一种新的模型架构和方法，对后续的研究产生了深远的影响。你还想了解关于这篇论文的其他信息吗？

【我】极简介绍 Attention Is All You Need 模型的创新点

【豆包】找到 7 篇资料参考

《Attention Is All You Need》模型的创新点极简介绍如下：

1. 架构创新：摒弃传统的 RNN 和 CNN 结构，完全基于注意力机制构建 Transformer 架构，实现高效并行计算，大大提高训练和推理速度，突破了传统模型在处理长序列数据时的效率瓶颈。

2. 自注意力机制：使模型能够同时计算输入序列中所有位置之间的关系权重，从而加权得到每个位置的特征表示。这样可以更好地捕捉长距离依赖关系，无论单词间距离多远，都能有效建立联系，增强了模型对序列数据的建模能力。

3. 多头注意力机制：将输入序列分别映射成多个维度相同的向量，然后分别进行自注意力计算，最后将多个输出向量拼接。这种方式可以让模型从不同角度和子空间去捕捉输入序列的特征，提高模型的表达能力和泛化性能。

4. 位置编码：由于模型并行处理数据，无法天然捕捉输入序列的顺序信息，位置编码的引入为模型添加了位置信息，使模型能够识别单词在句子中的位置顺序，对于理解语言的语法和语义结构至关重要。

【我】kan

【豆包】我不太明白 “kan” 是什么意思呢，你可以再具体解释一下吗？或者你还有其他想了解的关于这篇论文的内容吗？

【我】KAN: Kolmogorov-Arnold Networks

【豆包】你说的 “Kolmogorov-Arnold Networks”（KAN）是一种基于柯尔莫哥洛夫 - 阿诺尔德（Kolmogorov-Arnold）表示定理的神经网络模型。

它尝试将多维数据映射到低维空间，以实现对数据的有效表示和处理。这种模型在一些领域有一定的应用和研究。你还想了解关于 KAN 的其他信息吗？

【我】KAN是谁提出的？

【豆包】找到 10 篇资料参考

KAN（Kolmogorov–Arnold Networks）是由刘子鸣（Ziming Liu）、王逸轩（Yixuan Wang）、萨钦・瓦伊迪亚（Sachin Vaidya）、法比安・吕勒（Fabian Ruehle）、詹姆斯・哈尔弗森（James Halverson）、马林・索尔亚契奇（Marin Soljačić）、托马斯・Y・侯（Thomas Y. Hou）、马克斯・泰格马克（Max Tegmark）等人提出。其中，麻省理工学院的博士生刘子鸣是第一作者。

该研究团队来自麻省理工学院、加州理工学院、东北大学以及美国国家科学基金会人工智能和基本相互作用研究所。他们受到科尔莫戈洛夫 - 阿诺德表示定理的启发，提出了这一全新的神经网络架构。KAN 在权重上进行了创新，把可学习的激活函数放在边缘（“权重”）上，每个权重参数被参数化为样条的单变量函数，在准确性和可解释性方面展现出了优势。

【我】人工智能发展历程中有哪些里程碑意义的论文？（10篇）

【豆包】找到10篇资料参考

以下是人工智能发展历程中具有里程碑意义的 10 篇论文：

1. 《Computing Machinery and Intelligence》（1950）：作者是艾伦・图灵（Alan Turing）。这篇论文提出了 “图灵测试” 的概念，将 “机器能否思考” 的问题转化为一个人类评判者能否通过对话区分机器和人类的测试，为评估机器智能提供了一种方法，是人工智能的开山之作，奠定了人工智能的理论基础。

2. 《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》（1958）：作者是弗兰克・罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。该论文介绍了感知机，这是一种简单的人工神经元模型，是神经网络的雏形，开启了对人工神经网络的研究，对后续深度学习的发展具有重要的启发意义。

3. 《Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers》（1959）：作者是亚瑟・塞缪尔（Arthur Samuel）。在这篇论文中，他描述了一种早期的强化学习算法，用于下西洋跳棋。该研究展示了计算机可以通过学习不断提高自己的性能，证明了机器学习的可行性，为后续强化学习的发展奠定了基础。

4. 《Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm》（1967）：作者是安德鲁·维特比（Andrew Viterbi）。文中提出的维特比算法是一种动态规划算法，用于解码卷积码和寻找隐马尔可夫模型中的最可能序列，该算法在语音识别、通信等领域得到了广泛应用，对人工智能的发展产生了重要影响。

5. 《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》（1943）：作者是沃伦・麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特・皮茨（Walter Pitts）。这篇论文提出了神经元的数学模型，为神经网络的发展奠定了基础，证明了神经元可以用简单的逻辑运算来模拟，开启了对神经网络的早期研究。

6. 《Learning Internal Representations by Error Propagation》（1986）：作者是大卫・鲁梅尔哈特（David Rumelhart）、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人。该论文介绍了反向传播算法，这是训练神经网络的重要算法，使得大规模神经网络的训练成为可能，推动了神经网络和深度学习的快速发展。

7. 《Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities》（1982）：作者是约翰・霍普菲尔德（John Hopfield）。霍普菲尔德提出了霍普菲尔德神经网络，这是一种具有联想记忆功能的神经网络，为神经网络的理论研究和应用提供了新的思路，对后来的神经网络研究产生了深远影响。

8. 《Deep Learning》（2015）：作者是扬·勒丘恩（Yann LeCun）、约书亚・本吉奥（Yoshua Bengio）和杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）。这篇论文对深度学习领域进行了全面的梳理和总结，涵盖了深度学习的基本概念、技术发展、应用领域以及未来展望，是深度学习领域的重要参考文献，对于推动深度学习的发展具有重要意义。

9. 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（2012）：作者是亚历克斯・克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）、伊利亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）和杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）。该论文介绍了 AlexNet，这是一种深度卷积神经网络，在 ImageNet 图像分类竞赛中取得了突破性的成果，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。

10. 《Attention Is All You Need》（2017）：作者是阿什维尼・瓦斯瓦尼（Ashish Vaswani）等人。这篇论文提出了 Transformer 架构，该架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功，成为了许多自然语言处理任务的基础，如机器翻译、文本生成等，对自然语言处理的发展产生了深远的影响。

【我】海滨，一只海狸，旁边有一棵树。

【豆包】

如最后一个对话示例所示，豆包还具有图像生成的功能（每次生成4辐图供选择）。

豆包AI助手还支持用户把对话分享到微信好友和朋友圈。在分享对话时候，豆包AI助手还会加上提示，例如，分享前面对话实录时候，最前面加上了“2024年9月28日•内容由AI生成，不能完全保障真实”这样的提示。

如下是和豆包对话的手机截屏示例（蓝底白字显示用户的输入）：

结语

AI助手，也称为虚拟助理或数字助理，是指使用人工智能理解用户命令，并为其完成任务的软件。AI助手利用自然语言处理来理解人们所说的话，并随着时间的推移，基于交互通过机器学习变得更加智能。

AI助手的探索可以追溯到20世纪60年代，其中最著名的是1966年开发的ELIZA程序。ELIZA由麻省理工学院约瑟夫·韦森鲍姆教授创建的，是最早通过文本对话模拟类似人类对话的程序之一。直到20世纪90年代，AI助手主要是基于规则的程序，只能够回答一些简单的问题。进入21世纪，随着机器学习和自然语言处理技术的进步，AI助手从简单的对话程序，发展成为能够进行自然交互和完成任务的智能系统。现代AI助手可以提供多种服务，例如：语言翻译、数学计算、生成图像、辅助编程、信息查询、日程管理、学习辅导、娱乐互动、文件阅读、新闻摘要、文本分析、健康咨询、旅行规划等等。如果你有任何问题或需要帮助，可以随时和AI助手对话。

多模态AI是人工智能领域的一个重要发展方向，它通过融合来自不同模态（如文本、图像、音频和传感器数据等）的信息，提供更智能的解决方案。将来人和机器通信是多模态的。AI助手正在发展以支持多模态交互，甚至允许用户通过手势进行交流。这种灵活性将使AI助手在各种背景下更容易使用。人工智能领域最新进展还为人形机器人提供动力，使它们能够与人类进行全面对话。

可以预见，AI助手将变得更加个性化、智能化，并在每个人的工作和日常生活中扮演更重要的角色。