DNA衍射图谱是不是物理模型？

一、DNA衍射图谱是不是物理模型？

不是。

物理模型通常简称为模型，是可以模拟物理对象的较小或更大的复制品。就是在结合实物图片的情况下构建的模型，换言之，物理模型是结合主观思想后所构建出的产物，在原有实物的基础上加上了主观思想，这就是为什么显微照片不是物理模型，而通过人的思考所构建出来的模型是物理模型的原因。

例如沃森和克里克的DNA衍射图谱并不是物理模型，但是在沃森和克里克研究过后，加入了他们的主观思想所创造出的DNA分子的双螺旋结构却是物理模型。物理模型的关键在于构建。

二、12种商业思维模型图谱

12种商业思维模型图谱

商业思维是指在商务环境中，通过对商业问题的分析和解决，进行商业决策的一种思考方式。商业思维模型是一种用于理解商业问题和指导商业决策的工具。在商业领域中，有许多经典的商业思维模型图谱，它们被广泛用于商业分析、战略规划和业务发展。下面介绍的是12种常见的商业思维模型图谱。

1. SWOT分析（Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats）

SWOT分析是一种用于评估企业内部优势、劣势以及外部机会和威胁的分析工具。通过对企业的优势和劣势进行分析，以及对市场机会和竞争威胁的评估，可以帮助企业制定合理的发展战略。

2. 五力模型（Porter's Five Forces）

五力模型是由迈克尔·波特提出的一种用于分析行业竞争力的工具。该模型将市场竞争力分为供应商议价能力、买家议价能力、替代品威胁、进入壁垒和现有竞争对手竞争强度等五个方面，帮助企业识别行业内的竞争力和潜在风险。

3. BCG矩阵（Boston Consulting Group Matrix）

BCG矩阵是一种用于评估企业业务组合的工具。该模型将企业业务划分为四个象限：明星、问号、现金奶牛和瘦狗。不同象限代表了不同的业务发展阶段和潜力，帮助企业进行战略规划和资源配置。

4. 价值链模型（Value Chain）

价值链模型是一种用于分析企业的核心竞争力和附加值的工具。该模型将企业的价值创造过程分解为主要活动和支持活动，通过分析每个环节的成本和附加值，找到降低成本和提高附加值的关键点。

5. KANO模型

KANO模型是用于理解产品特性和顾客满意度之间关系的模型。该模型将产品特性分为基本特性、期望特性、感动特性和无差别特性，并通过调查和用户反馈来分析顾客对不同特性的需求和满意度。

6. STP模型（Segmentation, Targeting, Positioning）

STP模型是一种市场细分、目标市场选择和品牌定位的方法论。该模型通过将市场细分为不同的目标市场，并确定适合目标市场的品牌定位策略，帮助企业更好地满足不同顾客群体的需求。

7. AIDA模型（Attention, Interest, Desire, Action）

AIDA模型是一种用于分析和优化营销推广过程的工具。该模型将营销推广划分为引起注意、激发兴趣、引发购买欲望和促成购买行为等四个阶段，帮助企业制定更具吸引力和效果的市场推广策略。

8. 3C模型（Company, Customer, Competitor）

3C模型是一种用于分析企业与顾客和竞争对手之间关系的工具。该模型将企业、顾客和竞争对手三者的关系进行分析，找到企业在市场中的优势和劣势，并设计相应的竞争策略。

9. PDCA循环（Plan, Do, Check, Act）

PDCA循环是一种用于持续改进和管理过程的工具。该模型通过制定计划、执行计划、检查结果和采取行动的循环，帮助企业不断优化自身的业务和管理流程。

10. 闭环思考模型（Closed-Loop Thinking）

闭环思考模型是一种用于问题分析和解决的思维方式。该模型将问题分析和解决分为四个阶段：观察问题、分析问题、解决问题和检查结果，帮助企业更加系统和全面地解决问题。

11. 金字塔原理（Pyramid Principle）

金字塔原理是一种用于有效沟通和清晰思考的方法。该模型通过将信息整理为“总结-提纲-层次”的层级结构，帮助人们更好地组织和传达复杂的思想和观点。

12. OKR模型（Objectives and Key Results）

OKR模型是一种用于设定目标和评估绩效的工具。该模型将目标分解为具体的关键结果，并通过设定可衡量、可追踪的关键结果来驱动绩效改进和目标达成。

以上是12种常见的商业思维模型图谱，它们在商业分析和决策中起到了重要的作用。每种模型都有其独特的思考方式和应用场景，可以根据具体需求和情况选择合适的模型进行分析和解决问题。

三、知识图谱与大模型的区别？

知识图谱和大模型是两个不同的概念，下面对它们进行简要的解释和区别：

1. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方式，它使用图形来表示实体、属性和实体之间的关系。知识图谱致力于将现实世界的知识进行抽象和建模，以便计算机能够理解和推理这些知识。知识图谱可以用于知识检索、问答系统、推荐系统等应用领域。

2. 大模型：大模型指的是使用大规模数据进行训练的深度学习模型，通常包含大量的参数和复杂的结构。这些模型可以通过对大规模数据的学习和训练，自动提取特征、发现模式和进行预测。大模型常用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，具有很强的模式识别和预测能力。

区别：

- 技术角度：知识图谱是一种表示和组织知识的方式，着重于结构化的知识表示和关系的建模。而大模型是一种机器学习的技术手段，通过对大规模数据的学习来提取特征和进行预测。

- 数据角度：知识图谱的构建需要人工的知识抽取和标注，通常是由专家进行手动构建。而大模型是通过大规模的无监督学习或有监督学习从数据中自动学习和训练。

- 应用角度：知识图谱主要用于知识表示、推理和检索等应用领域，可以帮助机器理解和使用知识。而大模型主要用于预测、分类、生成等任务，可以帮助机器进行模式识别和预测。

综上所述，知识图谱和大模型从技术、数据和应用角度都有所不同，它们在人工智能领域有着不同的应用和价值。

四、人工智能大模型小模型区别？

人工智能模型按照其参数规模大小可以分为大模型和小模型。通常来说，相对于小模型来说，大模型在计算资源和训练时间方面需要更多的投入，但可能具有更好的模型效果。

具体来说，大模型和小模型的区别可以从以下几个方面进行比较：

1. 模型参数量

大模型通常具有更多的参数量，对计算资源更加追求，需要高性能的计算机、GPU或者TPU支持。例如，像GPT-3这样的大型自然语言处理模型，其参数量可以达到数十亿甚至数百亿级别；而小模型在参数量上相对较小，适合在资源比较有限的情况下使用。

2. 训练时间

由于大模型具有更多的参数量，因此需要更长的时间对其进行训练，训练时间可能需要数天到几周不等。相比之下，小模型训练时间会较短。

3. 模型效果

大模型通常具有更好的模型效果，可以在很多复杂任务上取得更好的表现，尤其是在面对大数据、复杂应用场景时表现出更优秀的性能；而小模型在效果表现上相对较弱，但可以在一些简单的任务上取得不错的结果。

4. 应用场景

大模型通常应用于需要处理大数据集和复杂任务的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等；而小型模型则更适合在计算资源有限的情况下应用，例如移动端和嵌入式设备等场景。

需要注意的是，大模型和小模型的选择应根据具体的应用需求进行权衡和取舍。在实际应用中，应根据业务场景和算法需求，合理选用合适的模型，以达到最优的模型效果。

五、人工智能 模型特性？

人工智能新特征：

一、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

六、人工智能模型作用？

AI 已经进入许多我们未曾想象的领域，但它仍需应用到更流行的应用中，如自动驾驶汽车。然而，还有很多的挑战存在于数学层面：目前已有能够做出准确决策的算法，也有能够处理这些算法的处理器，但何时能够部署到应用上仍未可知。不管是医疗还是自动驾驶汽车还是其他的新领域，AI 仍需要持续不断地发展。

七、有了大语言模型后，知识图谱该何去何从？

知识图谱的同行们，不要灰心，就算大模型通过了具身图灵测试，我们也还能研究！以下是几种讲故事的方法。

指鹿为马法：“大语言模型是知识图谱吗”（某top2知识图谱大佬的原话）

只因你太美法：“虽然大模型刷榜了，但是知识图谱它做PPT好看美观啊！”

可解释性强法：指着PPT上的一个只有几个节点的图谱：“你看它是不是可解释？同理易得显然(?)，上亿个节点的图谱也可解释”

可靠性强法：知识图谱它推理起来是确定的逻辑，如果用户输入是确定的（？），那它可靠性就很强。

节能环保法：知识图谱计算量少，很省电。（什么？大模型能裁剪量化蒸馏？看不见看不见）

节省硬盘法：就算是很大的知识图谱，结构熵编码^[1]后就没剩几个字节了，很省硬盘。

启发人类法：虽然大模型CoT^[2]也能启发人类，但是知识图谱它可以是人工标注出来的啊，人启发人效率能不高？

校正先验法：知识图谱可以逻辑推理出来测试集上的groundtruth，假装这可以用来校正大模型的先验，然后惊讶地发现在测试集上达到了100%的准确率，而且“大模型就是知识图谱”也成立了，双赢就是赢两次。

prompt工程法：可以用知识图谱推理出的东西当prompt喂给大模型，再次双赢。

便于编辑法：虽然大模型可以通过多轮对话来反复编辑context，但是知识图谱可以在可视化界面上编辑啊，这样不识字的文盲也能编辑知识了。

百万漕工法：国家倡议以工代赈，能用知识图谱数据库工程师人工写代码的尽量不用大模型。

哲学意义法：ontology可是哲学概念，接连便是难懂的话，什么“范畴”，什么“语义”之类，引得众人都哄笑起来，店内外充满了快活的空气。

因噎废食法：大模型是图灵完备的，但是会带来投毒、prompt注入、成员推断攻击等安全问题，所以可以给领导添油加醋地渲染大模型对人类的威胁，并且偷偷告诉他们知识图谱只能增删查改，很安全。

八、人工智能知识图谱就业咋样？

人工智能知识图谱就业前景很好。知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智能领域的热门问题之一。目前国内知识图谱发展非常迅速，学术界和工业界的研究热情很高。人工智能知识图谱专业非常好就业。因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。

九、人工智能模型训练软件？

AI是一款专业的人工智能三维仿真软件。软件基于物理刚体运动与三维数据处理技术，融合开源硬件、人工智能、编程等多学科实践。

用户使用该软件能够进行虚拟电子硬件编程，打造智能城市，体验人机交互的自由。人工智能三维仿真软件，集三维创新设计、人工智能、开源硬件、编程于一体的多技术融合，信息、技术、数学、艺术的多学科知识融合，

十、人工智能模型如何建立？

人工智能模型的建立通常需要以下几个步骤：

确定问题类型和数据需求。首先需要确定要解决的问题类型，例如分类、回归、聚类等。然后需要确定要使用的数据类型和量，以及数据的来源和格式。

数据预处理。将数据转换为适合模型训练的格式。这可能包括数据清洗、特征提取、缩放和归一化等步骤。

选择模型和算法。根据问题类型和数据特征，选择适当的模型和算法。这可能需要进行试验和比较不同的模型和算法，以找到最佳选择。

模型训练。使用训练数据来训练模型，调整参数和权重，以最大程度地减少误差。

模型验证和调整。使用验证数据来评估模型的性能，并对模型进行调整和优化，以确保其在新数据上的表现。

模型部署和使用。将训练好的模型部署到实际应用中，并使用新数据来测试其性能和准确性。需要不断地对模型进行更新和改进，以保持其性能。

需要注意的是，建立一个高效和准确的人工智能模型需要大量的数据、计算资源和专业知识。因此，通常需要一个团队合作和长期的研究和开发。