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我想进行机器学习、深度学习、人工智能等内容的科普讲解,请给我一个思路,应该如何给非专业人士讲解这些东西,应该从哪里开始讲起,请给我一些做的比较好的课程或者博客的参考,然后请帮我设计教学大纲。

Answer

以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考,同时为您推荐相关课程或博客:

讲解思路

  1. 从日常生活中的简单例子入手,引出人工智能的概念,让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。
  2. 逐步深入,介绍机器学习的基本概念和常见类型,如监督学习、无监督学习和强化学习,通过具体案例帮助理解。
  3. 接着讲解深度学习,解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。
  4. 结合实际应用场景,展示这些技术的成果和影响,激发兴趣。

教学大纲

  1. 人工智能概述
    • 介绍什么是人工智能(AI),通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。
  2. 机器学习基础
    • 解释机器学习的概念,即电脑如何找规律学习。
    • 详细介绍监督学习,包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。
    • 讲解无监督学习,如聚类任务,通过新闻文章分组的例子帮助理解。
    • 阐述强化学习,以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。
  3. 深度学习探秘
    • 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。
    • 解释为什么有多层结构被称为“深度”。

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References

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知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
物流公司信息系统管理员给同事讲解大模型入门级使用,帮忙推荐一些经验
以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验: 一、什么是大模型 通俗来讲,大模型是通过输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理,但为了让计算机理解 Token 之间的联系,还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称之为 embedding。常见的算法有: 1. 基于统计: Word2Vec,通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe,基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络: CNN,使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM,利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络: BERT,基于 Transformer 和掩码语言建模(Masked LM)进行词向量预训练。 Doc2Vec,使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 大模型的“大”,指的是用于表达 token 之间关系的参数多,主要是指模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级,而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考:
2025-02-11
提供几篇讲解AI 相关的基本概念、知识框架的文章
以下是为您提供的讲解 AI 相关的基本概念、知识框架的文章: 1. 新手学习 AI 方面: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并获得证书。 2. 书籍推荐方面: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 3. 相关文章方面: 《》:这是公众号琢磨事翻译的领英工程师的一篇文章,分享了在领英开发 AI 驱动产品的经验,重点探讨了生成式 AI 的相关内容。 《麻省理工科技评论》发布的《》:万字长文探讨了人工智能的定义和发展,详细阐述了人工智能的基本概念、技术背景及其在各个领域的应用,分析了当前的技术挑战和未来的发展方向,还讨论了人工智能对社会、经济和伦理的影响。
2025-02-06
我要做讲书的自媒体,个人不出镜,书的内容讲解与AI视频完美衔接,应该用什么工具,做到完美结合
如果您想做讲书的自媒体,个人不出镜,让书的内容讲解与 AI 视频完美衔接,可以参考以下工具和流程: 工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。 网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-16
如何深入浅出的讲解Transformer
Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释,比如将英文句子“I am a student”翻译成中文: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,让模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention)用于捕捉单词间的依赖关系,二是前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 此外,aaronxic 从自己实际入坑的经验出发,总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南,计划从以下五个方面进行介绍: 1. 算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2:CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3:多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练:transformer 的分布式训练。 5. 部署:transformer 的 tvm 量化与推理。 同时,aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍,会先从大家熟悉的 entropy 指标开始,逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标,最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。
2024-12-27
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息,该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片,而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建,可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外,关于 Stable Diffusion 还有系列资源,包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程,核心网络结构解析,搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式,经典应用场景,以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
我该怎么学习ai?帮我组织一个流程,能很好的利用你的资源。
以下是为您组织的学习 AI 的流程: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 另外,费曼学习法也是一种有效的学习方式。它强调通过教授他人来深化个人理解和知识的掌握,基本步骤包括选择一个概念、教给他人、回顾和简化、组织和比较。其应用场景包括个人学习、教学和培训、知识分享等。 WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯,还有丰富的学习资源、实践活动,并倡导开放共享的知识体系。在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量,目前合作过众多公司和产品。
2025-02-17
怎样利用AI进行广州小学语文数学英文各科的学习辅导,请给出具体可操作方案,及安排一个学期的日程。
目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说,可以考虑以下步骤: 首先,确定学习目标和重点。针对每门学科,明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后,选择适合的 AI 学习工具。例如,有一些在线学习平台或教育类的 APP ,它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面,可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如,周一至周五每天晚上安排 12 小时,分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天,可以先通过 AI 工具进行知识点的学习,然后做相关的练习题进行巩固,最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能完全替代教师和家长的指导与监督。
2025-02-17
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用,具体如下: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括: 1. 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 2. 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 3. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货。 4. 教育:实现个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 在教育领域的具体应用: 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习?
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做: 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息: 提示词模板相关网站: 生成新年场景的提示词示例: 戴着醒狮帽,双手抱拳,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字,新年气氛,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点: 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
有没有一种可以根据我的教学大纲生成一个课程海报的工具
以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作: 1. COZE 应用: 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型,如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述,按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词,可使用自选关键词,并用括号强调关键词。 选择画面大小,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置,增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-08
非专业人如何接触了解AI并通过AI盈利
以下是为非专业人士接触了解 AI 并通过 AI 盈利的建议: 艺术创作方面: 目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求,预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐,若您试图通过内容盈利,可关注此类服务。 AI 数字人直播方面: 1. 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,实时驱动的一年 4 6 万往上,非实时驱动的一个月 600 元,但效果差且市场价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。但时间拉长,技术上没壁垒。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 AI 市集方面: 像“AI 切磋大会”这样的活动,为大众提供了接触和了解 AI 的机会。例如现场有非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的项目。高一学生“小朱婷”基于通义千问开发“航天小飞侠”AI 助理模型并通过抽奖环节盈利;还有根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方的 AI 调酒等新奇项目。
2024-12-17