有了AI 美工会失业吗

以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址：https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API：能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack：可快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face：3D 面部动画创造工具，根据声音生成同步的 3D 面部动画，允许个性化调整，如情感表达，应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址：https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF：在 3D 场景中快速生成和编辑对象，新增或替换场景中的物体，新生成场景与原场景无缝融合。网址：https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本：文本到 3D 模型转换工具，生成详细逼真的 3D 模型，支持多种 3D 文件格式，获得 4300 万美元 B 轮融资。网址：https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。网址：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外，在 CAD 领域，也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

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如果您想将 AI 赋能科研，可以从以下几个方面入手： 1. 探索科研新境界：借助 AI 助力创新，突破传统研究框架，赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱：掌握前沿技术，提升科研效率，让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研：从理论到实践，深入了解人工智能的无限潜力，提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞：探索 AI 在科研中的应用，为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎：进行 AI 技术实操，助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面，以下是一些可供利用的选择： 1. 对于个人用户，小模型（1.5B/7B/8B）在个人电脑上就能运行，能听懂人话，做简单问答，也适合做翻译、总结、改写，比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型（14B/32B）需要专业服务器才能运行，相当于小学霸级 AI，能写代码、解数学题、写应用文，处理复杂说明书，比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型（70B/671B）需要科研实验室的超级电脑，能写精彩故事、论文报告，处理海量数据，做高端研究，比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括： 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝（手机 APP） 3. http://metaso.cn（长思考） 4. API 接入法（详见相关图示）

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

教育 AI 可以在以下方面发挥作用： 1. 帮助获取信息和自学：可以要求人工智能解释概念，获得良好的学习效果。 2. 辅助教师教学：使教师的生活更轻松，让课程更有效。 3. 个性化教学：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等的问题。 4. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以由 AI 承担。 5. 提供历史文化教学：让历史人物亲自授课，不受时空限制，让学生更生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。 6. 作为数字陪伴：例如成为孩子的玩伴，给予社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 需要注意的是，由于人工智能可能产生幻觉，对于关键数据应根据其他来源仔细检查。同时，拜登签署的 AI 行政命令中也提到要塑造 AI 在教育方面的潜力，通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具。

AI 的发展确实对美工作业产生了一定影响。从生成式 AI 的应用大爆发可以看出，AI 有潜力将知识工作者的任务自动化，从而提高生产力并大幅降低单位劳动成本，这意味着脑力劳动者面临下岗的风险增加。 例如，近一年来各大 IT 公司的裁员情况反映了行业的变革浪潮。戴尔约裁员 12500 人，IBM 裁员 7800 人，谷歌裁员数百至 1000 人以上，多邻国裁员 1000 人以上。但这并不意味着所有的美工都会失业，AI 与美工的结合也可能创造新的工作机会和工作模式。

AI 有可能导致部分人失业，但情况较为复杂。 一方面，通过将知识工作者的任务自动化，AI 应能提高生产力并大幅降低单位劳动成本，例如生成式 AI 的应用大爆发就显示出了这一趋势，且有潜力让脑力劳动者先面临下岗风险。同时，AGI 实现后可能带来生产力的爆炸式增长，从而导致大规模技术性失业，财富可能更多地集中于拥有 AGI 资本的少数人。 另一方面，人工智能会优化效率，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。比如放射科医生岗位，虽然曾被认为可能因 AI 而失业，但实际情况并非如此，因为解读 X 光照片比当时看起来更困难，且放射科医生工作还有其他部分。最终，能比较明确的是，会人工智能的人会取代不会人工智能的人。 总之，AI 对就业的影响并非简单的导致失业，而是需要综合多方面因素来考量。

学习 AI 有可能赚钱，但不能确保每个人都能成功发家致富。 在人工智能领域，存在许多高薪工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术，有机会在这些岗位就业并获取可观收入。而且，AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，具备 AI 技能能提升就业机会和职业发展的可能性。 不过，能否通过 AI 赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解都至关重要。仅仅学习一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中崭露头角，持续学习和实践是必要的。 就像 Sam Altman 所说，如果我们想让尽可能多的人掌握 AI，需要降低计算成本并使其充足。智能时代的到来是一个重大发展，虽然会带来复杂且高风险的挑战，但也会带来巨大的繁荣。例如，在未来几十年，我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。社会本身就是一种高级智能形式，AI 会给人们提供解决难题的工具，帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。未来，每个人都有可能借助 AI 实现远超当下的成就，拥有共享的繁荣，但这并非一蹴而就。