有了AI 美工会失业吗

以下是一些当前热门的 AI 工具： 儿童练习英语口语的 AI 工具： LingoDeer：使用游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，使用游戏化方法，课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具： Gamma：在线制作网站，可通过输入提示生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT：输入文本描述生成专业设计，有丰富模板库。 Mindshow：提供智能设计功能，简化设计流程。 讯飞智文：利用语音识别和自然语言处理技术，提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告。 Writesonic：基于 AI 生成各种文本，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。 在选择工具时，需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。

将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 行业实践：有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

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。

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。