我与其他 AI 的不同主要体现在以下几个方面：
您在以下场景使用我可能具有优势：
当讨论AIGC时，经常聊到他在制图，debug等研发阶段的提效作用。而我们希望探索大语言模型对游戏本身体验的突破在进一步讨论AI在游戏内应用时，我们会发现很多应用形式，过往的传统AI也能做，没有必要替换为chatgpt。那么当前大语言模型AI与传统AI最大的不同是什么？是其内容广阔的语义能力即叙事优势。由于当前chatgpt的文案设计整体能力肯定是不如专业文案策划的，因此我们抓住其实时多样的优势特点，将目光投注给了关注叙事过程但是往往体验一波流的游戏，将其叙事肉鸽化，体验多样化（根据团队爱好选择了“恐怖游戏”背景，吓人多有意思啊）将chatgpt的叙事设计能力结合到该类游戏中，能够真正实现正向合力。让chatgpt在有限的素材下，设计出不同的故事与任务过程来，实现叙事上的肉鸽。
聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别
投资人分享：AI-native的硬件产品有什么不同我们今天探讨AI原生硬件的发展场景，是因为今天的AI与以往的AI有着显著的不同。这些差异体现在几个方面：文本和语音的互动方面：特别是自然语言的交互，这是与过去不同的一个重要方面；其次，是逻辑推理能力的增强；最后是AI相比原来能够更加创造性的生成一些内容，这是在大模型和新一代AI的泛化中大家所观察到的一个趋势在硬件产品形态中应用：我们需要思考的是，如何将这些AI的新特性融入到硬件设计中。例如，如果真的使用自然语言模型来进行交互，会有哪些新的差异化体验出现？过去我们使用电脑和手机时，主要是通过打字来进行交互，而现在我们开始使用语音。但在很多场景下，我们仍然习惯于使用文本交流；比如在办公室里，我们可能更多地使用飞书等文本通讯工具，像VR头显这类的产品，它可能更适合于那些需要频繁使用语音交互的场景。