以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例:
[title]生成式AI:下一个消费者平台[heading3]艺术创作生成式AI使我们能够将想象变为现实——做得好时,这简直像魔法一样。内容创作一直是生成式AI的第一个主流用例,正如我们在[Lensa](https://apps.apple.com/us/app/lensa-ai-photo-video-editor/id1436732536)所看到的那样。还记得你的社交媒体信息流曾被描绘成超级英雄、宇航员和动漫角色的朋友的照片淹没的时候吗?肖像画只是开始。生成式AI产品将服务于各种用例,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。我们已经看到生成式AI工具几乎在每一种媒介中推出:
[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]尾声-与AI的协同进化[heading2]参考OpenAI is doomed?- Et tu,Microsoft?- by Semi AnalysisWhy Geoffrey Hinton is worried about the future of AI - by University of TorontoChatGPT is everywhere.Here’s where it came from - by Will Douglas HeavenAn insightful conversation with Geoff Hinton about AI and catastrophic risks - by Andrew NgNew Theory Suggests Chatbots Can Understand Text - by Anil AnanthaswamyThe Unpredictable Abilities Emerging From Large AI Models - Stephen OrnesChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web - By Ted ChiangThe Mastermind Behind GPT-4 and the Future of AI | Ilya Sutskever - by Craig SmithGenerative AI’s Act Two - BY SONYA HUANG,PAT GRADY,AND GPT-4Emerging Architectures for LLM Applications - by Matt Bornstein & Rajko RadovanovicMustafa Suleyman:My new Turing test would see if AI can make $1 million - By Mustafa SuleymanThe AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market - by Pete Flint & Anna PiñolDREAM-LOGIC,THE INTERNET AND ARTIFICIAL THOUGHT - By David GelernterTech is Going to Get Much Bigger - by Packy McCormickIntelligence Superabundance - by Packy McCormickEnergy Superabundance:How Cheap,Abundant Energy Will Shape Our Future - by Austin Vernon & Eli DouradoMark Zuckerberg - Llama 3,Open Sourcing $10b Models,& Caesar Augustus - by DWARKESH PATEL
[title]从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?恭喜智谱!不管GPTs还是GLMs的上线,民间讨论最多的莫过于“能不能赚钱?”“怎麽赚钱”。所以GPTs/GLMs到底能不能帮我们(创作者)赚到钱?我的答案可能会让大多数人失望:能,但大多数人不能。为什么不能?答案我会在下面的文章中慢慢给出。今天这篇文章,不聊高大上的东西,也不聊深奥的技术,从最俗气的角度“钱”出发,以一个AI产品经理的角色复盘2023年的所见所闻所感来聊聊AI赚钱(应用落地)这件事情。先来看一组数据,作为目前最大的第三方GPTs商店,BeBeGPTs收录了10W+的GPTs数据(官方300W+)。我们来简单拉一下数据。这一组数据是从bebegpts已经整理过的数据库里直接拉出来的,那些没有整理的数据不在其中。数据按照GPTs的实际对话次数做了一个分组排序,即使我们没办法收录到所有的GPTs,在收集数据的过程中也会存在少量错误数据,但结果其实还是很明显的。