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我打算用AI创业,你有什么建议吗

回答

以下是关于用 AI 创业的一些建议:

  1. 关注数据飞轮效应:如果打算做 ToC 场景的创业,要重视数据飞轮带来的正反馈效应,因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。
  2. 探索垂直模型:有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。
  3. 明确产品方向:大模型产品可以朝着个性化(给它装上“记忆”,成为工作助理或陪伴者)和场景化(给它装上“手”和“眼睛”)两个方向发展。
  4. 及早行动:现在就开始探索生成性 AI,提前布局的公司将来会具有优势。
  5. 寻找市场空白:市场地图的某些部分已经拥挤,而其他区域仍空旷,应将努力集中在尚未探索的区域。
  6. 针对不同群体的建议:
    • 技术爱好者:从小项目开始,探索 AI 编程工具,参与 AI 社区,构建 AI 驱动的项目。
    • 内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴,建立 AI 写作流程,探索多语言内容,优化 SEO。
  7. 注重实践和迭代:AI 的学习和应用,用起来、有效迭代大于一切,形成正确的底层工作逻辑,按节奏确定目标和复盘。
  8. 组织公司架构:AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。
  9. 把握融资节奏:在当下 AI 火热的状态,创始人要把握好融资节奏。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

混沌 AI 大会(7月8日)

[title]混沌AI大会(7月8日)[heading2]张颖(经纬创投)1.对AI发展的态度,不FOMO,也不JOMO2.可能成功的AI公司,都应该打造自身的数据飞轮对AI产业链的一个经典划分,是基础设施层、模型层、中间层和应用层,应用场景的横向划分可以主要分为ToC和ToB。在当下,我们认为未来真正能出现一家AI新公司,去挑战现有巨头,还得是敢于从ToC场景里寻求突破的,因为C端能带来的数据飞轮效应,可能是在AI早期决胜的关键;3.有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在前Google创始人Eric Schmidt有一个观点,他认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理,包括各种高价值、专业化的AI系统。这是因为很多高价值、特定领域的工作流程,特别且必须依赖于丰富的专有数据集。AI时代可能会颠覆SaaS时代的很多想法。我们在当下会去看一个AI应用有多少是GPT等大模型的能力,有多少是自己的能力。如果壁垒太低,很多产品可能活不过GPT的一次迭代升级。4.大模型产品的两个方向:个性化&场景化个性化:给它装上“记忆”,令AI可以真正成为人类的工作助理或是陪伴者场景化:给它装上“手”和“眼睛”实践尝试的意义永远大于坐而论道通过拥抱AI而获得实际的数据增长:Notion和Character.AI专业化、垂直模型的先行场景:DoNotPay和法律应用虽然很小,但意义重大的例子:医疗领域的应用关于AI创业的几点建议AI的学习和应用,大家一定注意,用起来、有效迭代大于一切大家可以尝试形成正确的底层工作逻辑,或者设计正确的AI改变工作生活的流程,按节奏确定目标和复盘AI浪潮在这个阶段,一定是技术驱动为先和定义产品为重的AI创业,不但要能用好市面上的AI工具,更要从AI效率、变革的角度,去组织公司架构如果你是在做ToC产品,那数据飞轮带来的正反馈效应非常重要在当下AI相关如此火的状态,也对创始人提出了更高、更全面的要求AI创业一定要把握好融资节奏

游戏中的生成式 AI 革命

基于这些预测,我们提出以下建议:1.现在就开始探索生成性AI完全利用即将到来的生成性AI革命的力量需要一段时间。现在就开始的公司将来会具有优势。我们知道有几家工作室已经启动了内部实验项目,以探索这些技术如何影响生产。1.寻找市场地图(Market Map)的机会我们的市场地图的某些部分已经非常拥挤,比如动画或语音与对话,但其他区域仍然空旷。我们鼓励对这个领域感兴趣的创业者将他们的努力集中在尚未探索的区域,比如“游戏的Runway”。

AI应用专家的实战经验:如何通过智能工具实现博客的高效数字化转型

1.从小项目开始:选择一个小型个人项目,如搭建一个简单的博客或自动化脚本,尝试使用AI辅助编码。这可以帮助你熟悉AI的能力和局限性。2.探索AI编程工具:尝试使用如GitHub Copilot或Cursor等AI编程助手。开始时可以用它们来生成注释或简单的函数,逐步过渡到更复杂的任务。3.参与AI社区:加入AI相关的在线社区或论坛,如Stack Overflow的AI板块或Reddit的r/artificial子版块。与其他开发者交流经验,了解最新trends。4.构建AI驱动的项目:尝试开发一个利用AI API的项目,如一个简单的聊天机器人或图像识别应用。这将帮助你深入理解AI的实际应用过程。[heading2]对于内容创作者[content]1.AI辅助头脑风暴:下次遇到创意瓶颈时,尝试用AI进行头脑风暴。给AI一个主题,让它生成多个创意方向,然后从中选择最适合的进行深化。2.建立AI写作流程:逐步将AI整合到你的写作流程中。可以从使用AI生成文章大纲开始,然后尝试让AI扩展某些段落或提供相关数据支持。3.多语言内容探索:如果你有兴趣拓展国际市场,可以尝试使用AI辅助翻译和本地化你的内容。从一篇博文开始,逐步扩大到更多内容。4.优化SEO:利用AI工具分析你的内容,获取SEO优化建议。尝试根据AI的建议调整标题、元描述和关键词使用。

其他人在问
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上,您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程: 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区: 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司,售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务,会绑定商家,竞争难度大。 数字人简介: 数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中出现,且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时,也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息,达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛,特别是在医疗领域: 抗癌方面:AI 能够提前三年诊断胰腺癌,有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的第一个症状出现前几年,就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面:亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外,在新工业革命中,AI 正在使生物制药和医疗保健产业化,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景,如: 金融服务:包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(此处未给出具体应用,您可补充更多相关问题以获取更详细的信息)
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具: 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/ 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片,除了使用相关工具,还需要考虑故事来源。比如通过原创(直接经验),基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;或者通过改编(间接经验),对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
2024-10-18
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考: 1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。
2024-10-18
2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些
以下是对 2024 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测: 1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现,因其更易于部署。 2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。 3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。 4. 小参数大模型相关的项目,尤其在手机端应用方面,例如苹果等公司专注的方向,对开发者是利好。 5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来,比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。 6. 可控核聚变技术相关的项目,由于 AI 对能源的强大需求,可能会加速攻克难题并实现商业化。
2024-10-08
AI可以用来创业吗
AI 可以用来创业。以下是一些相关观点和分析: 1. 从应用层面来看,2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。中国公司在人数和大公司数量上不输美国公司,但人力成本是影响因素。 2. 新的技术带来的优势应是解决新的问题,而非做更好的上一代产品。创业公司在创新方面具有散点发生的特点,数量和人才结构更具优势,大厂在应用层不占绝对优势。 3. 利用大模型的能力,创业公司的人员可以越来越精简,几个人就能完成产品开发上线测试。 4. 一方面,行业大佬认为这是一波比移动互联网更大的红利;另一方面,观点存在碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利,大模型创业可能成泡沫,但 AI 应用不会。小参数大模型盛行,对开发者利好,2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用跑出来。 5. 没有主流被认可的杀手级产品出现符合历史规律,创业要趁早,最后胜出的公司大概率是第一批。AI 应用的爆发期可能还需 2 3 年,killer app 暂时未进入大众用户人群符合客观规律。
2024-09-10
普通人如何通过人工智能创业
普通人通过人工智能创业可以考虑以下几个方面: 1. 关注工具:在第一阶段,生成式人工智能可作为人类创作者的辅助,使现有的用户生成内容(UGC)工作流程更强大和易访问。现有的 UGC 平台(如 Roblox)会在工具集中添加生成人工智能工具,初创公司也可复制现有工作流程并针对生成人工智能进行优化。这类似于互联网和云最初从点解决方案工具起步,协助创作者的工作流程。 2. 创新工作流程:在第二阶段,可能会出现新公司,从头重新构想创作工作流程。这一阶段的产品可能更像基于生成人工智能构建的引擎或操作系统,而非传统的工具或平台,会出现全新的创作范式,但具体形式难以预测。 3. 融合生物技术与人工智能:新工业革命中,生物技术与人工智能的融合为创业提供了机会。新的创始人和初创公司融合技术和生物科技世界,不仅改变医疗领域,还涉足制造、食品等多个行业。 此外,还有像 Lian 这样的成功创业者,其为普通人的 AI 自由主理人,是 AI 创业者,具备北京大学物理本科和巴黎矿大工程硕士的背景。
2024-08-29
AI领域有哪些创业机会
以下是 AI 领域的一些创业机会: 1. AI 应用方面:大模型创业可能存在泡沫风险,但 AI 应用仍被看好,被认为是堪比移动互联网的红利,预计 2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用出现。 2. 小参数大模型:苹果等公司专注小参数,这有利于开发者在手机端跑模型应用。 3. 多 Agent 系统:在教育和企业服务领域,围绕多 Agent 系统探索创业机会。 4. 游戏领域:尚未探索的区域,如“游戏的 Runway”,存在创业机会。现在就开始探索生成性 AI 的公司将来会具有优势。 同时,行业大佬对 AI 创业市场有不同的预判和观点碰撞,您可以参考《傅盛朱啸虎一年再辩 AI 大模型一年之变》进一步了解。
2024-08-24
如果是大学生应用AI进行创业呢
大学生应用 AI 进行创业,常见的方向包括护肤、健身、穿搭和考编考证等场景。 在护肤美妆、流行穿搭、养生健身方面,这些是社交媒体上的热门话题,大学生作为主流用户群体,乐于分享和交流相关内容,带动了对相关 AI 应用的关注和使用。这些领域与大学生日常生活和个人形象管理直接相关,AI 应用能提供高质量即时反馈与有效互动,且成本低于真人咨询和服务。比如健身 AI 应用能实时追踪锻炼进度并提供针对性建议,穿搭 AI 应用能展示不同搭配效果。 在考编考证方面,这类 AI 应用与大学生职业规划紧密相关。在就业竞争激烈的背景下,能帮助他们低成本、有针对性地准备考试和面试,提高就业机会。
2024-08-22
我想系统系性学习ai 想的这方面发展 你自己有什么建议给我的
以下是为您提供的系统性学习 AI 并在这方面发展的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习筑牢基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。 探索面向中学生的 AI 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。 学习 AI 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 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,您可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 领域的发展做好准备。 另外,还有一些关于 AI 在医疗保健领域的信息供您参考:鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-10-17
如果我想做一个基于chatGPT的剧本杀创作的微信小程序开发项目,现在要进行大数据平台的后端开发与搭建,你建议怎么入手
以下是基于您的需求,对于大数据平台后端开发与搭建的建议: 1. 首先搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),它能够汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用不同的大模型,同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,用于回答问题。如果不想接到微信使用,搭建到这里就可以,因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)接入微信,并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号,以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步,整个项目就算基本完成。
2024-10-16
小白想了解AI相关知识,请提供合理化建议
以下是为小白提供的关于 AI 相关知识的合理化建议: 一、概念部分 1. 生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是指电脑通过找规律进行学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑构建神经网络和神经元的方法(因层数多而称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 二、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)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 中 Transformer 是关键,且 Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-14
我想保持对于AI信息的敏感度,你怎么建议
以下是一些保持对 AI 信息敏感度的建议: 1. 关注相关政策和法规的发布与更新,例如了解英国的 AI 监管政策以及拜登签署的 AI 行政命令等,掌握其对 AI 发展的影响和规范。 2. 重视 AI 风险评估,包括考虑未充分利用 AI 能力可能带来的机会成本,以及在不同场景如安全关键操作、重工业、个人医疗保健中的应用风险。 3. 关注 AI 系统的安全性、稳健性和隐私保护,例如研究和采用加密工具等隐私保护技术,评估机构收集和使用商业信息的方式,制定隐私保护技术的有效性评估指南。 4. 注重 AI 治理中的透明度和可解释性,了解相关原则和定义,确保监管者能获取足够信息以落实其他原则。 5. 关注 AI 在公平和民权方面的影响,防止其在司法、医疗和住房等领域导致或加深歧视、偏见等问题,遵循相关指导和采取行动。 6. 参与相关的交流和讨论活动,与监管机构、AI 生命周期参与者等进行沟通,了解最新动态和发展方向。
2024-09-04
有什么能用AI做的有趣的事情,给我一些小但是有趣的建议
以下是一些能用 AI 做的有趣的事情: 1. 利用必应或 ChatGPT 等工具来产生想法。在创意模式下让 Bing 查找您喜欢的不寻常的想法生成技术,或者要求一些奇怪的东西,比如受随机专利启发的想法,或者您最喜欢的超级英雄。 2. 使用 AI 来写东西,如草拟博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等的初稿。通过提高提示技巧,可以获得更好的写作效果。还可以将自己的文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己做得更好。此外,像使用实习生一样让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等,帮助完成任务。 3. 体验像 Butterflies AI 这样人类与 AI 共存的社交软件,不过它可能存在一些需要改进的地方,比如个性化设置不够完善,可以期待其后续的优化。您可以通过 https://www.butterflies.ai 来体验。
2024-09-03
如果我想让ai帮我改写文章,特别是新闻,你有什么建议?
以下是关于让 AI 帮您改写新闻文章的一些建议: 1. 确定文章主题:通过 AI 的 Discover 功能挖掘热点资讯,选定紧跟时事且关注度高的主题,如“OpenAI 对马斯克言论的回应”。 2. 收集相关资料:这一过程可借助 AI 高效完成。 3. 撰写文章: 提供清晰且具指导性的提示词,如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 一个好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求,生成更符合预期的内容。 4. 校对文章: 内容准确性:核实信息和数据准确无误,引用来源可靠。 表达清晰:检查文章流畅易读,语言清晰,专业术语和概念易于理解。 逻辑连贯:确保结构合理,论点和论据逻辑关系清晰。 客观公正:保持中立立场,避免偏见和主观臆断。 风格一致:确保语气和风格与公众号整体风格一致。 5. 优化完善:如果发现问题,指导 AI 进行修改,反复多次直到满意。高质量内容是吸引和保持读者的关键,通过细致校对和优化,文章将更具竞争力。 添加多媒体元素:为文章增添视觉魅力,精心挑选相关的图片、视频或图表,丰富内容,提升吸引力和专业度。根据文章性质和目标受众选择合适的资源。
2024-08-25