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从事AI行业,未来好找工作吗

回答

从事 AI 行业,未来相对来说好找工作。

短期内,AI 提示词工程师有较大需求,目前(2023 年 8 月)处于供不应求的状态,且需求会越来越多,主要因为 AI 与各种跨领域结合的可能性较大,而普通人难以利用其结合自身业务。但提示词不应作为一个长久稳定的独立岗位,而应成为每个人的一项技能。

在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。技术就业市场将为能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需要重新规划职业生涯,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。

学了 AI 有可能赚钱,人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。

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参考资料

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

[title]刘海:「AI提示词工程师」の见解和经验分享[heading1]二、入门第一步:AI提示词工程师[heading2]三)这玩意稳定吗?好找工作吗?长久吗?再举个例子:我此刻我的程序需要链式操作,提示词环环相扣,我的某一个环节我只要一个JSON的响应,需要根据上一步的输出,根据用户的输入等等,这个Prompt的结构顺序也会对模型的输出造成一定的影响,我如果全部交给AI生成,是一件可能会增加工作量的事情,而且你要求ChatGPT输出的Prompt按照什么模板输出,它一定是最好的模板吗?最优解是什么?没有办法量化比较,所以我认为短期内,Prompt工程师还是有比较大的需求的。但是,Prompt应该是作为每个人的一项技能,是一种表达整合能力,而不要指望它是一个长久稳定的独立岗位。Q:所以好找工作吗?A:好找,现在(2023.8月)来说还是供不应求,而且会越来越多,主要是这个AI和各种跨领域结合的可能性比较大,由于ChatGPT是一种通用领域的大模型,啥都能做,但是做不精,普通人不会利用来结合自己的业务,目前来说,还是处于想象力仍然是上限,而不是技术限制为上限。Q:什么时候加入最合适?A:现在。

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

在AI时代,技术专业人士需要发展那些AI难以替代的技能。这包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。AI虽然可以输出代码,但它无法建立团队、跨越文化界限进行交流,或者激发团队的创造力。技术就业市场将始终为那些能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。同时,对于那些从事现在可能面临被AI取代风险的工作的技术工作者来说,他们需要重新思考自己的职业生涯规划。这可能意味着学习新技能,或者转向那些更需要人类特质的工作领域。[heading3]结语[content]总的来说,生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来。它既带来了挑战,也提供了新的机遇。对于技术专业人士来说,关键在于理解并适应这一变化,发展那些AI无法替代的技能,并在新的技术生态中找到自己的位置。随着AI技术的不断发展,我们将进入一个更加智能化、高效的未来,但同时也需要更加注重人类的创造力和创新能力。

十七问解读生成式人工智能

大型语言模型有时候会算错小学数学题,因为它们主要是基于语言理解和生成,而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的,这些数据主要是自然语言,而不是数学公式和计算。因此,语言模型在处理数学问题时,更多地依赖于模式识别和文本生成,而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时,可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗?[content]学了AI有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。一人前行有时跑的很快,但一群人前行,会走的很远。欢迎你加入我们的社区,共同学习,共同进步。[heading1]

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openai 12天都有哪些内容
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?
2024-12-20
有没有能根据哼唱,出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息: 在音乐创作中,如果只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传这段哼唱的旋律,让 AI 扩展出自己喜欢的风格,然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样,可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构,并利用 AI 尝试不同曲风版本,找到最喜欢的风格,然后制作成核心音轨,进而完成全曲创作。 同时,在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方: 检查乐谱时,主旋律基本能还原,但可能会把噪声识别成音符形成错误信息,需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面,修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score,它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题,如延长音部分可能会抢节奏,爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱,高音和低音的符点会相互影响,基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时,可以直接导总谱或分轨导出,后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时,可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面: 1. 大型基座模型能力的优化与提升:通过创新训练与推理技术,强化复杂推理和自我迭代能力,推动在科学研究、编程等高价值领域的应用,并围绕模型效率和运行成本进行优化,为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进:构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展,提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力,为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合:整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据,生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面:AI 技术将成为数字营销的核心,品牌应注重利用 AI 提升用户体验,预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%,广告成本减少 20%。 5. 行业发展:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份,标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局:大语言模型供应商将各具特色,竞争加剧;AI 搜索引擎将成为杀手级应用,快速普及,颠覆传统搜索方式;不同领域的 AI 搜索引擎将出现,针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
AI的工具类应用有哪些?
以下是一些常见的 AI 工具类应用: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房”的口味调整功能,使用自然语言处理和数据分析技术,根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说”的纠错功能,运用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影”的剧情分析工具,通过数据分析和自然语言处理技术,为用户提供深度解读,市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统:如“腾讯文档”的分类功能,借助数据分析和机器学习技术,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行”的定制方案功能,利用图像识别和数据分析技术,根据用户肤质定制护肤方案,市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台:“豆果美食 APP”,采用自然语言处理和数据分析技术,根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱,市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手:“沪江开心词场”,通过自然语言处理和机器学习技术,辅助用户学习语言,提供个性化学习方案,市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统:“爱奇艺”的智能推荐功能,运用数据分析和机器学习技术,根据用户喜好推荐电影,市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具:“WPS Office”,借助自然语言处理和机器学习技术,提高办公效率,实现自动化办公流程,市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的推荐功能,使用数据分析和机器学习技术,根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务:“彩云天气”的分时预报,利用数据分析和机器学习技术,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台:“医渡云”的病历分析系统,通过数据分析和自然语言处理技术,分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见”的会议总结功能,运用自然语言处理和机器学习技术,自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具:书法临摹软件,借助图像识别和数据分析技术,帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。
2024-12-20
如何用AI工具写简历?
以下是使用 AI 工具写简历的方法和相关工具推荐: 1. 一些可用于写简历的 AI 工具: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型,能为简历摘要、工作经验和教育等部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,能自动化创建简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 用于写作的通用 AI 工具: 最佳免费选项: 付费选项:带有插件的4.0/ChatGPT 目前,GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后,也提供有限免费选项。 这些工具都能帮助您快速、高效地创建出专业的简历,您可以根据自身需要选择最适合的工具。但使用时请注意仔细甄别内容。
2024-12-20
请推荐给我一些AI工具,我主要从事自动化行业
以下是为您推荐的一些适用于自动化行业的 AI 工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 此外,在小型企业服务方面,以下生成式 AI 工具也可能对您有所帮助: 1. 电话预约与短信、电子邮件、聊天处理:Sameday、Truelark 2. 后台办公室管理:Osome 3. 创建完整专业网站:Durable 4. 通用内容创建:Jasper、Copy、Writer 5. 法律团队任务自动化:Harvey、Spellbook 6. 房地产行业相关:Interior AI(虚拟布置房产)、Zuma(将潜在客户转化为预定参观)
2024-12-16
心理学专业能对从事 AI行业提供哪些帮助?
心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助: 1. 跨学科背景优势:多样化的学科背景,如心理学,能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。 2. 知识调用:在 AI 时代,需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用,心理学知识看似现在用不到,但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。 3. 拓展知识边界:对心理学等人文科学的广泛兴趣,展示出开放与包容的学习态度,有助于从多个角度拓展知识边界。 4. 学习机制研究:鉴于 AI 依赖的神经网络基础,心理学知识有助于研究 AI 的学习机制,如元学习,推动其更快地获得知识并进步。 5. 教育与指导:专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师,心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。
2024-12-01
数智技术与教学何以深度融合,从事实性知识学习,程序性知识学习,动机性参与三个角度说明
数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明: 事实性知识学习方面:数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识,如通过多媒体资源(如动画、视频、交互式图表等),使抽象的知识变得更加直观和生动,有助于学生更好地理解和记忆。同时,在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源,方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面:利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具,为学生提供实践和练习的机会,帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果,让他们及时发现错误并进行纠正,从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面:借助游戏化元素和社交学习平台,增加学习的趣味性和互动性,激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容,增强学生的学习动力和参与度。 总之,数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用,促进教学的深度融合和优化。
2024-11-30
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
未来产业变革和技术创新的焦点
未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面: AI 行业: 大型语言模型(LLM)面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。 2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。 大型基座模型能力的优化与提升,通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力,推动在高价值领域应用,同时优化模型效率和运行成本。 推进世界模型与物理世界融合,构建具备空间智能的世界模型,促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 实现 AI 的多模态融合,整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量,创造全新应用场景。 新工业革命: 生物技术与人工智能结合,如在医疗保健领域,COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。 科技变革与投资: 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中,AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命,这场革命是多种科技融合的产物。 回顾历史,第二次工业革命使电力成为主要动力,信息革命由互联网诞生起始,如今正处于移动互联网尾声,向智能革命迈进。
2024-12-18
帮我描述一段让AI生成未来绿色城市的描述词,图片要是OC渲染、超高品质,8K渲染
以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词,图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染: 未来绿色城市,一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融,建筑表面覆盖着绿色的植被,仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁,由可再生材料铺就,太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落,五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过,河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷,无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中,人们在清新的空气中休闲娱乐,孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩,展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。
2024-12-12
AI有可能改变未来吗
AI 有可能改变未来,主要体现在以下几个方面: 1. 在科学领域,如生物科学、人类科学和社会科学等,AI 带来了新型“测量”方式,使过去需要通过论文解决的问题变得更加明确和定量。 2. 在技术就业市场,AI 促使技术专业人士发展难以被替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于面临被 AI 取代风险的工作者,需要重新规划职业生涯,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 在商业和工业方面,AI 是一场生产力革命,塑造了公司未来的样貌。随着更多 AI 被开发,它们将通过 AI 网络协同工作,推动对新型基础设施的需求。未来公司的建设、规模、组建方式、需求和痛点等都将发生变化,软件数量和业务也将不断变化和迭代。创始人需要回答一系列关键问题以赢得未来企业的青睐。
2024-12-11
ai的现状和未来发展趋势
目前人工智能的现状和未来发展趋势如下: 现状: 更多资金投入:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但需保持警惕。 未来发展趋势: 专业化细分:从通用能力转向专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理等,各细分领域不断提升核心能力,提供更精准高质量服务。 商业模式创新:包括 ToB 市场深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展,包括但不限于: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和计划,降低运输成本。 无人机送货,快速送达偏远地区。 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用,提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-07