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对AI未来发展的洞察

Answer

以下是对 AI 未来发展的洞察:

在 2024 年,人工智能领域呈现出以下特点和趋势:

  1. 资金投入:预计会有团队花费超过 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”。
  2. 计算压力: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。
  3. 对选举的影响:虽尚未成真,但仍需警惕。
  4. 引领新服务模式:如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片和云计算行业带来新机遇,GPU 需求预计持续增长。
  5. 投资领域:企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资,机器人行业投资额超过企业软件,有望成为重要爆发点。
  6. 资本趋势:科技巨头通过资本控制 AI 模型公司,加速行业发展。
  7. 企业竞争策略:分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对。
  8. 大模型争霸:OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。

未来展望:

  1. 提示词工程重要性凸显,带来新挑战和责任。
  2. AI 能力持续提升,为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。

总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,未来发展前景激动人心,同时也复杂多元。

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References

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

更多资金,更多问题: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的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。😱计算压力的挑战:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天,天花板可能会真的塌下来。😱AI介入选举:虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!🤔总而言之,言而总之,人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上,OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐,2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC(无限制综合格斗冠军赛)比赛而非平静的学术研讨会。所以,请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里,AI将继续突破界限、挑战极限,甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇!

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

[title]2024年3月/科技变革与美股投资2024[heading1]III.智变时代AI将引领新的服务模式,即“智能即服务”,通过增强能力、自动化和改变交互方式,重塑我们的工作和生活。此外,AI的发展将重新赋能芯片和云计算行业,为它们带来第二春,并创造新的投资机会。在这个过程中,GPU的需求预计将持续增长,进一步推动AI技术的革新和应用。企业软件、AI驱动的金融服务以及AI健康技术成为了吸引投资的主要领域。但值得注意的是,机器人行业的投资额已经超过了企业软件,预示着它可能成为下一轮AI革命的重要爆发点。这一点在2024年末或2025年初有望得到进一步验证。科技巨头们通过资本来控制AI模型公司的趋势也越来越明显。例如,OpenAI与微软的合作,Anthropic与Google的合作,以及其他公司与NVIDIA和AWS的合作,都表明了这一点。这种背后的资本支持不仅为AI公司提供了必要的算力,还加速了整个行业的发展。在这个AI时代,企业的竞争策略主要集中在两个方向:一是迅速成长为大型模型公司并寻找强大的背书,以获得竞争优势;二是保持规模较小,专注于盈利并灵活应对市场变化。这种分化的竞争模式预示着AI行业的未来将更加多元化和复杂。展望2024年,我们有理由相信这将是大模型争霸的一年。OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama以及来自法国的Mistral将是市场上最受瞩目的几家公司。他们不仅在技术上相互竞争,还在为未来AI的方向和应用设定标准。这种竞争不仅对技术的进步至关重要,也为投资者和市场观察者提供了了解AI发展趋势的重要视角。

【全方位解析】企业如何通过提示词工程优化AI输出,提升市场竞争力

为了充分利用这些新机遇,企业需要不断更新和优化其提示词工程策略。例如,我们可以设计如下提示词来探索AI增强决策的潜力:这个高级提示词利用了AI的预测能力,帮助企业制定更具前瞻性和适应性的长期战略。

Others are asking
小白如何0基础学Ai
对于 0 基础学习 AI 的小白,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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 岗位技能要求: 对于“AI 提示词工程师”岗位,需要具备市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发等综合能力。 7. 学习资源: 对于 0 基础小白,可在网上找教程,推荐看科普类教程,阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 8. 学习模式和注意事项: 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,采用输入→模仿→自发创造的学习模式。 注意学习内容可能因 AI 发展迅速而过时,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。 学习时间可灵活安排,学习资源大多免费开源。
2025-01-06
我先系统了解AIGC 行业
以下是关于 AIGC 行业的系统介绍: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中,内容生产方式经历了从 PGC(ProfessionalGenerated Content,专业生成内容)到 UGC(UserGenerated Content,用户生成内容),再到 AIGC 的转变。 在 Web1.0 时代,互联网内容生产以 PGC 为主,由专家和专业机构生产高质量内容,如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现,但存在创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化,Web 2.0 时代到来,用户参与内容创作,UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化,通过推荐系统满足用户需求,降低了专业门槛,促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 在当前,国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管。 此外,还有一些具体的应用案例,如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具,专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一,打通供应链,为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务,并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景,替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率,减少了对传统人工的依赖,增强了客户的交付满意度,提升了企业的市场竞争力。
2025-01-06
给我推荐一个快速读电子书的AI工具
以下为您推荐一些快速读电子书的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
如果用AI来画流程图、结构图的话,应该用哪款产品?
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图等,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例:假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
如何学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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. 对于中学生学习 AI 的补充建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-06
我想要学AI视频,我应该怎么做
以下是学习 AI 视频的一些建议和资源: 1. 入门教程: 您可以查看。 学习。 2. 交流群: 如需学习 AI 视频、参与 AI 视频挑战赛或参与 AI 视频提示词共创,可直接扫二维码或联系三思或小歪【备注:AI 视频学社】,但必须有 AI 视频账号才能进群,请勿随便申请好友。 3. 直播: AI 视频学社每周 1 次直播(周五直播),例如。 4. 实践建议: 从简单创作开始,如生成零散视频片段或图片进行混剪,选用现成音乐并根据节奏简单剪辑,顺道学习主流创意软件操作。 在成功产出简单作品后,尝试完成更完整的工作流,比如:选题→剧本→分镜描述→文生图→图生视频→配音配乐→剪辑后期。 此外,在 AI 视频学社,小伙伴们可以通过参与每周举办的比赛快速学习相关知识,每周有高手直播分享前沿知识,不定期组织线上或线下活动,大家一起学习最新软件和知识,学习图生视频、视频生视频等技巧。
2025-01-06
AI 分析调查结果并生成洞察报告
以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容: User Evaluation: 这是一个利用人工智能(AI)来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括: AI 驱动的转录:支持 57 种以上语言的转录功能,能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察:从数据中快速生成有用的洞察,每个洞察都附有数据来源。 集合管理:使用直观的看板(Kanban)板来组织和分享洞察,添加标签和笔记。 AI 生成报告:生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿:一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源:分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板:提供多种洞察模板,帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析:解释音频和视频文件中的客户情感,识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote: 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有: 用户投票板:用户可以发布和投票他们希望看到的功能,企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置:只需 2 分钟即可完成设置,并提供免费计划。 无缝集成:可以将投票小部件无缝添加到应用中,用户无需再次登录即可发布和投票,减少摩擦并增加反馈。 定制化:支持内置的浅色/深色模式,用户识别和配置。 透明度和信任:通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能(AI)进行转型: 在数据驱动决策方面,特别是数据分析和洞察部分: 目标是通过使用人工智能(AI)工具来分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 首先,利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具,如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据,进行分析,识别模式、趋势和相关性。 其次,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略,如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议,将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略,实施后持续监控效果并收集数据,反馈到 AI 分析中形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告: 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面,高质量显示被提及 44 次等;劣势方面,兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。
2024-10-29
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
有对用户画像洞察的AI工具吗
目前有多种与用户画像洞察相关的 AI 工具。例如,钉钉 AI 助理基于云雀模型开发,具有语音识别和自然语言处理能力,支持多种交互方式,能理解用户指令并回答问题。在目标市场分析方面,可使用能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,对包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛的市场数据进行分析,以准确识别和细分目标客户群体。但关于专门针对用户画像洞察的特定 AI 工具,上述内容中未明确提及。
2024-08-14
有哪些AI工具可以辅助技术趋势研究和技术洞察
以下是一些可以辅助技术趋势研究和技术洞察的 AI 工具: 专利趋势分析和预测方面: Innography:利用 AI 技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI 驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手:百度推出的学术研究辅助工具,结合自然语言处理和大数据分析技术,能帮助用户快速找资料,提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 知网 AI 智能写作:适用于各类文档写作场景,包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。
2024-08-08
分析某一领域的最新技术趋势,技术洞察,是否有合适的工具?
目前在分析某一领域的最新技术趋势和技术洞察方面,常见且有效的工具包括: 1. Gartner 魔力象限:提供对特定技术领域供应商的评估和分析。 2. Forrester 研究报告:涵盖了各种技术领域的趋势洞察。 3. 行业专业数据库,如 IEEE Xplore、Web of Science 等,可获取最新的研究文献。 但具体选择哪种工具,取决于您所关注的领域以及具体的需求。
2024-08-08
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法的影响
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法主要有以下影响: 1. 参考意义:我国与欧盟在人工智能立法方面处于“齐头并进”态势,且立法理念有共通之处,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考价值。 2. 产品调整:若AI项目有意拓展欧洲市场,可能因不同市场要求而需根据欧盟法案对产品进行调整。 3. 对中小企业的监管:我国法律制度在一般性规定基础上强化对大型企业监管,而欧盟法案顾及到中小企业弱势地位。将对中小企业的合规义务豁免及合规支持规定纳入我国未来人工智能立法,有利于形成公平竞争秩序,激发中小企业科技创新活力,避免过度监管。 4. 法律衔接:我国《个人信息保护法》规定可能对人工智能研发和部署使用中的个人信息处理形成合规障碍,而欧盟《人工智能法案》在不影响GDPR实施的情况下对涉及个人数据的处理进行了解释和衔接。我国若进行统一的人工智能立法,个人数据处理的合法性问题无法回避,可在立法中进行特别规定。
2025-01-02
人工智能未来是不是一个赚钱的风口?
人工智能未来很可能是一个赚钱的风口。以下是一些原因: 深度学习被证明有效,随着规模扩大预期会改善,人们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为自主的个人助理执行特定任务,帮助人们协调医疗护理等,在各个领域取得科学进展。 数字化正在重塑生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展使这种趋势进一步加强,进入更加富足的时代。 科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案,降低生产和运营成本。 预计 2024 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 的热潮不会消退。 然而,也存在一些挑战: 如果不能建立足够的基础设施,人工智能可能成为有限资源,导致战争,并主要成为富人的工具。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,逼近电网极限。 AI 介入选举等方面存在伦理挑战。 总之,人工智能领域充满机遇和挑战,是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。
2024-12-31
未来哪些工作可以被AI替代?
未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作,例如: 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而,以下工作相对较难被 AI 替代: 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作,比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代,但这一观点有待辩证看待,吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。
2024-12-25
学习设计专业,未来在Ai时代,如何提升价值,找到工作
在 AI 时代,学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作: 1. 设计专业方面: AI 重新定义了设计师的竞争力边界,您需要具备持续的学习习惯,并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛,但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面: 对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度,减少设计差异。 建设参数文档库,而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征,训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具,形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面: 将 AI 深入到日常设计流程,形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性,差异化对待不同业务形态和需求,使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式,持续探索优化。 4. 设计团队方面: 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略,保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境,增强对市场动态的快速适应能力,确保团队整体的未来发力方向。 总之,随着技术不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色,为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能,您就可以保持领先优势。
2024-12-24
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
ai工具在行业的运用以及未来的发展
AI 工具在行业中的运用十分广泛,以下为您详细介绍: 1. 客户服务领域: OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起革命,能以类似人类的方式处理并回答复杂问题,预计将使客户服务中心生产力提高 30%到 50%。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心,如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度,带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战,如受数据训练内在偏见影响产生不准确结果,目前阶段通常需要人工监督。预计其融入将经历几个阶段,最终几乎能在每个用户旅程中提供支持。 2. 医疗领域:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其报告生成大型数据集,产生高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据,用于数据增强和自监督学习。 3. 机器人领域:苹果 Vision Pro 在机器人研究领域引起轰动,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 4. 企业自动化领域:传统机器人流程自动化面临高昂成本等问题,新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决限制。FlowMind 专注金融工作流,通过 API 使用 LLM 生成可执行工作流,在工作流理解方面准确率高;ECLAIR 采取更广泛方法,使用多模态模型从演示中学习,直接与企业环境中的图形用户界面交互,提高网页导航任务完成率。 5. 小型企业领域:工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。AI 工具可为小型企业带来即时影响,如 Sameday 可接电话预约,Truelark 处理短信等,许多通用内容创建工具在中小企业中已获显著用户基础,也出现为特定类型企业工作流量身定制的垂直化工具。 未来,AI 工具在各行业的应用有望不断深化和拓展,为经济发展和社会进步带来更多机遇和挑战。
2024-12-23
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论出现。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在达特茅斯会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。但由于从专家那里提取知识并以计算机可读形式表现出来的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术发展迅速。当前的前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-01-05
Ai最新发展成果
以下是 AI 的一些最新发展成果: 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 AI 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作,发现了与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物。 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 AI 帮助早期诊断帕金森。 应用形态重构: AI Agent 取得突破,为机器人获得自主行动能力指明新方向。 AI 编程工具的进展预示着人机协作模式的变革。 2024 年关键进展时间线: 2 月,OpenAI 发布视频生成模型 Sora,开创 AI 视频生成新纪元。 3 月,Suno 发布 V3 版本,AI 音乐生成进入生产力可用状态。 4 月,Meta 发布高性能开源大模型 Llama3,降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月,GPT4 发布,RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万,字节上线即梦 AI。 6 月,快手发布可灵。 9 月,OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月,Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖,约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖,Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月,OpenAI 发布 o3 系列模型。 基础通识课: 讨论了 AI 模型的基础、最新进展,包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等。 回顾了人工智能的发展历程,从图灵测试到如今大模型和多模态模型百花齐放。 指出大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进。 早期大语言模型回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景。
2025-01-03
关于AI大模型的发展介绍
AI 大模型的发展具有重要意义和深远影响: 1. 与传统语音技能的差异:语音技能的 NLU 是通过规则、分词策略等训练而成,运作逻辑可观测,具有 ifelse 式逻辑性;而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识关联性,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 层面。 2. 带来的变革量级:汪华老师认为此次 AI 变革 100%能达到与移动互联网同级,50%可能发展至与蒸汽机出现同量级,能否到达 AGI 阶段尚不明确。 3. 背景和趋势:随着大模型技术成熟和规模增大,为 AI Agent 提供强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。 4. 整体架构: 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,如 A100、数据服务器等。 数据层:包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态三方数据集。 模型层:有 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练数据为图文或声音等多模态数据集)。 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-12-31
2024年《全球人工智能治理研究报告》议题“国家主权原则和人工智能发展”的内容及理解
以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容: 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,并计划在美国旧金山设立办事处。 英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面: 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出,能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法,有利于其 RLOO 训练器,可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题,如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高,但仍有很大改进空间。 在安全研究方面: 随着 AI 发展,新功能带来新漏洞,开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击,Anthropic 表明“警告防御”的潜力,Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外,还存在更隐蔽的攻击,潜在攻击面广泛,涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解,可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措,以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施,表明在人工智能快速发展的背景下,维护国家主权和安全的重要性。同时,技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对,以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。
2024-12-31
为什么大模型在往智能体的方向发展
大模型之所以往智能体的方向发展,主要有以下原因: 1. 决策模块的需求:决策模块是具身智能系统的核心,早期的决策方式存在局限,大模型的出现极大地增强了具身智能体的智能程度,大幅提高了环境感知、语音交互和任务决策的能力。 2. 能力提升:随着大模型技术的成熟和规模增大,为 AI Agent 提供了强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,进一步提升应用能力,广泛应用于多个行业和领域。 3. 特点优势:基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力,能够适应不同任务和环境,解决新的类似问题。 4. 应用拓展:在多模态的视觉语言模型基础上,具身智能的大模型的发展方向是视觉语言动作模型和视觉语言导航模型,实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。
2024-12-30
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生:在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧,能力惊人。 3. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27