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对AI未来发展的洞察

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

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AI 在教育领域的落地场景
以下是 AI 在教育领域的落地场景: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生的行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 AI 教师能够引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作,并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。
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AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库
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2024-11-23
AI搜索引擎
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2024-11-23
我是新手AI使用者,想使用chatgpt,操作步骤是什么
以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤: 1. 获得 API Key(扣费凭证): 以 OpenAI API 为例,您可以在这个页面找到 API Key:https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后,点击「Create new secret key」即可获取。 请注意:通常,您需要绑定支付方式,才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码: 以 OpenAI API 为例,您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码:https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话,转换成代码。 注意,这里有两个值可以定义,一个是: SYSTEM:对应 ChatGPT 里的 Instructions,用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER:对应 ChatGPT 里,用户发出的信息。 这里,我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手,而在 USER 中输入了文章内容。 运行后,结果很令人满意。 点击右上方 View Code,获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT:顺着之前的对话,让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容,如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容: 在 Colab 中抓取网页的正文内容,您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先,确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装,您可以使用以下命令安装: 然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容: 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码: 先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests ,运行后得到结果。 接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块。 最后,复制后面的代码,并运行,获得结果。
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片(图生图)的 AI 模型主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格供选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图,例如: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式:在相关工具的首页有对话生图对话框,输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站,图生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足,可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
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
AI在未来会有什么应用领域
AI 在未来的应用领域非常广泛,包括但不限于以下方面: 1. 交通领域: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送,优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域:用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域:开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域:优化能源的使用,提高能源效率。 6. 数字人领域: 家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师,为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域: 执行更复杂的技术任务,如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是,人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
ai的未来
AI 的未来充满了机遇和挑战。 在应用场景方面,包括但不限于以下领域: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提升交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,如无人机送货可将货物快速送达偏远地区。 教育:实现个性化学习,为学生提供定制化学习体验。 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。 同时,AI 技术的发展也带来了一些问题和挑战: AI 幻觉需要通过人类的智慧和努力去克服,以充分发挥其潜力。 预计会有团队花费大量资金训练大型模型,生成式 AI 的热潮将持续且更加“奢华”。 计算需求的压力可能逼近电网极限。 AI 介入选举等方面存在潜在影响,需要保持警惕。 在通往智能未来的道路上,我们既要积极探索 AI 的无限可能,也要时刻警惕潜在风险,以实现与 AI 和谐共舞,共同创造更美好的未来。人工智能领域仍充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,各方势力竞争激烈,未来 AI 将不断突破界限、挑战极限,甚至重新定义一些熟悉的词汇。
2024-11-06
ai的未来
AI 的未来充满了机遇与挑战。 在应用场景方面,包括但不限于以下领域: 自动驾驶,可提高交通安全性和效率。 交通管理,能优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送,有助于优化物流路线和配送计划,降低运输成本,甚至实现无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 教育领域,可提供个性化学习体验。 农业方面,能分析农田数据以提高农作物产量和质量。 娱乐行业,用于开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域,可优化能源使用,提高能源效率。 从技术发展的角度来看: AI 技术为人类社会带来巨大机遇和挑战。通过人类智慧和努力,能够克服如“AI 幻觉”等带来的挑战,充分发挥其潜力,成为社会进步的强大引擎。 预计 2024 年会有更多资金投入,如团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。但也面临计算压力挑战,政府和大型科技公司将承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 对选举和就业的潜在影响,尽管目前尚未成真,但不能掉以轻心。 总之,在通往智能未来的道路上,我们既要保持乐观积极探索其无限可能,也要保持谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造更美好未来。人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,未来将不断突破界限、挑战极限,甚至重新定义一些熟悉的词汇。
2024-11-06
ai未来发展
AI 的未来发展具有以下几个方面的特点和趋势: 1. 应用场景不断扩展: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提升交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货到偏远地区。 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。 2. 资金投入增加:预计 2024 年有团队会花费超过 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 3. 面临计算压力挑战:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 4. 对选举的潜在影响:虽尚未成真,但需警惕。 5. 为公司赋能:许多公司将 AI 融入工作流程,快速达成 KPI,如 ServiceNow、Palo Alto Networks、Hubspot、Klarna 等公司通过不同方式获益。 6. 未来有望围绕 AI 功能重新设计 UX 和 UI,开发全新用户界面以提供新体验。 总之,AI 领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,未来将继续突破界限、挑战极限,并可能重新定义一些熟悉的词汇。
2024-11-05
ai将颠覆很多模式,那有什么是未来十年二十年不变的部分?
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2024-11-05
有什么推荐关注AI发展的公众号?
以下是一些推荐关注 AI 发展的公众号: 通往 AGI 之路 此外,获取 AI 相关信息还可以通过以下途径: 网站: B 站: 小红书: X | Twitter: 对于新手学习 AI,建议: 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。
2024-11-22
ai是大发展趋势吗
AI 是大发展趋势。以下是一些支持这一观点的理由: 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注该领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 金融服务业将比想象得更快地接纳生成式 AI:人工智能和机器学习在金融服务行业已有十多年应用历史,促成了一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正在改变多个领域,这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 红杉资本观点:AI 正处于重要发展阶段,一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入。产业变革规模大,相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。应用层大量创新,重点将转移到更高层次认知任务。拥抱 AI 的公司竞争优势将因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业而上升。 综上所述,AI 具有巨大的发展潜力和趋势。
2024-11-22
目前发展到哪个阶段了
目前在 AI 领域,不同的技术和模型发展阶段有所不同。 以 GPT 为例,其发展大致经历了四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习,每个阶段都有相应的数据集、算法和生成的模型。 对于 RAG 技术,其发展经历了初始阶段后的相对沉寂期,随后 ChatGPT 的出现使社区重点转向利用大语言模型的能力,随着大语言模型能力的不断提高,如 GPT4 的推出,RAG 技术的格局发生重大变化,重点转向了 RAG 和微调优势相结合的混合方法。但该领域仍缺乏系统的整合和抽象。 在科技与生物科技结合方面,目前仍处于安装阶段,尽管处于初期,但已有一些初步迹象显示未来潜在巨头公司的可能形态。
2024-11-22
ai诈骗发展历程
AI 诈骗是随着 AI 技术的发展而出现的一种新型诈骗手段,其发展历程与 AI 技术的整体发展密切相关。 AI 技术的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 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。 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、循环神经网络等成为主流。 随着 AI 技术的进步,AI 幻觉等问题也逐渐显现。AI 幻觉并非新问题,从早期的“人工智障”到如今“一本正经地胡说八道”,其复杂性和隐蔽性不断提升。这一演变反映了 AI 技术从依赖人工规则到依靠数据驱动,再到深度学习的发展过程,在变得更“聪明”的同时也面临更多挑战。 在神经网络方面,如 CNN 的结构基于大脑细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色,随着对大脑工作机制认知的加深,神经网络算法和模型不断进步。 目前,AI 技术的发展为诈骗手段的更新提供了可能,例如利用深度伪造技术制造虚假的语音、视频进行诈骗等。
2024-11-21
现在全球chatgpt发展到什么程度
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。 其成功具有多方面原因: 1. 开创性:作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球掀起了 AI 革命,为技术发展指明方向。 2. 用户体验:界面简洁直观,交互流畅自然,降低了普通人使用 AI 的门槛。 3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力领先,在语言理解和内容生成方面表现出色。 然而,ChatGPT 也存在一些局限性: 1. 市场竞争:随着 AI 技术发展,已不再是市场上唯一的顶级选择,其他产品在特定领域可能超越它。 2. 国内使用:国内用户可能因网络连接问题面临连接不稳定、响应延迟等困扰。 对于 ChatGPT 的定义,在 OpenAI 的官网中,2022 年宣发时称其为一种模型,而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 从反馈学习方面,例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习(RLHF)来调整模型,使其成为通用的聊天机器人。 总的来说,在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下,ChatGPT 是一个极佳选择,其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。
2024-11-20
FlowGpt这款应用现在发展得如何了
FlowGPT 是一个发展较为出色的应用。 在 2023 年,02 年出生的党嘉成(Jay)在伯克利大二辍学后,于 1 月初创建了 FlowGPT 这一全球最大的开源 AI 应用平台。在零广告投放的情况下,实现了超过 300 万的月活跃用户和 10 万个 AI 应用。 FlowGPT 是一个聊天 GPT 提示和 AI 提示社区,旨在改善人与人之间的沟通。它提供了一系列精心设计的聊天 GPT 提示,还提供了一个可视化界面以多线程方式展示对话流程,能帮助用户优化工作流程、提高生产力,用户可在其社区中分享、发现和学习有用的 ChatGPT 提示。 其网站为:https://flowgpt.com/
2024-11-19