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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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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
怎么用AI实现手机自动记账
目前关于使用 AI 实现手机自动记账的方法,暂时没有相关内容。但一般来说,可能需要以下步骤:首先,需要选择一款支持 AI 功能的记账应用程序;其次,对该应用进行相关设置,例如关联银行账户、设定记账分类规则等;然后,利用应用中的 AI 功能,如智能识别消费记录、自动分类等。不过,具体的实现方式还会因不同的应用和技术而有所差异。
2025-03-05
我能用AI实现手机自动记账吗
目前利用 AI 技术实现手机自动记账是可行的。通过使用具备自然语言处理和机器学习能力的 AI 应用,能够对您的消费信息进行智能识别和分类记录。例如,某些记账应用可以自动解析短信中的消费通知,或者通过语音输入您的消费描述来完成记账。但要实现较好的效果,可能需要您对相关应用进行一定的设置和训练,以适应您的消费习惯和记账需求。
2025-03-05
图片ai工具
以下是一些关于图片 AI 工具的信息: AI 去水印工具: 1. AVAide Watermark Remover:在线工具,使用 AI 技术,支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,上传图片、选择水印区域,然后保存下载处理后的图片,还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供 AI 去除图片水印功能,可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,处理完成后可保存生成的文件,适合需快速去水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器:提供 AI 智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中多余物体、人物或水印,不留痕迹,支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简便。 好用的图生图产品: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,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,将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,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,将上传照片转换为芭比风格,效果佳。 星流一站式 AI 设计工具: 顶部图像编辑工具包含画布工具、帮助专区、图像智能工具、历史记录。 基础工具: 1. 选择(V):可选中画布上的图片并移动图片。 2. 平移画布:可移动画布,但无法选中图片。 3. 上传图片:可上传图片到画布,上传大于 20482048 的图片到画布,会自动压缩到 20482048 以内,也可直接拖动图像到画布上传。 4. 图像选中:左键点击图像进行选中,才能使用图像智能工具。 帮助专区: 1. 教程板块:跳转到星流的详细图文教程板块。 2. 快速导览:对各个区域逐步进行高亮并解释。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
ai配音工具
以下是一些给视频配音效的 AI 工具: 1. Wavel Studio: 支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅。 自动去除背景噪音和杂音。 提供添加字幕和文本叠加层的工具。 界面友好,提供多种自定义选项。 2. Elai.io: 支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实。 自动将唇形与语音同步。 生成字幕,提高视频的可访问性。 支持多位配音者,适合复杂对话场景。 3. Rask AI: 支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言。 采用先进语音合成技术,音质高保真。 提供语音参数自定义和音效添加工具。 与多种视频编辑平台和工作流程整合。 4. Notta: 提供快速实惠的多语言配音解决方案。 保留原声说话风格和细微差别。 提供调整语音速度和音调的工具。 支持批量处理,高效完成多视频配音。 5. Dubverse: 支持 60 多种语言的配音,音质接近真人。 提供文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和情感添加工具。 与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 6. Speechify: 支持 50 多种语言的配音,音质自然流畅。 提供实时配音功能,适用于直播和演讲。 将语音转录为文本,方便后期字幕制作和编辑。 与多种生产力和学习工具整合。 7. Vidnoz AI: 支持 23 多种语言的配音,音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时,请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。 此外,还有日语 AI 配音工具 Nijivoice,支持自然真实且具有情感的语音生成,适用于动画配音、广播剧、广告、游戏等多种场景。提供多种情感表达(如开心、悲伤、愤怒等)和丰富的虚拟角色库,每个角色拥有独特的语音风格。支持语音速度、音高和情感强度的编辑,方便用户调整细节。
2025-03-05
请给我推荐一些AI写小说相关的文档和学习资料
以下是为您推荐的一些 AI 写小说相关的文档和学习资料: 1. 《🐋全新 AI 整活计划:DeepSeek 小说家 2025 年 2 月 9 日》 介绍了关于提示词编写及 AI 应用的探讨,包括理性决策提示词的编写方法、示例的价值、自用与他用提示词的区别、改进指令遵循、AI 应用于软件开发等方面。 还分享了关于写作方式、好文字的定义、模型特点与推荐等内容。 2. 《陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字?》 提到了两个技巧,一是“显式归纳与列出你想要的文本特征”,二是“通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本,从而得到想要的相似样本”。 3. 《Stuart:教你用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》,做到高中生文笔水平》 介绍了一个能写出至少高中水平小说的 coze 工作流,包括用 bing 搜索相关内容、将搜索结果结构化、用大模型草拟大纲、写文章等核心节点。
2025-03-05
可以给我一些AI写小说的提示词示例吗
以下是一些 AI 写小说的提示词示例: 1. 用大模型草拟大纲:包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要等方面。 2. 写小说本身的提示词相对简单,比如通过搜索来提供概念,将搜索结果结构化,以方便大模型理解。 3. 理性决策提示词:例如收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。 4. 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别,工业化提示词需稳定、经济且易维护。 5. 关于写作方式,既需要精心设计也需要直觉创作。 6. 好的文字能引起生理共鸣和情绪,若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。 7. 用 Deepseek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。
2025-03-05
ai怎么赋能咨询顾问做数转政策洞察
AI 能够为咨询顾问在数转政策洞察方面提供多方面的赋能: 1. 决策辅助:AGI 时代,政治决策过程可借助 AI 的分析和建议。例如,领导人能咨询几乎无所不知的 AI 顾问,获取全面且即时的政策选项评估,提升决策质量和效率,使政策更具科学性和数据驱动性。 2. 外部专业知识整合:政府在履行监管核心职能和监督框架时,可从外部专家那里收集行业、学术界和公民社会的见解和建议。 3. 紧跟研究前沿:政府需要与 AI 研究社区密切合作,利用其研究成果和见解来完善监管框架。例如,了解开发者在基础模型中探索嵌入对齐理论的方式。 4. 能力建设:英国致力于构建在基础模型方面的能力,通过相关任务组支持政府提升能力,确保充分利用新兴技术带来的益处。 然而,在运用 AI 时也需注意: 1. 领导者应具备新素质,包括理解 AI 基本原理、识别算法偏见和局限的能力、跨学科知识以及对人类价值的坚守。 2. 领导者要善用 AI 但不盲从,将其视为辅佐决策的工具而非替代决策者本身。 3. 政治领导者需在大众面前解释 AI 决策,为 AI 的参与背书,确保民主过程的透明度和问责。
2025-03-05
ai怎么赋能咨询顾问做行业洞察
AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察: 1. 学习优秀行业调研报告:让 AI 阅读并总结其中的方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询:询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据,并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐:要求 AI 作为专家,推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号,并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容:请 AI 针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容,并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度,可以通过以下两个路径: 1. 自身对行业有深入了解,整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI,借助其海量知识,边学习、边研究、边洞察总结,从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-05
如何设计市场洞察、战略研究、战略规划的提示词
以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容: 在人工智能迅速发展的当下,提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性,无法满足复杂商业需求,因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧,能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时,需考虑以下关键要素和框架: 对于市场洞察: 1. 目标市场:定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求:列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析:分析竞争对手的优势和劣势,确定差异化策略。 对于战略研究: 1. 产品定位:明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求:描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求:包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划: 1. 市场趋势:考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标:与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配:规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估:识别可能的风险和应对策略。 此外,以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例,可将任务细分,为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时,Prompt 工程是快速发展的领域,需不断学习和实验,包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系,如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等,以不断优化 Prompt 设计技巧。
2025-02-14
能帮我写一份deepseek的洞察分析报告吗
以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告: 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后,有以下感受: 1. 深度思考过程展示:将如何写白皮书的思考过程全程展示,与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同,这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版: 有引用链接:答案的每一句话都标注了引用的网站,方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献:直接在文末列出参考的白皮书,为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量:质量不错,没有明显的 AI 痕迹。 二、华尔街分析师的反应 DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点,Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 三、实际使用表现 1. 文字能力:在中文场景中高度符合日常和写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力:经过优化,表现不错。 3. 编程能力:略逊于 GPT,据用户反馈。 4. 技术创新:采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。
2025-02-01
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
1. 现在和未来,ai擅长做什么,不擅长做什么
目前,AI 擅长的方面包括: 回答各种知识类问题,如小学奥数题。 生成文本内容,如演讲稿。 AI 不擅长的方面包括: 某些情况下回答可能存在错误。 对于一些复杂的、需要深度理解和情感判断的任务,可能表现不够出色。 在未来,AI 有望在以下方面取得更大进展: 为人们提供更精准、个性化的服务,如虚拟导师提供个性化的学科指导。 帮助人们解决更复杂的难题,为社会发展做出更多贡献。 但同时,也可能面临一些挑战和限制,例如在涉及人类情感、伦理道德等方面的问题处理上,仍需要不断探索和完善。
2025-03-05
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径,可以参考以下建议: 首先,了解不同的发展路径特点。在学术研究方面,要培养适应能力,保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”,充满刺激和不确定性,需要快速学习、适应市场和承担风险,虽能直接面对社会,但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致,创业公司有生存压力,而打工人有稳定收入和学习机会,但可能限制思维。 其次,明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径,强烈的内在动机是长期成功的关键,动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧,要直面并理解它们,将其转化为积极向上的动机,确保符合个人价值观。确定积极动机后,具有学术价值的问题可考虑读博,有商业价值的问题可尝试创业,至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后,为持续提升自我,可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因,如果是懒惰,要直面并解决,比如找学习伙伴相互监督;如果是能力不足,可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说,可以结合自身的兴趣和优势,思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题,利用 AI 技术进行市场调研和分析,探索可能的创业方向。同时,也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
AI与低空经济未来
以下是关于 AI 与未来经济相关的一些信息: AGI 实现后,未来 20 年人类社会可能会发生以下变革: 1. 社会结构变化:劳动力、经济与治理方面,AGI 带来的超高生产率可能挑战现有经济体系基础。传统市场经济建立在稀缺性和劳动力参与之上,而 AGI 可能令充裕成为常态,人工劳动不再是主要创造价值手段,现行的资本主义或社会主义模式都将受到冲击。 2. 经济体系与分配:可能迈向“后稀缺经济”,在 AGI 和自动化极大降低生产成本后,许多商品和服务近乎免费,人类基本需求容易满足,金钱和竞争在某些领域的重要性下降。例如,未来也许会出现“零工资经济”,人人无需为了生计而工作,AGI 带来的丰富产出能够满足全社会需求。 Sam Altman 对 AI 的相关观点包括: 1. 人类是工具的创造者,每一代人都在前人的发现基础上创造出更强大的工具,AGI 是人类进步脚手架上的又一个工具,也可能是某种开端。未来面临的经济增长看起来令人惊叹,十年后,也许地球上的每个人都能完成的成就将超过今天最具影响力的个人所能达到的水平。 2. 关于 AI 经济学的三点观察: AI 模型的智能水平大致等于用于训练和运行它的资源的对数,花费足够多的资金能获得连续且可预测的收益。 AI 成本每年下降 10 倍,使用门槛正以前所未有的速度降低。 智能增长带来超指数级经济价值,AI 代理人的出现将颠覆知识型工作,经济体系将随之变革。 同时,Sam Altman 强调 AGI 影响力的扩散将不均衡,科学研究可能成为最先受益的领域,而社会如何适应这种转变将成为未来最大的挑战。
2025-02-27
未来AI可以给人幸福感吗
未来 AI 有可能给人带来幸福感。在接下来的几十年里,我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。人们的能力随着时间显著提升,如今能完成前人认为不可能的任务,这并非源于基因变化,而是得益于更智能、更强大的社会基础设施。AI 会为人们提供解决难题的工具,帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。例如,我们将很快能与帮助我们完成更多任务的 AI 合作,甚至拥有由不同领域虚拟专家组成的个人 AI 团队,创造几乎任何能想象的事物。孩子们会有能提供个性化教学的虚拟导师,在医疗保健、软件创造等方面也会有更多可能。有了这些新能力,我们能实现前所未有的共同繁荣,让每个人的生活都变得更好。虽然繁荣本身不一定使人快乐,但它会切实改善世界各地人们的生活。同时,也有人坚信,尽可能简单地试用 AI 本身就是让普通人在这场 AI 的发展中受益并获得幸福的最好方式。
2025-02-23
未来5年AI的发展方向
未来 5 年 AI 的发展方向可能包括以下几个方面: 1. 模型发展:从小模型阶段向更强大的模型演进,如 GPT 的出现标志着 AGI 的拐点,Sora 的出现打开了 AGI 的大门,未来可能加大算力和训练,与具身机器人结合,加速智能提升。 2. 能力提升:从能与人类交流到具备对世界力量的感知和与物理世界互动的能力,逐步发展到强人工智能。 3. 应用拓展:在关键领域改变成本结构和提高生产力,如降低医疗、教育等领域的成本,使服务更易获得和负担得起。AI 涉及的领域不断扩大,应用范围更加广泛。 4. 社会影响:可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人,解放人力去解决更重要的问题,创造更美好的社会。但也需要政府和民营企业共同努力,进行人员再培训和能力增强,以应对可能的就业机会变化。 5. 技术突破:如没有编码能力的人独自创建的应用程序或网站走红,OpenAl o1 的开源替代品在推理基准测试中超越它,苹果设备上的研究成果加速个人设备上 AI 的发展等。同时,在一些领域也存在挑战,如对人形机器人的投资水平可能下降,挑战者难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击等。此外,还可能面临国家安全审查、立法实施等方面的问题。
2025-02-20
最近ai有什么最新发展或者大事件?
以下是 AI 领域的一些最新发展和大事件: 3 月:AI 发展持续升温,潞晨科技发布 OpenSora,Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月:英伟达发布硬件,股价飙升。 5 月:苹果发布 AI 芯片,张吕敏发布 IC light,AI 竞争白热化,伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司,估值超五亿美金。 7 月:快手开源 LivePortrait 模型,用于表情迁移。 8 月:StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月:阿里云发布模型,海螺 AI 参战;Google 发布 GameGen 实时生成游戏;通义千问 2.5 系列全家桶开源;华为发布 cloud matrix 云计算基础设施;GPT 高级语音模式上线;Meta 发布 AI 眼镜 Orion;AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月:Pika 发布 1.5 模型;诺奖颁发给 AI 奠基人;特斯拉发布机器人;Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图;智谱 AI 发布 autoGLM;腾讯混元开源 3D 模型。 此外,在法律法规方面,《促进创新的人工智能监管方法》指出:AI 概念并非新事物,但数据生成和处理方面的近期进展改变了该领域及其产生的技术。AI 已在许多领域带来重大进步和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、新药发现和应对气候变化的技术等。随着 AI 变得更强大,创新者探索新的使用方式,将有更多应用出现,其具有巨大的增长潜力和创造就业的能力。同时,也对 AI 特定风险及其潜在危害进行了初步评估,并提及了一些交叉的高级风险。
2025-03-05
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): 1943 年,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。 1950 年,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,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。这一时期专家系统、博弈论、机器学习初步理论等受到关注。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理等是研究重点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 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兴起。 在发展过程中,AI 也经历了起伏。20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”,但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-04
适合普通人(没有ai开发经验) 的ai发展方向有哪些
对于没有 AI 开发经验的普通人,以下是一些适合的 AI 发展方向: 1. 基础知识学习: 了解 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础,如统计学(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)。 2. 算法和模型: 熟悉监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)。 了解无监督学习(如聚类、降维)。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优: 学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法,如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础: 理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 巩固数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理(语言模型、文本分类、机器翻译等)、计算机视觉(图像分类、目标检测、语义分割等)等领域。 5. 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 具备编程基础,如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践,包括项目实战、案例分析等。 此外,无论您是技术爱好者还是内容创作者,都可以: 技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO,调整标题、元描述和关键词使用。
2025-03-02
对于物联网的智能台灯设计,你给我写一下国内外的发展现状,但不能完全抄袭,查重率百分之十
目前,在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状: 国内方面,随着物联网技术的迅速发展,智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发,注重产品的智能化功能,如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时,一些产品还融入了语音控制功能,提升了用户的使用体验。然而,在产品的稳定性和兼容性方面,仍存在一定的改进空间。 国外方面,智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如,一些产品在外观设计上更加时尚美观,能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上,国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通,形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高,限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943年):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。 2. 1950年: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。 3. 1956年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近70年,AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):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。 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。 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。 当前AI前沿技术点有: 1. 大模型:如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI:视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI芯片和硬件加速。
2025-02-26
大模型的发展
大模型的发展历程如下: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息,以及掩码语言建模(MLM)以更好地推断语义信息,开创了预训练语言表示范式,参数规模在 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了通过无监督大规模预训练获得的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模在十亿到千亿。 2023 年度中文大模型基准测评报告中,优秀模型案例包括: 2022 年 12 月的字节云雀大模型,闭源,通用大模型。 百川 Baichuan、Yi34B 等开源模型,涵盖医疗、汽车、教育等行业。 过去半年国内外代表性模型的发展趋势为:国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹,从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距,每个月都有稳定且巨大的提升,到 11 月份测评时已经完成总分上对 GPT3.5 的超越。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大,为 AI Agent 提供强大能力,Agent + 大模型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。
2025-02-25