怎么用ai兼职赚钱快？推荐职业

回答

以下是关于用 AI 兼职赚钱及相关职业的一些信息：

学习 AI 有可能通过兼职赚钱，但不能确保每个人都能快速获得收益。在人工智能领域，存在一些高薪工作，例如数据科学家、机器学习工程师等。掌握了 AI 技术，有机会在这些岗位上就业并获取不错的收入。而且，AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，具备 AI 技能能增加就业机会和职业发展的可能性。

然而，能否通过 AI 兼职赚钱取决于多种因素，包括个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等。仅仅掌握一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中突出重围，需要持续学习和实践。

目前常见的利用 AI 兼职赚钱的职业有：

AI 内容创作：利用 AI 工具生成文章、故事、广告文案等。
AI 图像设计：借助 AI 绘画工具为客户设计图片、海报等。
数据标注与预处理：为 AI 模型的训练提供准确的数据标注。

但要注意，在从事相关兼职工作时，要不断提升自己的技能和能力，以适应市场的需求和变化。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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]

其他人在问

入门学习AI

以下是为新手提供的 AI 入门学习建议： 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，您将找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。推荐新手使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI，其不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端：移动端 Android/ios：

2024-11-21

Langchain

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能：旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系：框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序，如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时，LangChain 提供以下组件：数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。文本分割器：将文档对象分割成多个较小文档对象，方便后续检索和生成。文本嵌入器：将文本转换为高维向量，用于衡量文本相似度以实现检索。向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。聊天模型：基于大模型实现文本生成功能。使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）

2024-11-21

Aigc

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型的变体，叫做“潜在扩散模型”。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，包括文字生成、图像生成、视频生成等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于快速、大规模生成内容，适用于自动化新闻、广告创作等；UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等；PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 AIGC 在 CRM 领域有着广阔的应用前景，主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

2024-11-21

Ai是什么

AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。从技术角度看，AI 研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初计算机用于按照明确的程序进行数字运算，而对于像根据照片判断一个人的年龄这类无法明确编程的任务，正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，有着广泛的应用场景：医疗保健方面，包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。金融服务领域，涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。零售和电子商务中，有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等应用。制造业里，涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。交通运输行业也有相关应用。