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具身智能的前景

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具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。

其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态如模拟环境中的虚拟角色。身体不仅是与环境互动的手段,也影响智能体的学习和发展。

具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。

具身智能在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用,也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用,能创造更具沉浸感和交互性的体验。

具身智能的范式是将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互,如以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,具身智能体则将大模型嵌入物理实体,通过传感器与人类交流。

具身智能有人形机器人等代表产品,其有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、算法等)、环境,且不同环境有不同形态的硬件本体适应。其行动分为感知、决策、行动、反馈四个模块形成闭环。

尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境学习、伦理和安全问题等,未来研究将继续探索以推动其发展和应用。

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References

问:具身智能是什么?

具身智能(Embodied Intelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为,智能不仅仅是处理信息的能力,还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响了智能体的学习和发展。例如,一个机器人通过其机械臂与物体的互动,学习抓取和操纵技能;一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索,学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息,以及这些机制如何应用于人造智能系统;在计算机视觉中,研究者致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效的空间导航和物体识别。具身智能的一个重要应用是在机器人领域,特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能,机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境,提供更加自然和有效的人机交互。此外,具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用,通过创造更具沉浸感和交互性的体验,丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展,但它仍面临许多挑战。例如,如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题,以推动具身智能的发展和应用。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

这样的全模态智能体,将会成为我们和所有智能设备的新交互界面。进一步想象,家庭和办公环境的电子设备,只要联网就能成为智能体的感知器,或者直接成为他们的终端,被智能体控制;再结合具身智能(Embodied AI)技术,那就是现实版的Ghost in the shell了。。

一篇具身智能的最新全面综述!(上)

具身智能,即“具身+智能”,是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以ChatGPT为代表的“软件智能体”(或称“离身智能体”)使用大模型通过网页端、手机APP与用户进行交互,能够接受语音、文字、图片、视频的多种模态的用户指令,从而实现感知环境、规划、记忆以及工具调用,执行复杂的任务。在这些基础之上,具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流,强调智能体与物理环境之间的交互。通俗一点讲,就是要给人工智能这个聪明的“头脑”装上一副“身体”。这个“身体”可以是一部手机,可以是一台自动驾驶汽车。而人形机器人则是集各类核心尖端技术于一体的载体,是具身智能的代表产品。具身智能的三要素:本体、智能、环境具身智能的三要素:“本体”,即硬件载体; “智能”,即大模型、语音、图像、控制、导航等算法; “环境”,即本体所交互的物理世界。本体、智能、环境的高度耦合才是高级智能的基础。不同环境下的会有不同形态的硬件本体以适应环境。比如室内平地更适用轮式机器人,崎岖不平的地面更适用四足机器人(机器狗)。在具身智能体与环境的交互中,智能算法可以通过本体的传感器以感知环境,做出决策以操控本体执行动作任务,从而影响环境。在智能算法与环境的交互中还可以通过“交互学习”和拟人化思维去学习和适应环境,从而实现智能的增长。具身智能的四个模块:感知-决策-行动-反馈一个具身智能体的行动可以分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤,分别由四个模块完成,并形成一个闭环。感知模块

Others are asking
什么是具身智能?
具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态(如机器人的机械结构),也可以是虚拟形态(如在模拟环境中的虚拟角色)。身体不仅为智能体提供与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)有重要应用,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素为“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习以及处理与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-20
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域有重要应用,特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。此外,在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,并形成一个闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及处理与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-19
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-18
最新具身智能新闻
以下是关于具身智能的最新新闻: 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,而具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下会有不同形态的硬件本体适应,如室内平地适用轮式机器人,崎岖地面适用四足机器人。 具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,感知模块负责收集和处理信息,通过多种传感器感知和理解环境。常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器、麦克风等。 最近,具身智能的概念很火。例如稚晖君开源人形机器人全套图纸+代码引发圈内热议,各类具身智能产品如李飞飞的 Voxposer、谷歌的 RT1 和 RT2、RTX、字节跳动的 Robot Flamingo、斯坦福的 ACT 和卡耐基梅隆的 3D_diffuser_act 等,在不同任务和场景中展示了强大能力,并有潜力带来革命性变革。本文拆分为上下两篇,明天会更新下篇,聚焦人机交互、发展讨论。本文部分参考中国信息通信研究院和北京人形机器人创新有限公司的《具身智能发展报告》。
2025-01-27
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域。 它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体的设计、在复杂多变环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-12-31
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域。 它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。通过具身智能,机器人能更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互,也能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下有不同形态的硬件本体适应环境。 具身智能的行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成一个闭环。 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能主动感知和理解所在物理环境并互动,进行“具身行动”。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2024-12-31
想学怎么让创建的智能体给我让我满意的结果
要让创建的智能体给出令您满意的结果,可以参考以下步骤: 1. 智能体测试: 将已发布的工作流添加到创建好的智能体,并设定人设与回复逻辑,然后进行测试。 2. 添加工作流: 3. 设定人设与回复逻辑: 4. 测试:查看测试效果。 5. 发布智能体: 选择右上角,填写发布信息,选择发布渠道,确认发布,等待审核完成,发布成功。 发布成功之后,点击分享,复制访问链接给朋友。 6. 用 Coze 的工作流创建智能体: 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容。 7. 用扣子创建智能体: 插件:扣子平台有多种类型插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API,还可自制插件添加所需 API 。 工作流:工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可创造复杂稳定业务流程,开始和结束有特定节点,不同节点可能需要不同信息。在智能体中可使用多个节点以获得更好回答结果。 知识库:
2025-03-05
怎么搭建智能体
搭建智能体主要包括以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token,为避免他人调用消耗个人费用,可以将 token 作为工作流开始的输入,让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,例如在品牌卖点提炼中,以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力:在搭建智能体前,要明确 AI 的能力边界,例如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时,要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力,将智能体确定为引导型的助手,在寻找卖点时提供更多思考维度。
2025-03-05
有没有一款智能客服软件,支持同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台的售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复
目前已知以下智能客服算法: 天猫小蜜智能客服算法:由浙江天猫网络有限公司提供,应用于手机天猫(APP)的在线智能客服场景,能识别文字或语音问题,结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法:由钉钉科技有限公司提供,应用于钉钉(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法:由上海淘票票影视文化有限公司提供,应用于淘票票(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法:由杭州阿里巴巴广告有限公司提供,应用于 1688 工业品(APP)、阿里巴巴(APP、网站)的在线智能客服场景,能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。
2025-03-05
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件: 1. 阿里云百炼:可以在几分钟内构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架:是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等)、多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等)、多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能)和多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。但需要注意的是,使用此框架接入大模型 API 需单独付费,且微信端使用可能存在封号危险,操作时需依法合规。 此外,利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,能够提高客户服务的效率和可及性。同时,通过机器人提供 24/7 客户支持,定期监控其性能并根据反馈进行优化,能够提升响应速度和服务质量。
2025-03-05
有没有适合美妆行业,具备接入全渠道的智能客服软件/AI工具
目前在美妆行业,具备接入全渠道的智能客服软件/AI 工具相对较少。一些常见的智能客服解决方案提供商可能会提供相关服务,但需要您进一步调研和评估其是否满足您的具体需求。例如,一些知名的客服软件平台可能会具备一定的全渠道接入能力,但在美妆行业的针对性优化方面可能各有差异。建议您在选择时,重点考虑其对美妆行业常见问题的理解和处理能力、与现有业务系统的集成便捷性以及用户体验等方面。
2025-03-05
ai智能审图,包括不限于pdf,dwg格式文件
以下是一些能够帮助建筑设计师审核包括 PDF、DWG 等格式文件的规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面应用了 AI 技术。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果,同时为建筑信息自动建模打下基础,实现建筑全寿命周期内信息集成和数据汇总管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
关于从事ai的就业前景
以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息: 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。因为 AI 虽能输出代码,但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力,所以技术就业市场会为能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,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来,带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化,发展不可替代的技能,在新生态中找到位置。 在就业方面: 1. 学生和应届毕业生:可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择职业路径并制定规划,还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者:职场新人能制定职业发展计划,明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业:可利用产品评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才,为员工制定个性化职业发展计划,提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构:可将相关产品作为学生职业指导一部分,帮助了解职业机会和发展路径,提升就业率,还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师:可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估,基于产品提供的市场数据和职业趋势分析,为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外,AI 就业市场存在一些情况: 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别,除看招聘评价,还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值,求职者要有咨询和商业化思维,帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同,岗位职责和任职要求也不同,会逐渐统一标准,这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层机会在“AI+行业”,只懂 AI 或行业是不够的,业务创新也很重要。
2025-02-10
学习ai以后就业前景如何
学习 AI 以后的就业前景较为乐观,但并非绝对。 人工智能领域存在许多高薪工作岗位,如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术能够在这些岗位上获得不错的收入,且 AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用,这增加了就业机会和职业发展的可能性。 然而,能否在该领域赚钱取决于多种因素。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都至关重要。仅仅学会基础知识可能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。 对于学生和应届毕业生而言,通过相关产品可以了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估自身兴趣和技能,选择合适的职业路径并制定规划,还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源以提升技能。 对于职场新人和职业转换者,可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,能获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 企业可以利用相关产品评估应聘者的 AI 技能水平,选择合适的候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。 教育机构能将相关产品作为学生职业指导的一部分,帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径,提升就业率,还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估,提升咨询服务质量和效率,并基于产品提供的市场数据和职业趋势分析为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外,AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率提升,未来还有巨大的发展潜力,有望创造更多的就业岗位和推动经济增长。但这只是开始,随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式,将会有更多的 AI 应用出现。
2025-02-10
AI 翻译有什么应用场景?发展前景如何
AI 翻译的应用场景广泛,包括但不限于以下方面: 1. 企业在多语言市场中的运营,便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息,打破语言障碍,更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域,国内外院校的合作教育分享更加便捷,促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中,帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面,为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔: 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译(NMT)通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段,超大规模预训练模型通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如,Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless,统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可以实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外,还有一些具体的开发案例,如用 whisper 生成原视频的英文字幕,让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分,形成新的双语字幕文件;ChatGPT 助力数据分析等。
2025-02-06
数据标注这个行业前景如何
数据标注行业具有一定的前景,但也面临着一些变化和挑战。 从前景方面来看: 1. 数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,这使得数据标注的重要性日益凸显。 2. 多模态模型的发展需要更加细致和复杂的数据标注,为行业带来了更多需求。 3. 随着技术的进步,数据标注不再是简单的劳动力作业,而是向知识密集型转变,这要求从事标注的人员具备更高的专业水平和特定领域的知识,从而提升了行业的专业性和价值。 然而,也存在一些挑战: 1. 数据标注工作繁琐,数据清洗工作占据了大量时间。 2. 合成数据的使用虽然带来了便利,但也存在与真实数据分布不一致可能导致模型偏差等风险。 在数据标注的具体操作上,数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 自动标注 caption 时,需要进行一系列的操作和配置。
2025-02-05
到目前为止,人工只能已经发展到什么样的一个程度了,未来前景怎么样?普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势: 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型,通用人工智能的热潮仍在持续,但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现,但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表,竞争激烈。 未来前景方面: 深度学习被证明有效,且随着规模扩大预期会改善,能帮助解决更多难题,对全球人民生活产生有意义的改善。 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱,以下是一些可能的途径: 学习相关技能,如编程、数据分析等,参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作,如写作、绘画等,并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用,寻找创业机会。
2025-02-05