AI在家庭生活中的应用有哪些

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。

对于小白学习 AI，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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 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。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程： 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像（包括家庭地址）等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像，了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数，评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势，判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势，找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈，评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色，是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果，制定针对性的营销策略，如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程，提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势，考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会，共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营，提升客户体验，如线上预订、个性化推荐等。 总之，通过对上述数据的深入分析和综合评估，您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会，并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。

以下是一些 AI 在理财咨询方面的实际应用案例： 在金融/保险领域，AI 可充当个人金融理财顾问，为用户提供理财建议。 能够进行贷款信息摘要及初始批复。 具备识别并检测欺诈活动风险的能力。 可以对客服中心进行分析及内容洞察。 处理及分析保险理赔。 分析投资者报。 例如，有产品使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。

AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼： 智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。

DID 是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司。其主要特点和功能包括： 只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 推出了 Express 和 Premium+两款新数字人工具。Express 可通过一分钟视频训练模型，支持同步头部动作；Premium+需要更长视频训练，可支持手部和躯干动作。DID 表示互动视频广告的点击率和转化率分别提升了 30%和 35%。 在应用场景方面，想要制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程等，可以使用 DID 等产品，用 Avatar 代替真人出镜。 更多关于 DID 的信息，您可以访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，在使用时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

以下是一些慢慢切入 AI 进行工作和生活的方法： 1. 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮您指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，最好的信息源就在「即刻」App 的“”等免费圈子里。“AI 探索站”里的前沿信息线索基本够用，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在这里分享，需要溯源的时候，才去 Twitter 和相关官网。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 4. 案例参考： 案例七：【你想拆解 XX 工作流？】，你来拆解：Decoding 工作流，细化背后需要的能力，找到能提效能力的 AI 工作，嵌入工作流；PDCA 不断迭代。包括制造、IT、运营、学院、法务、财务、营销、采购、计划、物流、研发、行政、战略、流程、产品等领域及其细分和专攻方向。 案例四：【读书会活动 AI 赋能】活动策划/文案打磨/快速制作读书笔记思维导图。日常活动文案输出（读书社 ing，AI 复核型玩法“高阶”，依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图 Markmap）。例如，用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 markdown 产出内容，然后复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片。

以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》

以下是 AI 在教育和生活领域应用中可能带来的新增就业机会： 教育领域： 个性化 AI 辅导的开发与维护人员，以更好地满足学生和教师的需求，如实时反馈和作业批改。 教育科技（EdTech）产品的研发和运营人员，随着市场对教育科技的需求持续增长，相关岗位需求增加。 生活领域： 专注于视频字幕生成和长视频切片等 AI 工具的开发、优化和运营人员，例如像 Submagic 这样的工具。 探索 AI 在各种生活场景新应用的创新人员，随着 AI 变得更强大和更多新的使用方式被发掘，会有更多相关应用出现，从而创造新的就业岗位。 总体而言，AI 虽然可能导致一些岗位消失，但也会在其发展过程中创造出众多新的高技能就业机会。

在工作和生活中，以下是一些与 ChatGPT 相结合的事情： 1. 数学方面：OpenAI 发表了新研究，有可能显著提高 ChatGPT 的数学能力。尽管数学问题一直是 ChatGPT 的挑战，但新的研究通过奖励思维过程而非结果的过程监督来训练人工智能，以实现数学推理的新水平。 2. 会话补全：ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，您可以利用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来完成起草邮件、写 Python 代码、回答关于文档的问题、创建会话代理、提供软件的自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏角色等事情。 3. 产品经理工作：产品经理可以在实际工作中使用 ChatGPT 进行代码优化。例如，一位产品经理选取了一段 SQL 查询代码进行优化，成功将执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，还能保存所有历史数据。此外，GPT 还能根据真实业务需求提出不同于原代码的解决思路。

以下是关于如何系统学习 AI 助力日常工作、学习和生活的建议： 一、英语学习 1. 智能辅助工具 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台 使用自适应学习平台（如 Duolingo），借助 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 二、数学学习 1. 自适应学习系统 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手 使用虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 三、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支（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），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。 四、中学生学习 AI 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是在日常工作、学习和生活中，还是作为新手或中学生，都可以从不同方面入手全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在未来对人类生活产生颠覆式影响的时间难以精确预测。目前的研究和观点表明： 从一些观点来看，在接下来的几十年内，AI 就可能带来巨大变化。例如，在未来的几十年里，我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。AI 会为人们提供解决难题的工具，帮助我们在人类进步的架构上增添新的支撑。 预计到 2024 年及以后，生成式 AI 的热潮不会消退，会有团队投入大量资金训练大型模型，同时政府和大型科技公司将持续面临计算需求的压力。 虽然目前 AI 对选举和就业的预期影响尚未完全显现，但未来其影响可能如同潘多拉魔盒，在未来的数年、数十年甚至更长时间内无处不在。 总之，AI 已经在我们的日常生活中存在，其对生活的颠覆式影响会逐步显现，但具体时间难以确定。