我需要做一个公众号，名称为数字时代的边境人，主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。

在 AI 时代，以下是一些创业机会： 1. 应用层创新：创业公司可以创造新的价值和场景，而非试图颠覆上一代产品。例如，在移动互联网时代，最大的移动应用多来自创业公司，且为“移动原生”产品。新的技术应解决新的问题，创业公司在数量和人才结构上更具创新优势，在应用层并非大厂占据绝对优势。 2. 人员精简的 AI 应用开发：利用大模型的能力，创业公司的人员可更精简，几个人就能完成产品开发上线测试。 3. 2B 应用：在中国，2B 的应用公司可能迎来跨越式发展机会。 4. 特定领域的垂直模型：如具有专业壁垒的高价值、专业化的 AI 系统，因为很多特定领域工作流程依赖专有数据集。 5. 大模型产品的个性化和场景化：个性化如给模型装上“记忆”，场景化如装上“手”和“眼睛”。 6. 数据飞轮效应：在 ToC 场景中，数据飞轮效应可能是早期决胜的关键。 7. 利用 AI 获得实际数据增长：如 Notion 和 Character.AI 的实践。 8. 专业化、垂直模型的先行场景：如 DoNotPay 和法律应用，以及医疗领域的应用。 同时，创业者需要注意： 1. 形成正确的底层工作逻辑，设计正确的 AI 改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘。 2. 以技术驱动为先和定义产品为重。 3. 能用好市面上的 AI 工具，从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。 4. 把握好融资节奏。

在 AI 时代，以下几个方面的学习和能力提升最为有用： 1. 逻辑思维推理能力：学会运用逻辑思维去使用大模型，这对于处理和解决问题至关重要。 2. 善用工具：使用工具的人往往表现更好，要适应 AI 工具带来的自动化转变，避免被时代淘汰。 3. 抽象与整合：随着“大语言模型”的发展，需要在更高层次上学习，抽象出更多细节，实现“整合”而非专业化。 4. 基础认知与高阶思维锻炼：利用大语言模型加速认知提升，培养计划、评估、决策、抽象和创造等高阶思维，锻炼结构化思维。 5. 提问与思考：未来教育应侧重如何提出有价值的问题，培养批判性思维和好奇心，广泛而深入地思考，吸收各种知识和思维模式，利用自然语言表达和整理思维。 6. 成为超级个体：集中精力制定“策略”，把具体执行细节交给自动化系统。

在人工智能时代，最重要的三个基石通常包括以下方面： 1. 架构：如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构，分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用，构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用，例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 科技类的专业网站和论坛，如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文，可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI，再到 Facebook 和其他多家公司，人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究论文：在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区：例如一些知名的 AI 技术论坛，开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客：如 Google、NVIDIA 等公司的网站，可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台：一些提供 AI 课程的平台，可能会涵盖这三个方面的知识和案例。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构，它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构，如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind，这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档，了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流和分享资源。

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。

人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。

以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。

以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

以下是关于如何用 AI 写公众号文章的指导： AI 生产文章的过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以便 AI 更好捕捉文章的语气、风格和重点。 例如，可给 AI 这样的提示词：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导，还设定了文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要进行一些微调，以符合预期和公众号风格。 此外，还可利用 AI 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。通过提高提示词的质量，与系统互动，让写作变得更好。也可将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿等。AI 还能帮忙完成没时间做的任务，如写邮件、创建销售模板等。从任务中的困难挑战分散注意力时，AI 能提供让自己有动力的方式。

以下是一些能够帮助您提升公众号文章内容的提示词示例及相关说明： AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。若已有基本提示词，AI 能生成基础文章；若想进一步提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 这样的提示词不仅为 AI 提供了明确指导，还设定了文章的基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要您进行微调，以符合预期和公众号风格。 另外，还有一个简单的提示词模板案例：Act like a SEO Professional Writer, 你是一个 SEO 专家 I need a optimized blog post, 我需要一篇优化的博客文章 you will research keywords and incorporate them naturally into the content, 你将研究关键字并将它们自然地融入内容中 in the process, you should focus on readability, relevance and proper keyword placement, 在这个过程中，你应该关注可读性、相关性和正确的关键词位置 please avoid keyword stuffing or overoptimisation 请避免关键字堆砌或过度优化 input the final result in a well structured format, 以结构良好的格式输入最终结果 here is an example: title "Top 10 Tips for Effective SEO Writing: Boost Your Content's Visibility" 这里有一个例子：标题“有效 SEO 写作的 10 大技巧：提高你的内容的知名度”完整 prompt：像一个搜索引擎优化专业作家，我需要一个优化的博客文章，你会研究关键字，并将它们自然地纳入内容，在这个过程中，你应该专注于可读性，相关性和适当的关键字放置，请避免关键字填充或过度优化，输入一个结构良好的格式的最终结果，这里是一个例子：标题“有效的搜索引擎优化写作的十大技巧：提高您的内容可见性”

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？》

利用 AI 30 分钟不到打造爆款公众号文章的方法如下： 1. 撰写文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以更好地捕捉文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导，并设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 2. 整理资料： 收集完资料后，可使用月之暗面开发的这个 AI 会话助手。它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，读取完毕会显示绿色标点作为提示。 需注意其阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料以确保有效读取和理解所有可用网站内容。之后让其将整理的资讯内容转化成吸引人的公众号文章。

以下是关于用 AI 生成公众号封面图的方法： 1. 搜索同行封面：在微信中搜一搜相关主题，直接“拿来主义”。比如写 Claude 的文章，直接去微信搜一搜“Claude”。若正文里有封面图，可直接复制；若正文里没有，可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用 AI 搜索工具，如秘塔 AI 搜索，找到在线工具获取，例如：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 2. 利用封面模板：可使用可画（https://www.canva.cn/）制作封面模板，登录后点击「创建设计」「微信公众号封面」，接着点击「品牌」，设置封面底色并插入文字，具体细节可按个人偏好调整。 3. AI 帮找配图：在做配图相关事情时，思考 AI 能提供的帮助。AI 能够给出配图的建议，点击相关链接跳转到免费图库的搜索页面，在免费图库里能快速找到合适且无版权风险的配图。总结来说，就是让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后在免费图库中查找。 需要注意的是，封面图并非最重要，不要在研究封面图上花费过多时间。

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。