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人工智能未来是不是一个赚钱的风口?

Answer

人工智能未来很可能是一个赚钱的风口。以下是一些原因:

  • 深度学习被证明有效,随着规模扩大预期会改善,人们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为自主的个人助理执行特定任务,帮助人们协调医疗护理等,在各个领域取得科学进展。
  • 数字化正在重塑生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展使这种趋势进一步加强,进入更加富足的时代。
  • 科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案,降低生产和运营成本。
  • 预计 2024 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。

然而,也存在一些挑战:

  • 如果不能建立足够的基础设施,人工智能可能成为有限资源,导致战争,并主要成为富人的工具。
  • 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,逼近电网极限。
  • AI 介入选举等方面存在伦理挑战。

总之,人工智能领域充满机遇和挑战,是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。

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References

文章:Sam Altman|智能时代

简单概括:深度学习有效,随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。就是这样;人类发现了一种算法,可以真正地学习任何数据分布(或者说,产生任何数据分布的潜在"规则")。令人震惊的是,计算能力和数据量越大,它帮助人们解决难题的能力就越强。不管我花多长时间思考这个问题,我都无法完全理解它的重要性。我们还有很多细节需要解决,但被任何特定挑战分散注意力是一个错误。深度学习是有效的,我们将解决剩余的问题。我们可以谈论很多关于下一步可能发生的事情,但主要的是,人工智能将随着规模而变得更好,这将导致对全球人民生活产生有意义的改善。人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表您执行特定任务,如帮助您协调医疗护理。未来,人工智能系统将变得如此出色,它们将帮助我们构建更好的下一代系统,并在各个领域取得科学进展。技术将我们从石器时代带到农业时代,再到工业时代。从这里开始,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。如果我们想让尽可能多的人接触到人工智能,我们需要降低计算成本,使其更加普及(这需要大量的能源和芯片)。如果我们不能建立足够的基础设施,人工智能将成为一种非常有限的资源,会导致战争,并主要成为富人的工具。我们需要聪明而坚定地采取行动。智能时代的曙光是一个历史性的发展,同时也带来极其复杂且高风险的挑战。这并非完全是个积极的故事,但潜在的正面影响如此巨大,我们有责任找出如何应对眼前的风险。我相信未来会非常光明灿烂,以至于现在任何人都无法对之进行公正的描述;智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。尽管这将逐步发生,但令人惊叹的胜利——修复气候、建立太空殖民地以及发现物理学的所有内容——最终将成为寻常。拥有近乎无限的智慧和丰富的能源——产生伟大创意和实现它们的能力——我们可以做很多事情。

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

数字化正在重塑我们的生活。我们正从依赖物理资源的稀缺经济转向一个以数字资源为基础的富足经济。在这个新经济中,复制信息的成本极低,这也是为什么那些主导今天市场的软件公司能够获得如此高利润的原因。而随着AI的发展,这种趋势将进一步加强,我们将进入一个更加富足的时代。在这个变革的时代,AI不仅代表着人类知识的数字化,加密技术代表着身份和资产的数字化,元宇宙代表着物理世界的数字化。尽管我们已经经历了一些泡沫,但这一轮的变革意义深远,不会那么快结束。我们正在迎接一个全新的数字化时代,它围绕着我们的每一个方面,预示着无限的可能性。我们正处于一个真正的数字化转型的新时代,这一转型的核心在于三个关键要素:新能源、人工智能(AI)以及自动化和机器人技术。这三大要素共同作用,将生产成本推向历史的最低点,进而推动整个经济体的膨胀和繁荣。在原子时代,生产任何东西的成本都相对较高,但随着微电子技术的发展,我们现在能够以更低的成本控制电能,AI的加入更是为智能化生产提供了可能,而自动化和机器人技术的进步则使得生产过程更加灵活和高效。这种转变预示着未来经济的一个重要趋势:科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案。与传统的人力资源管理相比,这种新模式无需培训,也不涉及传统的劳动保护和薪酬问题,企业可以像购买软件服务一样,根据需要购买和使用AI和机器人服务。这一趋势的深远意义在于,它将人类分散且不一致的劳动力转化为了产品化、集中化、按需化,并且以软件即服务(SaaS)的形式提供。这不仅仅体现在自动驾驶汽车等领域,未来,我们将看到越来越多的领域通过订阅服务来实现服务的自动化和智能化,从而极大地降低了生产和运营的成本。

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!

Others are asking
未来什么产业是风口
未来的产业风口可能包括以下方面: 在 AI 领域,随着技术的发展,生成式 AI 不断拓展应用范围,从简单的文本或代码生成扩展到代理交互。AI 网络协同工作将成为趋势,对新型基础设施的需求会增加,以支持更强大的计算和解决串扰问题。 开源大模型将爆发,大模型未来将无处不在。大国间 AGI 竞争的关键在于“云端超级大模型”,其规模会越来越大,同时也会越做越小并搭载于智能终端。 企业级大模型市场将崛起,企业可能同时拥有多个垂直大模型。多模态成为大模型的关键能力,文生图、文生视频等 AIGC 功能会有突破性增长。 ToC 领域将继续涌现杀手级应用,知识工程成为大模型落地的决定性要素,AI Agent 激发大模型潜能成为超级生产力工具。 人形机器人产业发展将获得十倍加速,大模型认知能力的提升将为自动驾驶带来革命性变化,大模型也有助于生物科学等基础科学研究突破瓶颈。 AI 安全变得前所未有的重要,芯片性能每年翻 10 倍,6 年将提升 100 万倍,算力规模每半年翻 1 倍。能源成为 AI 甚至人类文明发展的瓶颈,解决可控核聚变是唯一的破解方法,大模型和硬件结合会带来新产业革命。
2024-08-10
人工智能的相关岗位
以下是关于人工智能相关岗位的一些信息: 在企业中建构人工智能方面,智能音箱的工作流程包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序,但智能音箱面临着对每个用户需求单独编程导致公司需花费大量资金教育客户的困境。自动驾驶汽车方面,检测包括使用监督学习、多种传感器和技术,运动规划包括输出驾驶路径和速度。 人工智能团队的角色示例有:软件工程师,负责智能音箱中的软件编程工作,在团队中占比 50%以上;机器学习工程师,创建映射或算法,搜集和处理数据;机器学习研究员,负责开发前沿技术;应用机器学习科学家,解决面临的问题;数据科学家,检测和分析数据;数据工程师,整理数据;AI 产品经理,决定用 AI 做什么以及其可行性和价值。 在【已结束】AI 创客松中,参与同学的擅长领域和岗位包括:AI 2C 项目负责人、技术实践者、AI 算法开发、产品经理、程序员、产品体验设计师、咨询顾问/服务设计师等,他们在不同方向有着各自的优势和想法,如产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、智能写作产品等。
2025-01-03
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一,以下是一些常见的定义: 从一般角度来看,人工智能是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为:“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录 1 列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,对于像从照片判断人的年龄这类任务,我们无法明确解法,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是,“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》,2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。
2025-01-02
人工智能的历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但这种方法因无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,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,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时,方法不断变化。 此外,人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年,促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机,遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。
2025-01-02
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机执行。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。 AI 分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 人工智能术语包括: 机械学习:学习输入输出,从 A 到 B 的映射。是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。 数据科学:分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:有输入层、输出层、中间层(隐藏层)。
2025-01-02
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
如何用ai赚钱
以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和指导: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从最俗气的角度“钱”出发,以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊,虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据,但结果显示并非所有人都能通过其赚钱。 其次,大型语言模型有时会算错小学数学题,因为它们主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计。学了 AI 有可能赚钱,比如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作,或在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技术增加就业机会,但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,持续学习和实践很重要。 再者,生成式 AI 在艺术创作方面表现出色,内容创作是其第一个主流用例。生成式 AI 产品服务于各种用例,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。已经看到生成式 AI 工具在几乎每一种媒介中推出。 总之,用 AI 赚钱并非易事,需要综合考虑多方面因素,并不断提升自身能力和对市场的把握。
2025-01-03
如何使用AI赚钱
使用 AI 赚钱的方式有多种,但并非一定能保证成功,取决于多种因素。 一方面,学会 AI 技术有可能在相关高薪岗位上找到工作,如数据科学家、机器学习工程师等,从而获得不错的收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业都有应用,掌握相关技能可增加就业机会和职业发展可能性。 另一方面,通过利用生成式 AI 进行内容创作来实现盈利也是一种途径。例如,生成式 AI 可用于艺术创作,从肖像画到各种媒介的内容创作,服务于消费者娱乐或创作者、个体创业者的盈利需求。 然而,要成功利用 AI 赚钱并非易事。大型语言模型主要基于语言理解和生成,并非专门用于数学计算,在处理数学问题时可能出错。而且,是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。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。 同时,从目前的情况来看,虽然 GPTs 或 GLMs 等的出现引发了关于赚钱的讨论,但大多数人可能难以借此直接实现盈利。
2025-01-03
怎么通过AI 赚钱
以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析: 1. 从 GPTs/GLMs 的角度来看,虽然它们有赚钱的可能性,但大多数人难以实现。作为 AI 产品经理,需要从最实际的“钱”的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱(应用落地)这件事。比如,通过分析最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据来了解情况。 2. 在生成式 AI 方面,艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用,肖像画只是开始,生成式 AI 产品将服务于各种用例,包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容,以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 3. 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错,因为其主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算。学习 AI 有可能赚钱,例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作,但不能保证每个人都能赚到钱。是否能赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等多种因素,需要持续学习和实践。
2025-01-01
普通人怎么用ai来赚钱?
普通人可以通过以下方式利用 AI 来赚钱: 1. 艺术创作:生成式 AI 可用于各种内容创作,从肖像画开始,拓展到多种媒介。创作者或个体创业者可以通过创作的内容实现盈利。 2. 数字克隆体:成为数字克隆体的本体,基于克隆体的被使用时长和费率与平台结算。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体,越多人使用自己的克隆体,收益越多。同时,个人的月费或额外小时费可与获取的收益相抵扣。 3. 创作与分享:例如参与像《让 AI 飞》这样的作品创作,通过优质的内容吸引关注和获得收益。
2024-12-31
怎么用ai来赚钱?
以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角度复盘 2023 年的所见所闻所感,以最俗气的角度“钱”出发来聊聊 AI 赚钱(应用落地)这件事。 OpenAI 推出 GPTs 时,网上有很多关于其赚钱可能性的讨论。对于创建的 GPTs 而言,其核心竞争力和护城河在于数据和服务上(定制化 Tools),而非 Prompt。因为模型能力和基础工具由平台提供,Prompt 容易被追平甚至弱化。 例如,WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,若要模仿,要么自行开发搜索服务,要么购买其 API 接口;小红书写作专家作者通过收集大量小红书数据和规则,包装成 GPTs,模仿则需先获取这些数据。 此外,学了 AI 有可能赚钱,人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,仅学会基础知识可能不足以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-31
怎么利用ai做视频赚钱
利用 AI 做视频赚钱可以参考以下几种方式和流程: 1. 学习相关课程和知识:推荐 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 2. 掌握工具和技能: 人像可控的炼丹操作:16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹,但未详细讲述概念,建议提前了解。炼丹可能需要准备一些图,后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 利用 AI 工具分析小说内容,提取关键场景、角色和情节,例如使用 ChatGPT。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 音频制作:利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成:使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 3. 参与共学课程和挑战赛:很多工具每天有免费积分,共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛,一星期交稿后会汇总剪辑。 4. 创意和素材获取:例如以菌菇图形做创意的素材图,鼓励参与活动成为 AI 视频高手。还可以参考如 PixVerse(https://app.pixverse.ai )等获取灵感和资源。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-12-30
ChatGPT与Sora 是不是只有苹果手机或苹果电脑才能注册与登入?
ChatGPT 注册与登录: 苹果系统: 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 打开支付宝,地区切换到美区任意区,购买【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要金额购买(建议先买 20 刀),然后在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤: 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面,此时美区 ID 已注册但未激活,切换到手机操作。 6. 打开 App Store,点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下,点击退出登录,先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID,会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载,会弹出提示,点击“检查”进行激活。 12. 点击同意,进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项,输入街道地址和电话。 14. 至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID,可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。
2024-12-16
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频,大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解,学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略,避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外,Sora 还采用了一些数据预处理技术,如将视觉图块压缩成低维潜在表示,并将其排列成序列,注入噪声后输入扩散变换器的输入层,同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
普通人是不是不能獲取到CHATGPT
普通人是可以获取到 ChatGPT 的。ChatGPT 自发布以来引起了轰动,任何人只需输入提示信息,就能利用其似乎无穷无尽的知识源进行交流。 在 OpenAI 内部,对于是否发布这样强大的工具曾有争论,但最终支持发布,旨在让公众适应 AI 改变日常生活的现实。 ChatGPT 能够生成回答是基于对大量文本的学习和概率估计。通过处理单词和单词序列的概率,不断改进生成的内容。 与过去的聊天机器人不同,大型语言模型改变了局面,使得像 ChatGPT 这样的产品能够进行自由流畅的对话,听起来和人类难以区分,成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品。它具有娱乐性,始终可用且能讨论任何话题,使得人工智能伴侣成为生成式人工智能在日常消费者中的首批杀手级应用之一。
2024-10-10
AI 智能体是不是泡沫?
AI 智能体不是泡沫。当前随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。简单理解,智能体就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注到了 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,有社交方向的案例,比如用户注册后先捏一个自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,聊到一起后真人再介入。在 B 端,存在帮助商家搭建 Agent 的机会。同时,字节推出了用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台 Coze 的国内版“扣子”。 虽然当前智能体存在容易跑偏目标、重复作业等问题,但可以通过将 AI 与人组合交互工作来解决,即 AI 做任务完成和功能实现,人提出目标和作决策。
2024-09-19
人类不需要活着了,AI是不是更完美的存在?
AI 并非是比人类更完美的存在。从某些观点来看,假设人按照最大化某个“快乐函数”行动,将各种情感和兴趣纳入考虑,AI 可以做到类似人类甚至超越人类。例如在面对“短期快乐”与“长期快乐”的取舍时,AI 能通过硬件算力和强化学习算法实现更优选择,像 AlphaGo 击败世界冠军那样在复杂任务上超越人类,建立更高效理想的社会。 然而,也有观点认为,在计算机能解决至少一个基本问题之前,不能称之为 AGI,因为人类已经部分解决了很多基本问题。而且,从宇宙尺度看,地球上意识的进化存在时间窗口限制。 同时,目前而言,AI 不是为替代工种而出现,是为辅助人类更高效完成目标。虽然 AIGC 进步迅速,能让不懂音乐创作的人快速创作出一定水平的歌曲,让小团队短期内完成以往需长时间的工作,但真正的好作品不能只看结果,也要看过程,各行顶峰仍需要真正的人,这是目前 AIGC 无法做到的。
2024-08-26