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人工智能伦理策略

Answer

以下是关于人工智能伦理策略的相关内容:

英国国防部:2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策,确定了英国政府在人工智能赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性,从而促进英国在国防领域使用人工智能方面的领导地位。在引入任何法定责任之前,会考虑是否需要豁免以允许现有监管机构(如在国家安全等领域工作的机构)继续其领域级别的方法。

欧盟:欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列条例。人工智能是一个快速发展的技术族,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,但也可能根据具体应用、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。鉴于其可能的重大影响和建立信任的必要性,人工智能及其监管框架的发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终目的是提高人类福祉。为确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,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,非歧视性,并符合欧盟国际贸易承诺,还应考虑相关宣言、原则和准则。

AI 应用专家的实战经验

  • 企业管理者:在小规模决策中使用 AI 分析工具作为决策参考,制定 AI 工具使用的培训计划,识别可能受益于 AI 自动化的重复性任务并测试解决方案效果,制定公司的 AI 使用政策确保符合伦理标准和法律要求。
  • 教育工作者:尝试使用 AI 辅助教案设计、为学生制定个性化学习计划、将 AI 工具整合到课堂活动中、开发教导学生了解 AI 的课程模块。

无论属于哪个群体,与 AI 协作是学习过程,应从小处着手,保持好奇心和开放态度,保持批判性思维,将 AI 视为工具而非完全依赖的解决方案。

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References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

determines HM Government’s approach regarding AI-enabled military capabilities.We willensure appropriate coherence and alignment in the application of this policy through a contextspecific approach and thereby promote UK leadership in the employment of AI for defencepurposes.Ahead of introducing any statutory duty to have due regard to our principles,and inadvance of introducing other material iterations of the framework,we will consider whetherexemptions are needed to allow existing regulators(such as those working in areas like nationalsecurity)to continue their domain-level approach.

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(4)人工智能是一个快速发展的技术族,能够为各行各业和社会活动带来广泛的经济、环境和社会效益。通过改进预测、优化运营和资源配置,以及为个人和组织个性化可用的数字解决方案,人工智能的使用可以为企业提供关键的竞争优势,并支持有益于社会和环境的成果,例如在医疗保健、农业、食品安全、教育和培训、媒体、体育、文化、基础设施管理、能源、运输和物流、公共服务、安全、司法、资源和能源效率、环境监测、生物多样性和生态系统的保护和修复,以及气候变化的减缓和适应。(5)同时,根据其具体应用、使用情况和技术发展水平,人工智能可能会产生风险,并对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。这种损害可能是物质性的,也可能是非物质性的,包括身体、心理、社会或经济的损害。(6)鉴于人工智能可能对社会产生的重大影响以及建立信任的必要性,人工智能及其监管框架的发展必须符合《欧盟条约》第2条所载的欧盟价值观、各项条约和《宪章》所载的基本权利和自由。作为前提条件,人工智能应是以人为本的技术。人工智能应作为人类的工具,最终目的是提高人类福祉。(7)为了确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,应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,并应当是非歧视性的,且符合欧盟的国际贸易承诺。这些规则还应考虑到《欧洲数字权利宣言》和《数字十年原则》以及人工智能高级别专家组的《值得信赖的人工智能的伦理准则》。

AI应用专家的实战经验:如何通过智能工具实现博客的高效数字化转型

1.AI辅助决策:开始在小规模决策中使用AI分析工具。例如,使用AI分析客户反馈或市场趋势数据,作为决策参考。2.员工培训计划:制定一个AI工具使用的培训计划,帮助团队成员了解如何在日常工作中有效利用AI。3.流程优化:识别公司中可能受益于AI自动化的重复性任务。从一个小流程开始,测试AI解决方案的效果。4.AI伦理和政策:开始制定公司的AI使用政策,确保AI的应用符合伦理标准和法律要求。[heading2]对于教育工作者[content]1.AI辅助教案设计:尝试使用AI来帮助设计课程大纲或生成教学材料ideas。这可以为你的课程带来新的视角。2.个性化学习路径:探索如何使用AI分析学生的学习数据,为不同学生制定个性化的学习计划。3.创新教学方法:考虑如何将AI工具整合到课堂活动中,例如使用AI生成的案例研究或模拟场景。4.AI素养教育:开发一个简单的课程模块,教导学生了解AI的基础知识、应用领域及其对社会的影响。无论你属于哪个群体,记住:与AI协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,你会发现AI不仅能提高工作效率,还能激发你的创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将AI视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。祝你在AI辅助创作的旅程中收获满满!

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人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义: 从监管角度看,有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义,但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难,“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术加速迭代,呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看,人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务,如根据照片判断人的年龄,正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域,人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么,有什么用
人工智能(AI)是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用,为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(相关具体应用未在提供的内容中明确提及) 在法律法规方面,各国和地区都在制定相关规则,以规范人工智能的发展和应用,确保其在带来益处的同时,降低可能产生的风险。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
我是新手小白,先学习人工智能开发,从而找工作,如何开始
对于新手小白想要学习人工智能开发从而找工作,可以按照以下步骤开始: 1. 了解自身硬件情况和财力,选择合适的开始方式: 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢,不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台:对于电脑不符合要求的,可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑,根据实际情况选择,前者功能可能受限,后者需手动部署。 配台电脑:不建议一开始就配主机,玩几个月后仍对 AI 有兴趣再考虑,主机硬盘要大,显卡在预算内买最好,其他随意。 2. 学习相关课程: 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图,有一定逻辑思考和推理能力,适合炼丹新人、小白。 课程安排:课程约 70 80%是理论和方法论内容,大部分练习在课外沟通、练习,少部分必要内容在课上演示。 学习路径:必学、必看内容是基础课,解决环境和软件安装问题;建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具安装教程;正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 3. 进行项目实践,例如: 可以参考“齐码蓝:你(或孩子)还需要学编程吗?AI 编程 Master GPTs”中的项目,先进行需求分析与项目规划,包括功能需求(如每个离谱生物的页面展示图片、头像、文字介绍,支持文字和语音对话,展示相关离谱事件)和非功能需求(页面加载速度快、用户界面友好、支持响应式设计),以及用户故事(如访客浏览不同离谱生物档案、了解背景故事和相关事件、进行文字或语音交流)。 然后进行架构设计与模块化,采用前后端分离架构,前端负责展示界面和用户交互,后端负责处理业务逻辑和数据存取,通过 REST API 实现前后端交互,模块化分为前端模块(生物档案组件、事件展示组件、对话组件)和后端模块(生物档案 API、事件 API、语音处理 API)。 4. 了解法律法规:阅读《促进创新的人工智能监管方法》,了解 AI 在社会和经济中的应用和影响,以及相关的监管环境。
2025-03-24
ai伦理
AI 伦理是一个复杂且重要的议题。以下是一些关键方面: 对于 AI 决策,存在诸多疑问。比如,AI 是否真有意识,能否取代人类决策,其给出的“完美”答案是否只是数据的重组,是否提升了决策效率但也带来了主观偏见和独立思考能力的消耗,以及是否展现了类人思维但可能只是人类的拟人化偏差。 关于 AI 的道德决策,谁来负责其“道德”是个问题,AI 的“伦理”可能只是人类价值观的映射。 此外,AI 看似能解决一切问题,但也可能在悄悄创造新问题。当我们过度依赖 AI 时,可能会丧失应对未知挑战的能力。 例如,英国国防部在 2022 年 6 月发布了自己的 AI 伦理原则和政策,以确定政府在 AI 军事能力方面的方法,并将通过特定方法确保政策应用的一致性,促进英国在国防领域 AI 应用的领导地位,同时在引入法定责任和框架迭代前考虑是否需要豁免以允许现有监管机构继续其领域级方法。
2025-01-11
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
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02
谈谈人工智能伦理建设的内容、体系
人工智能伦理建设的内容和体系包括以下方面: 在国际层面,例如美国国会的相关法案,提出要为联邦人工智能研究、开发和示范活动提供跨机构协调,制定自愿共识标准和指南,开展教育和培训活动等。 在国家层面,以中国为例,《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)》中,行业应用标准方面,涵盖智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等重点领域,规范了各领域的技术要求和应用场景。安全/治理标准方面,包括全生命周期的安全要求,如基础安全、数据与模型安全等,以及治理要求,如伦理风险评估、公平性与可解释性等伦理治理技术要求与评测方法、伦理审查等标准。 在欧盟层面,规定人工智能应符合欧盟价值观、基本权利和自由,是以人为本的技术,最终目的是提高人类福祉。为确保公众利益的保护,应为高风险人工智能系统制定统一规则,且规则应与相关宪章和原则保持一致,并符合国际贸易承诺。同时指出人工智能能带来广泛效益,但也可能根据应用和发展水平产生风险和损害。
2025-01-02
对人工智能伦理规范的理解,包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范,并从一个具体领域说明,例如:金融人工智能
以下是关于人工智能伦理规范的相关内容: 现有规范具体内容: 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)中,安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求,治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括伦理治理要求。 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。 现有问题: 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。 应当如何规范: 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。 以金融人工智能为例: 在金融领域应用人工智能时,应遵循上述的伦理规范和要求。例如,要确保数据的隐私和安全,模型的稳健性和可靠性,避免歧视和不公平,保证透明度和可解释性,同时要接受监管和审查,以降低金融风险,保障金融市场的稳定和公平。
2024-12-18
AIGC伦理检查清单
以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容: AIGC 概述: GenAI(生成式 AI)是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(AIGenerated Content)。 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成共同监管形势。 AIGC 的分类及应用: 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 AIGC 触发的法律与道德风险: 重伦理道德,主要体现在两方面: 国家安全:不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义。 伦理道德:不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。 GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。
2024-11-21
大模型时代组织和个人面临的挑战和应对策略是什么?
在大模型时代,组织和个人面临着以下挑战和应对策略: 挑战: 1. 算力投资风险:大规模算力投资使公司转变为重资产模式,可能影响公司估值和投资人收益。获取高性能算力成本高昂,包括 GPU 价格及后续部署、运营、调试和使用成本。 2. 估值泡沫风险:创业公司为抬高估值规避算力风险,可能成为突破的绊脚石,类似荷兰郁金香泡沫,当风口过去,真实收入将成为关键指标。 应对策略: 1. 对于创业公司: 挖掘新的价值点,如探索大模型在不同领域的应用,或开发中间层服务,如训练、数据处理、算力服务等。 避免盲目追逐原创大模型,根据自身情况选择合适的发展路径,如套壳开源大模型或拼装大模型时注重创新和突破。 2. 对于投资人: 保持独立判断,不人云亦云,吸取以往经验教训,专注于更有创意和机会的公司或项目。
2025-03-28
ai导航网站市场策略
以下是关于 AI 导航网站市场策略的相关信息: 市场数据: 近一年赛道单月访问量增加了 3,284 万,年增长率为 171%。 GetResponse Email Generator 的访问量减少了 97 万,而 Beacons AI 2.0 的访问量增长了 2,111 万,占整个赛道变化的 64%。 23 年 4 月访问量头部产品月访问量下降幅度明显,如 Writer 月访问量减少了 366 万,降低了 67%;GetResponse Email 月访问量减少了 97 万,降低了 17%;unbounce 月访问量减少了 36 万,降低了 36%。 导航网站市场特点: 天花板潜力:小众市场 对标公司:producthunt、hao123 总体趋势:增长乏力,月平均增速为 24 万 PV/月 原生产品占比:较高 竞争情况: Top1 占比:24% Top3 占比:62% 马太效应:弱 网络效应:中 大厂是否入局:否 大厂占比:低 技术门槛:低 Top1 公司(非大厂):TAAFT,估值未披露,3 月 PV 为 537 万。 对于中小企业利用人工智能(AI)进行转型提升市场营销效果方面,目标市场分析是关键。首先使用 AI 工具进行市场细分,选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的工具,收集广泛市场数据并分析,将市场细分为不同客户群体。其次基于分析结果定制营销策略,执行并根据反馈和销售数据调整,持续监测效果、更新数据并优化策略。通过目标市场分析,中小企业能更精准识别和理解潜在客户,提高营销活动的 ROI,增强企业与客户联系,提升品牌形象和市场份额。 此外,还有一个关于“AI+交易”的摊位信息,其活动主题为“AI+交易:来定制专属于你的私人高级交易顾问吧!”,期望借助 AI 分析行情,提高资金使用效率。摊位区域为 D,摊位编号为 22,摊位类型为量化交易。
2025-03-11
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
rag的召回策略
RAG(检索增强生成)的召回策略主要包括以下方面: 1. 检索是 RAG 框架的核心组件之一,其质量和效率对系统性能至关重要。 检索策略:需确定何时进行检索及如何选择要检索的信息,可根据任务和上下文调整。 检索粒度:能以不同粒度进行,选择取决于任务要求和数据结构。 检索方法:包括基于关键字、实体检索、自然语言查询和知识图检索等,各有适用情境和优势。 检索效率:在实时应用中,优化检索过程以降低延迟和资源消耗是重要任务。 外部数据源:可从多种外部数据源检索,选择合适的数据源对获取准确丰富信息很关键。 2. 随着 RAG 的发展,出现了自适应的检索(也称作主动检索),其与 LLM Agent 核心思想相似。 RAG 系统可主动判断检索时机和结束流程,输出最终结果。 根据判断依据,可分为 Promptbase 和 Tuningbase 两种方式。 Promptbase 方式通过 Prompt Engineering 让 LLM 控制流程,如 FLARE 案例。 Tuningbase 方式对 LLM 微调使其生成特殊 token 来触发检索或生成,如 SelfRAG 案例。 3. 在 RAG 系统开发中,为解决文档整合限制等问题,可采取以下措施: 调整检索策略:LlamaIndex 提供多种从基础到高级的检索策略,如基础检索、高级检索与搜索、自动检索、知识图谱检索、组合/层级检索等,以适应不同需求和场景,提高检索精确度和有效性。 微调嵌入技术:对开源嵌入模型进行微调是提高检索准确度的有效手段,LlamaIndex 提供了详细的微调指南和示例代码片段。
2025-01-23
想利用AI穿搭,针对微胖女生设计各种穿搭,提供购买链接,实现兼职盈利。有没有针对上述问题的细致策略和操作步骤。可操作性强,易学。
目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说,您可以按照以下思路进行尝试: 首先,您需要确定目标受众,即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次,选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点,学习如何有效地输入相关参数,如身高、体重、体型、个人风格偏好等,以获取准确的穿搭建议。 然后,根据生成的穿搭建议,寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系,获取商品的推广链接。 在推广方面,可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户,并建立良好的口碑。 同时,不断优化您的服务,根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是,实现兼职盈利需要一定的时间和努力,并且要确保所推荐的商品质量可靠,穿搭建议具有实用性和时尚感。
2024-09-13