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为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字

Answer

DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。

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References

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

中国杭州的人工智能创业公司DeepSeek是近一段时间硅谷的AI研究者和开发者的心魔。它在2024年12月发布的大语言模型DeepSeek-V3被认为实现了诸多的不可能:550万美元和2000块英伟达H800 GPU(针对中国市场的低配版GPU)训练出的开源模型,多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等顶级开源模型,亦与GPT-4o和Claude 3.5-Sonnet这样世界顶级的闭源模型不相上下——而训练后者的成本保守估计也要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达H100。可以想象它在人工智能界引发的震撼——尤其是在AI领域的研究人员、创业者、资金、算力和资源最扎堆的硅谷。不少硅谷AI领域的重要人士都不吝惜对DeepSeek的称赞,比如OpenAI联合创始人Andrej Kaparthy和Scale.ai的创始人Alexandr Wang。尽管OpenAI CEO Sam Altman发了一条疑似影射DeepSeek抄袭借鉴其它先进成果的推文(很快就被人回怼“是指把Google发明的Transformer架构拿过来用么?),但DeepSeek收获的赞誉确实是广泛而真诚的,尤其是在开源社区,开发者用脚投票。

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

[heading3]游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥:年前还是认真推下DeepSeek吧。V3已经用了一个月,但R1仅仅用了5天,不得不来发这条微博。先讲一句暴论:DeepSeek,可能是个国运级别的科技成果。为了讲清楚这个成果有多惊人,我打个比方:如果有一个AI大模型做到了以下的任何一条,都是超级了不起的突破——1、强大。比肩O1的推理能力,暂时没有之一2、便宜。参数少,训练开销与使用费用小了一个数量级3、开源。任何人均可自行下载与部署,提供论文详细说明训练步骤与窍门,甚至提供了可以运行在手机上的mini模型。4、免费。官方目前提供的服务完全免费,任何人随时随地可用5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型(o1还不支持)6、本土。深度求索是一家很小规模的年轻中国公司,由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成上面的六条,DeepSeek全部、同时做到了。实在太6了,6到不真实。如果这都不值得欢呼,还有什么值得欢呼?那么,现在看到这条微博的你应该去做什么呢?1、请直接访问:网页链接马上用起来,也有移动APP

1月9日 社区动态速览

《[大模型Scaling Law“放缓”的真相与未来方向](https://mp.weixin.qq.com/s/g0OxsI1o5e95jTuu4eg5Tw)》清华大学计算机科学与技术系助理教授,KVCache.AI团队负责人章明星。章老师从大模型当前的发展阶段出发,分享了他关于模型架构演进、大模型Scaling Law的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法,并探讨了未来的发展方向。《[DeepSeek的秘方是硅谷味儿的](https://mp.weixin.qq.com/s/kuYFL2Ks-HEO9CTGLYbE3A)》DeepSeek是一家位于杭州的人工智能创业公司,其大语言模型DeepSeek-V3在全球引发广泛关注。该模型以550万美元和2000块低配版英伟达H800 GPU训练,超越了多个顶级模型,获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek的成功被视为中国式创新的典范,但其独特之处在于其更像一个研究机构,注重技术创新而非商业化运作,吸引了大量年轻的顶尖研究人才。《[AI音视频界的“瑞士军刀”,华人AI初创已与超过2000家知名企业合作](https://mp.weixin.qq.com/s/Ohu2kJU6WbZp7fQQTcrBgg)》Akool是一家成立于2022年的AI音视频初创公司,总部位于加州圣克拉拉,致力于提供高效、智能的视频生成解决方案。其功能包括AI换脸、实时换脸、定制数字人、视频翻译等,旨在服务企业客户,提升其内容创作效率和质量。创始人吕家俊丰富的AI背景,曾在苹果和谷歌工作,强调团队和热情在商业成功中的重要性。

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我是零基础,怎么学习deepseek提示词
如果您是零基础学习 DeepSeek 提示词,可以从以下几个方面入手: 1. 核心原理认知: AI 特性定位:DeepSeek 支持文本/代码/数学公式混合输入,具有动态上下文(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右)和任务适应性(可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式)。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,且对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 2. 基础指令框架: 可以套用四要素模板,如果不知道如何表达。 掌握格式控制语法,如强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号>表示关键要求,!表示禁止项。 3. 进阶控制技巧: 思维链引导:包括分步标记法(如请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估)和苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 知识库调用:如领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)和文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破)。 此外,还可以参考以下具体的应用案例: 1. 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量,选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 2. 提升 DeepSeek 能力:通过特定的步骤,如搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek 并阅读开场白后开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能等。
2025-03-06
deepseek使用教程
以下是字节火山 DeepSeek 系列 API 的完整教程及使用方法: 1. 申请免费额度和获取邀请码: 可以使用邀请码 D3H5G9QA 。 邀请链接:https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA ,邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1。 即日起至北京时间 20250218 23:59:59,所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。DeepSeekR1、V3 模型,分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动(算下来 5 元有 100 万)。 2. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通。 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制接入点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有 API key 则点击【创建 API key】,复制并保存好。 3. API 使用方式: 飞书多维表格调用。 Coze 智能体调用。 浏览器插件调用。 4. 使用提示词: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
清华大学 deepseek从入门到精通
《DeepSeek:从入门到精通》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek,涵盖推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 此外,还有其他与 DeepSeek 相关的动态,如清华大学沈少阳的《DeepSeek+DeepResearch 应用报告》,以及来自不同机构的相关研究报告,如智灵动力的《DeepSeek 行业应用实践报告》、厦门大学的《2025 年大模型概念、技术与应用实践》、国海证券的《人工智能系列深度:DeepSeek 十大关键问题解读》、全球数据资产理事会的《DeepSeek 使用教程蓝皮书从入门到进阶完整指南》、北航&清华大学的《DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单》、中泰证券的《DeepSeek 将如何改变 AI 应用?》。
2025-03-05
说说deepseek的强大之处
DeepSeek 的强大之处主要体现在以下几个方面: 1. 语言表达:在语气上能还原特定角色的语气,如帝王语气,文字相对古典又兼顾可读性,对历史细节熟悉,输出具体且充满惊人细节,行文隐喻拿捏到位。 2. 技术性能:具有比肩 O1 的推理能力,参数少,训练开销与使用费用小,开源,任何人可自行下载与部署,提供论文详细说明训练步骤与窍门,还有可运行在手机上的 mini 模型。 3. 服务特点:官方服务免费,任何人随时随地可用,是暂时唯一支持联网搜索的推理模型。 4. 团队背景:由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 您可以通过以下方式体验和使用 DeepSeek: 1. 直接访问网页链接或使用移动 APP 马上用起来。 2. 使劲用、疯狂用,尝试用它基本取代传统搜索,把各种可能需要请教别人的问题都先问它。 3. 看看别人怎么用,试试其他大模型,了解 AI 擅长与不擅长的方面,以及如何调教,解锁与迭代属于自己的用法与更多工具。 希望 DeepSeek R1 能让您对当前最先进的 AI 祛魅,使 AI 逐渐成为您生活中的水和电。这样震撼的突破来自一个纯粹的中国公司,推动了知识与信息平权。
2025-03-05
清华大学deepseek讲解视频
以下是为您找到的与清华大学和 DeepSeek 相关的信息: 清华大学计算机科学与技术系助理教授章明星从大模型当前的发展阶段出发,分享了关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法,并探讨了未来的发展方向。 《DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的》提到 DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司,其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练,超越了多个顶级模型,获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范,但其独特之处在于其更像一个研究机构,注重技术创新而非商业化运作,吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 但未找到清华大学 deepseek 讲解视频的直接相关内容。
2025-03-05
清华大学deepseek讲解
以下是关于 DeepSeek 的相关信息: 清华大学计算机科学与技术系助理教授章明星从大模型当前的发展阶段出发,分享了关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法,并探讨了未来的发展方向。 DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司,其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练,超越了多个顶级模型,获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 更像一个研究机构,注重技术创新而非商业化运作,吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 关于 DeepSeek 有众多媒体报道和网络文章,如中国新闻网的《突然爆火!中国“神秘力量”震动美国科技圈》、海峡都市报的《“华裔天才”亚历山大·王:DeepSeek 的 AI 大模型发布可能会“改变一切”》、每日经济热点新闻的《突然火爆全网!Deepseek 被“挤”到宕机!创始人 17 岁考入浙大,36 岁管理千亿私募!公司多岗位招新,实习生日薪最高上千元》等。 以上信息涵盖了 DeepSeek 在技术、评价、媒体报道等方面的情况。
2025-03-05
现在AI应用都有哪些代表性的工具,请用表格展示出来
|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |81|下厨房口味调整功能|AI 菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价,利用 AI 分析后给出口味调整建议,如增加甜度、减少辣味等| |82|英语流利说纠错功能|AI 语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误|英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习| |83|豆瓣电影剧情分析工具|AI 电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|分析电影剧情,提供深度解读|豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析,为用户提供剧情解析、主题探讨等内容| |84|腾讯文档分类功能|AI 办公文件分类系统|数据分析、机器学习|数亿美元|自动分类办公文件,方便管理|腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类,如合同、报告、方案等,提高文件管理效率| |85|美丽修行定制方案功能|AI 美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息,利用 AI 定制个性化的护肤方案,包括产品推荐和使用顺序| |91|游戏内商城推荐功能|AI 游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具|在一些游戏中,利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等| |92|彩云天气分时预报|AI 天气预报分时服务|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的分时天气预报|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动| |93|医渡云病历分析系统|AI 医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|分析医疗病历,辅助诊断|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议| |94|讯飞听见会议总结功能|AI 会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|自动总结会议发言内容|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理| |95|书法临摹软件|AI 书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价| |7|AI 简历优化工具|超级简历优化助手|自然语言处理|数亿美元|帮助用户优化简历提高求职成功率|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议| |8|酷家乐|AI 室内设计方案生成|图像生成、机器学习|数十亿美元|快速生成个性化室内设计方案|酷家乐允许用户上传户型图,通过 AI 生成多种设计方案| |9|Amper Music|AI 音乐创作辅助工具|机器学习、音频处理|数亿美元|协助音乐创作者进行创作|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲| |10|松果倾诉智能助手|AI 情感咨询助手|自然语言处理、情感分析|数亿美元|提供情感支持和建议|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询| |11|小佩宠物智能设备|AI 宠物健康监测设备|传感器数据处理、机器学习|数十亿美元|实时监测宠物健康状况|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等,提供健康预警| |12|马蜂窝智能行程规划|AI 旅游行程规划器|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|根据用户需求生成个性化旅游行程|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线|
2025-03-02
model endpoint ID是什么东西?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉,目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说,“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方,就像每个房间都有一个独特的门牌号,“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号,通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中,它可能类似于一个唯一的编码,比如“MEID12345”,用于区分不同的模型服务端点,以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助,如果您还有其他疑问,请随时向我提问。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数(Transactions Per Minute)的限制。 以字节火山引擎为例,它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说,限流的设置具有重要意义。 打个比喻,TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制,如果超过这个限制,就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域,超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如,当有大量的请求同时发送到系统,如果没有 TPM 限制,可能会导致系统响应变慢甚至崩溃;而有了合理的 TPM 限制,就能保证系统有序地处理请求,为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
AI模型是什么意思?请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是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:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以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神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),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 是大语言模型,对于生成式 AI,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,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 为了让您更好地理解,我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料(训练数据)来掌握知识和规律,就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习,老师会告诉它答案是对是错;无监督学习则像是自己探索,没有老师的直接指导;强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式,能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
请用思维导图描述AI智能体大语言模型平台汇总图(带图标LOGO)
以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图: 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm(largelanguagemodel,大语言模型),例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型,即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层(应用层) 用户实际看到的地方。 此外,在翻译场景中: 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。 传统机器翻译存在局限性,基于规则和统计模型,常常出现死板和字面化的结果,尤其在遇到多义词、习语或文化差异时,翻译往往不自然,且容易误导。 深度学习翻译技术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。 大模型翻译技术引入后,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。 在学术场景中: 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译,节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时,需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理,适用于文档总结、信息提取等场景。
2025-02-06
我是一个英文CET4级水平的上班族,想要在一年内达成雅思7.5分,请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达,使用项目日程表的形式,将计划分成月度、周和日。
很抱歉,目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习,比如使用智能语言学习软件,它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试,并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具,帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考: 月度计划: 第一个月:熟悉雅思考试的题型和要求,通过 AI 工具进行基础评估,制定整体学习策略。 第二个月:重点提升听力和阅读能力,利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月:加强写作和口语的训练,使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月:进行阶段性模拟测试,分析薄弱环节,利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月:继续巩固各项能力,增加练习难度和时长。 第六个月:参加真实的雅思模拟考试,根据结果调整学习计划。 第七个月:针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月:进行全面复习,通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月:保持练习状态,调整心态。 第十个月:再次进行模拟考试,评估学习效果。 第十一个月:做最后的强化复习和准备。 第十二个月:做好考试的各项准备,保持良好状态迎接考试。 周计划: 每周安排 5 天进行学习,每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试,评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据,调整下周学习重点。 日计划: 每天早上背诵单词和短语,可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意,这只是一个初步的框架,您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利,早日实现目标!
2024-12-17
AI 圆桌论坛,讨论者是通信公司技术专家,数字业务专家,初创企业智慧城市专家,听众是对AI了解相对一般的观众,可以讨论哪些话题
以下是一些适合在您所描述的 AI 圆桌论坛中讨论的话题: 1. AI 在通信领域的应用与挑战,例如如何提升通信网络的智能化、优化频谱资源分配等。 2. 数字业务中 AI 的创新应用和潜在风险,比如个性化推荐系统的优化、数据隐私保护等。 3. 初创企业在智慧城市建设中利用 AI 的机遇和困难,像是如何获取数据资源、应对技术人才短缺等。 4. 探讨具身智能在不同领域的发展前景,如机器人、教育等。 5. 大模型如何为具身智能带来变革,以及相关的技术突破和应用案例。 6. 分析 AI 对传统行业的冲击与重塑,以及如何应对这种变化。 7. 研究 AI 在教育领域的创新模式,如个性化学习、智能辅导等。 8. 讨论 AI 技术的监管政策和伦理道德问题。 9. 分享在不同场景下(如出海业务、创新教育等)AI 的应用经验和成果。 10. 展望 AI 未来的发展趋势及其对社会经济的影响。
2024-10-20