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怎么进入人工智能这个行业

Answer

要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手:

  1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。
  2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。
  3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。
  4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。
  5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。

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,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。

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References

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

我为你做了一个小漫画,从字面上看是我画的,在一页中这是NVIDIA的旅程。1993年开始,这可能是谈话的其余部分。1993年,这是我们的旅程,我们于1993年成立,一路上发生了几件重要的事件。我想强调几个关键的时间节点。首先是2006年,CUDA的诞生。事实证明,这是一种革命性的计算模型。当时,我们预见到它将引发一场革命,并在一夜之间崭露头角。如今,近20年过去了,我们看到了这一预言的实现。然后是2012年,AlexNet的出现,标志着人工智能与CUDA的首次接触。再后来是2016年,我们认识到这种计算模型的重要性,于是发明了一种全新类型的计算机,我们将其称为DGX-1。这台超级计算机具有170 teraflops的计算能力,8个GPU连接在一起。我亲手将第一台DGX-1交付给了一家位于旧金山的初创公司,名为OpenAI。DGX-1是世界上第一台AI超级计算机,记住,它的计算能力达到了170 teraflops。从2017年的Transformer到2022年的ChatGPT,这些技术激发了全世界的想象力,让人们认识到人工智能的重要性和能力。到了2023年,生成式人工智能出现了,一个新的行业开始了。为什么我说这是一个新的行业呢?因为这种软件以前并不存在。我们现在正在用计算机编写软件,生产出以前从未存在过的软件。这是一个全新的类别,它从无到有地占据了市场份额。这是一个全新的类别,以及一种全新的制作软件的方式,与我们以前做过的任何事情都不一样。在数据中心,我们生成Token,产生浮点数,规模非常大。这就像在最后一次工业革命中,当人们意识到可以建立工厂,对其施加能量,这种看不见的、有价值的东西,叫做电,就出现了交流发电机。100年后,200年后,我们现在正在创建新型电子Token,使用我们称为工厂的基础设施——人工智能工厂来生成这种新的、极其有价值的东西。一个叫做人工智能的新产业已经出现。

人工智能简介和历史

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理非常流行,也带来了一系列重要进展,例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而,人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识,用计算机可读的形式表现出来,并保持知识库的准确性,是一项非常复杂的任务,而且因为成本太高,在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”([AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter))。随着时间的推移,计算资源变得越来越便宜,可用的数据也越来越多,神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词,因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的,例如,在创建国际象棋计算机对弈程序时:

《生成人工智能网络安全法案》(GAINS Act).pdf

[heading1](A)Conduct a survey of artificial intel-12ligence through outreach to participating enti-13ties to—14(i)establish a list of industry sectors15that develop and use artificial intelligence;16(ii)establish a list of public-private17partnerships focused on promoting the18adoption and use of artificial intelligence;19(iii)provide a description of the ways20industry sectors develop,use,or promote21the use of artificial intelligence;and22(iv)provide a description of the ad-23vantages of the widespread adoption of ar-24tificial intelligence,as well as identify any25•HR 6950 IHVerDate Sep 11 2014 07:56 Jun 14,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00002 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6950.IH H6950pbinns on DSKJLVW7X2PROD with BILLS3concerns the use of such technology may1present.2(B)Conduct a survey of Federal activity3relating to artificial intelligence to—4(i)establish a comprehensive list of5Federal agencies asserting jurisdiction over

Others are asking
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
人工智能简史
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,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,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,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 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢,人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大:能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大,社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习:是一种有效的算法,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强,将随着规模而变得更好,对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理:人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表用户执行特定任务。 5. 资源分配:获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制:控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时,在教育方面,孩子将拥有虚拟导师,能够提供个性化教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域,带来共享的繁荣。
2025-02-16
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(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。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做事。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,因无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 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。 在人工智能术语方面: 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的映射,一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集,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、输出层和中间层(隐藏层)。
2025-02-16
关于音频生成的人工智能工具有哪些
以下是一些关于音频生成的人工智能工具: ElevenLabs:一家前沿人工智能公司,专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆,为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax:面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia:优质文本转语音服务,既以开发者为中心,又适合实时对话用例,专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync:研究公司,致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik:使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具,可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司: Lemonaide Music:与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 tuney.io:为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI:AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI:通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap:使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio:为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen:使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool:带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity:Audacity®音频编辑器的网页版。
2025-02-16
有没有 AI 应用行业的研报
以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展,基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower:2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会:人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据:2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院:大模型落地路线图研究报告(2024 年)》 《头豹研究院:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》:AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券:AI 端侧应用系列报告(二):苹果手机+OpenAI》:着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024 年)》 《AiPPT:赋能企业数字化办公新纪元》:AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券:AR 行业深度报告:AI 落地最佳载体,硬件&生态共驱发展》 《山西证券:昆仑万维布局大模型,All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ,也可以到知识星球订阅:https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。
2025-02-20
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗?
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容: 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势: 从量到质的转变:早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能,但随着技术进步,数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更注重提高数据的质量和相关性,而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时,需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训,在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用:随着人工智能技术发展,数据标注领域正经历自动化转型,可使用大模型自动标注数据,提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍,因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域,可用于生成罕见但关键的路况场景,提高模型的鲁棒性和准确性。 此外,相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定,如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展数据标注质量评估,对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
deepseek的产生对AI行业的影响
DeepSeek 的产生对 AI 行业具有多方面的影响: 1. 华尔街分析师的反应: DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验: 在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 训练成本方面: 训练成本远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。 定价低于实际成本,导致高额亏损。 MixtureofExpert 方法降低计算需求,但大规模内存使用可能反而增加总成本。 4. 竞争格局影响: 以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超。 DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。
2025-02-17
最新的AI行业动态和进展有哪些,包含2025年
以下是关于最新的 AI 行业动态和进展(包含 2025 年)的内容: 2024 年: 图片超短视频的精细操控:包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频:风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 AI 音频能力长足进展:带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可以稳定输出视频,可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟:记忆上有明显突破,可以较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例:数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平;美国出现 GPT5;世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代要稍晚)。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟:正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟:包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟;游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外,还有以下相关动态: 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题,而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代,实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”,复杂劳动被抽象为可调用的软件服务,劳动流程被大幅标准化和模块化,劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段,商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年,头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具(如图像和视频内容创作)依然占据最大比重。To P(面向专业用户)应用展现出强大的市场潜力,ToB(面向企业)应用发展路径相对复杂,ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额,众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括: Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use,发布 Claude 3.5 Haiku,更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。
2025-02-17
最新的AI行业动态和进展有哪些
以下是最新的 AI 行业动态和进展: 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布,其中提到大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋;Scaling Law 泛化方面,推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革;AGI 探索方面,视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实;AI 应用格局方面,第⼀轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景;AI 应用竞争方面,多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争;AI 应用增长方面,AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求;AI 产品趋势方面,多模态上马,Agent 席卷⼀切,高度个性化呼之欲出;AI 智变千行百业,左手变革生产力,右手重塑行业生态;AI 行业渗透率方面,数据基础决定初速度,用户需求成为加速度;AI 创投方面,投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 2024 年,国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,马太效应越发明显,资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头,AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展,北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业,国家队频繁投资体现政策支持。
2025-02-17
如何进入AI时代,如何寻找和使用AI工具来提高工作和学习效率,以及如何解决个性化和专业化需求的问题
进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题,可参考以下要点: 1. 对于 AI 发展的态度:不盲目跟风(FOMO),也不消极对待(JOMO)。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮,尤其是在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向: 个性化:给 AI 装上“记忆”,使其成为工作助理或陪伴者。 场景化:给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况: 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务,90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索,甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果,也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向: 提高创新性和创新辅助能力,关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度,理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景,满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时: 对于简单需求,给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则,能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,实在找不到才考虑自己编程,且编程要以终为始,聚焦目标。 总之,在 AI 时代,要积极拥抱 AI,用起来并有效迭代,形成正确的底层工作逻辑,设计合理流程,按节奏确定目标和复盘。同时,把握好融资节奏,适应对创始人更高、更全面的要求。
2025-02-11
小白 如何进入AI行业
对于小白如何进入 AI 行业,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,包括人工智能的主要分支(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,可根据自己的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自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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。 此外,还有一个案例,一位之前只玩过图形化编程的女孩,在暑假超脑 AI 黑客松期间,靠 Claude 和父亲的帮助,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏(C,用到了 coze 的 API)。起初父亲并不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女孩不服气,决定做一个最简单的任务,半小时就完成了这个任务,也明白了 Unity 里的基本概念。后来的开发有顺利也有挫折,这些挫折让父亲意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。小小的任务,AI 可以胜任、非常耐心地指导。因此最好是要有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。 如果您有兴趣,还可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-15
我是一名计算机专业学生,给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南: 一、学习计划 如果您想入门强化学习,可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意,其中资料众多,如同大海捞针,所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者,文章会采用通俗有趣的方式讲解知识,可能存在专业性不严谨的情况,会有标注提示。对于超纲或专业的内容,也会有标注,可放心跳过。文末会有论文推荐导引,帮助您了解技术细节。
2024-12-19
big model页面如何进入
以下是关于进入 big model 页面的相关信息: 1. 模型下载: 大多数模型可在 Civitai(C 站)下载,网址为:https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法: 科学上网(自行解决)。 点击右上角筛选按钮,在框中找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片,感兴趣的点进去,点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”,找到喜欢的图片点进去,查看全部信息,点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置: 大模型:SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型: 若不知下载的模型类型及应放的文件夹,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ,将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外,还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容: 1. Lora 生图: 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度,建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件,显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词,选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认,迭代步数在 20 30 之间,CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图,复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复,选择放大倍数等。 2. Llama3 部署: 下载大模型可用于推理,有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白,可参考部署 webdemo 服务的代码,在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容,启动 Webdemo 服务,在终端运行命令,将端口映射到本地,在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。
2024-12-11
怎么进入知识库
以下是进入知识库的步骤: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页,在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。(可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。配置项说明:最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多;最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回,若未达到则不会被召回;调用方式分为自动调用和按需调用,自动调用每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回,按需调用则需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。(可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-09-26