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你觉得作为一个普通人,应该怎样更高效的使用AI,并且保持跟上AI快速迭代的节奏?

Answer

作为普通人,要更高效地使用 AI 并跟上其快速迭代的节奏,可以参考以下策略:

  1. 提前布局职业生涯:审视自身所处行业和岗位,预估 5 - 10 年后被 AI 取代的程度。若风险高,即刻学习新技能并向更有前景的领域转型;若风险低,思考如何在 AI 辅助下将工作做到极致。
  2. 投入 AI 浪潮:敢于使用和研究 AI,将其融入业务,哪怕从简单应用开始,实践中发现新机会点。
  3. 强化不可替代的人类技能:如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。
  4. 建立个人品牌和网络:通过分享专业见解、持续学习输出内容,在业界建立口碑,积累人脉和声望。
  5. 拥抱创业和多元收入:利用 AI 降低的创业门槛,发展副业或项目,探索多种可能性,经营多元身份提升抗风险能力。
  6. 保持健康的身心:学会调适心态,持续锻炼身体,以良好的身心状态应对挑战。

此外,在 AI 时代,持续学习能力与适应力是最重要的个人能力之一。要培养自己成为终身学习者,保持好奇心,定期涉猎新领域的知识或课程,锻炼自学能力,勇于打破舒适区。同时,要在心理上拥抱变化,将其视为机遇而非威胁,培养心理韧性,以积极的心态应对不确定性。

在监管方面,英国采用了基于原则的框架,其监管体制具有创新、适度、可信、适应、清晰和协作等特点,旨在促进创新的同时平衡风险与机遇,加强在 AI 领域的全球领导地位。

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References

[趋势研究] Deep Research - AI时代的独立个体

面对上述种种变化,作为普通个体,我们如何确保自己不掉队,反而在变革中抓住机遇?归纳起来有以下几点策略:首先,提前布局职业生涯。审视自己所处行业和岗位,思考5-10年后它会被AI取代多少,如果风险高,就现在开始学习新技能、向更有前景的领域转型;如果风险低,也应思考如何在AI辅助下把工作做到极致。其次,投入AI浪潮而非躲避。要敢于使用AI、研究AI,这样才能顺势而为。不管你是做销售的还是做设计的,都去尝试将AI融入你的业务,哪怕开始时只是简单应用,也比完全不用要强。因为越懂AI的人,越明白个人成长秘诀。实践AI还能让你发现新的机会点。再次,强化不可替代的人类技能(参考上一节列举的核心能力)。这一点值得再强调:创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长,这些是人安身立命之本。只要你有AI没有的才能,就不怕没有立足之地。第四,建立个人品牌和网络。AI时代个人的声誉和影响力可能比以往更重要,因为在信息爆炸中,可信赖的人更受青睐。通过分享自己的专业见解、持续学习输出内容,在业界建立口碑。这样当变革来袭,你有广泛的人脉和声望支撑,机会也会找上你。第五,拥抱创业和多元收入。AI降低了很多创业门槛,不妨考虑发展副业或项目,探索多种可能性。一旦主业不稳,还能有其他选择。超级个体往往不只依赖单一职业,他们经营多元身份:既是职场人,也是自媒体作者、顾问、在线课程讲师等等,通过AI工具,他们可以一人身兼数职高效管理。这种多元化能提升抗风险能力。第六,保持健康的身心。这个也许被忽视,但在快速变化的时代,心理压力巨大,韧性(Resilience)和健康本身就是一种竞争力。学会调适心态,持续锻炼身体,才能有精力学习和应对挑战。积极的心态也有助于抓住机会

[趋势研究] Deep Research - AI时代的独立个体

随着人工智能日益强大,我们更需要思考:哪些能力是AI无法替代、属于人类独有且在未来最具价值的?找到这些“不可被取代的核心能力”并加以培养,是普通人在AI时代保持竞争力与独特性的关键。正如杰夫·贝索斯所提倡的,与其追问未来有什么变化,不如关注“什么东西永远不会变”。在人机协作的未来,有一些人类能力无论技术如何进步都极难被机器取代。以下我们列出AI时代最重要的几项个人核心能力,并探讨培养途径:[heading2]持续学习能力与适应力–永葆“永久初学者”心态。[content]当变化成为常态,学习力本身就是最重要的能力之一。AI时代知识更新和职业变迁频率空前加快,一个人只有具备持续学习新知识、快速适应新环境的能力,才能不被淘汰。托夫勒的名言已经指出,新世纪的文盲是不愿或不能持续学习的人。因此,我们要培养自己成为终身学习者,乐于并善于学习。具体途径包括:保持好奇心,定期涉猎新领域的书籍或课程;锻炼自学能力,如利用在线资源自行获取技能;勇于打破舒适区,尝试新的任务和角色来逼自己成长。要意识到,知识和技能的寿命正在缩短,“一劳永逸”的想法已不适用。相反,我们应随时准备舍弃旧知、学习新知。培养“永久初学者”心态意味着拥抱未知、乐于从零开始学。当AI出现新工具或更新换代时,主动去了解使用,不做故步自封者。心理上也要拥抱变化而非抗拒变化,把变化视为机遇而非威胁。这样一来,无论技术如何迭代,我们都能及时调整自己,始终走在学习曲线的前沿。适应力还体现为心理韧性,在面对AI带来的不确定性时,能够保持积极心态、灵活应对。积极的人生态度会帮助我们在职业转型中抓住新机会,而不被焦虑瘫痪。总之,学习如何学习比掌握任何具体技能更重要,因为它是一切技能更新的元能力。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.36.Our innovative approach to AI regulation uses a principles-based framework for regulators to interpret and apply to AI within their remits.This collaborative and iterative approach can keep pace with a fast moving technology that requires proportionate action to balance risk and opportunity and to strengthen the UK’s position as a global leader in AI.Our agile approach aligns with Sir Patrick Vallance’s Regulation for Innovation report,78 which highlights that flexible regulatory approaches can better strike the balance between providing clarity,building trust and enabling experimentation.Our framework will provide more clarity to innovators by encouraging collaboration between government,regulators,industry and civil society.2.37.We have identified the essential characteristics of our regulatory regime.Our framework will be pro-innovation,proportionate,trustworthy,adaptable,clear and collaborative.79o Pro-innovation:enabling rather than stifling responsible innovation.o Proportionate:avoiding unnecessary or disproportionate burdens for businesses and regulators.o Trustworthy:addressing real risks and fostering public trust in AI in order to promote and encourage its uptake.o Adaptable:enabling us to adapt quickly and effectively to keep pace with emergent opportunities and risks as AI technologies evolve.o Clear:making it easy for actors in the AI life cycle,including businesses using AI,to know what the rules are,who they apply to,who enforces them,and how to comply with them.o Collaborative:encouraging government,regulators,and industry to work together to facilitate AI innovation,build trust and ensure that the voice of the public is heard and considered.1.38.The framework,built around the four key elements below,is designed to empower our existing regulators and promote coherence across the regulatory landscape.The four key elements are:

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AI 有那几部分组成
AI 的组成部分因具体的应用和类型而异,以下是一些常见的组成部分: 1. 图像生成类: 深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、Stable Diffusion 等。 具有代表性的海外项目,如 Stable Diffusion(Stability AI),主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成;DALLE 3(Open AI),可从文字说明直接生成图像;StyleGAN 2(NVIDIA),能生成逼真的人脸图像;DCGAN(Deep Convolutional GAN),可生成各种类型的图像。 2. 画布式的 AI 创作工具 flowith: 资料库:知识花园(Knowledge Garden) 创作画布:多线程画布(Flows) 内容编辑:编辑器(Composers) 3. 完全自主智能体: 推理:对非结构化数据进行推理,基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已实现此功能。 外部记忆:通过向量数据库如 Pinecone 存储和调用特定于域的知识及问题的有限上下文。 执行:使用工具执行增强解决问题能力的任务,包括通用的智能体工具,如网络浏览、代码解释等。 规划:将工作分解成子任务和计划,反思进度并调整。
2025-04-14
ai设计小程序
以下是关于 AI 设计小程序的相关内容: 用 Trae 做课堂互动小程序: 结合课程内容可制作课堂互动小游戏活跃气氛,寓教于乐。 操作过程:右下角选中“DeepSeekR1”,让 AI 设计小游戏,用“HTML 来实现”生成网页小游戏,存放在网页文件夹中打开即可使用。AI 会自动设计新题目,若想增加倒计时系统,可告知 AI 更改,若出错可让其修改,切换到 deepseekV3 成功率可能更高。 用 Cursor 做微信小程序: 行动:先形成项目需求文档,与 composer 沟通确认细节并查看对应文档;再根据需求整理模块,进行功能设计模块文档设计,包括明确需求、UI 和技术(前后端实现途径)、测试用例等;然后根据模块任务写代码,并做好代码文件和更改记录。 前端开发:一开始生成的小程序简陋,添加背景元素、画框等进行自适应调整时,由于大模型自身原因,理解和实现需求存在困难,在意图分析页面的信息展示、排版和风格设计上,与大模型沟通也存在问题,生成海报时在字数显示、行数限制、小程序码添加和位置视觉呈现上,大模型理解不足。此外,参考 Claude 用 svg 生成的样式时存在困难,还需考虑模型的 token 费用、变现和开发难度等问题。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容: 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白: 现有常见 AI 工具小白扫盲:(1 小时 32 分开始)。 AI 常见名词、缩写解释: 。 新手学习 AI 的步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解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。 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 入门经典必读:作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长,对于初学者来说跟上新发布的内容很难,因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
AI视频模型排名
以下是一些关于 AI 视频模型的排名信息: 腾讯混元视频生成模型:在开源 AI 视频中无可争议地处于 T0 级别,闭源模型中排在 T1 附近。其特点包括超强的真实质感、很强的语义理解和可以切换镜头。开源地址为:https://github.com/Tencent/HunyuanVideo 。普通用户可在腾讯元宝 APP 的 AI 应用中查看,可能需要申请资格,腾讯处理速度较快。 在 2025 年 2 月 24 日的 AI 视觉模型测评排行榜中: Pixverse 在文生视频方面获胜率达 70%,表现出色。 豆包在图生图方面效果良好,美感度较高,在中文模型中领先。 Request 模型在国外模型中表现出色,甚至超过 Midjourney。 Luma 模型是一匹黑马,在图生图方面表现不错。 Midjourney 常用,但在本次图生图的排行中未居前列。 此外,国内如混元、阶跃等模型开源,通义万象即将开源,开源有利于形成更好更强的生态。测评活动会联合多位小伙伴对 AI 模型进行测评,并根据结果了解模型的偏好和能力,榜单会在微信公众号发布且定期更新。
2025-04-14
运用ai,生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报,包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报,包含日历、天气、新闻、内部规划和事项,您可以考虑以下步骤: 首先,需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历,可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据;天气信息可以从专业的气象数据提供商获取;新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取;内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后,选择适合的 AI 技术和工具。例如,可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合,生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中,要注意格式的规范和统一,使其具有良好的可读性。同时,可以根据公司的文化特点和需求,对内容进行个性化的定制和优化。 另外,为了确保推送的准确性和及时性,需要建立有效的监控和反馈机制,及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-14
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
AI可以自我迭代的软件
AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。 从目前的研究进展来看,在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号,并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望,例如追求正反馈,希望产出得到人类认可。 在数字人领域,次世代的算法有望实现自我迭代升级,能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。 此外,对于未来的 DILIs(可能的某种智能体),它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑,这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现,目前仍存在不确定性。 总之,AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域,仍需持续研究和探索。
2024-10-31
那如果是成长型的社群产品,你认为最需要投喂哪些素材来让这样的社群产品能够不断迭代升级
成长型的社群产品需要不断地迭代和升级以满足用户需求、提升用户体验,并促进社群的活跃度和增长。以下是一些关键的素材和资源,对于社群产品的持续发展至关重要: 1. 用户反馈: 收集用户的意见和建议,了解他们的喜好、需求和不满,这些反馈对于产品改进至关重要。 2. 行为数据: 分析用户在社群中的行为数据,如活跃时间、互动频率、功能使用情况等,以指导产品迭代。 3. 市场趋势: 跟踪市场趋势和竞争对手动态,确保产品能够与时俱进,满足市场变化的需求。 4. 内容创作: 定期更新高质量的内容,包括文章、视频、图像等,以吸引和保持用户的兴趣。 5. 用户故事和案例: 分享用户的故事和成功案例,以增强社群的凝聚力和认同感。 6. 社区管理: 强化社群管理,制定明确的规则和指导方针,以维护社群秩序和积极氛围。 7. 技术升级: 投资于技术升级,包括提高服务器性能、优化算法、增强安全性等。 8. 新功能开发: 根据用户需求和市场趋势,开发新功能,提升产品的竞争力。 9. 用户教育: 提供用户教育和培训资源,帮助用户更好地利用产品,提升用户体验。 10. 合作伙伴关系: 建立合作伙伴关系,通过合作获取新的内容、服务和用户群体。 11. 品牌建设: 加强品牌建设,提升品牌知名度和影响力,吸引更多用户加入社群。 12. 营销活动: 定期举办营销活动和推广活动,提高社群的曝光度和吸引力。 13. 社群活动: 组织线上和线下的社群活动,增强用户的参与感和归属感。 14. 用户分层: 根据用户的活跃度和贡献度进行分层,为不同层级用户提供定制化的服务和激励。 15. 国际化: 如果适用,考虑产品的国际化,吸引全球用户,丰富社群的多样性。 16. 法律合规: 确保产品遵守相关法律法规,特别是数据保护和隐私方面的规定。 通过不断地投喂这些素材和资源,社群产品可以持续迭代升级,满足用户需求,提升用户体验,并推动社群的健康发展。
2024-05-21
我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能,这合理吗?
合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程,应该不断尝试:尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程(或结合 RAG)先获取第一批高质量输入输出数据,然后微调模型,模型性能提升后,数据质量进一步提升,将更优质的数据用于模型训练,然后更好的模型产出更好的数据,如此循环,构建正向迭代循环(也称数据飞轮)。
2024-04-20
普通人想学习AI自动化,make和coze哪个更推荐一点
对于普通人学习 AI 自动化,Make 和 Coze 哪个更适合的问题,以下是一些相关信息供您参考: Make 对于编程小白比较友好,其思考过程较长,有助于学习,但不太适合专业选手,因为思考过程较慢,可能会让人有点不耐烦。Make 具有国内版优势,包括深度理解中国开发场景和技术生态、完全免费、无需翻墙、流畅稳定,还具备完整的 IDE 功能(代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等)。您可以通过进行尝试。 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,其价值在于可以跟进当前 AI Agent 工具的发展情况,发现商业化机会,还能用于做产品 Demo。在学习新知识如 RAG 时,可以先通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo 进行实践。在学习 RAG 过程中,还可以利用 Coze 的知识库能力创建如产品资料问答机器人等 Bot。 总的来说,如果您是编程小白,Make 可能更适合;如果您希望跟进 AI 工具发展并进行实践操作,Coze 可能更符合您的需求。但最终的选择还需根据您的具体学习目标和个人偏好来决定。
2025-04-08
ai如何让普通人个人实现经济独立
在 AI 时代,普通人实现经济独立可以通过以下方式: 1. 达到人机协作的高级形态与独立创新:努力达到与 AI 高度协同又不失主导的状态,利用 AI 组成自己的“AI 团队”,实现原来需要很多人才能完成的目标。例如在产品开发中,一个人借助 AI 可以同时扮演多个角色,高效完成各项工作,实现一人公司或个人创造者经济。但要达到此阶段,需要对 AI 工具掌控纯熟,保持自主性和判断力,将 AI 看作“增强器”而非替代者。 2. 充分运用 AI 进行渐进式培养:从心态、知识、技能、思维、创造力到协作能力,层层推进,不断强化自身的主动性和思考力,成长为适应 AI 时代的超级个体,在知识广度、思考深度、创造力和效率上实现飞跃。 此外,还可以关注以下方面: 1. 了解 AI 多模态大爆发的趋势,认识到“互动”与“内容”可能变得廉价,而“真实”会成为稀缺资源。 2. 关注“AI 原生”的商业模式,基于 AI 的能力再造商业模式,而非套用现有流程。 3. 思考 AGI 可能带来的极端垄断和中心化操控能力,为自己准备 PlanB。 4. 认识到“人的模型”是 AI Agent 的前提,是 AI 与人合作的关键一环。 5. 关注 AGI 会主动投资的技术,如可控核聚变、量子计算、超导、广义机器人等。
2025-03-24
普通人通过ai赚钱
以下是一些普通人通过 AI 赚钱的方式: 1. 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法:通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查,很多准爸爸妈妈期待宝宝的模样,从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询,将客户引流到私域接单变现。 操作流程:客户提供四维彩超图原图,在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词,整个流程不超过 10 分钟就能出图。 变现方式:受众群体多为宝妈,变现方式多样,单价不低。但在平台引流要注意隐蔽,避免被平台检测限流或封号。 2. AI 产业中的机会 基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,普通人若无强资源应谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层:技术迭代速度快,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层:是广阔蓝海,当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用更是稀少,普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 3. 内容创作 像作者本人是 AI 的受益者,AI 是生产力工具,能降本增效,但仍需投入大量时间和精力,起到辅助作用。 同时存在 AI 的受害者,他们的技能失效,AI 未创造足够新的生存空间。 作者作为坚定的 AGI believer,期望 AI 能做出重大科学发现、治愈疾病、消除饥饿和肥胖、给每人发钱,让人类自由从事想做的事。
2025-03-23
请问普通人怎么从事ai产品经理
普通人要从事 AI 产品经理,可以从以下几个方面入手: 1. 技术背景:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术知识,这对于理解和推动 AI 产品的开发至关重要。 2. 产品开发与管理经验:积累互联网和 AI 产品开发方面的经验,提升项目管理与执行能力,以推动产品的落地与优化。 3. 多元化应用场景:了解 AI 在 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等各行业的应用。 4. 学习与技能提升:处于 AI 技术初学阶段的人,要通过学习提升技能,并将其应用到实际工作和生活中。 5. 工具使用:广泛使用生成式 AI 工具,如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等,培养对工具的熟悉度和运用能力。 6. 协作与共学:积极参与各种 AI 学习社群和线上线下活动,与他人共学交流,提升技能与认知。 7. 内容创作:具备自媒体运营、视频制作、文案策划等内容创作能力。 8. 营销与品牌运营:掌握商业化路径,将 AI 技术与商业化需求结合,提供完整解决方案。 9. 活动策划与执行:积累活动策划和运营经验,具备资源整合和组织协调能力。
2025-03-21
一个高中毕业普通人学习AI如何从小白到精通
对于一个高中毕业的普通人,若想从 AI 小白成长为精通者,可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,能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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,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,对于纯小白开发 AI 应用,还可以参考以下经验: 1. 从小白学代码,看人类导师和硅基助教的协作之道: 像案例中,女儿在 Claude 和父亲的帮助下,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务,半小时内完成并明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折,挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师,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。 2. 基础小任务: 推荐从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮你按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini,可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果 windows 机器则是 create.cmd),足够勤勉的 o1mini 会为你生成一段超级长的代码,并给出提示,复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。 3. 明确项目需求: 通过和 AI 的对话,来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发时每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能,会非常方便。
2025-03-21
普通人如何学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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作品。 在知识库提供了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,还可以参考以下补充内容: 1. 万能公式法:问 AI【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 优质信息源:像没有技术背景的普通人,想要学习或了解 AI,最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 另外,对于纯 AI 小白,如果还在观望 AI 不知从何入手,可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。学习资源都是免费开源的。
2025-03-21
如何学习ai跟上步伐
以下是关于如何学习 AI 跟上步伐的建议: 1. 利用 AI 知识库:WayToAGI(通往 AGI 之路)是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,提供了一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,还有各种 AI 知识、工具和实战案例等。您可以通过访问 https://waytoagi.com/ 来获取更多有价值的内容。 2. 学习 Python + AI:对于不会代码的新手,有一份简明入门,旨在让大家在 20 分钟内更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。 3. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,同时可以在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与现有的如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 6. 持续学习和跟进:AI 领域发展迅速,新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,与其他爱好者和专业人士交流。 学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。
2024-08-26