Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

就目前市场而言,什么行业不会被淘汰

Answer

在当前市场环境下,虽然很难确定哪些行业绝对不会被淘汰,但一些行业相对来说具有较强的稳定性和适应性。例如,医疗保健行业始终是人们生活中不可或缺的一部分,随着人口老龄化和健康意识的提高,对医疗服务的需求将持续增长。教育行业也是如此,人们对知识和技能的追求是永恒的,尤其是在数字化时代,在线教育和远程学习的发展为教育行业带来了新的机遇。此外,科技行业一直是推动经济发展和社会进步的重要力量,虽然技术不断更新换代,但对科技创新的需求始终存在。然而,需要注意的是,市场是动态变化的,即使是看似稳定的行业也可能面临挑战和变革。因此,企业和个人都需要不断学习和适应市场的变化,以保持竞争力。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

创业指南| Marc Andreessen

另一方面,如果你问工程师,许多人会说产品。这是一个以产品为主的行业,创业公司发明产品,客户购买和使用产品。今天的苹果和谷歌是行业中最好的公司,因为他们制造了最好的产品。没有产品就没有公司。试想如果有一个伟大的团队却没有产品,或者有一个伟大的市场却没有产品,你会想问这是哪里出了问题?我们应该继续回到产品。但我个人选择第三种立场——我认为市场是决定创业公司成功或失败的最重要因素。为什么?在一个大市场中——一个有大量真实的潜在客户的市场——会把产品从创业公司中拉出来。市场需要被满足,市场会被第一个可行的产品满足。产品不需要很棒;它只需要基本上能用就好。市场不在乎团队有多好,只要团队能生产出那个可行的产品就行。简单来说,客户如果正在门口等着买你的产品,那么你最大的任务就是接电话和回复所有想买产品的邮件。当你拥有一个巨大的市场时,团队就非常容易飞速升级。这是搜索关键字广告、互联网拍卖和TCP/IP路由器们的故事。反之,在一个糟糕的市场中,你可以拥有世界上最好的产品和一个绝对优秀的团队,但都无济于事——你会失败。

Others are asking
当前DEEPSEEK发展壮大情况下,个人应具备AI方面什么能力避免被时代淘汰,如何提升这些能力,细化具体可执行的步奏
在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下,个人为避免被时代淘汰,应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升: 1. 善用工具: 历史表明,使用工具的人通常表现更优,人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务,可能面临被淘汰,应适应这种转变。 因自动化效率提升,可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤:积极学习和掌握 AI 工具的使用方法,将重复性工作交给工具处理,培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合: “大语言模型”压缩了大量知识,可快速回放,无需直接学习所有知识细节,要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识,技术进步使“整合”而非专业化成为可能,人们在更高层次工作,为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤:锻炼高层次的思维能力,学会从复杂信息中提炼关键要点,不断提升整合能力,将精力集中于制定“策略”,把执行细节交给自动化系统。
2025-02-24
langchain会被淘汰吗
LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色,为业余爱好者和初创公司广泛使用,并已开始有构建的应用转入生产。 虽然 LangChain 仍是相对新的项目,一些开发者特别是 LLM 的早期采用者,更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性,但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少,这与传统的 web 应用堆栈情况类似。 同时,高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展,LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石,最初专注于链条,后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能,其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。
2025-02-14
普通人如何在AI迅猛发展的浪潮中避免被淘汰
在 AI 迅猛发展的浪潮中,普通人避免被淘汰可以从以下几个方面努力: 1. 积极学习和掌握 AI 相关技能,如 AI 编程。编程门槛因 AI 而降低,未来编程技能可能会像 Office 软件一样普及,成为职场基本素养。能够驾驭 AI 编程工具并用于解决实际问题、创造价值的人更易脱颖而出。 2. 注重培养运用 AI 工具解决问题的能力,而非仅仅依赖工具生成的结果。真正的价值在于借助工具实现创新、提升效率。 3. 关注 AGI 对社会和个人的影响,思考在 AGI 世界中个体如何生存、创造价值,并探索新的分配方式。 4. 以发展的眼光看待 AI 的进步,不能因当前 AI 的不足而忽视其快速发展的趋势。AI 的“效用函数”和计算力在不断提升,可能在 5 年内就使行业发生巨大变化,十几年内可能对人类产生全面替代,因此要积极应对,不能逃避或沾沾自喜。
2025-02-07
程序员会被 AI 淘汰吗
不是所有的程序员的工作都会被替代,但一些简单重复性的编码工作可能会被 AI 自动完成,而复杂的、需要创新和判断的工作仍然需要人类程序员,所以如果程序员想不被淘汰的话,需要不断地更新技能和知识。
2024-04-15
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行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需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,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。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。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人,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,包括人工智能的定义、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,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。 如果希望继续精进,对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体:定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 4. 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
我是一名大一学生,我想创业,我有创业点子,我需要自己利用ai来开发app。我刚刚加入这个社群,我没有编程基础,也不怎么擅长用ai,并且我得不到ai创投圈以及科技发展的最新消息,不会用飞书,不会用这个社群。以利用ai开发app为最终目的的导向,我应该怎么做
以下是为您提供的建议,以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标: 1. 了解有趣的产品案例:例如对话情绪感知助手,它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术;剧本杀创作平台,具备剧本润色和 AI 测本功能;插件图标生成器,解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品:像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等,部分有公开网页和开源代码,可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法:例如 tree 等 AI 编程工具,即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验:湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景:如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能,其 AI 能力也将在月底有大更新,团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践:有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流:在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之,您需要多学习成功案例和工具使用方法,借鉴他人经验,明确产品规划和愿景,积极参与交流,逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。
2025-03-27
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
我不会写代码,怎么像个程序员一样利用ai帮我写代码
如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码,可以参考以下方法: 1. 对于编程小白来说,最好向 AI 提供代码节点中的范例,也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码(从 async def 到 return 的内容)。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式(比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量),所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式,以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式,您不会写,可以使用下面这个方法:在前一个节点后接一个“文本处理”节点,选择字符串拼接,输入选择前一个节点输出中所需的那个变量,拼接内容写{{String1}}就行,然后试运行,展开该节点的运行结果,复制最终输出中“output:”后面的内容即可,如果内容太长,提问时可省略不重要的具体内容,保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能,如果功能较为复杂,尽量将运行逻辑说清楚,越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考: 请仿照上述代码的结构,用 python 编写代码,实现以下功能: 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外,如果您在处理 SQL 代码时不会写,也可以让 AI 帮忙。例如,您可以将以下内容发送给 AI:学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database,然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求,如数据库表名称、操作类型、相关字段等,AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时,即使您不是程序员,也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时,要先了解相关字段,如 link(网址)、title(标题)、snippet(简短介绍)、source(来源)等。
2025-03-08
AI大模型本地化部署的逻辑是什么?输入的数据不会外泄吗?
AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,并优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 关于输入数据是否会外泄,这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施,如数据加密、访问控制、网络隔离等,输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位,就存在数据外泄的可能。例如,赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧(如手机或家庭计算中心),记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端,能更好地保障数据安全。
2025-02-28
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具,可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的,这个字不会是幻觉,是实打实的字,或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息: Tusiart: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 吐司网站: 文生图的操作方式:在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话修改。 模型及生成效果:Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置:可基于图片做延展,能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复消耗算力多,建议先出小图。 特定风格的生成:国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足,可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-02-25
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为,剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如,在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到,AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中,AI 有可能将人们从单调任务中解放出来,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时,在好莱坞的现状中,尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用,但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满,但也有观点认为如果有适当保护措施,AI 可以创造就业机会。 另外,有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生,AI 可能会取代部分岗位,但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
完全免費的AI工具目前有哪些
目前完全免费的 AI 工具包括: 1. 麻省理工学院(MIT)为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程 Day of AI,包含在 MIT 的 RAISE 项目中。不过该课程资源主要面向家长和老师群体,大孩子可自学,小孩子可能需要家长辅助。 2. 元子提到的一些能让普通人最低成本直接上手试的 AI 工具,包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等,但未具体指明具体的工具名称。
2025-04-13
gemini-2.5目前是什么水平
Gemini 2.5 是一款全能思考模型,具有以下特点和优势: 多领域达到 SOTA 水平,逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。 支持 100 万 tokens 上下文,具备强大的阅读能力。 统一架构原生多模态支持,图文音码协同处理,并非外挂而是原生融合。 您可以通过以下链接获取更多详细信息:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/googlegemini25proexperimental
2025-04-13