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未来什么产业是风口

Answer

未来的产业风口可能包括以下方面:

  • 在 AI 领域,随着技术的发展,生成式 AI 不断拓展应用范围,从简单的文本或代码生成扩展到代理交互。AI 网络协同工作将成为趋势,对新型基础设施的需求会增加,以支持更强大的计算和解决串扰问题。
  • 开源大模型将爆发,大模型未来将无处不在。大国间 AGI 竞争的关键在于“云端超级大模型”,其规模会越来越大,同时也会越做越小并搭载于智能终端。
  • 企业级大模型市场将崛起,企业可能同时拥有多个垂直大模型。多模态成为大模型的关键能力,文生图、文生视频等 AIGC 功能会有突破性增长。
  • ToC 领域将继续涌现杀手级应用,知识工程成为大模型落地的决定性要素,AI Agent 激发大模型潜能成为超级生产力工具。
  • 人形机器人产业发展将获得十倍加速,大模型认知能力的提升将为自动驾驶带来革命性变化,大模型也有助于生物科学等基础科学研究突破瓶颈。
  • AI 安全变得前所未有的重要,芯片性能每年翻 10 倍,6 年将提升 100 万倍,算力规模每半年翻 1 倍。能源成为 AI 甚至人类文明发展的瓶颈,解决可控核聚变是唯一的破解方法,大模型和硬件结合会带来新产业革命。
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References

红杉|AI 50 未来公司

过去的科技创新浪潮——网络、互联网和移动技术——在很大程度上都是通信革命。而AI则不同,它是一场生产力革命,与个人电脑更加类似,AI塑造了商业和工业的未来。随着越来越多的AI被开发出来,它们将开始通过AI网络协同工作。在过去的一年里,我们看到生成式AI能够做到的事情已经从简单的文本或代码生成扩展到了代理交互。正如个人电脑和智能手机的兴起推动了对传输数据的互联网带宽的需求一样,AI Agent的发展将推动对新型基础设施的需求,以支持更强大的计算和解决串扰问题。正如英伟达公司首席执行官黄仁勋所说,我们正在进入一个"每个像素都将被生成"的世界。在这个生成的未来,公司建设本身可能会成为AI Agent的工作;而有一天,整个公司可能都会像神经网络一样工作。我们现在在应用领域看到的是下一代公司将使用的不断迭代的工具的最初版本。我们或许可以预期这些公司的规模会更小,但下一代公司具有的便利也意味着它们的数量会大大增加。公司的组建将变得更快、更流畅,并采用新的所有权和管理结构。也许有一天,会出现由一名AI工程师运营的大型公司。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

一、开源大模型爆发,大模型未来将无处不在二、未来大国间AGI竞争的关键是“云端超级大模型”,规模越做越大三、大模型同时越做越小,搭载于智能终端四、企业级大模型市场崛起,企业会同时拥有多个垂直大模型五、多模态成为大模型的关键能力六、文生图、文生视频等AIGC功能突破性增长七、ToC继续涌现杀手级应用八、知识工程成为大模型落地的决定性要素九、AI Agent激发大模型潜能成为超级生产力工具十、人形机器人产业发展获得十倍加速十一、大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化十二、大模型帮助生物科学等基础科学研究突破瓶颈十三、AI安全变得前所未有重要十四、芯片性能每年翻10倍,6年将提升100万倍,算力规模每半年翻1倍十五、能源成为AI甚至人类文明发展瓶颈,唯一破解方法是解决可控核聚变十六、大模型和硬件结合会带来新产业革命

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

一、开源大模型爆发,大模型未来将无处不在二、未来大国间AGI竞争的关键是“云端超级大模型”,规模越做越大三、大模型同时越做越小,搭载于智能终端四、企业级大模型市场崛起,企业会同时拥有多个垂直大模型五、多模态成为大模型的关键能力六、文生图、文生视频等AIGC功能突破性增长七、ToC继续涌现杀手级应用八、知识工程成为大模型落地的决定性要素九、AI Agent激发大模型潜能成为超级生产力工具十、人形机器人产业发展获得十倍加速十一、大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化十二、大模型帮助生物科学等基础科学研究突破瓶颈十三、AI安全变得前所未有重要十四、芯片性能每年翻10倍,6年将提升100万倍,算力规模每半年翻1倍十五、能源成为AI甚至人类文明发展瓶颈,唯一破解方法是解决可控核聚变十六、大模型和硬件结合会带来新产业革命

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角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
人工智能未来是不是一个赚钱的风口?
人工智能未来很可能是一个赚钱的风口。以下是一些原因: 深度学习被证明有效,随着规模扩大预期会改善,人们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为自主的个人助理执行特定任务,帮助人们协调医疗护理等,在各个领域取得科学进展。 数字化正在重塑生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展使这种趋势进一步加强,进入更加富足的时代。 科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案,降低生产和运营成本。 预计 2024 年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮不会消退。 然而,也存在一些挑战: 如果不能建立足够的基础设施,人工智能可能成为有限资源,导致战争,并主要成为富人的工具。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,逼近电网极限。 AI 介入选举等方面存在伦理挑战。 总之,人工智能领域充满机遇和挑战,是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。
2024-12-31
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
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
AI音乐产业报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐产业的相关报告内容: 1. 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。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。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布,其中包含 AIGC 音乐应用产业报告。报告指出 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。 3. 2024 年度 AI 十大趋势报告还提到,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,同时动态调整游戏难度,增加或降低敌人的数量和强度,改变游戏环境等;不断收集的玩家数据,还能使 NPC 和游戏系统更加适配玩家水平。同时在游戏运营过程中,AI 客服和 AI 分析也是提升玩家体验的重要一环。 4. 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,如 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,在当时是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游。最大突破是首先制作出了一种与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,在游戏中可以实时生成角色皮肤。2024 年 Bitmagic 释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果,在平台内可以使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也可以轻松地对游戏世界进行编辑。
2025-03-11
AI怎样赋能文旅产业发展
AI 赋能文旅产业发展主要体现在以下几个方面: 1. 全流程制作文旅宣传片:利用 AIGC 技术生成全国文旅宣传片,如《AI 我中华》,融合了 AI 生成视频及 AI 配音技术,将各地特色巧妙结合,展现大美中华。使用的工具包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Runway、PS、AE、Ebsynth 等。 2. 提升 2D 美术效果:在 2D 美术中广泛使用图像生成技术,主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 提升了图像生成的精细化程度和提示对图像生成结果的控制能力。 3. 优化 3D 模型生成流程:在 3D 模型生成中,AI 可直接完成可调整的 3D 粗模,大大提升效率。 4. 改善游戏测试与优化环节:AI 在游戏测试环节中可模拟玩家、NPC 和游戏模型,在优化环节承担改善角色动画、编程加速、自动化游戏测试等功能,通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗,快速识别并解决问题。 5. 丰富故事情节与 NPC 设计:在游戏设计中,AI 依托自然语言生成用法,用于角色与故事生成、游戏机制创新等方面,通过针对性训练数据集强化 NPC 模型的基础能力。 6. 创新音乐与音效生成: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,可用于填充游戏音效和音乐。 7. 提升玩家体验与个性化:AI 能评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度,还能在游戏运营中提供客服和分析服务。 8. 带来新的游戏玩法:如《Soul Chronicle》实现了实时 3D+AIGC+UGC,《Roleverse》可在平台内定制角色和编辑游戏世界。
2025-03-06
人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育,感悟
以下是关于人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育的感悟: 一、原理与概念 1. 人工智能(AI):是一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 2. 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,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,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系,具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、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处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
我想要自学AI相关的知识,但不知道从哪里开始,需要一个行动方案,我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能: 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求,例如: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作: 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样,将需求抽象再具象成产品。 总之,要成为 AI 产品经理,需要不断学习和实践,适应行业的发展和变化。
2025-04-12
MCP是什么?未来的发展趋势如何?
MCP(模型上下文协议)是一种于 2024 年 11 月推出的开放协议,允许系统以跨集成的泛化方式为 AI 模型提供上下文。该协议定义了 AI 模型如何调用外部工具、获取数据和与服务交互。 MCP 已经在重塑 AI 智能体和代理的生态系统。其未来的发展趋势取决于如何应对基础性挑战,如果处理得当,可能成为 AI 与工具交互的默认接口,并开启新一代自主、多模态、深度集成的 AI 体验。如果被广泛采用,它可能代表工具构建、消费和货币化方式的转变。 今年将是关键的一年,可能会面临一些关键问题,比如是否会看到一个统一的 MCP 市场崛起,AI 代理的认证是否会变得无缝,多步执行能否被正式纳入协议等。 MCP 从 LSP(语言服务器协议)中获取灵感,超越 LSP 的地方在于其以智能体为中心的执行模型,LSP 主要是被动响应,而 MCP 专门为支持自主的 AI 工作流而设计,根据上下文,AI 智能体可以决定使用哪些工具、按什么顺序以及如何将它们串在一起来完成任务。MCP 还引入了人工参与的功能,允许人类提供额外的数据并批准执行。
2025-04-10
未来ai发展有什么方向性的可能,尤其对于产品运营的启发
未来 AI 发展具有以下方向性的可能,对产品运营有如下启发: 1. 从通用能力到专业化细分: 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户,但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具),每个细分领域的产品不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新: ToB 市场深耕,如针对内容创作者的 ReadPo,为专业用户提供高效工具。 新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”,允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌: AI 是生产力革命,将通过 AI 网络协同工作,推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作,公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小,但数量会增加,具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品,软件数量将不断扩张和变化,代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景: 企业应用:提示词工程重要性凸显,带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域:自动驾驶汽车提高安全性和效率,优化信号灯和流量。 物流配送:优化路线和计划,降低成本,包括无人机送货。 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力,相关资源如: 算力: 数据:
2025-04-10
未来ai发展尤其对于腾讯的发展有什么方向性的可能
以下是关于腾讯在未来 AI 发展方向的一些可能: 1. 2024 年数字科技趋势:从连接、交互、计算和智能四个维度,对 100 多项未来技术和重点方向给出趋势性判断。包括星地直连的卫星互联网、垂直起降飞机的未来交通网、能源、信息和交通的多网协同,使未来网络连接的广度和深度都迎来无限可能。报告下载地址:(发布时间:2024/01/23) 2. 金融业大模型应用:强调大模型技术对金融业带来的革命性影响,包括提高效率、降低成本、创新服务和优化风险管理等方面。通过深入分析多个案例,展示大模型在金融服务、风险管理、客户服务和营销策略等领域的应用,同时指出实施大模型技术面临的挑战,如数据隐私、算法偏见和监管合规等。报告下载地址:(发布时间:2023/11/30) 3. 在基础模型和开源生态方面: 合成数据方面:量变不能直接产生质变,质量和结构至关重要;需要从扩充数据转向创造知识,通过系统化方法提升训练数据质量。 游戏开发、影视制作、工业设计、VR 构建等领域:面临数据积累和模型优化以实现产业赋能的挑战,当前瓶颈包括训练数据稀缺和泛化能力有限,未来方向可能是 GANs 数据生成和迁移学习优化。 材质还原方面:基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。
2025-04-10
我想在未来从事ai事业,现在该如何学习ai,
如果您想在未来从事 AI 事业,以下是一些学习建议: 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,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。 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),您可以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。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-26
未来AGI新职业有哪些
未来 AGI 可能催生以下新职业: 1. 与 AGI 技术安全和伦理相关的工作,如负责确保 AGI 可控性和与人类价值对齐的专业人员。 2. 参与公共政策制定和全球合作的“政策顾问”和“外交官”,协助制定 AGI 相关的规则和标准。 3. 由于 AGI 对劳动力市场的冲击,可能会出现帮助劳动者快速适应职业转换、学习新技能的职业培训师和指导顾问。 同时,AGI 的广泛应用将对劳动力市场产生巨大冲击,许多传统职业可能被取代,但历史经验表明,每次技术革命虽淘汰旧岗位,但也会创造全新岗位。例如汽车取代马车夫催生了汽车产业的新工作,AGI 时代也有望出现我们今日难以想象的新职业,整体上有望维持就业的动态平衡。不过在调整过渡期,许多劳动者将面临前所未有的职业转换压力,需要快速适应并学习新技能,转向机器不能完全胜任的任务。
2025-03-17