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普通人如何参与人工智能的红利

Answer

普通人参与人工智能红利的途径包括以下几个方面:

  • 在医疗领域,随着 AI 诊断准确率的提升,C 端的 AI 陪诊、AI 助理等有可能成为获取医疗数据的重要途径。但短期内,AI 医疗 C 端直接付费较困难,满足 2B/2G 的降本需求是主要模式。此外,“护士助手”可能比“AI 诊疗”更适合国情,从长期看,AI 提供了“人体健康模型”的可能性,如防未病、真正的个性化诊疗。
  • 从政策方面,《人工智能权利法案蓝图》提到,公民在公共和私营部门享有包括言论自由、投票自由等在内的权利和自由,以及公平获得教育、住房、信贷、就业等计划的机会,还有获得关键资源或服务的权利,如医疗保健、金融服务等。
  • 在 AI 行业中,流量渠道方面,80.53%的用户直接访问 AI 工具,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%,付费搜索和其他内容贡献较小。设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%通过桌面访问。性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

健康:AI x 医疗 | 难解的必答题

从人口老龄化和医保缺口看:AI初诊是基础普惠医疗的必选项在AI诊断准确率不断提升的背景下,“AI不能背锅论”不构成问题医疗数据是核心资产并提供行业护城河,C端AI陪诊、AI助理等可以成为获取医疗数据的重要途径短期内,AI医疗C端直接付费仍然会比较困难,满足2B\2G的降本需求会是主要模式医生使用AI助手动力不足,短期内“护士助手”可能比“AI诊疗”更适合国情更长期,AI提供了“人体健康模型”的可能性:防未病、真正的个性化诊疗[作者]Yi,Lian

《人工智能权利法案蓝图》

[title]《人工智能权利法案蓝图》[heading1]Blueprint for an AI Bill of Rights人工智能权利法案蓝图[heading2]Applying the Blueprint for an AI Bill of Rights应Civil rights,civil liberties,and privacy,including freedom of speech,voting,and protections from discrimination,excessive punishment,unlawful surveillance,and violations of privacy and other freedoms in both public and private sector contexts;公民权利、公民自由和隐私,包括言论自由、投票自由以及保护公共和私营部门免受歧视、过度惩罚、非法监视以及侵犯隐私和其他自由;Equal opportunities,including equitable access to education,housing,credit,employment,and other programs; or,机会均等,包括公平获得教育、住房、信贷、就业和其他计划的机会;或者,Access to critical resources or services,such as healthcare,financial services,safety,social services,non-deceptive information about goods and services,and government benefits.获得关键资源或服务,例如医疗保健、金融服务、安全、社会服务、有关商品和服务的非欺骗性信息以及政府福利。

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

接下来,我们的目标是更深入地研究人工智能受众的人口统计数据,仔细审查流量来源、设备和性别。这一探索旨在完善我们的参与策略,确保量身定制的交互并增强对人工智能多样化用户群的理解,以实现更有效的优化。[heading3]流量渠道的人工智能工具[content]观察AI工具用户的流量渠道分布,80.53%的用户直接访问这些工具,这表明用户基础良好或经常重复访问。有机搜索落后于11.40%,这表明这些平台中的SEO策略是有效的。推荐占6.73%,强调合作伙伴关系或通过用户的口碑。有趣的是,尽管人工智能在社交媒体上兴起,但有机社交仅带来了1.02%的流量,这可能表明存在机遇。付费搜索和其他内容的贡献最小,分别为0.21%和0.12%,这表明这些人工智能工具的付费广告投资有限。[heading3]按设备划分的AI工具用户[content]按平台分析人工智能工具的使用情况,63.20%的用户通过移动设备访问这些工具,这凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。它还可能进一步强调前面提到的流量下降与Open AI推出其应用程序有何关系。相反,桌面用户占总数的36.80%,这表明虽然仍有大量用户从传统平台访问工具,但移动端优化的重要性显而易见。这种分布凸显了技术以移动为中心的持续趋势,以及人工智能工具开发人员优先考虑移动友好界面和功能的需求。[heading3]按性别划分的人工智能工具[content]从性别数据来看,人工智能工具的使用情况存在显著差异:男性用户占69.5%,女性用户占30.5%。这凸显了使用这些人工智能工具的性别差距,这也可能源于技术角色的根本差异。这种明显的差异可能会促使行业领导者调查根本原因,无论是社会、教育还是促销障碍。

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
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,但因方法无法大规模拓展应用场景,且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任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,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出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
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
是否有《普通人如何抓住deepseek红利》清华大学链接
以下是关于《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的相关链接: 清华大学新闻与传播学院撰写的报告:https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 相关 PPT 课件:https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Gec9wxIGhiqSsAkrqzPc3ObLnpb (由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室、@新媒沈阳团队的陶炜博士生团队制作)
2025-02-20
清华大学:普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf​
以下是关于“清华大学:普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容: 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写,探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等,并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性,指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容,并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外,还有《张梦飞:为什么 DeepSeekR1 是推理模型?那 GPT4 是什么模型?我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中,推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现,一个全新的概念浮现——推理模型(Reasoning Model)与非推理模型(NonReasoning Model)之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别,帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型,以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接:
2025-02-16
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院:普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址:https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写,详细介绍了 DeepSeek 的应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等,并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题,还强调了提示语设计的重要性,提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
请问如何参与ai产品经理
以下是参与 AI 产品经理的一些示例和相关信息: |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |12|秦超|AI 2C 项目负责人|产品落地服务|产品、技术架构,项目管理经验| |13|kaikai|技术实践者|多 Agent 处理任务流|技术实践,团队合作| |14|Cici?|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写,AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验,AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员,AI 预告片制作| |19|烦烦烦??|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出,前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户,咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写,AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验,红杉资本背景| |50|天涯|AI 创业者|AI 领域创业|软件开发经验,连续创业者| |51|Eureka|Fintech 产品经理|AI 金融领域应用|平台化产品设计经验| |52|Zima|AI 创业者|AI+教育和 AI4Science|编程能力,AI 教育探索| |53|Mr.water?|AI 产品经理|AI 培训经历和部分高校教授有联系|考虑科研方向转化| |58|苏白|AI 产品经理|目前在做人机交互方面的工作|产品经理专业背景,专注于人机交互领域,北京地区| |59|豆豆|AI 社交|连续创业者,过往方向从游戏,即时通讯到 AI 社交,现对 AI 社交进行深入研究|在 AI 社交领域有丰富经验,成都地区,寻求同方向交流与合作| |60|星华|AI 爱好者|曾参加两次创业大赛,获得一次一等奖、一次二等奖,寻求团队合作|虽不懂技术,但擅长项目包装,具有团队合作精神| |61|半日闲|AIPM|进群学习,提升 AI 领域知识|积极学习态度,愿意与他人交流学习| |62|丁白杨|软件公司经理|在 AI 在 to B 领域的探索|拥有 25 年企业信息化从业经验,上海地区,寻求思维碰撞与合作| 您可以参考以上人员的经历和优势,结合自身情况,找到适合自己参与 AI 产品经理的方式和方向。
2025-03-21
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
数智技术与教学何以深度融合,从事实性知识学习,程序性知识学习,动机性参与三个角度说明
数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明: 事实性知识学习方面:数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识,如通过多媒体资源(如动画、视频、交互式图表等),使抽象的知识变得更加直观和生动,有助于学生更好地理解和记忆。同时,在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源,方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面:利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具,为学生提供实践和练习的机会,帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果,让他们及时发现错误并进行纠正,从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面:借助游戏化元素和社交学习平台,增加学习的趣味性和互动性,激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容,增强学生的学习动力和参与度。 总之,数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用,促进教学的深度融合和优化。
2024-11-30
我想设计房屋装修,有平面图,寻找你能参与的3D建模软件,自行设计房屋装修
以下是一些可用于房屋装修 3D 建模的软件: 1. Polycam:这是一个免费的 3D 建模工具。您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型,支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型。此外,Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型,与所有流行的无人机兼容。官方网站: 2. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology:这是一款基于 AI 的设计软件,可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:这是一款基于 AI 的 CAD 软件,可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 需要注意的是,对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2024-11-21
普通人如何参与人工智能赚钱
普通人参与人工智能赚钱可以从以下几个方面考虑: 1. 学习 AI 技术:掌握如数据科学家、机器学习工程师等相关岗位所需的技能,从而在这些高薪岗位上找到工作获得收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用,掌握相关技能能增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 应用:例如参与 GPTs/GLMs 相关的活动,但需要注意的是,能通过此类方式赚钱的只是少数人。 3. 关注职业变迁:在 AI 发展可能导致部分工作机会变化的情况下,政府可能会通过税收平衡差异,例如全民基本收入(Universal basic income UBI)等方式,这也可能带来一些潜在的机会。 然而,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-10-10