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对AI未来发展的洞察

Answer

以下是对 AI 未来发展的洞察:

在 2024 年,人工智能领域呈现出以下特点和趋势:

  1. 资金投入:预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。
  2. 计算压力:政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。
  3. 对选举的影响:虽尚未成真,但仍需警惕。
  4. 引领新服务模式:如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片和云计算行业带来新机遇,GPU 需求预计持续增长。
  5. 投资领域:企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资,机器人行业投资额超过企业软件,有望成为重要爆发点。
  6. 资本趋势:科技巨头通过资本控制 AI 模型公司,加速行业发展。
  7. 企业竞争策略:分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对。
  8. 大模型争霸:OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。

未来展望:

  1. 提示词工程重要性凸显,带来新挑战和责任。
  2. AI 能力持续提升,为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。

总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,未来发展前景激动人心,同时也复杂多元。

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

References

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

更多资金,更多问题:预计明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,只会变得更加“奢华”。?计算压力的挑战:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天,天花板可能会真的塌下来。?AI介入选举:虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!?总而言之,言而总之,人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上,OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐,2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC(无限制综合格斗冠军赛)比赛而非平静的学术研讨会。所以,请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里,AI将继续突破界限、挑战极限,甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇!

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

[title]2024年3月/科技变革与美股投资2024[heading1]III.智变时代AI将引领新的服务模式,即“智能即服务”,通过增强能力、自动化和改变交互方式,重塑我们的工作和生活。此外,AI的发展将重新赋能芯片和云计算行业,为它们带来第二春,并创造新的投资机会。在这个过程中,GPU的需求预计将持续增长,进一步推动AI技术的革新和应用。企业软件、AI驱动的金融服务以及AI健康技术成为了吸引投资的主要领域。但值得注意的是,机器人行业的投资额已经超过了企业软件,预示着它可能成为下一轮AI革命的重要爆发点。这一点在2024年末或2025年初有望得到进一步验证。科技巨头们通过资本来控制AI模型公司的趋势也越来越明显。例如,OpenAI与微软的合作,Anthropic与Google的合作,以及其他公司与NVIDIA和AWS的合作,都表明了这一点。这种背后的资本支持不仅为AI公司提供了必要的算力,还加速了整个行业的发展。在这个AI时代,企业的竞争策略主要集中在两个方向:一是迅速成长为大型模型公司并寻找强大的背书,以获得竞争优势;二是保持规模较小,专注于盈利并灵活应对市场变化。这种分化的竞争模式预示着AI行业的未来将更加多元化和复杂。展望2024年,我们有理由相信这将是大模型争霸的一年。OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama以及来自法国的Mistral将是市场上最受瞩目的几家公司。他们不仅在技术上相互竞争,还在为未来AI的方向和应用设定标准。这种竞争不仅对技术的进步至关重要,也为投资者和市场观察者提供了了解AI发展趋势的重要视角。

【全方位解析】企业如何通过提示词工程优化AI输出,提升市场竞争力

为了充分利用这些新机遇,企业需要不断更新和优化其提示词工程策略。例如,我们可以设计如下提示词来探索AI增强决策的潜力:这个高级提示词利用了AI的预测能力,帮助企业制定更具前瞻性和适应性的长期战略。

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 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,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
ai怎么赋能咨询顾问做数转政策洞察
AI 能够为咨询顾问在数转政策洞察方面提供多方面的赋能: 1. 决策辅助:AGI 时代,政治决策过程可借助 AI 的分析和建议。例如,领导人能咨询几乎无所不知的 AI 顾问,获取全面且即时的政策选项评估,提升决策质量和效率,使政策更具科学性和数据驱动性。 2. 外部专业知识整合:政府在履行监管核心职能和监督框架时,可从外部专家那里收集行业、学术界和公民社会的见解和建议。 3. 紧跟研究前沿:政府需要与 AI 研究社区密切合作,利用其研究成果和见解来完善监管框架。例如,了解开发者在基础模型中探索嵌入对齐理论的方式。 4. 能力建设:英国致力于构建在基础模型方面的能力,通过相关任务组支持政府提升能力,确保充分利用新兴技术带来的益处。 然而,在运用 AI 时也需注意: 1. 领导者应具备新素质,包括理解 AI 基本原理、识别算法偏见和局限的能力、跨学科知识以及对人类价值的坚守。 2. 领导者要善用 AI 但不盲从,将其视为辅佐决策的工具而非替代决策者本身。 3. 政治领导者需在大众面前解释 AI 决策,为 AI 的参与背书,确保民主过程的透明度和问责。
2025-03-05
ai怎么赋能咨询顾问做行业洞察
AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察: 1. 学习优秀行业调研报告:让 AI 阅读并总结其中的方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询:询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据,并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐:要求 AI 作为专家,推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号,并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容:请 AI 针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容,并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度,可以通过以下两个路径: 1. 自身对行业有深入了解,整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI,借助其海量知识,边学习、边研究、边洞察总结,从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-05
如何设计市场洞察、战略研究、战略规划的提示词
以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容: 在人工智能迅速发展的当下,提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性,无法满足复杂商业需求,因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧,能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时,需考虑以下关键要素和框架: 对于市场洞察: 1. 目标市场:定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求:列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析:分析竞争对手的优势和劣势,确定差异化策略。 对于战略研究: 1. 产品定位:明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求:描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求:包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划: 1. 市场趋势:考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标:与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配:规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估:识别可能的风险和应对策略。 此外,以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例,可将任务细分,为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时,Prompt 工程是快速发展的领域,需不断学习和实验,包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系,如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等,以不断优化 Prompt 设计技巧。
2025-02-14
能帮我写一份deepseek的洞察分析报告吗
以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告: 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后,有以下感受: 1. 深度思考过程展示:将如何写白皮书的思考过程全程展示,与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同,这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版: 有引用链接:答案的每一句话都标注了引用的网站,方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献:直接在文末列出参考的白皮书,为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量:质量不错,没有明显的 AI 痕迹。 二、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,成本仅为一小部分,并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点,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。 三、实际使用表现 1. 文字能力:在中文场景中高度符合日常和写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力:经过优化,表现不错。 3. 编程能力:略逊于 GPT,据用户反馈。 4. 技术创新:采用 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。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。
2025-02-01
AI 分析调查结果并生成洞察报告
以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容: User Evaluation: 这是一个利用人工智能(AI)来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括: AI 驱动的转录:支持 57 种以上语言的转录功能,能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察:从数据中快速生成有用的洞察,每个洞察都附有数据来源。 集合管理:使用直观的看板(Kanban)板来组织和分享洞察,添加标签和笔记。 AI 生成报告:生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿:一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源:分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板:提供多种洞察模板,帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析:解释音频和视频文件中的客户情感,识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote: 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有: 用户投票板:用户可以发布和投票他们希望看到的功能,企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置:只需 2 分钟即可完成设置,并提供免费计划。 无缝集成:可以将投票小部件无缝添加到应用中,用户无需再次登录即可发布和投票,减少摩擦并增加反馈。 定制化:支持内置的浅色/深色模式,用户识别和配置。 透明度和信任:通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能(AI)进行转型: 在数据驱动决策方面,特别是数据分析和洞察部分: 目标是通过使用人工智能(AI)工具来分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 首先,利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具,如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据,进行分析,识别模式、趋势和相关性。 其次,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略,如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议,将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略,实施后持续监控效果并收集数据,反馈到 AI 分析中形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告: 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面,高质量显示被提及 44 次等;劣势方面,兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。
2024-10-29
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。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。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,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。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
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
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
,当前AI数字人发展的新态势,以及新技术和成果
当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势,并取得了一系列新技术和成果: 数字人简介: 数字人是运用数字技术创造的,虽现阶段未达科幻作品中的高度智能,但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义,一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视和直播带货,其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关,不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向: B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏,结合 AI 技术满足放松和社交需求,专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年,AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口,提前布局有潜力的赛道可迎接机遇,但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望: 数字人未来有很多应用场景,如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破,如将五感数据和躯壳控制参数作为输入,次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路,数字人的核心在于 Agent 即灵魂,如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,AI 既能提供高质量信息,也能关注用户情绪。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
,AI agent 发展趋势,技术状态,商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息: 发展趋势: 2024 年内,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验,实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年,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。 技术状态: 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent,构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式: 依据不同类型销售市场的特点,结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化,让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节,解决 2B 销售获客的痛点,且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
现在Ai已经发展到什么程度了
目前 AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴,而是融合了众多学科知识,并深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。 有观点认为,AI 引领的是第四次工业革命的浪潮:继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新,以及电脑普及带来的信息化浪潮之后,AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月,AI 已经狂飙!R1 席卷全球,然后是 O3、Grok 3、Claude 3.7、GPT4.5 等,短短 3 个月内,AI 更新密集发布。然而很多人仍未察觉 AI 正在指数级加速,甚至抱怨 GPT4.5 表现不佳,但事实上,AI 发展已经是直线拉升状态,每天都在进步。 此外,Grok 语音模式已全面开放,支持 11 种模式(包括 2 种 18 禁),自带语音字幕,是学习英语的好工具,但目前仅支持英文。
2025-04-13