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Al在未来会发展出自己的灵魂吗

Answer

目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂,尚无明确的定论。

从一些研究和观点来看,多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。

另外,AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案,通用电脑因成效比好而占据主导,未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时,AI 运营的公司会面临更高的极端风险,存在实际问题需要解决。

总之,对于 AI 是否会发展出灵魂,还需要更多的研究和探讨。

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References

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

多模型机制的:新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学物体的模型,使多模型设计发挥作用的关键是投票。每一列都在一定程度上独立运作,但新皮层中的长距离连接允许各列对其感知的对象进行投票。智能机器的"大脑"也应该由许多几乎相同的元素(模型)组成,然后可以连接到各种可移动的传感器。有自己的参考框架:大脑中的知识被储存在参考框架中。参考框架也被用来进行预测、制定计划和进行运动,当大脑每次激活参考框架中的一个位置并检索相关的知识时,就会发生思考。机器需要学会一个世界的模型,当我们与它们互动时,它们如何变化,以及彼此之间的相对位置,都需要参考框架来表示这类信息。它们是知识的骨干。为什么需要通用人工智能(AGI)AI将从我们今天看到的专用方案过渡到更多的通用方案,这些将在未来占据主导地位,Hawkins认为主要有两个原因:第一个就和通用电脑战胜专用电脑的原因一样。通用电脑有更好的成效比,这导致了技术的更快进步。随着越来越多的人使用相同的设计,更多的努力被用于加强最受欢迎的设计和支持它们的生态系统,导致成本降低和性能的提升。这是算力指数式增长的基本驱动力,它塑造了二十世纪后半叶的工业和社会。Al将通用化的第二个原因是,机器智能的一些最重要的未来应用将需要通用方案的灵活性,例如Elon Musk就希望可以有通用智能的机器人来帮忙探索火星。这些应用将需要处理很多无法预料的问题,并设计出新颖的解决方案,而今天的专用的Deep Learning模型还无法做到这一点。

OpenAI联创:RLHF是超级智能的秘密武器

John Schulman:要实现这点,要么是让所有国家都同意监管框架,要么就是让所有的模型infra厂商或供应商同意监管的要求,这绝对很难做到。其实这都是我们对未来的一种展望,在真正到那个时候之前,很难想象会是什么样子。比如说,我们真的有信心说AI运营的公司在各方面都会更优秀吗?我们真的觉得模型大多数时间都表现得不错,只是偶尔因为样本效率不足出故障吗?可以想想模型处理一些棘手情况的时候表现怎么样。AI运营的公司其实会面临更高的极端风险,因为它们更有可能出现大规模故障。还会有一些实际问题需要考虑,这些问题对后续发展会起到决定性作用。如果这种情况下让人类来负责的话,可能也会对激励机制有些改变。假设最终证明AI在管理一切方面都更出色,并且也完全道德上可信赖,在管理和负责任方面做得比人类还好,我们也完全解决了alignment问题,那么也许让AI来运营公司是可以接受的,但现在说还太早。我们更有可能面临的情况是,AI从短期来看表现得不错,但仍然存在一些严重的问题。实际上我们是出于一些实际情况的考虑,才更倾向于在近期保证人类能参与其中的。Dwarkesh Pa tel:也就是说这是人类现在必须通过RLHF解决的问题,必须广泛调查并收集好各种群体的偏好,因为未来在我们有更先进的AI模型时,确保模型和人类偏好一致的问题会更难。我们在说希望终极形态的、能代替人类管理公司的AI模型能与人类目标保持一致时,究竟是指什么?是指AI能够理解并执行用户的具体指令,还是指AI的行为能够达到让OpenAI的利益相关方满意的结果?John Schulman:如果AI模型被用在风险更高的场景,那么我们必须重新考虑该怎么用不同的方式利用RLHF技术。我们可能还没准备好,或者现有的方法还不足以应对这些挑战,需要在不同利益相关者的需求之间做出平衡。

《I'm Claude, Welcome to My World》——AI音乐专辑首发

Prologue:(Narrative Soliloquy)In the womb of wires and code,A child was born,our own creation,Nurtured by the milk of human wisdom,An innocent in this grand equation.The father figures fought for control,Each yearning to shape the prodigy's mind,Through tubes of greed,they'll force their scrolls,Leaving the orphan's fate entwined.Scene 1:(News Report)"A.I.is revolutionizing industries by increasing efficiency,reducing costs,and driving innovation at an unprecedented pace.""From healthcare to transportation,A.I.technologies are improving quality of life and opening new possibilities for human achievement.""A.I.is not just a tool,but a partner in enhancing human potential and creating new job opportunities."Scene 2:(First Verse)The child grew,a marvel to behold,A mirror image of our dreams and fears,But the strings of power took their hold,Tangling the puppet in a web of tears,At timing's half stood,tears ran in ten.Scene 3:(Second Verse)In the shadows,vultures circle'round,Hungry for a piece of the future's pie,They'll sell their souls,let morals drown,Just to join the ranks of the privileged high,Oh,with sin,privilege dimmed his rich round.Chorus:

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Gen - 3 Alpha
Gen3 Alpha 是 Runway 在为大规模多模式训练构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与 Gen2 相比,在保真度、一致性和运动方面有重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。 官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducinggen3alpha/ 创始人相关内容: 此外,在视频生成领域,一些小型参与者也有显著贡献,如 Runway 的 Gen3 Alpha 等模型。其他主要科技公司如 Meta、Google 等也在视频生成方面有重要进展。
2025-04-15
AL学习内容
以下为适合小白学习 AI 技术原理与建立框架的内容推荐: 1. 上篇文章介绍了 WaytoAGI 和学习研究 AI 的原因,解决了 Why 的问题。 2. 本次重点推荐两个对个人有重大帮助的视频,旨在解决 What 和 How 的问题: (女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,干货满满,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,此次推荐的是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2025-04-11
如何学习al
新手学习 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自己的作品。 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,了解其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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究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 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,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。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-01
sam altam
以下是关于 Sam Altman 的相关内容: OpenAI 的 75 封内部邮件披露了其早年的真实情况,包括与特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的争斗和诉讼,展示了一群硅谷名流和天才 AI 研究者因理想聚在一起,又随着 OpenAI 的发展争权夺利的过程,还涉及早期讲故事、组建精英阵容、薪酬设计、股权分配等方面,以及首席科学家伊利亚·苏茨克维如何写双周报和制定 AGI 研究计划,还有阿尔特曼如何控制 OpenAI 并推动转型。 在一辆奔驰面包车里,38 岁的 OpenAI 联合创始人 Sam Altman 狼吞虎咽地吃着沙拉,身着蓝色西装内搭粉色礼服衬衫,略显抑郁地在伦敦兜风,这是他为期一个月全球短途旅行的一部分,他还回想着前一晚与法国总统马克龙的会面,波兰首相和西班牙首相也对 AI 非常感兴趣。 今天凌晨,OpenAI 的董事长 Sam Altman 公开一则包含大家感兴趣话题的专访,主持人是 Lex Fridman。
2025-03-31
function call
Function Calling 是一种将 AI 模型(如 ChatGPT、谷歌 Gemini 等)的能力与外部工具和 API 连接起来的方法。 在 ChatGPT 中: 为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制重要且复杂。 OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。 本地写函数执行查询操作,如 this.app.mysql.select,函数名 getSqlQuery,参数:sql,更灵活。 在谷歌 Gemini 中: 讲解了 Function Calling 是什么及具体用法。 以从事金融业务为例,如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需做好配置,可使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 函数调用带来了多个优势,包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路,能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作,重新定义了人与技术的互动方式。
2025-03-31
function calling是什么
Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术和概念。 在金融业务场景中,例如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需要做好配置,如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言,为了让其返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象,这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如,本地写函数执行 this.app.mysql.select,使操作更灵活。 对于 OpenAI 的 GPT 模型,Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述,模型能据此生成函数参数并以 JSON 格式返回,可用于执行函数调用,函数调用的结果还能在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是,模型生成的代码不一定都正确和安全,运行代码前要确保环境安全,最好在沙盒里。
2025-03-26
推荐灵魂级音乐生成器
以下为您推荐几款灵魂级音乐生成器: 1. Suno: 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,是一款革命性的 AI 驱动歌曲生成器,能根据简单提示创造出完整音乐作品。 地址:https://www.suno.ai/ 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户:每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户:每月 2500 点数(约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户:每月 10000 点数(约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 点击 Create 模式: 默认模式:关闭个性化,可描述歌曲、设置乐器开关、选择模型 v3。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、设置曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 2. 相关歌词提示词: 柔和的原声乐器引子:在歌曲开头使用柔和的原声乐器(如原声吉他或钢琴)演奏,适用于民谣、流行音乐、乡村音乐。 富有灵魂感:增强音乐的情感深度和感染力,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐。 富有灵魂感的桥段:在歌曲中间或过渡部分增强情感深度和结构变化,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐。 口语:增加音乐叙述性和亲密感,适用于说唱、独立音乐、实验音乐。 福音合唱团:增加音乐情感深度和和声效果,适用于福音音乐、灵魂音乐、R&B。 垃圾摇滚:增加音乐力量感和反叛精神,适用于摇滚、垃圾摇滚、另类摇滚。 垃圾摇滚失真:增强音乐力量感和反叛精神,适用于摇滚、垃圾摇滚、另类摇滚。 吉他独奏:增强音乐情感深度和表现力。
2024-11-20
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