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03/10
AI 成為兩會熱點，科技大佬們的提案暗藏什么玄機？
企業(yè)家圍守AI。如日中天的AI，在兩會上穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)C位。雷軍的“終端標準”、周鴻祎的“安全即服務”、劉慶峰的“算力突圍”、齊向東的“縱深防御”……這些大佬們的提案看似分散，實則暗藏一條清晰的主線：在全球AI競爭進入深水區(qū)的當下，提案不僅是技術建議，更是企業(yè)戰(zhàn)略的公開宣言。他們通過參與政策制定，不僅塑造行業(yè)規(guī)則，還把技術優(yōu)勢轉化為市場壁壘，實現(xiàn)商業(yè)與行業(yè)的雙贏。圍繞安全場景與生態(tài)，構建中國AI黃金三角如果仔細梳理AI提案，會發(fā)現(xiàn)一個高頻詞——安全。當AI深入到社會的各個角落，安全已經(jīng)從成本項變成了競爭力，成為技術落地的先決條件。360的周鴻祎提出安全大模型，主張以技術對抗技術，建議通過“安全+AI”的完整解決方案，將安全要素嵌入AI全流程，開發(fā)適配大模型的縱深防御體系。而奇安信的齊向東則明確聊到，人工智能安全是公司的重點關注項目，他把人工智能發(fā)展面臨的安全問題大致分三類。第一類是人工智能大模型自身的安全問題；第二類是利用人工智能開展網(wǎng)絡攻擊的問題；第三類是通過攻擊人工智能引發(fā)的“網(wǎng)絡攻擊大爆炸”。針對這些安全問題，要從技術保障、制度保障、成果應用三方面入手，系統(tǒng)提升安全能力，確保人工智能安全發(fā)展。360周鴻祎柔性防御（對大模型幻覺實施包容性監(jiān)管），與齊向東的縱深防御，一攻一守，勾勒出AI安全的新范式。安全競爭已經(jīng)從補丁式的修補轉向了從基建開始的重建，場景應用也從B端攻堅轉向了C端革命。AI的價值在于用起來，而應用落地的密碼藏在垂直場景與大眾市場的共振中。科大訊飛劉慶峰與昆侖萬維的戰(zhàn)略，恰好覆蓋這兩極：昆侖萬維則通過AI音樂、短劇平臺搶占C端用戶心智。前者解決有沒有，后者回答好不好，共同推動AI從炫技走向實際應用；科大訊飛劉慶峰深耕教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等垂直領域，用AI優(yōu)化社會基礎服務。AI的終極戰(zhàn)場不在實驗室，而在工廠、醫(yī)院、課堂和每個用戶的手機里。只有打通B端效率與C端體驗，才能讓技術真正下沉。AI的全球競爭，本質(zhì)是生態(tài)之爭。小米雷軍與科大訊飛劉慶峰的提案，從終端到算力，為中國AI生態(tài)補全拼圖。雷軍力推終端標準，試圖終結硬件碎片化亂局；劉慶峰呼吁國產(chǎn)算力聯(lián)盟，劍指英偉達依賴癥。兩者看似分屬產(chǎn)業(yè)鏈兩端，實則指向同一目標，那就是，掌握生態(tài)自主權，贏得AI競爭的話語權。大佬們?yōu)槭裁催@樣提？商業(yè)基因決定提案DNA科技大佬們的兩會提案，本質(zhì)是各自商業(yè)戰(zhàn)略的政策映射。這些提案既反映了行業(yè)發(fā)展的痛點，也體現(xiàn)了企業(yè)自身的戰(zhàn)略布局。國產(chǎn)AI大模型依賴進口芯片，容易被卡脖子。而科大訊飛的語音技術和大模型在行業(yè)內(nèi)具有顯著優(yōu)勢。劉慶峰呼吁支持國產(chǎn)算力，這不僅能支持國產(chǎn)供應鏈，提高自主競爭力，還能從有利于行業(yè)、國家發(fā)展的角度減少對國外的依賴。與此同時，AI在教育、醫(yī)療等領域的應用缺乏統(tǒng)一標準，市場潛力還沒完全釋放。通過推動“AI+教育”“AI+醫(yī)療”的標準化，訊飛可以在這些領域樹立標桿，擴大市場份額，把技術優(yōu)勢轉化為商業(yè)成功。AI終端市場面臨類似問題。AI設備發(fā)展迅速，但各品牌標準不一，產(chǎn)品質(zhì)量和用戶體驗參差不齊，亟待改善。消費電子市場需要新的增長點，而AI終端作為智能家居、汽車等領域的核心載體，是激活消費需求的關鍵。小米在相關領域已有廣泛布局。雷軍的提案希望國家制定統(tǒng)一標準，推動不同品牌產(chǎn)品更好地協(xié)同工作。通過政策支持，小米可以加速技術研發(fā)，提升設備的智能化和算力，進一步鞏固自身“手機×AIoT”戰(zhàn)略的競爭力，搶占AI終端市場的先機。與小米的終端標準提案預示申請生態(tài)擴張的通行證一樣，360與奇安信的安全提案也可視作業(yè)務轉型的加速器。周鴻祎的提案聚焦“安全大模型”和“SaaS化安全服務”，就是希望把安全能力嵌入AI的各個環(huán)節(jié)，強化作為鏈主企業(yè)的技術話語權。他提出“柔性監(jiān)管”，給AI創(chuàng)新留出空間的同時確保安全。這既為360自己的大模型（比如納米AI）創(chuàng)造好的發(fā)展環(huán)境，也能通過開源生態(tài)擴大影響力。360需要從賣盒子轉向賣能力，奇安信也需要借助政策力量將AI安全能力產(chǎn)品化，拓展政企客戶市場，鞏固自己在網(wǎng)絡安全領域的地位。從終端、數(shù)據(jù)、模型等多個維度構建防御體系，齊向東在兩會期間針對AI大模型安全問題提出“大模型安全紅域”的概念和奇安信長期以來的“立體縱深防御”技術路線本質(zhì)是一樣的。AI競速下半場，繞不開的兩重挑戰(zhàn)以安全托底、以應用驅動、以生態(tài)聚合，中國AI產(chǎn)業(yè)正構成不可分割的“鐵三角”。不過，除了以上提到的，技術自主性、安全體系滯后隱憂之外，中國AI的發(fā)展還有至少兩項必須跨越的挑戰(zhàn)。一個是技術濫用風險。雷軍今年兩會給出5份提案，其中一份便是《關于加強“AI換臉擬聲”違法侵權重災區(qū)治理的建議》他建議，盡快出專門的法律，劃清“AI換臉擬聲”的界限；讓平臺企業(yè)負起責任；同時多宣傳法律知識，讓普通人學會分辨真假。去年國慶期間，雷軍本人就切身感受過技術濫用的威力，當時，有網(wǎng)友利用AI技術惡搞雷軍，生成了大量從吐槽假期到罵人的低俗惡趣味短視頻。盡管在雷軍的不滿和法務部的介入下，大量下架了視頻，但這個事件仍對雷軍的個人形象和小米本身造成了負面影響。談到虛假內(nèi)容，AI幻覺問題也不容忽視。AI幻覺是指AI模型在生成內(nèi)容時，為滿足用戶指令而編造不存在的事實或數(shù)據(jù)。相關數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek-R1的幻覺率達到了14.3%，遠高于Deepseek-V3的3.9%，在主流模型中表現(xiàn)較差。當然，需要指出的是，幻覺并非全是缺點，在AI研究領域，幻覺被認為是AI可能具備的“意識”表現(xiàn)，對于實現(xiàn)AGI（通用人工智能）極其重要，并可在科研、文藝創(chuàng)作等領域大放異彩。所以說，問題不在于DeepSeek，而在于有人濫用它來生成真假難辨的信息并傳播。這也是周鴻祎為什么在提案中說要包容大模型“幻覺”的原因。通過柔性監(jiān)管，或許能避免因過度追求準確性而直接關停或下架相關產(chǎn)品，從而保護企業(yè)的創(chuàng)造力。周鴻祎建議利用技術手段，如RAG（檢索增強生成）技術，通過比對專業(yè)知識庫、網(wǎng)絡實時信息等方式予以矯正。大模型發(fā)展關系國運。DeepSeek的出現(xiàn)推動了大模型在各行各業(yè)的應用，成為科技進步和經(jīng)濟增長的關鍵力量。AI的真正競爭不在實驗室，而在用戶手中。未來，AI的競爭將從技術轉向應用和生態(tài)建設。然而，目前AI行業(yè)存在泡沫和過度投資，部分企業(yè)過于追求技術先進性，忽視了市場需求和商業(yè)可行性。中國AI即將面臨技術理想主義和商業(yè)現(xiàn)實主義的碰撞。誰能率先將AI技術落地到具體場景，誰就能最大化商業(yè)價值。比如昆侖萬維，就是“應用優(yōu)先”的典型。它通過AI音樂、短劇等產(chǎn)品，用爆款教育市場，契合“人工智能+”的發(fā)展方向。AI“鐵三角”成形，中國方案呼之欲出兩會提案的熱議，實則是中國AI從“青春期”邁向“成熟期”的集體宣言。短期看，安全是底線，決定AI能否活下去；中期看，場景是戰(zhàn)場，決定AI能否用起來；長期看，生態(tài)是命門，決定AI能否走得遠。當1萬家企業(yè)找到1萬個場景，AI革命才真正開始。這場革命或許沒有終局，但中國企業(yè)已找到自己的起跑姿勢：既不能盲目追逐GPT-5的炫技，也不能困于卡脖子焦慮，一手緊握核心技術，一手深挖市場沃土，在安全、場景、生態(tài)的三角張力中，找到自己的黃金平衡點。未來十年，全球AI史或將寫下這樣的注腳：中國沒有發(fā)明Transformer，卻用Transformer重塑了一個時代。本文來源：36氪文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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25
03/10
AI 時代下程序員的職場“生存寶典”
讓程序員保持領先于生成式人工智能的4個技巧。神譯局是36氪旗下編譯團隊，關注科技、商業(yè)、職場、生活等領域，重點介紹國外的新技術、新觀點、新風向。編者按：AI會取代人類程序員嗎？對于程序開發(fā)人員而言，不應將AI視為競爭者，而應該將其作為助手。本文來自編譯，希望對您有所啟發(fā)。人工智能，尤其是由大型語言模型（LLM）驅動的生成式人工智能，可能會顛覆許多程序員的生計。但一些專家認為，人工智能不會取代人類程序員，至少不會立即取代。加州大學戴維斯分校生物醫(yī)學工程博士、醫(yī)療人工智能研究中心MedARC首席執(zhí)行官塔尼什克-馬修-亞伯拉罕（TanishqMathewAbraham）說：“你不得不擔心使用人工智能的人會取代你。”那么，在以大型語言模型為中心的編碼時代即將到來之際，軟件開發(fā)人員如何才能讓自己變得更有用、更有意義呢？這里有一些提示和技巧，可以幫助程序員在生成式人工智能世界中生存和發(fā)展。▋1.堅持基本原則和最佳實踐雖然無數(shù)基于人工智能的編碼助手可以幫助代碼生成，但編程的基本要素依然存在：閱讀和推理自己和他人代碼的能力，以及讓自己編寫的代碼融入一個更大的系統(tǒng)的能力。哈佛大學約翰·A·保爾森（Johna．Paulson）工程與應用科學學院從事人機交互與編程語言交叉研究的博士生普里揚·維斯林格姆（PriyanVaithilingam）表示：“我相信人工智能可以極大地提高軟件開發(fā)人員的生產(chǎn)力，但軟件工程不僅僅是生成代碼，還包括從激發(fā)用戶需求到調(diào)試、測試等等更多內(nèi)容。”最不可或缺的編程技能之一仍然是人類程序員的專長：解決問題。分析問題并找到最佳的解決方案，仍然是人類程序員的核心競爭力。Python軟件基金會研究員、軟件公司Explosion聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEOInesMontani表示，編程有其創(chuàng)造性的一面，很多處理問題的技巧比實際的語言或工具更重要，“不要陷入將自己與人工智能相比較的陷阱，因為人工智能或多或少是一個大型模型的統(tǒng)計輸出。開發(fā)人員所做的工作與模型輸出的結果是有區(qū)別的，作為一名開發(fā)人員，不僅僅是寫幾行代碼那么簡單。”此外，有效率的軟件工程實踐比以往會更加有價值。這些實踐包括規(guī)劃系統(tǒng)設計和軟件架構，可以給基于AI的工具提供良好的環(huán)境，更有效地預測接下來需要完成那些代碼。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室副主任兼首席運營官阿曼多-索拉-萊薩馬（ArmandoSolar-Lezama）是該實驗室計算機輔助編程小組的負責人，他談道：“人類程序員必須弄清楚一段代碼的結構、組織代碼的方式，以及滿足不同的要求。所有這些都是軟件工程實踐的核心，而且未來很長一段時間內(nèi)都不會消失。”▋2.找到適合自己的工具找到適合自己的AI編程工具非常重要。每種工具都有自己的交互方式，將每種工具融入開發(fā)工作流程也有不同的方法，無論是自動創(chuàng)建單元測試、生成測試數(shù)據(jù)還是編寫文檔，都是如此。例如，GitHubCopilot和其他人工智能編碼助手可以增強編程能力，在開發(fā)者寫程序的時候提供建議。而ChatGPT和Google的Bard更像是對話式的AI程序員，可用于回答有關API的問題或生成代碼片段。想要找到適合自己的工具，關鍵就在于嘗試。對于開發(fā)者來說，應該廣泛試用AI工具，體會不同工具的工作原理，評估輸出的質(zhì)量，同時對其它工具保持開放的態(tài)度。亞伯拉罕說："人工智能是一個飛速發(fā)展的領域，你不能只選擇一種工具，然后一輩子都用它。你需要快速適應新的工具。”還要考慮適當?shù)氖褂冒咐Ｉ墒饺斯ぶ悄芄ぞ呖梢詾閷W習新的編程語言或框架提供一條捷徑，也是啟動小型項目和創(chuàng)建原型的快捷方式。▋3.清晰準確的對話至關重要在用AI工具輔助編程的時候，開發(fā)人員應該詳細、清晰、嚴謹?shù)剌斎胄枨螅堰@個不斷調(diào)整輸出內(nèi)容的過程視為一種迭代。亞伯拉罕建議寫一條注釋，解釋你想要的代碼，這樣助手就更容易生成符合你要求的相關建議。對于會話式人工智能程序員來說，程序員需要知道構建提示語的最佳方式。亞伯拉罕建議的一種方法是思維鏈提示。這涉及到一種“分而治之”的策略，即把問題分解成多個步驟，然后逐一解決，最終解決整個問題。“要求模型在特定時間做太多事情會導致一團亂麻，更可取的方式是一步一步來，從生成一個個代碼塊開始，"他說。例如，與其要求人工智能程序員從頭開始編寫整個程序，不如考慮一下程序要完成的不同任務，并進一步劃分這些任務，要求模型為每項任務編寫特定的代碼。亞伯拉罕說："把AI編程工具當作一個實習生，他可能在知識層面差不了太多，但在經(jīng)驗層面還有不少欠缺。”此外，精確度和清晰度對于快速實現(xiàn)需求至關重要。亞伯拉罕說："你需要非常清楚地詢問模型你想要什么，非常準確地說明你要求它做什么，并確保你在一步步跟進整個落實的過程。”學習人工智能和機器學習的基本概念，以及了解大型語言模型的工作原理和優(yōu)缺點也很有價值。你不需要深入研究，但掌握一些常識可以為你提供有關結果的重要背景信息。為了幫助開發(fā)者快速入門，亞伯拉罕推薦了OpenAI的Cookbook，其中包含有關提示庫和工具、提示指南和視頻課程的部分，而Vaithilingam則建議閱讀IllustratedTransformer，以了解有關模型和機器學習基礎知識的更多信息。為了幫助你入門，Abraham推薦OpenAICookbook，其中有提示庫和工具、提示指南和視頻課程等部分，而維斯林格姆則建議閱讀《圖解轉換器》，了解更多有關模型和機器學習的基礎知識。▋4.保持批判態(tài)度并了解工具的風險開發(fā)人員應該對大型語言模型的輸出持辯證的態(tài)度，首當其沖的就是幻覺問題。顯然，一味聽信AI編程工具的輸出結果總有一次會捅大簍子。維斯林格姆說：“盲目使用人工智能生成的代碼很容易陷入調(diào)試的怪圈，而且很難發(fā)現(xiàn)細微的錯誤。”維斯林格姆說道，"這就是為什么檢查生成的代碼至關重要，盡管這增加了一個額外的步驟，但對工作效率的提高可能弊大于利。”但亞伯拉罕認為，"在某些情況下，驗證代碼比從頭開始編寫代碼要容易得多，而且先生成代碼，然后進行驗證，再將其納入現(xiàn)有的代碼庫中，是一種更快捷的方法。”在檢查的過程中，開發(fā)人員可以按以下這幾個問題來審視初步的輸出結果：該模型是根據(jù)哪些數(shù)據(jù)進行訓練的？有哪些內(nèi)容被過濾掉了，且沒有包含在該數(shù)據(jù)中？訓練數(shù)據(jù)的時間有多長，模型訓練時使用的編程語言、軟件包或庫的版本是什么？這些問題的答案可能會影響結果并提供更多相關信息。版權是另一個需要考慮的因素。原創(chuàng)性非常重要，開發(fā)人員應該在檢查AI輸出的結果時關注有沒有哪部分是專用代碼。還一個更大的問題是安全性，因為這些模型可能會生成包含bug的代碼。維斯林格姆認為，這就需要輸出審查，以及測試管道等方式來進行妥善解決。阿曼多-索拉-萊薩馬說："經(jīng)驗豐富的軟件工程師能夠帶來的好處之一是，他們可以快速識別出常見的bug，以及代碼中薄弱的部分。這種直覺就來自實踐。”程序員要想在生成式人工智能世界中生存下去，就需要將人工智能作為一種工具來接受，并將其融入到工作流程中，同時認識到這些工具的機遇和局限性，畢竟它仍然要依靠人類的編碼能力來發(fā)展壯大。本文來源：36氪文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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02/14
傳統(tǒng)企業(yè)如何通過互聯(lián)網(wǎng)營銷開拓市場？
在這個互聯(lián)網(wǎng)無處不在的時代，傳統(tǒng)企業(yè)就像站在一個十字路口，面臨著艱難的抉擇。不擁抱互聯(lián)網(wǎng)營銷，市場份額就會被一點點蠶食；想要轉型，卻又不知道從哪里開始。今天，咱們來聊聊，傳統(tǒng)企業(yè)到底該如何借助互聯(lián)網(wǎng)營銷，打開新的市場大門。1、為啥互聯(lián)網(wǎng)營銷對傳統(tǒng)企業(yè)這么重要？先給大家講個故事。有一家傳統(tǒng)的制鞋企業(yè)，一直靠著線下門店和經(jīng)銷商來銷售產(chǎn)品。前幾年，生意還算過得去，但這幾年，銷售額卻越來越低。為啥呢？因為現(xiàn)在的年輕人都習慣在網(wǎng)上買鞋了，他們覺得在網(wǎng)上能看到更多款式，價格也更透明。這家企業(yè)的老板一開始還沒當回事，覺得自己的產(chǎn)品質(zhì)量好，不怕沒顧客。可后來，門店的客流量越來越少，經(jīng)銷商也紛紛抱怨賣不動貨。這時候，老板才意識到，再不做互聯(lián)網(wǎng)營銷，企業(yè)就要撐不下去了。這可不是個例，現(xiàn)在很多傳統(tǒng)企業(yè)都面臨著這樣的問題。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓消費者的購物習慣發(fā)生了巨大的變化。如果傳統(tǒng)企業(yè)還守著老一套的營銷方式，就只能眼睜睜看著市場被那些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搶走。2、轉型第一步：把思維從“賣產(chǎn)品”變成“賣體驗”很多傳統(tǒng)企業(yè)一提到互聯(lián)網(wǎng)營銷，就覺得是把產(chǎn)品放到網(wǎng)上賣，再打打廣告。其實，這只是最表面的做法。真正的互聯(lián)網(wǎng)營銷，是要從消費者的角度出發(fā)，提供他們真正需要的東西。比如說，有一家傳統(tǒng)的家具企業(yè)，以前只注重產(chǎn)品的質(zhì)量和價格。但在互聯(lián)網(wǎng)時代，消費者更注重家居的整體風格和使用體驗。于是，這家企業(yè)開始轉變思路，在網(wǎng)上推出了一系列的家居搭配方案，還提供3D虛擬樣板間，讓消費者可以提前看到家具擺在家里的效果。這樣一來，消費者的購買意愿大大提高，企業(yè)的銷售額也隨之增長。所以，傳統(tǒng)企業(yè)要想做好互聯(lián)網(wǎng)營銷，首先得轉變思維，從“賣產(chǎn)品”變成“賣體驗”，滿足消費者的個性化需求。3、電商平臺：讓你的產(chǎn)品走向全國有了互聯(lián)網(wǎng)思維，接下來就要考慮怎么把產(chǎn)品賣出去了。電商平臺無疑是傳統(tǒng)企業(yè)的首選。淘寶、京東、拼多多這些大型電商平臺，每天都有海量的用戶在上面購物。傳統(tǒng)企業(yè)入駐這些平臺，就相當于把店鋪開到了全國消費者的家門口。但是，入駐電商平臺可不是把產(chǎn)品上架就完事了。你得學會運營店鋪，讓你的產(chǎn)品在眾多競爭對手中脫穎而出。比如說，優(yōu)化產(chǎn)品標題和描述，讓消費者更容易找到你的產(chǎn)品；上傳高質(zhì)量的產(chǎn)品圖片和視頻，讓消費者更直觀地了解產(chǎn)品的特點；及時回復消費者的咨詢和評價，提高消費者的滿意度。除了這些大平臺，有實力的傳統(tǒng)企業(yè)還可以搭建自己的官方電商網(wǎng)站。這樣不僅可以展示企業(yè)的品牌形象，還能積累自己的客戶資源。不過，搭建和運營官方網(wǎng)站需要一定的技術和資金投入，企業(yè)要根據(jù)自己的實際情況來決定。4、社交媒體：和消費者做朋友現(xiàn)在，社交媒體已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分。微信、微博、抖音這些平臺，擁有數(shù)十億的用戶。傳統(tǒng)企業(yè)如果能利用好這些平臺，就能和消費者建立起直接的聯(lián)系，實現(xiàn)精準營銷。舉個例子，有一家傳統(tǒng)的美食企業(yè)，以前只靠線下門店和口碑傳播。后來，他們開始在抖音上發(fā)布制作美食的視頻，展示自己的特色菜品。這些視頻吸引了大量的粉絲關注，很多人看了視頻后，專門跑到店里來品嘗。這家企業(yè)還經(jīng)常在抖音上舉辦直播活動，和粉絲互動，解答他們的疑問，進一步提高了品牌的知名度和美譽度。在社交媒體上，企業(yè)要把自己當成一個有血有肉的人，和消費者做朋友。不要只是一味地宣傳產(chǎn)品，還要分享一些有趣、有用的內(nèi)容，吸引消費者的關注。同時，要及時回復消費者的評論和私信，解決他們的問題，讓消費者感受到企業(yè)的關心和重視。5、搜索引擎：讓你的品牌被更多人看到當我們在網(wǎng)上搜索某個產(chǎn)品或服務時，出現(xiàn)在搜索結果前列的往往更容易被我們點擊和購買。這就是搜索引擎營銷的魅力所在。通過搜索引擎優(yōu)化（SEO）和搜索引擎廣告（SEM），傳統(tǒng)企業(yè)可以讓自己的網(wǎng)站在搜索引擎結果頁面中獲得更高的排名，從而提高品牌的曝光度和流量。SEO是一個長期的過程，需要企業(yè)不斷優(yōu)化網(wǎng)站的內(nèi)容、結構和代碼，提高網(wǎng)站的質(zhì)量和用戶體驗。同時，要選擇合適的關鍵詞，讓搜索引擎更容易理解網(wǎng)站的主題和內(nèi)容。SEM則是一種付費廣告，企業(yè)可以根據(jù)自己的需求和預算，在搜索引擎上投放廣告，當用戶搜索相關關鍵詞時，展示企業(yè)的廣告鏈接。無論是SEO還是SEM，都需要企業(yè)投入一定的時間和精力。但只要做好了，就能為企業(yè)帶來源源不斷的流量和客戶。6、內(nèi)容營銷：用價值吸引客戶在互聯(lián)網(wǎng)時代，內(nèi)容就是王道。通過創(chuàng)作和分享有價值的內(nèi)容，企業(yè)可以吸引和留住目標客戶，樹立良好的品牌形象。比如說，有一家傳統(tǒng)的家居用品企業(yè)，在網(wǎng)上發(fā)布了一系列關于家居裝修、清潔、收納的文章和視頻。這些內(nèi)容不僅為消費者提供了實用的知識和技巧，還巧妙地融入了企業(yè)的品牌和產(chǎn)品信息。消費者在閱讀和觀看這些內(nèi)容的過程中，不知不覺就對企業(yè)的品牌產(chǎn)生了好感和信任。內(nèi)容營銷的形式多種多樣，除了文章和視頻，還可以是圖片、音頻、直播等。企業(yè)要根據(jù)自己的目標客戶群體和產(chǎn)品特點，選擇合適的內(nèi)容形式和傳播渠道，為消費者提供有價值的內(nèi)容。7、大數(shù)據(jù)：讓營銷更精準在互聯(lián)網(wǎng)營銷中，大數(shù)據(jù)就像是企業(yè)的“智囊團”。通過收集和分析用戶的行為數(shù)據(jù)、購買數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等，企業(yè)可以深入了解用戶的需求、偏好和購買習慣，從而優(yōu)化營銷策略，提高營銷效果。比如，一家電商企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，某個地區(qū)的用戶在晚上8點到10點之間購買某類產(chǎn)品的頻率較高，而且這些用戶更傾向于購買價格在100-200元之間的產(chǎn)品。于是，企業(yè)在這個時間段針對該地區(qū)的用戶推出了相關產(chǎn)品的促銷活動，同時優(yōu)化了產(chǎn)品的推薦算法，向這些用戶推薦符合他們需求的產(chǎn)品。結果，企業(yè)的銷售額在短時間內(nèi)就得到了顯著提升。大數(shù)據(jù)還可以幫助企業(yè)進行市場細分和目標客戶定位。通過對用戶數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以將市場細分為不同的群體，然后針對不同的群體制定個性化的營銷策略，提高營銷的針對性和有效性。8、客戶關系管理：讓客戶成為你的忠實粉絲互聯(lián)網(wǎng)營銷不僅要注重吸引新客戶，還要注重維護老客戶，提高客戶的忠誠度。因為老客戶不僅會重復購買，還會為企業(yè)帶來口碑傳播，為企業(yè)帶來更多的新客戶。企業(yè)可以利用客戶關系管理系統(tǒng)（CRM），對客戶的信息進行收集、整理和分析，記錄客戶的購買歷史、偏好、投訴等信息。根據(jù)這些信息，為客戶提供個性化的推薦和服務，如生日優(yōu)惠、專屬折扣、定制化產(chǎn)品等。同時，要及時回復客戶的咨詢和投訴，解決他們的問題。良好的客戶服務可以讓客戶感受到企業(yè)的關心和重視，從而提高客戶的忠誠度。傳統(tǒng)企業(yè)要想在互聯(lián)網(wǎng)時代開拓市場，就必須學會利用互聯(lián)網(wǎng)營銷這把“利器”。從轉變思維開始，搭建線上平臺，利用社交媒體、搜索引擎、內(nèi)容營銷等多種手段，運用大數(shù)據(jù)優(yōu)化營銷策略，加強客戶關系管理。雖然這個過程可能會遇到一些困難和挑戰(zhàn)，但只要企業(yè)勇于嘗試，不斷學習和創(chuàng)新，就一定能夠找到適合自己的互聯(lián)網(wǎng)營銷之路，實現(xiàn)企業(yè)的轉型升級。本文來源：Ｒ艾瑞網(wǎng)文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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02/14
AI那么火，但我還是勸你謹慎用
盡管AI已經(jīng)火爆全球，但依然有不少人對它的使用存在置疑。曉姐是一名文字工作者，自大模型推出伊始，她便嘗試借助AI工具寫作，但自始至終，她都無法相信AI。“大模型剛推出的時候，大家都知道它‘資料更新不及時’，后來，隨著應用不斷升級，我也習慣了用大模型，但仍會對它生成的內(nèi)容持遲疑態(tài)度。尤其大模型給出的數(shù)據(jù)和時間，幾乎很少標注信息來源和出處，這點我必須要做一番考證。”在曉姐看來，大模型的行文方式和生成作品，“更像結論和觀點。”簡單來說，大模型給出的是邏輯和結論，但寫文章和做研究，只有遠遠是不夠的，“我們講究每一句發(fā)言是有跡可循，只有被敲打和反復考證過的傳播，才有價值。”實際上，曉姐遇到的情況，并不是偶發(fā)。近期，越來越多的博主在社交平臺發(fā)出警示，告誡網(wǎng)友“警惕AI幻覺”，不少博主指出，AI的強邏輯，讓網(wǎng)友產(chǎn)生幻覺，認為“AI完全正確”，但實際上，不少跡象表明，AI經(jīng)常出現(xiàn)“一本正經(jīng)胡說”的現(xiàn)象。Vectara平臺最新發(fā)布的數(shù)據(jù)還顯示，目前市場上AI大模型，均有幻覺率，即便是OpenAI-o3，也有0.8%的幻覺率；目前市場大熱的DeepSeek-V3，幻覺率達到3.9%。而在更早之前，這一幻覺率甚至高達30%。圖：市場主流大模型幻覺率（截止2025年1月31日）公開的報道顯示，此前，Vectara公司聯(lián)合創(chuàng)始人阿姆爾·阿瓦達拉亦表示，在訓練過程中，AI模型會壓縮數(shù)萬億個單詞間的關系，隨后通過龐大的網(wǎng)絡模型重新展開這些信息。盡管這些模型能夠重構出接近98%的訓練內(nèi)容，但剩下2%內(nèi)容卻會“誤入歧途”，生成不準確或虛假信息。這就意味著，至少在目前，AI依然無法完全信任。不少業(yè)內(nèi)人士亦對《聽筒Tech（ID：tingtongtech）》表示，在專業(yè)的領域，建議警惕使用AI，“我們可以借助AI來輔助我們的工作，而不是依賴AI。”-01-“AI很強大，但我不怎么用”曉姐是在朋友安利下開始使用AI。十年文字工作者的曉姐，日常資料梳理的工作量非常大。前兩年，大模型剛興起的時候，曉姐就在朋友的建議下成為最早使用大模型的那一批人。“快速響應，內(nèi)容強大，邏輯也足夠清晰。”這是曉姐對大模型的直觀感受。一度，她熱衷使用大模型，每逢寫作都要問“模”。但很快，曉姐發(fā)現(xiàn)，大模型不能滿足她的寫作需求，甚至讓其創(chuàng)作也不夠“絲滑”。實際上，大模型剛推出的時候，有的資料確實更新不及時，會誤導曉姐的文字創(chuàng)作。再者，曉姐發(fā)現(xiàn)，大模型給出的內(nèi)容通常是結論和觀點，雖然邏輯性很強，但一旦出現(xiàn)細節(jié)和事實錯誤，就會給曉姐的工作帶來致命的打擊。“比如，使用大模型的人會發(fā)現(xiàn)，模型生成內(nèi)容的數(shù)據(jù)和時間，幾乎不標注信息來源和出處，在寫作過程中，我還發(fā)現(xiàn)了有名言出處錯誤的事實，所以，我現(xiàn)在對AI持遲疑態(tài)度。”高校任職的林哥也一度無法完全擁抱AI。“如今AI已經(jīng)非常強悍了，但我還是在堅持手工敲字，這與正確錯誤無關，完全是個人愛好。”林哥在批閱學生的作業(yè)和論文的時候發(fā)現(xiàn)，“有些學生的內(nèi)容一看就是AI生成，引用也‘張冠李戴’，甚至出現(xiàn)憑空捏造的‘AI幻覺’，我改了一部分就堅持不下去，AI增加了我的工作量。”“這并不是一個好的引導和風向。當你越來越認為本就應該如此的時候，那么你就失去了對文字和內(nèi)容的審美鑒別，也失去了對事實的判斷和認識能力。”林哥表示。95后家裝設計師小屈告訴《聽筒Tech》，盡管自己是網(wǎng)絡擁護者，但也很少使用AI繪圖。其實，在大模型剛出來的時候，小屈是興奮的，“畫圖是非常累的，客戶的需求也非常多，現(xiàn)在的家裝行業(yè)，通常有了初步的設計圖紙，客戶才會繳納意向金。我每天的工作不是跟客戶溝通設計需求，就是在畫圖。且畫的圖都不一定會被客戶采用，所以工作量非常大。”AI繪圖出現(xiàn)后，小屈抱著試試的心理去AI作圖。不過，在嘗試了幾次后，小屈放棄了作圖。目前，他只是用AI編輯一些文案。“主要問題在于不夠精準，每個空間不能統(tǒng)一設計手法。”在小屈看來，AI繪圖只能作為輔助，或者作為早期工作意向確認工具。同樣的問題，也發(fā)生在視頻生成領域。在AI軟件席卷行業(yè)的最早期，影視就被認為是被沖擊的巨大行業(yè)。后來，隨著細分領域模型的不斷推出和升級，影視行業(yè)從業(yè)者郭哥十分焦慮。他曾和《聽筒Tech》交流，要主動學習AI技術，避免在行業(yè)的內(nèi)卷中被淘汰。但郭哥發(fā)現(xiàn)，以全網(wǎng)都在吹的某平臺為例，生成的視頻有幾個明顯的缺點，比如圖人和物體之間存在交互失靈、物理引擎失效、對象突然冒出等使視頻產(chǎn)生“鬼畜感”。-02-“小心AI一本正經(jīng)胡說”在曉姐和小屈看來，目前不敢將專業(yè)的工作交給AI來做，“或許有一天我會信任它，但不是現(xiàn)在。”關于“我為什么不用AI”，在社交平臺，網(wǎng)友也眾說紛紜。有人表示，“我完全不覺得AI生成的短片有趣，因為創(chuàng)作這個東西的不知道痛楚為何物”、“有沒有人感覺越用AI越蠢，這學期用AI輔寫，被導師吐槽了幾遍文章寫作水平不行”、“越來越不會內(nèi)容輸出了”......尤其是，“AI幻覺”一詞最近被提及得越來越多。一位博主表示，“小心AI一本正經(jīng)的‘胡說’。”實際上，AI“強邏輯”幻覺的背后，存在“一本正經(jīng)胡說”的隱患，且不是自己的專業(yè)和領域根本判斷不了。該博主表示，尤其是AI在回應一些嚴肅知識性問題時，會存在憑空編造事實、杜撰不存在文獻的可怕現(xiàn)狀。科普作家河森堡表示，自己讓某大模型介紹一下“青銅利簋”，它就開始一本正經(jīng)地胡扯，說這件青銅器是商王帝乙為祭祀自己父親所鑄，還詳述了其內(nèi)壁的銘文。不過，河森堡曾經(jīng)在博物館看見過“利簋”這件文物，此物是西周貴族為了紀念武王推翻商朝而鑄，銘文和祭祀也與商王毫無關系。實際上，河森堡還繼續(xù)追問AI，這些資料都是從哪看來的，AI列出了一大堆文獻，但他發(fā)現(xiàn)，文獻和作者介紹不少是“捏造”的。另一位博主也呼吁大家“警惕AI幻覺”、“希望大家使用AI時，甄別它的謊言”。該博主表示，“體驗了DeepSeek，一開始看到它如此強大的推理能力，特別是它在自我思考的時候展現(xiàn)出來的完整思維鏈，確實非常驚艷。”但當自己在問怎樣看待“創(chuàng)新是一種涌現(xiàn)”這個話題時發(fā)現(xiàn)，盡管大模型給出了一系列層次和角度的分析，但博主卻總感覺“有一絲絲的不對”。該博主認認真真地對內(nèi)容做了核對，發(fā)現(xiàn)這些看似正確的回答卻有很多問題。比如，AI在“編造數(shù)據(jù)謊言”。實際上，針對DeepSeek表示的“70%的創(chuàng)新出現(xiàn)在跨學科領域”，該博主查了很多文獻都沒有找到這個信息源頭和實驗數(shù)據(jù)。該博主指出，“如果這種捏造廣泛流傳，不知有多可怕。”甚至，如果AI能虛構文本、照片乃至視頻的一切內(nèi)容，并且令其彼此之間相互印證和支撐，其制造幻覺的強度與編撰故事不可同日而語。“除非你親自見到并本人求證，或者到現(xiàn)場實地考察，否則你會被AI創(chuàng)造出的假象玩得死死的。”一位業(yè)內(nèi)人士這樣擔憂。然而，在現(xiàn)實社會中，有意愿和有能力親自驗證事實的人并不多。也就是說，稍一個不留神，你可能就會被AI污染。-03-別焦慮，現(xiàn)在AI還無法取代你我實際上，AI幻覺已經(jīng)給人們的工作和現(xiàn)實生活帶來了巨大影響。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2025年全球風險報告》顯示，錯誤和虛假信息是2025年全球面臨的五大風險之一。2023年，美國律師史蒂文·施瓦茨也曾因“輕信”ChatGPT，在法庭文件中引用了并不存在的法律案例。而在醫(yī)學領域，AI幻覺提供的錯誤診斷和治療建議，可能會危及患者生命。從底層技術來看，AI幻覺的產(chǎn)生，是必然的。AI企業(yè)落地師石云升便告訴《聽筒Tech》，“據(jù)我所知，目前AI底層架構師無法解決幻覺問題。因為它每一個字符都根據(jù)概率計算，這就導致它輸出的內(nèi)容會有幻覺，這是無解的。”不過，石云升指出，在真實場景中，用戶可以通過反復溝通來幫助AI更精準的回答問題。畢竟，AI給出的答案是否采納，最終還是由人來決定。“降低AI幻覺的問題可以通過’預訓練、微調(diào)和推理‘三個層級來解決。”石云升指出，例如，在公司負責AI客服時，用戶主要通過“提示詞+知識庫”來防止AI輸出幻覺，“如果公司有懂得微調(diào)的技術人員，并且擁有優(yōu)質(zhì)的企業(yè)數(shù)據(jù)，微調(diào)的效果會更加理想。”不過，石云升坦言，微調(diào)通常是針對企業(yè)專屬的大模型進行的，“一般我們會在通用大模型回復效果特別不好的情況才會考慮微調(diào)。”比如，在法律領域，通用大模型訓練預料數(shù)量太少，質(zhì)量太差，企業(yè)內(nèi)部有很多更優(yōu)質(zhì)的法律數(shù)據(jù)，這種情況就可以考慮微調(diào)一個專屬公司的法律大模型，微調(diào)后出現(xiàn)幻覺的概率就小很多。石云升指出，還有一種手法是使用“RAG增強檢索”，“在提問的時候，先從知識庫里查詢資料，然后給到大模型，如果用戶的問題在知識庫里有資料，那基本也不會出現(xiàn)AI幻覺。”當然，石云升也表示，對于普通用戶來說，AI的幻覺率，目前沒有特別有效的解決辦法，“普通用戶很難接觸到預訓練和微調(diào)技術，因此只能在AI推理階段提供更詳細的信息。這也是為什么在AI剛剛興起時，行業(yè)內(nèi)很多人開始教授如何編寫‘提示詞’并建立自己的知識庫。”也即是說，至少在現(xiàn)階段，AI還無法真正取代你我。此前，張雪峰“回應DeepSeek會讓自己失業(yè)”這一話題時曾這樣解釋，“第一，我們這個行當不止是打破信息差，還是在提供情緒價值；第二，大模型只會有一些公開信息，但是你要知道有些信息網(wǎng)上是不公開的。”那些“網(wǎng)上非公開的”、“對情感的理解”，以及“深度思考引發(fā)的創(chuàng)新”，或許是現(xiàn)階段“你我”存在的價值和意義所在。“警惕AI幻覺，這是一種呼吁，也是一種社會職責。”顯然，這不是“曉姐”一個人所希冀的事。本文來源：博客園文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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02/08
木頭姐：2030年AI計算性能將爆炸式增長，猛漲1000倍
在經(jīng)歷近期科技股震蕩后，“木頭姐”帶領她的ARK研究團隊發(fā)布《BigIdeas2025》年度重磅報告。在報告中，木頭姐全面看多AI計算能力及AI代理的發(fā)展前景。木頭姐表示，得益于人工智能的加速發(fā)展，計算性能有望再上一個臺階，預計到2030年，每美元人工智能計算的性能將提升超1000倍。在AI投資方面，木頭姐明確表示她正在遠離硬件和基礎設施，加倍投資軟件。在接受CNBC采訪時，她毫不吝惜對Palantir的喜愛，稱公司將“主導技術領域的最大部分”。2030年，每美元人工智能計算的性能將提升超1000倍ARK報告認為，在科技迅猛發(fā)展的當下，計算能力成為推動各領域進步的核心動力。計算能力的增長與AI的崛起緊密相連，展現(xiàn)出令人矚目的發(fā)展態(tài)勢。ARK表示，計算能力正以指數(shù)級速度增長，自集成電路問世以來，其性能提升十分顯著。以AI計算為例，受人工智能系統(tǒng)架構改進的推動，預計到2030年，每美元AI計算的性能將提升超1000倍。與聚焦硬件的AI算力不同，每美元AI計算性能指的是花費一美元所能獲得的AI計算能力，它是一個綜合考量計算效率和成本的指標。該指標越高，意味著在相同成本下可獲得更強的AI計算能力。自2018年進入人工智能時代以來，AI計算性能已實現(xiàn)40次翻倍，2023年更是突破了48次。到本世紀末，得益于人工智能的加速發(fā)展，預計2030年將完成64次翻倍，達到“棋盤的盡頭”，這意味著計算能力將達到一個全新的高度。隨著計算性能不斷提升，技術融合趨勢愈發(fā)顯著，人工智能、機器人技術、儲能技術、公共區(qū)塊鏈和多組學測序這五個創(chuàng)新平臺正重塑各個行業(yè)，引領全球經(jīng)濟加速發(fā)展。這些平臺不僅各自取得突破性進展，還相互交織、協(xié)同創(chuàng)新，催生了大量新機遇，變革著人們的生活、工作與投資方式。人工智能代理改變一切木頭姐認為，人工智能代理(AIAgents)是未來發(fā)展的核心主題，有望加速數(shù)字應用的采用，并在人機交互方面引發(fā)劃時代的變革。人工智能代理能夠通過自然語言理解意圖，利用推理和相關上下文進行規(guī)劃，借助工具采取行動以實現(xiàn)意圖，并通過迭代和持續(xù)學習不斷改進。從2025年開始，大部分硬件銷售預計將具備人工智能功能，實現(xiàn)快速大規(guī)模普及。在搜索領域，人工智能代理將改變消費者搜索和發(fā)現(xiàn)方式。人工智能代理嵌入消費者硬件的操作系統(tǒng)后，消費者可以將所有搜索和研究任務交給人工智能，極大地節(jié)省時間。經(jīng)過篩選的人工智能結果將根據(jù)上下文為數(shù)字廣告提供更精準的展示，提升廣告效果。如果搜索轉向個人人工智能代理，人工智能介導的廣告收入可能會大幅增長。預計到2030年，人工智能廣告收入可能占1.1萬億美元數(shù)字廣告市場的54%以上。而在電子商務領域，人工智能代理的使用日益增加，這將簡化產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)、個性化推薦和購買流程。ARK的研究表明，到2030年，人工智能代理有望推動全球近9萬億美元的在線消費，接近全球可觸達在線銷售額的25%。數(shù)字錢包市場份額井噴人工智能代理同時將推送數(shù)字錢包在電子商務中的份額中的增長。ARK的研究顯示，由人工智能購買代理賦能的數(shù)字錢包正從信用卡和借記卡等支付方式中奪取市場份額，預計到2030年，數(shù)字錢包可能占所有電子商務交易的72%。代理式潛在客戶生成將推動數(shù)字錢包在全球電子商務和數(shù)字支出領域搶占市場份額，從上游獲取客戶。“一鍵結賬”將逐漸被“一鍵查詢購買”取代。基于潛在客戶生成的收費率，到2030年，人工智能購買代理可能為數(shù)字錢包平臺帶來400億至2000億美元的全球收入（分別為ARK的基本情況和樂觀情況預測）。2030年，人工智能驅動的購買代理可能為美國數(shù)字錢包的企業(yè)價值（EV）每位用戶增加50至200美元。在企業(yè)中，人工智能代理將通過軟件提高生產(chǎn)力。部署人工智能代理的公司能夠在不增加勞動力的情況下提高單位產(chǎn)量，或優(yōu)化勞動力配置，使其從事更高價值的活動。隨著人工智能的發(fā)展，代理可能會承擔更高比例的工作負載，并獨立完成更高價值的任務。人工智能成本的下降將顯著影響代理的經(jīng)濟效益。OpenAI和Salesforce的新產(chǎn)品以經(jīng)濟高效的方式補充了人工客服代表的工作。即使每次對話的固定成本為1美元，一旦人工智能代理能夠處理35%的客戶服務咨詢，就可以為企業(yè)節(jié)省大量資金。此外，人工智能代理還能降低入職和招聘成本，以及基于席位的軟件成本，并且比人力更容易擴展。人工智能正在重塑軟件價值鏈人工智能代理的編碼技能迅速提升，加速了軟件開發(fā)周期。隨著軟件開發(fā)成本的下降，軟件生產(chǎn)將加速，影響企業(yè)“自行開發(fā)還是購買”的決策，取代那些適應緩慢的傳統(tǒng)軟件企業(yè)。隨著定制軟件的普及，軟件堆棧各層的增長都將加速，盡管市場份額會向平臺層轉移。人工智能同時引發(fā)軟件領域的寒武紀大爆發(fā)。到2030年，隨著企業(yè)投資于提高生產(chǎn)力的解決方案，預計每位知識工作者部署的軟件數(shù)量將大幅增長。根據(jù)采用率的不同，全球軟件支出可能從過去十年的14%的年增長率加速至18%—48%。AI投資“棄硬保軟”在AI投資方面，木頭姐明確表示她正在遠離硬件和基礎設施，加倍投資軟件。在接受CNBC采訪時，她毫不吝惜對Palantir的喜愛：Palantir的股價非常昂貴，但在軟件領域，沒有哪家公司能與之匹敵，我們相信，在人工智能領域，它將主導技術領域的最大部分。這就是技術堆棧中的平臺即服務部分。本文來源：虎嗅網(wǎng)文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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02/08
DeepSeek風暴席卷全球，AI走進縣城日常生活還要多久？
2025年春節(jié)假期，國產(chǎn)大模型DeepSeek以“開源、低成本、高性能”的標簽登上AppStore榜首，其驚艷表現(xiàn)被游戲科學CEO馮驥譽為“國運級科技成果”。憑借出色的推理能力、聯(lián)網(wǎng)搜索和本土化開發(fā)，DeepSeek不僅躋身全球大模型第一梯隊，更引發(fā)芯片巨頭英偉達股價單日暴跌約17%，市值蒸發(fā)數(shù)千億美元，創(chuàng)下歷史性紀錄。DeepSeek引發(fā)的AI狂潮席卷全球，越來越多的平常百姓成為AI工具的使用者。春季期間，廣袤的三四線小城也開始感受到這股DeepSeek帶來的熱度。時代周報記者走訪安徽廬江縣，隨機與當?shù)丶s20名受訪者交流，其中5人對DeepSeek有所耳聞，但實際使用過生成式人工智能（AIGC）工具的人寥寥無幾。當硅谷為算法革新震動時，這里的煙火還在按部就班。AI何時走進縣城日常生活？上海某設計工作室，設計師佩利（化名）熟練地展示著Midjourney的操作界面：“現(xiàn)在客戶都希望設計圖往AI方向靠，尤其是節(jié)日營銷物料宣傳。我直接用Midjourney生成，根據(jù)客戶需求快速調(diào)整風格。以前兩天才能完成的插畫繪制，現(xiàn)在最多修修改改，一天就能完稿。”佩利打開電腦，輸入“賽博朋克春節(jié)”關鍵詞，AI即時生成融合機械龍鱗、霓虹燈籠的概念圖，隨后調(diào)整色彩飽和度以適配包裝印刷標準。“以前構思創(chuàng)意、找靈感，得花大把時間在素材網(wǎng)站上，還要擔心版權問題。現(xiàn)在有了AI，直接生成就能用，效果還非常不錯。”佩利感慨道。對于設計行業(yè)而言，生成式AI帶來的變化是深刻的，尤其是在圖形設計、海報制作等內(nèi)容創(chuàng)作領域。常熟理工學院副教授趙仕奇指出，生成式AI工具能大幅提升工作效率，尤其是在創(chuàng)作初期的設計階段。“設計師可以快速獲取多種創(chuàng)意方向，節(jié)省大量構思和繪制時間，將更多精力放在細節(jié)優(yōu)化和創(chuàng)意深化上。”然而，縣城乃至鄉(xiāng)村地區(qū)的這一趨勢并未得到顯著體現(xiàn)。“DeepSeek？”安徽廬江的家居設計師洪洪（化名）對這個名字感到陌生。在這座中部縣城，AI相關的工具與技術并未成為普及話題。在家居設計行業(yè)，洪洪表示：“酷家樂（一款國產(chǎn)室內(nèi)設計軟件）就夠用了，Midjourney、StableDiffusion、LIBLIB這些工具不僅沒用過，甚至沒聽過。”在安徽樅陽，小學老師小張（化名）表示，她通常用AI工具生成內(nèi)容提綱或新聞總結，但對于繪圖、翻譯等更復雜的AI應用，她幾乎沒有接觸過。“這些工具我聽都沒聽過，有些甚至覺得與我的工作沒什么關系。”小張?zhí)寡浴Ｔ谒拇ㄞr(nóng)村，從事自媒體工作的UP主“一只不平凡的豬哼哼”在接受時代周報記者采訪時表示：“我的視頻文案都是自己一個字一個字寫的，電商圖片也是自己跑出去拍的，真沒用什么AI工具幫忙。”提到當下熱門的AI工具，她表示聽說過豆包和Kimi，還跟Kimi聊過廣告合作，但實際創(chuàng)作中還沒用過。“別說我了，我們村里的人基本都沒用過這些AI工具，有些爺爺奶奶連智能手機都不太會用。”從廬江的街頭到上海的寫字樓，從樅陽的教室到四川的鄉(xiāng)村，AI工具的影響呈現(xiàn)出鮮明的層次感。對此，上海市人工智能學會副秘書長江勇表示：“總體來說，AI讓資源分配更平等了。城市之間的差距主要是人才差距，而非AI本身造成的。如果一個會使用AI的人去到二線城市，在滿足生產(chǎn)條件的情況下，一樣能提升生產(chǎn)效率”。DeepSeek或將加速AI普及根據(jù)麥肯錫的報告，生成式AI的普及預計將為全球經(jīng)濟貢獻約7萬億美元，中國市場將貢獻其中約2萬億美元，占全球總量的三分之一。報告還指出，生成式AI將加速自動化進程，預計到2030年，50%左右的工作內(nèi)容將實現(xiàn)自動化。在中國，約2億勞動者將面臨技能轉型或升級的挑戰(zhàn)。趙仕奇認為，生成式AI工具不僅能提升工作效率，還能助力員工在不同行業(yè)中實現(xiàn)技能轉型。“例如，服裝設計、內(nèi)容創(chuàng)作等領域的工作者可以借助AI工具降低成本，提升生產(chǎn)力。”然而，AI工具并非在所有領域都表現(xiàn)出色。在上海某公關公司工作的小潘（化名）曾嘗試用ChatGPT生成控評評論，但效果不盡如人意。“AI生成的內(nèi)容千篇一律，廣告感很強，可能十幾句才能挑出一句能用。”小潘表示，AI在需要個性化和情感表達的內(nèi)容創(chuàng)作中表現(xiàn)生硬，尤其是在公關行業(yè)，這種缺陷尤為明顯。“我調(diào)整過很多次模型，試圖讓它生成更符合需求的評論，但結果反而越調(diào)越離譜。”小潘認為，AI過于注重語法正確性，卻忽視了人類語言中的情感波動和個性化表達。“AI生成的內(nèi)容缺乏‘活力’和‘情感’，這在高度依賴互動性和個性化的公關行業(yè)中，顯然不是理想的解決方案。”與ChatGPT相比，DeepSeek在中文思維方面表現(xiàn)更為突出，也更能理解一些中國特色的梗。上海某文化傳媒公司的小周（化名）告訴時代周報記者，DeepSeek不僅文筆生動，而且充滿人情味。例如，在面對“作為一名粉絲，如何面對大S離世？”這個問題時，DeepSeek給出的答復充滿了情感色彩：“她曾是我們青春里的一抹亮色，熒幕上的她靈動鮮活，生活中的她勇敢真實。”“或許，她只是換了一種方式存在，化作微風、化作細雨，依舊陪伴在我們身邊。”事實上，DeepSeek-R1在訓練數(shù)據(jù)較少的情況下，在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務上表現(xiàn)出色，已達到OpenAIo1正式版的水平，同時在蒸餾小模型方面表現(xiàn)優(yōu)于OpenAIo1-mini。此外，DeepSeek新發(fā)布的開源多模態(tài)統(tǒng)一模型Janus-Pro，結合了AI的圖像理解和生成能力。在實際效果上，Janus-Pro-7B在多模態(tài)理解基準MMBench上取得了79.2的分數(shù)，超越了TokenFlow（68.9）、MetaMorph（75.2）等先進的統(tǒng)一多模態(tài)模型，在文本到圖像指令跟蹤排行榜GenEval中，JanusPro-7B得分為0.80，優(yōu)于DALL-E3（0.67）和StableDiffusion3Medium（0.74）。據(jù)悉，DeepSeek-R1API服務定價為每百萬輸入tokens1元（緩存命中）/4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens16元，相比OpenAI的o1、o1-preview模型，價格降低了90%以上。截至發(fā)稿，騰訊云、華為云已上線基于其云服務的DeepSeek-R1相關服務，微軟、英偉達、亞馬遜、AMD等廠商也已推出DeepSeek模型服務。德邦證券認為，DeepSeek-R1通過允許用戶蒸餾訓練端側模型，預計將推動端側模型能力的批量升級，進而大幅提升用戶體驗。隨著AI終端的加速發(fā)展，預計AI終端將更快到達用戶付費的臨界點，“iPhone4時刻”將比預期更早到來。本文來源：虎嗅網(wǎng)文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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01/27
AI搜索爆了，小紅書、百度都急了
說起近年來最火爆的技術，那一定非AI莫屬了。從ChatGPT的橫空出世，再到國內(nèi)外掀起的百模大戰(zhàn)，AI一度成為兵家必爭之地。伴隨著AI技術的逐漸成熟，越來越多AI應用被創(chuàng)造出來，AI繪畫、AI筆記、AI助手……在AI應用遍地開花的同時，AI和行業(yè)的結合也愈發(fā)緊密。眾所周知，在進入互聯(lián)網(wǎng)時代以后，手機的普及率持續(xù)提升，搜索早已成為人們的日常習慣之一。不過，和此前不同的是，搜索行業(yè)也開始被AI技術“爆改”。目前，AI搜索更是成為了焦點，各方都在試水嘗試。小紅書“猛攻”在發(fā)力AI搜索的各路玩家中，小紅書無疑是動作最頻繁的一位。小紅書先是在去年年底上線了一款聚焦生活場景的AI搜索產(chǎn)品“點點”，前不久，小紅書又內(nèi)測了一項全新的搜索功能“問點點”。左手推出獨立AI搜索App，右手內(nèi)測嵌入式搜索功能，選擇雙管齊下的小紅書對AI搜索的看重，可見一斑。一來，小紅書用戶存在明顯的搜索行為，其推出AI搜索功能能更好地滿足用戶需求。正如前文所提到的，遇事不決搜一下早已成為用戶的基本操作，小紅書也逐漸被用戶當成搜索引擎來使用。據(jù)《2024小紅書搜索推廣白皮書》顯示，小紅書70%月活用戶存在搜索行為，88%的搜索行為為用戶主動發(fā)起。可見，小紅書用戶存在強烈的搜索需求，而其對AI搜索功能的嘗試，也有助于優(yōu)化用戶的使用體驗。二來，小紅書在AI領域的技術積累，為其試水AI搜索提供了可能。近年來，大模型熱度正高，AI成為了各企業(yè)的重點發(fā)力領域，小紅書也不例外。比如，小紅書在2023年3月成立了大模型研發(fā)團隊，開發(fā)了大模型“小地瓜”，后續(xù)還推出了AI繪畫產(chǎn)品“Trik”、文生圖功能“此刻”、AI聊天功能“達芬奇”等諸多AI應用。正因如此，小紅書積累了深厚的技術實力和經(jīng)驗。而AI搜索實現(xiàn)的關鍵就是要有先進的算法和模型，這對相關企業(yè)提出了較高的技術要求，小紅書此前的技術累積也成為了其迅速推出AI搜索產(chǎn)品的關鍵。三來，小紅書所擁有的海量高質(zhì)量內(nèi)容，是其推出AI搜索軟件的重要支撐。作為以分享生活方式、攻略指南為主的內(nèi)容社區(qū)平臺，經(jīng)過多年的沉淀，小紅書已經(jīng)積累了海量高價值內(nèi)容，這些內(nèi)容既包含文字形式，也不乏圖片和視頻，并且場景也涉及到學習、休閑娛樂、衣食住行等方方面面。而這些內(nèi)容為小紅書的AI搜索提供了大量數(shù)據(jù)，使其能更加精準、直觀的為用戶匹配出最佳答案。比如，“點點”主要參考的就是小紅書站內(nèi)筆記內(nèi)容，并且給出的答案不僅有文字表述，還有圖片、視頻的形式。百度“反擊”眾所周知，搜索是百度的起家業(yè)務，長期以來，百度都在國內(nèi)搜索引擎市場居于前列。在AI搜索之風愈刮愈烈的當下，作為行業(yè)老大哥的百度自是不落人后。據(jù)悉，百度在搜索Web端首頁正式上線了全新的“AI搜”功能。一是，各路玩家相繼推出AI搜索產(chǎn)品，給百度帶來了壓力。正如前文中所提到的，AI搜索已經(jīng)成為了搜索引擎行業(yè)的發(fā)展新方向，許多平臺都推出了相關的AI搜索產(chǎn)品。比如，騰訊搜狗輸入法進行了全新升級，推出和升級了AI搜索、AI快查等重要功能；360推出了AI搜索產(chǎn)品“納米搜索”；抖音所打造的“抖音搜索”App也增添了AI搜索功能。面對各路玩家集體發(fā)力AI搜索的現(xiàn)狀，百度自然不愿讓自己的搜索基本盤旁落，其推出AI搜功能既是順勢而為，也是對競爭對手們接連出招的有力回擊。二是，百度“AI搜”功能的上線，有助于優(yōu)化用戶的使用體驗，增強平臺對用戶的吸引力。眾所周知，傳統(tǒng)搜索雖然快捷，但最終呈現(xiàn)的結果同樣十分繁雜，用戶需要花費大量時間和精力來過濾無關信息，篩選有效信息，用戶的搜索體驗很難說得上好。而百度的“AI搜”功能不僅在內(nèi)容層面將百度搜索引擎、百度健康、百度文庫等多個內(nèi)容生態(tài)進行了深度融合與打通，搜索結果內(nèi)容性得到了豐富，并且“AI搜”功能還會自動對搜索結果進行整合和優(yōu)化，不僅搜索效率提高，搜索結果也更為準確、明晰，用戶的搜索體驗將得到極大提升，而這也會進一步提升用戶對百度搜索的認可度，有助于鞏固百度在搜索領域的領先地位。AI搜索要革傳統(tǒng)搜索的命？當前AI搜索正在成為焦點，各路玩家接連推出AI搜索產(chǎn)品的舉措更是為本就熱鬧的搜索領域添了一把柴。那么，AI搜索真的能夠取代傳統(tǒng)搜索嗎？就目前情況來看，答案是否定的。一方面，AI搜索生成答案的準確性和可靠性難以保證。相較于傳統(tǒng)搜索，AI搜索極大地縮短了用戶篩選信息的時間，搜索效率大幅提高。只是，網(wǎng)絡上信息龐雜，虛假、錯誤信息也不在少數(shù)，AI搜索在整合生成答案時，存在著引用錯誤信息的風險，這也會導致AI搜索給出不準確、片面甚至是錯誤的答案。而不夠精確的答案，也可能會誤導用戶。另一方面，AI搜索成本較高，給企業(yè)帶去了不小的運營壓力。事實上，AI搜索的成本是高于傳統(tǒng)搜索的。據(jù)Alphabet董事長JohnHennessy表示，與AI大型語言模型交流詢問的成本可能是標準關鍵字搜索的10倍以上。值得注意的是，除了成本高之外，AI搜索的商業(yè)模式也并不成熟，相較于傳統(tǒng)搜索盈利難度更大。高昂的成本以及不成熟的商業(yè)模式也會在無形中增大企業(yè)的財務壓力。總的來說，AI搜索雖然能夠為用戶提供更為精準的搜索結果，提升了用戶的搜索體驗，但其不足之處同樣明顯，因此，AI搜索在短時間內(nèi)無法取代傳統(tǒng)搜索，兩者說是互補關系更為恰當。不過，AI搜索確實已成為大勢所趨，可以預見，隨著技術的持續(xù)迭代升級，用戶的搜索體驗仍有望實現(xiàn)新的發(fā)展。本文來源：36氪文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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01/27
中國網(wǎng)民規(guī)模突破 11 億人，傳統(tǒng)企業(yè)擁抱互聯(lián)網(wǎng)正當時
在信息時代飛速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)已成為推動社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的第55次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》數(shù)據(jù)顯示，中國網(wǎng)民規(guī)模已達11.08億人，這一龐大的數(shù)字背后，蘊含著無限的商業(yè)機遇，也向傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)出了強烈的信號：擁抱互聯(lián)網(wǎng)，刻不容緩。龐大的網(wǎng)民規(guī)模意味著廣闊的市場空間。11.08億網(wǎng)民，構成了一個巨大的消費群體。他們在互聯(lián)網(wǎng)上購物、社交、娛樂、學習，需求多樣且不斷增長。傳統(tǒng)企業(yè)若能借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，就能打破地域限制，將產(chǎn)品和服務推向更廣泛的受眾。以電商領域為例，許多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通過入駐各大電商平臺，不僅銷量大幅提升，還降低了銷售成本，拓展了銷售渠道。曾經(jīng)局限于本地市場的企業(yè)，如今通過互聯(lián)網(wǎng)將產(chǎn)品遠銷全國各地甚至海外，實現(xiàn)了業(yè)務的跨越式發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)企業(yè)帶來了創(chuàng)新的商業(yè)模式和運營方式。數(shù)字化營銷手段如社交媒體營銷、搜索引擎優(yōu)化、內(nèi)容營銷等，讓企業(yè)能夠精準觸達目標客戶，提高營銷效果。通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以深入了解消費者的喜好、購買行為和需求趨勢，從而優(yōu)化產(chǎn)品設計和服務，實現(xiàn)個性化定制。一些傳統(tǒng)服裝企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析消費者的身材數(shù)據(jù)和時尚偏好，推出定制化服裝，滿足了消費者對于獨特性和舒適度的追求，贏得了市場青睞。此外，互聯(lián)網(wǎng)還促進了企業(yè)內(nèi)部的管理變革。借助云計算、人工智能等技術，企業(yè)可以實現(xiàn)辦公自動化、智能化，提高工作效率，降低運營成本。例如，企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)的應用，使得企業(yè)的采購、生產(chǎn)、銷售、財務等環(huán)節(jié)實現(xiàn)了信息化管理，數(shù)據(jù)實時共享，決策更加科學高效。許多傳統(tǒng)企業(yè)已經(jīng)在擁抱互聯(lián)網(wǎng)的道路上取得了顯著成效。某傳統(tǒng)家居企業(yè)通過線上線下融合的新零售模式，不僅提升了品牌知名度，還實現(xiàn)了銷售額的持續(xù)增長。消費者可以在網(wǎng)上瀏覽產(chǎn)品信息，預約線下體驗，然后在線上下單購買，這種便捷的購物體驗吸引了大量客戶。還有一家傳統(tǒng)的餐飲老字號，過去僅靠線下門店經(jīng)營，受眾范圍有限。觸網(wǎng)后，他們不僅與外賣平臺合作，拓寬了銷售途徑，還利用社交媒體平臺發(fā)布美食制作過程、品牌故事等內(nèi)容，吸引了大量年輕食客。同時，通過線上收集顧客反饋，不斷優(yōu)化菜品口味和服務質(zhì)量，讓這家老字號重煥生機。再如一家傳統(tǒng)文具制造企業(yè)，借助互聯(lián)網(wǎng)開展跨境電商業(yè)務，將產(chǎn)品銷往全球多個國家和地區(qū)。通過分析不同地區(qū)消費者的購買數(shù)據(jù)，他們針對性地研發(fā)新款式文具，滿足了不同文化背景客戶的需求，企業(yè)業(yè)績一路飄紅。然而，傳統(tǒng)企業(yè)在擁抱互聯(lián)網(wǎng)的過程中也面臨一些挑戰(zhàn)。比如，部分企業(yè)對互聯(lián)網(wǎng)技術的理解和應用能力不足，缺乏專業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)人才；一些企業(yè)擔心數(shù)據(jù)安全和隱私問題，在數(shù)字化轉型過程中猶豫不決。但這些困難并非不可克服。企業(yè)可以通過加強與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的合作，引進專業(yè)人才，參加培訓等方式提升自身的互聯(lián)網(wǎng)應用能力；同時，采取有效的數(shù)據(jù)安全措施，保障企業(yè)和消費者的數(shù)據(jù)安全。中國網(wǎng)民規(guī)模的持續(xù)增長為傳統(tǒng)企業(yè)提供了前所未有的發(fā)展機遇。在這個互聯(lián)網(wǎng)時代，傳統(tǒng)企業(yè)只有積極擁抱互聯(lián)網(wǎng)，勇于創(chuàng)新，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。讓我們期待更多傳統(tǒng)企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中乘風破浪，創(chuàng)造更加輝煌的業(yè)績。本文來源：R艾瑞網(wǎng)文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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01/09
大模型時代，沒有超級應用，只有超級智能，為什么？
AGI編程，將是我們從移動互聯(lián)網(wǎng)時代，跨越到大模型時代的重要一步。在繪畫、寫文章、創(chuàng)作視頻之后，AGI應用的另一大場景是：編程。曾經(jīng)大家認為編程有很高門檻，但在AGI時代，它在變成人人觸手可及的技術，越來越多的AI編程工具，讓不會代碼的普通人也能輕松制作App。我們?nèi)绾螖[脫基于移動互聯(lián)網(wǎng)時代的想象，展開大模型時代新的可能性？未來是不是人人都能成為AI程序員，創(chuàng)造專屬于自己的「個性化應用」？對于這些問題，AIGCode創(chuàng)始人宿文在極客公園IF2025創(chuàng)新大會上，給出了自己的答案。宿文認為，在AGI的賦能下，AGI代碼可以把應用帶入更有「個性化」的階段，讓每個用戶可以實現(xiàn)自己小眾但精準的需求，小團隊也可以降低成本，快速迭代。這是宿文眼中編程的終極場景。在宿文看來：·互聯(lián)網(wǎng)時代創(chuàng)造的應用、平臺，并不生產(chǎn)任何內(nèi)容，只完成內(nèi)容的聚合和分發(fā)。·在大模型時代，大模型只有一個核心功能：在底層幫大家生成內(nèi)容。·大模型時代剛剛拉開序幕，大模型的鏈條會長什么樣，每個從業(yè)者還在探索，但這條鏈條可能不會長成上個時代的樣子。·AI編程將重塑軟件開發(fā)行業(yè)，軟件開發(fā)「又好又快又便宜」可以同時實現(xiàn)。·在大模型時代，沒有超級應用，只有超級智能。以下是AIGCode創(chuàng)始人宿文在極客公園IF2025創(chuàng)新大會上的現(xiàn)場演講實錄，由極客公園整理。宿文在極客公園IF2025創(chuàng)新大會上進行演講｜圖片來源：極客公園從Copilot到Autopilot即將過去的2024年，大模型賽道引發(fā)了許多討論，AI編程是其中一個繞不開的話題。大家都會說程序員被大模型改造得很深刻，全世界程序員群體有七八千萬，占世界人口1%左右。這么厲害的軟件代碼改造技術，怎么讓其他99%的人使用呢？我們可以舉一個例子，今天中午極客公園鵬總突然說這個活動辦得很好，除了線上買票、線上收費，咱們線上直播行不行？會務組小伙伴崩潰了，去哪找直播管理平臺，去哪找SaaS，如果自己定需求，自己去做開發(fā)，至少幾個周、幾個月時間。為了方便大家了解AIGCode的產(chǎn)品AutoCoder，我們把這個平臺給大家看一下。AIGcode演示界面｜圖源：AGIcode這個產(chǎn)品完全面向不會編程的人群。另外很重要的點，相比大家現(xiàn)在拿到的類似產(chǎn)品，主要圍繞前端，但是AIGCode能夠把后端和數(shù)據(jù)庫一體化交付給大家，能交付出一個完整的軟件工程。做這個事的源頭，跟我上一段創(chuàng)業(yè)有關系。我上段創(chuàng)業(yè)是做軟件，有一個比較大的痛點是效率，我們經(jīng)常提出一個需求，程序員要做幾周甚至幾個月，我們看到很多很好的技術棧，字節(jié)、阿里用得很好，但我們程序員用不起來，而且程序員成本很貴。所以做軟件，怎么做得又快又好又便宜，這是每個行業(yè)都面臨的難題，不可能在一個維度上去解決。然而大模型來了，又好又快又便宜可以實現(xiàn)了。當然實現(xiàn)過程中，目前主要有兩類解決方案：一類就是Copilot，就像名字一樣的，幫程序員做輔助駕駛。另外就是我們想做的Autopilot這樣的產(chǎn)品。Copilot，目前主要還是圍繞程序員工作場景在IDE里面做代碼補齊，中國沒有IDE，甚至全球最主要的IDE80%、90%的市場都在微軟手里，作為初創(chuàng)公司很難在生態(tài)里PK，只能繞開這個很大的生態(tài)競爭。我們在Web端做IDEFree的產(chǎn)品，端到端去做。我們用戶會完全不一樣，我們把用戶群體從1%放大到10%、20%都有可能。目前大家所用到的模型和Copilot產(chǎn)品，主模型能夠用上最好的基模，不管海外還是國內(nèi)，大家都在使用Deepseek這種水平的基模。要把代碼鏈條優(yōu)化得足夠好，核心的技術都卡在模型上，所以自研模型不會套殼，不會用Llama去做，我們會有自己的模型架構解決這個問題。還有很重要一點，傳統(tǒng)軟件架構跟生成式軟件架構不一樣，兩大支柱做了算法和軟件架構層面的創(chuàng)新，這是我們兩塊主要的工作。右面是模型上的工作，核心解決兩個點：又大又準，大的是「大上下文」，而不是后半段做4K窗口的串聯(lián)。另外是新的網(wǎng)絡結構帶來的收益，還有一塊是在軟件結構的創(chuàng)新。ChatGPT的火爆正好兩年多，我們其實站在今天這個節(jié)點來看，我們很憧憬大模型可以解決很多問題。今天可以解決的問題主要在寫字和畫畫兩個場景，很多理科生的的問題，比如數(shù)學、編程這樣的工作還沒有解決得很好，我們遇到了很多其他問題，比如訓練成本、資金、模型本身的泛化能力、訓練效率等等。目前網(wǎng)絡結構在Transformer往前迭代，去年上半年提出的MOE這種架構也在改造整個大模型，在MOE之后還有MMOE等很多技術迭代。我們率先使用PLE架構，核心是我們能夠在網(wǎng)絡結構層讓專家或大模型，更有結構化地深度學習人類高質(zhì)量樣本。至于樣本不夠用的問題，其實不會出現(xiàn)，因為我們有很多高質(zhì)量的樣本，像論文、代碼這些樣本還沒有被徹底學到。為了讓整個模型可以支撐起完整的代碼生成，模型底層還要配套很強的算法，所以我們自己去做優(yōu)化，包括不同的算力平臺的整合，一體化平臺上的算力加速，我們看到的技術卡點，都解決掉了。我們自己的模型成果，也不會拿國內(nèi)任何一個軟柿子去捏，去對比，我們還是拿全球頂尖的團隊的最新版本，最大參數(shù)量去做，我們在泛化指標上，是跟主流模型基本平齊的水平。我們會在接下來三個季度把13B和33B也發(fā)布出來，給有模型使用能力的團隊使用。這句話是我們公司的愿景，剛剛主要解釋了上半句，Auto-codingisAGI，我們看起來在解決代碼編程的問題，但是核心問題是：能不能把端到端代替程序員寫完代碼。Autocoding加速「個性化」這問題由AGI模型本身決定，我們發(fā)現(xiàn)，無論解決上下文還是網(wǎng)絡結構、底層優(yōu)化器、算力加速等等問題，都是目前AGI最大的痛點，這兩個問題幾乎是等價的，AGI和Auto-coding基本上同一個時間點到來。底層邏輯有兩個：一、代碼本身就是一種高質(zhì)量語言，對于模型訓練非常重要。另外，我們覺得AGI本身從一個新技術的出現(xiàn)，到兩年前的ChatGPT進入大眾視野，我們對它有很多憧憬，但它解決很多行業(yè)問題還不成熟，所以很多行業(yè)專家或者用戶就會罵街，說這個工具不成熟，解決不了問題。但是對于代碼這個賽道來說，比較幸福的是：我們算法工程師，95%都是程序員出身，因此思路上閉環(huán)很快，自己做得好不好，我們自己心里有數(shù)。第二點是，這樣的Auto-coding準備好后，解決問題時，怎么端到端，要打到哪些需求點？用戶體驗上的核心之處：第一個點是準確，我們所有需求，怎么達成底層產(chǎn)品鏈條里的準確率？今天使用很多Agent類產(chǎn)品，第一個生成的版本很好，但細微的需求點沒有辦法實現(xiàn)。第二個點是靈活性，在一個應用的生成過程中，最重要的是要實現(xiàn)各種各樣個性化的要求，比如一個搜索框，能不能實現(xiàn)得足夠靈活，能跟所有功能邏輯串通。第三個點是完整度，這是軟件工程上的工作，要解決工程的安全問題、部署問題。在這些工作做完后，這套方案就會變成基礎設施，程序員的工作全部用推理算力成本就可以解決。我們想去做的PersonalApp（個性化應用）就可以實現(xiàn)。大家看到這個場景的時候可能會說：「我們手機里裝的都是通用應用，我要一個PersonalApp做什么呢？」也有很多人問我：「你們要ToB還是ToC？」其實一個新的生產(chǎn)力工具出現(xiàn)時，這些問題都不重要，舉兩個很有意思的例子：上周我去云南某城參加一個會議，會議組織方帶我們?nèi)ゾ皡^(qū)，很多人排長隊在買票，但旁邊有好幾臺自動售票的機器，我走近一看都開著機，機內(nèi)裝著Windows系統(tǒng)，這時候如果有一個管理人員可以提出一個售票系統(tǒng)的需求，都不需要在當?shù)卣页绦騿T，用可以在Windows里部署一套售票管理軟件，排長隊買票的問題就很好解決。另外一個例子，我跟一個朋友討論播客，我們聽播客很多都依賴于小宇宙這種播客客戶端。在美國，很多主播會在YouTube上有視頻播客的頻道，國內(nèi)很少用視頻的方式做播客，這個朋友說我們不太想露臉，如果有一個卡通形象體出鏡，去做視頻播客，主播就會自然舒服很多了。所以大家會發(fā)現(xiàn)，在我們場景里有非常多個性化應用的需求，哪怕是基于一個通用的平臺，都可以加很多個性化的功能進去，這在編程的終極場景里都可以實現(xiàn)。我們在小紅書、知乎或者百度上，想搜索一個軟件去解決我們一些問題時，本質(zhì)上都是在提需求。如果這樣的需求可以通過自動生成的代碼和應用實現(xiàn)，而不需要用戶去找各種各樣的應用，找到后還要克制自己的需求。這兩種體驗完全不一樣。大模型的核心功能，究竟是什么？關于代碼生成和我們公司要做的事情，介紹到這里就結束了。接下來我有三個真話想說：一、大家一直在追求AGI或者解決AGI問題，是很割裂的。比如很多大佬都會說，整個大模型目前還處于嬰兒期，但是從2024年初到現(xiàn)在，大家都說今年是Agent元年，但一個嬰兒期的工具怎么解決那么多問題？我們經(jīng)常聽到說ScalingLaw走到盡頭了，但是囤卡樂此不疲，H100、B200，1萬張，10萬張，大幾十萬張卡，現(xiàn)在大廠甚至開始搞核電站了，包括Ilay最近提到的，預訓練期結束了，其實里面沒有什么干貨，主要把樣本學完，但是還有很多高質(zhì)量樣本，需要結構化輸入進整個網(wǎng)絡結構里。所以有什么資源，大家就會依賴什么路徑，對于我們這樣的公司來說，我們看到更多的是網(wǎng)絡結構層帶來了非常大的紅利。從Transformer出現(xiàn)，到前面幾十年，大家對于通用人工智能的追求，都避不開網(wǎng)絡結構這個環(huán)節(jié)，這一層獲得的收益和待解決的問題更多。宿文對大模型的核心做出預測｜圖片來源：極客公園二、互聯(lián)網(wǎng)或者移動互聯(lián)網(wǎng)，給大家留下的思維慣性太強了，不管投資人、創(chuàng)業(yè)者、產(chǎn)業(yè)分析師，在大模型出現(xiàn)的第一天，很快就出現(xiàn)了一個分析框架，這個框架鏈條里有基模、OS、Agent、應用……但這些分類的基礎，都是從上個時代復刻下來的，大模型時代的鏈條會長什么樣，我們都不知道，它大概率不會長成上個時代的樣子。我們做的過程中發(fā)現(xiàn)，做Infra這一層、做基模、做應用，各個環(huán)節(jié)的基礎鏈條都不成熟，在不成熟的時候，大家如果去等待鏈條成熟，或者自己找一段去完善，這個商業(yè)通路很難跑通，因為它很難把價值直接傳遞給用戶。對我們來說，我們有能力把這些鏈條打通到一起做，而不會很刻板地停留在過去的技術思路里。三、在大模型出現(xiàn)第一天起，就很多人提超級應用，這同樣是互聯(lián)網(wǎng)時代留給我們的想象。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，我們看到這種超級應用本身不產(chǎn)生內(nèi)容，更多是做一個信息的嫁接平臺或者一個中間平臺，讓我們搜內(nèi)容搜得越來越快，給我們推薦信息越來越準，讓我們交易越來越高效，但這個平臺本身不會提供內(nèi)容服務。但是到了大模型時代，這些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特性基本都消失了，大模型只有一個核心功能：在底層幫大家生成內(nèi)容。這個競爭力一定是最底層的，未來超級應用長什么樣不知道，甚至不會存在。但是超級應用底層是對超級智能的支持，這一點是一定避不開的，這是最內(nèi)核的競爭力。看起來我們是在做AICoding，但其實我們是在這樣一個商業(yè)場景里，去解決AGI自身的問題，我們朝著AGI一路狂奔，也是希望有更多小伙伴像我們一樣，大家向上卷，向核心技術卷，最后把這些技術沉淀在產(chǎn)品上，提供給我們的用戶。本文來源：極客公園文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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01/09
快應用vs小程序，六年前的對決現(xiàn)在有了大結局
除了用不了盤外招，快應用也沒能得到開發(fā)者的支持。十年前App是移動互聯(lián)網(wǎng)的代名詞，而到了今天，小程序無疑成為了更時髦的存在。根據(jù)QuestMobile公布的最新數(shù)據(jù)顯示，截至今年10月，微信小程序的累計用戶數(shù)量已達9.49億，平均每位用戶每月使用微信小程序的時間為1.7小時，而每月平均使用次數(shù)更是接近70次。幾乎每一位微信用戶都用過小程序，顯然足以證明張小龍在2018年年初推出的這個新物種確實取得了成功。但與之相對應的，則是幾乎在同一時間提出的另一個“新型應用生態(tài)”快應用，如今偃旗息鼓了，仿佛這個曾經(jīng)站在舞臺中央的產(chǎn)品從來就沒有存在過。快應用與小程序在2018年可以說是同時起步，它們都以用戶無需下載安裝、就能即點即用，兼顧原生應用的性能和HTML5頁面的便捷為賣點。只不過小程序是基于HTML5，快應用則是Javascript的ReactNative框架，所以在技術層面，后者其實更勝一籌。在uni-app等跨平臺應用開發(fā)工具流行前，將App轉換為小程序需要開發(fā)者將前端代碼轉換為符合小程序開發(fā)框架（如微信小程序的WXML），快應用完全不用。這也是小米、OPPO、vivo、華為等九家手機廠商在2018年3月發(fā)布“快應用標準”之后，快應用的數(shù)量膨脹地比小程序快得多的原因。然而遺憾的是，快應用的這般天胡開局并不能阻止一眾參與者把一手好牌打得稀爛。如今在搜索引擎上搜索“快應用”，諸如“快應用淪為廣告啟動器”這樣的觀點，在微博、知乎、小紅書等社交平臺都有用戶吐槽，也就是說在許多用戶的眼中，它都快成為手機上流氓軟件的代名詞了。那么問題就來了，有手機廠商下場、且技術層面領先的快應用，為什么到頭來會輸給小程序，甚至淪落到廣告啟動器的地步呢？其實并非快應用的開發(fā)者自甘墮落，而是支持快應用的手機廠商敵不過押注小程序的互聯(lián)網(wǎng)大廠，以至于在手機廠商“擺爛”之后，快應用生態(tài)很快就上演了一出劣幣驅逐良幣的戲碼。此前在2019年，也就是快應用上線一年后，曾有媒體采訪了小米快應用架構師蔡經(jīng)偉，后者表示快應用聯(lián)盟是小米在內(nèi)多家手機廠商的共識，目的是培養(yǎng)手機廠商自有系統(tǒng)上的移動互聯(lián)網(wǎng)應用生態(tài)。是的，你沒看錯，手機廠商主導的快應用聯(lián)盟，其實是想效仿運營商NTTDOCOMO在本世紀初搞的i-Mode體系，唯一不同的，是主角從提供通信服務的運營商換成了生產(chǎn)硬件的手機廠商。如果快應用聯(lián)盟的這個設想變?yōu)楝F(xiàn)實，也就意味著手機廠商從BAT手中搶走一部分國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)的“治權”，他們的互聯(lián)網(wǎng)后向收費模式將迎來完全體。這個設想雖然看起來有些天方夜譚，但在當時的手機廠商看來卻是“優(yōu)勢在我”。用蔡經(jīng)偉的話來說，“手機廠商具有系統(tǒng)級的入口，可以將服務前置，做到用戶與服務無縫銜接，并且與開發(fā)者服務深度集成，為開發(fā)者提供系統(tǒng)級的流量入口。事實上，當初手機廠商的應用商店將騰訊應用寶、360手機助手等一眾第三方應用商店打趴，也是靠著硬件直接觸達用戶所獲得的系統(tǒng)級入口。在谷歌存在感稀薄的國內(nèi)市場下，手機廠商就擁有了對系統(tǒng)最終的解釋權，通過在系統(tǒng)層面“使絆子”，直接使得第三方應用商店迅速邊緣化。既然當年能讓互聯(lián)網(wǎng)廠商的第三方應用商店在手機里沒有立足之地，自然也能在“快應用vs小程序”的對決中再來一次。畢竟手機廠商有硬件，互聯(lián)網(wǎng)廠商有微信、支付寶、抖音，雙方似乎都有流量入口。可是當初第三方應用商店競爭不過手機廠商的應用商店，是因為應用商店本身是一個App，手機廠商一使絆子、嫌麻煩的用戶就會不用了。可小程序是寄生在微信、支付寶、抖音等超級App內(nèi)部，兩者是一體的。諸如微信、支付寶、抖音這類日活動輒數(shù)億的超級App，用戶每天都要使用，手機廠商無論如何都不能與它們“開戰(zhàn)”。如若不然，蘋果和微信之前的“二選一”風波就是例子，即便強如蘋果都承擔不起與微信一拍兩散的結果，更遑論Android手機廠商了。除了用不了盤外招之外，快應用聯(lián)盟也沒有得到開發(fā)者方面的支持。微信當初扶持小程序，快應用聯(lián)盟也是有樣學樣、搞出了一個“2億流量扶持計劃”，也確實拿出過餓了么、唯品會、攜程加入后UV增長150%的案例。但問題是微信是騰訊說了算，可快應用聯(lián)盟稱得上是“九頭蛇”，同樣也繼承了Android的碎片化特性。當初對快應用充滿熱情的開發(fā)者很快就發(fā)現(xiàn)，快應用不一定能在每一個聯(lián)盟成員的手機上運行。如此一來，開發(fā)者的成本被迫上漲后，直接就勸退了一批小團隊。而快應用更致命的缺陷是開發(fā)者其實并不支持它，因為快應用和App算是同生態(tài)位的產(chǎn)物，它們都是以桌面圖標的方式存在于用戶的手機上，而應用商店則是另一個物種。對于開發(fā)者而言，只要流量和分成比例合適，在哪個應用商店進行分發(fā)都一樣，可快應用卻真真切切地給用戶造成了體驗上的困惑。最終的結果，是有流量、且高頻次的App對于快應用都敬謝不敏，以愛奇藝為代表的應用即便在開發(fā)了快應用版本后，又很快下架，反而只有天生缺流量的工具類App抓住快應用不放。可工具類App缺流量導致了他們變現(xiàn)難，好不容易有快應用這樣一個流量入口，自然就要物盡其用，結果就成了廣告泛濫，開發(fā)者為了讓用戶看廣告無所不用其極。可反觀小程序生態(tài)，奔著在Android、iOS里搞“國中之國”的互聯(lián)網(wǎng)巨頭是真的在培育生態(tài)，所以到了六年之后的今天，雙方又豈有不分出高下的理由。本文來源：36氪文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除
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01/03
中國軟件行業(yè)沒人敢說的實話
軟件行業(yè)有很多“潛規(guī)則”，行外人不知道，行內(nèi)人不能說。因為說出來會被視為“行業(yè)叛徒”——比如我。今天，就讓我繼續(xù)來做這個“把中國軟件行業(yè)都唱衰了的男人”。接下來的幾句實話，一句比一句重，最后一句特別殘忍。敏感的同學請及時止步，讓我少挨點罵，感謝！第一，很多軟件公司只有一個產(chǎn)品經(jīng)理，那就是CEO。其他所謂的產(chǎn)品經(jīng)理，其實都是原型仔。在這樣的公司，你永遠都成不了真正的產(chǎn)品經(jīng)理。還有一類公司，雖然產(chǎn)品經(jīng)理不少，但奇怪的是，公司不讓他們見客戶。不管領導嘴巴上說得多漂亮，不讓見客戶的原因其實只有一個：節(jié)約一點可憐的差旅成本！毫無疑問，在這樣的公司，產(chǎn)品其實一點都不重要。如果你在這樣的公司，那么成長路徑只有一條：從“初級原型仔”成長為“資深原型仔”。第二，很多外包公司幻想通過定制項目長出標準產(chǎn)品。但定制項目追求的是最低成本，用戶說什么就做什么，設計怎么簡單就怎么來。而標準產(chǎn)品則是聚焦共性問題，注重長期規(guī)劃，產(chǎn)品設計也非常謹慎。兩個思路南轅北轍，定制項目根本長不出標準產(chǎn)品。有人會抬杠：很多公司不也是先做定制項目，再做標準產(chǎn)品的嗎？真相是：這樣的公司往往一開始就是以標準產(chǎn)品為目標的，定制項目不過是積累經(jīng)驗的一種手段，根本沒有指望通過定制項目賺錢。而外包公司的核心商業(yè)模式就是定制項目，根本沒有做標準產(chǎn)品的思維和能力。第三，有時候用戶并不需要軟件。一家年銷售超過2000億的大公司，因為一個bug，某核心業(yè)務系統(tǒng)停擺了一個月。奇怪的是業(yè)務運行幾乎沒有受到影響。IT部門趕緊不計代價地修復了bug，因為他們擔心再拖下去，業(yè)務部門會發(fā)現(xiàn)：原來沒系統(tǒng)也無所謂。真相是：很多所謂的管理系統(tǒng)，真的就只是滿足管理層的控制欲，對業(yè)務一點幫助都沒有。如果大家負責的是這樣的系統(tǒng)，聽我一句：早點換個工作。第四，國企不需要產(chǎn)品經(jīng)理。經(jīng)濟不景氣，很多產(chǎn)品經(jīng)理為了追求穩(wěn)定，千方百計想去國企。但其實，國企并不需要產(chǎn)品經(jīng)理。這里的關鍵在于，專業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理應該為用戶創(chuàng)造價值，但是在國企，產(chǎn)品經(jīng)理的工作本質(zhì)上是討好領導，為領導創(chuàng)造政績。在國企，“匯報能力”遠遠大于“產(chǎn)品能力”，因此，國企需要的不是“產(chǎn)品經(jīng)理”，而是“匯報經(jīng)理”。如果你堅持要去國企，最好在里面呆一輩子，否則有一天被裁員，你可能連工作都找不到。最后補充一點：并不是所有的國企都很穩(wěn)定。第五，很多客戶不替換軟件，并不是對效果滿意，而是替換成本太高。為什么有那么多垃圾軟件？因為他們知道，不用把產(chǎn)品做得太好，反正只要一旦上線，客戶想換掉就需要付出巨大的代價。中國軟件最悲哀的一個真相，就是很多軟件公司賺錢，靠的不是創(chuàng)造價值，而是綁架客戶。本節(jié)講講中國軟件行業(yè)沒人敢說的5句實話，最后一句，是我們這一代IT人最大的悲哀。第一、中國軟件公司真的很卑微。無底線擴大需求、索取源代碼都是客戶的常規(guī)操作，更過分的是找借口拖著不付款，想法設法榨干軟件公司，這幾乎已經(jīng)成為了中國甲方的潛規(guī)則。曾經(jīng)在一家央企做項目，甲方的一位業(yè)務人員和同事得意洋洋地吹噓他們副總裁的光輝事跡，大意是成功賴掉了一筆供應商的費用，為集團做出了“重要貢獻”。我在旁邊聽得五味雜陳。更可悲的是，甲方專挑軟柿子捏。就說索取源代碼這件事吧，甲方面對國內(nèi)供應商都非常強勢，不給源代碼就不讓投標；但是面對國外供應商呢？基本上提都不提。因為他們知道，提了人家也不會同意。第二，歐美軟件忽悠了整整一代中國企業(yè)家。管理變革、流程再造都是一些歐美軟件公司帶過來的概念，這些公司的售前特別擅長談概念，而且很多中國企業(yè)家也都相信！但是最終有幾家企業(yè)真正實現(xiàn)了流程再造呢？大部分企業(yè)都只是實現(xiàn)了最基礎的信息化管理而已。核心原因在于，在歐美，企業(yè)把IT能力視為了戰(zhàn)略能力，愿意大刀闊斧的改革。但是在中國，IT真的就只是降本增效的工具。所以，這些概念唯一的意義就是支撐起了歐美軟件的天價，不客氣地說，個別歐美軟件公司忽悠了整整一代中國企業(yè)家。第三，中國軟件市場最大的問題，就是需要好軟件的企業(yè)沒錢，但有錢的企業(yè)卻不需要太好的軟件。為什么飛書這樣體驗好的軟件，一直面臨市場規(guī)模卡點的問題？核心原因就是買得起飛書的中國企業(yè)，真的不多。很多國央企，軟件的好壞其實對業(yè)務一點影響都沒有，而他們恰恰是中國軟件市場最有購買力的企業(yè)。面對這些有錢的企業(yè)，“產(chǎn)品好”不如“關系好”，“上CRM”不如“上茅臺”。這才是中國軟件普遍很爛的根本原因。第四，忽悠是很多軟件公司的核心競爭力。軟件行業(yè)有一個潛規(guī)則：售前顧問一般不負責項目的交付。按道理說，售前顧問參與了前期調(diào)研，又得到了客戶認可，最適合做項目交付的負責人，那為什么軟件公司要冒著風險換人來交付呢？其實有一個核心原因，那就是為了拿下項目，售前顧問往往要吹大牛，挖大坑，如果售前顧問自己來負責填坑，恐怕想死的心都會有。所以，為了降低交付的難度，售前顧問就只能專職吹牛了。第五，十年過去了，中國軟件行業(yè)和歐美的差距越來越大。十年前，中國軟件行業(yè)普遍性盈利，很多SaaS公司也在賺錢；現(xiàn)在，中國軟件行業(yè)普遍性虧損，99%的SaaS公司都不賺錢。十年前，IT咨詢還是一個令人尊敬的高薪職業(yè)；現(xiàn)在IT民工們的人天單價一跌再跌，已經(jīng)從10年前的3000一天，跌到了現(xiàn)在的1000。十年前，雖然外企占據(jù)了高端市場，但是，一大批IT公司跟著外企還能喝點湯；現(xiàn)在搞國產(chǎn)化替代，高端市場的價格成功被我們自己打下來了，價格之低，連湯都喝不到了。過去十年，是互聯(lián)網(wǎng)的十年，歐美的企業(yè)軟件已經(jīng)全面進入了互聯(lián)網(wǎng)時代，馬上又要全面進入AI時代。而中國軟件呢，似乎又倒退回到了傳統(tǒng)軟件時代。這真的是我們這一代IT人，最大的悲哀。本節(jié)只有三句話，但每一句都透著IT人的心酸。實話1：定制化的本質(zhì)，就是甲方壓榨乙方，乙方綁架甲方。中國企業(yè)為什么不愿意為標準產(chǎn)品付費？因為，在他們看來，軟件產(chǎn)品和以前的光盤沒有本質(zhì)區(qū)別，復制成本幾乎為0，當然不愿意付費。至于定制化，甲方覺得已經(jīng)壓榨到底了，反而會給軟件公司留一點可憐的利潤空間。不過，定制化也并非沒有“優(yōu)點”：經(jīng)過多年的修修補補，定制系統(tǒng)的代碼已經(jīng)太復雜了，如果貿(mào)然換供應商，就需要冒很大的風險。結果就是，定制化讓乙方賺不到錢，但是也讓甲方離不開乙方。看起來大家都贏了，但好像又都輸了。實話2：越來越多的軟件公司，變成了培訓公司或者外包公司。AIGC剛興起的時候，冒出來一大堆AIGC公司，但是慢慢地，很多公司的核心業(yè)務就變成了AIGC培訓。企業(yè)微信剛開放微信接口的時候，冒出來一大堆SCRM公司，但是慢慢地，很多公司的核心業(yè)務就變成了外包。這些都不是個例，我身邊就有不少軟件創(chuàng)業(yè)者最終走上了培訓和外包的道路。真正有意思的在于：他們做軟件的時候虧得一塌糊涂，做培訓和外包倒真是賺到了錢。這能不能說明，在中國做軟件，還不如賣人頭？實話3：在中國，不管是SaaS公司還是AI公司，最后都會變成傳統(tǒng)軟件公司。大家發(fā)現(xiàn)沒有，SaaS公司越來越像傳統(tǒng)軟件公司。以前，SaaS都是公有云部署；現(xiàn)在，大部分SaaS公司都提供私有化部署。以前，SaaS都是標準化產(chǎn)品；現(xiàn)在，大部分SaaS公司都提供二開服務。以前，SaaS都是訂閱制；現(xiàn)在，一些SaaS公司也開始提供買斷制。AIGC也一樣，大家慢慢也會發(fā)現(xiàn)：AIGC越來越像傳統(tǒng)軟件。本文來源：虎嗅網(wǎng)文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
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01/03
什么時候該用AI，什么時候不該用？
于AI的使用不能用二極管思維關于AI的使用不能用二極管思維：要么無所不能，要么一無是處。關鍵是要找到適合運用AI的場景，避免使用AI的情形。本文就是經(jīng)驗之談。文章來自編譯。鑒于大語言模型目前的能力和局限性，有幾種類型的工作特別適合使用人工智能。雖然這份清單說是以科學為基礎，但更多是出自經(jīng)驗。跟任何形式的智慧一樣，要想把人工智能用好，需要用矛盾論：相信AI可以帶來變革，但必須持懷疑態(tài)度，功能強大但容易出現(xiàn)小問題，對某些任務至關重要，但對其他任務卻有害。我還想提醒大家，除了把AI作為靈感以外，不要太把這份清單當一回事——自己的情況你最了解，本地知識比任何一般性原則都重要。好了，考慮到目前的能力，下面列舉的這幾種類型的任務，是特別適合使用人工智能的，此外還列舉了一些你應該保持警惕的場景。▍適合使用AI的場景1、需要產(chǎn)生大量創(chuàng)意的任務：比方說，在頭腦風暴中，創(chuàng)意的數(shù)量往往決定了最優(yōu)創(chuàng)意的質(zhì)量。大多數(shù)人生成幾個創(chuàng)意后會感到疲憊，而AI可以高效地提供數(shù)百個不重復的創(chuàng)意。2、你具備專業(yè)知識，且能快速評估AI產(chǎn)出的好壞：盡管某些工作可能很復雜且要求嚴格，但借助你的專業(yè)知識可以判斷AI產(chǎn)出的價值。比方說，OpenAI的新模型o1能夠解決部分博士級難題，但不是專家的人難以判斷其答案是否可靠。3、需總結大量信息但容錯率較高的任務：AI擅長對大段文本（如小說）的內(nèi)容進行總結，但在事實核查方面效果有限。4、在不同框架或視角之間進行內(nèi)容轉換：比方說，你已經(jīng)設計好了一項政策，但需要為組織內(nèi)不同受眾分別制作培訓文件。AI能夠高效地調(diào)整文件復雜度，確保內(nèi)容適合不同人群的理解水平。5、推動你前進的工作。我們前進的道路上往往會遇到一些小的阻礙，只需要推一下也許就能繼續(xù)向前。比方說，過去我可能因為一句話寫不下去而暫停寫作，但現(xiàn)在我可以讓AI提供幾十種不同的結尾方式。6、AI表現(xiàn)優(yōu)于你能接觸到的最好人類，并且就算犯錯也不會帶來嚴重后果的那種任務。7、需要幫助理解上下文或細節(jié)的任務：TylerCowen建議將AI當作閱讀助手，因為你可以不斷詢問AI問題來深化理解。8、需要多樣化答案的任務：比方說，作為編輯或策展人，你可以讓AI以完全不同的風格提供多種解決方案，比如“針對這個要點重新設計15種表達方式”，從而幫助你發(fā)現(xiàn)獨特的創(chuàng)意。9、研究表明人工智能幾乎肯定有幫助的工作。比方說很多種類型的編碼工作。10、需要對不同接收者的可能反應進行初步分析的工作：AI能夠模擬敵意、友善或天真的反應，為你提供參考。11、需要具備跨學科知識，缺乏一位足夠好的伙伴就完全行不通的創(chuàng)業(yè)類任務：這種情況下AI可以成為你的“聯(lián)合創(chuàng)始人”，既能提供指導，也能協(xié)助你制作文檔、演示以及其他超出你專業(yè)范圍的事情。12、需要特定視角的任務：比方說，模擬某些虛構角色的初步反應。13、某些已變成形式主義，脫離了實際用途的任務：比如某些標準化的報告。用BobSutton和HuggyRao的話來說，那些會分散你注意力，降低你價值，沒有用處的事情。雖然最好能完全干掉這類工作，但至少可以借助AI減少其耗費的時間。（需注意這種工作是不是真的毫無意義，尤其是某些自動化任務可能需要人工完成才有價值。）14、需要第二意見的任務：提供數(shù)據(jù)給AI，看看它的結論是否一致。15、AI勝過人類的任務：這是一個增長迅速的領域。▍不適合使用AI的場景1、當你需要學習和整合新信息時：雖然AI可以提供總結，但這不能替代你親自學習。讓AI替你解決問題不是有效的學習方式，即便你感覺是。要想學習新東西，你得自己去閱讀和思考，雖說在部分學習過程中你還是會發(fā)現(xiàn)AI的幫助作用。2、需要極高準確性的任務：由于AI可能會出現(xiàn)“幻覺式”錯誤，而且那些錯誤看起來也是貌似非常合理的，所以導致人們很容易忽視，從而增加風險。幻覺是可以減少，但沒法消除。（不過，現(xiàn)實世界當中很多人誤都是可以容忍錯誤的，因為人也會犯錯，甚至某些情況下AI還沒人那么容易犯錯）3、當你不了解AI的失敗模式時：AI的失效跟人類的不一樣。是，你可能知道AI會產(chǎn)生“幻覺”，但這只是出錯的其中一種表現(xiàn)形式：AI還可能會試圖說服你它是對的，或者當你給出錯誤答案時也說你是對的。只有頻繁使用，才能逐步理解這些潛在風險。4、當努力本身是目的時：在很多領域，成功往往需要靠不斷的磨練才能達成。比方說，作家可能會反復重寫同一頁內(nèi)容，學者則要多次修改理論。靠AI跳過這些過程可能會剝奪你獲得關鍵“頓悟”時刻的機會。5、當AI表現(xiàn)不佳時：AI在某些意想不到的領域表現(xiàn)不佳。比方說，統(tǒng)計“草莓”（strawberry）里面字母“r”的個數(shù)）。也可能在另一些領域有驚人表現(xiàn)。比方說，創(chuàng)作一首關于統(tǒng)計“草莓”包含的“r”字母個數(shù)的，莎士比亞風格的十四行詩，而且還要求每行的首字母能拼成兩種水果）。目前，尚無通用指南可以明確AI能力的“邊界區(qū)域”，因為這些能力還在不斷進化。通過試錯并與同行交流是理解這些能力的關鍵。本文來源：36氪文章轉載于其他網(wǎng)絡，如有侵權請聯(lián)系我們及時刪除！
