从拉杆箱到AI：技术革命背后的三个启示故事
从拉杆箱到AI：技术革命背后的三个启示故事AI的未来，都在这三个故事里
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8751 点击 2024-09-11 09:57
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AI的未来，都在这三个故事里
在把AI大模型能力接入微信后，发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉，一不留神就胡乱回答，这在严肃的商用场景下是不可接受的。
我向来喜欢折腾新玩意。作为一个语言学习者，AI大语言模型出来以后我没少使用它。无论是备课还是日常工作和学习，大语言模型提供了各种各样的可能性，大大提升了效率。
Replit 推出了一款能够从头开始构建整个应用程序的AI 代理。这不仅仅是另一个副驾驶编码助手——它更接近于实习软件开发人员，能够理解你的愿景并帮助实现它。
大家终于都意识到大模型首先改变的是软件行业自己，而软件的根基是代码生成。代码生成第一波就是AI辅助开发，这个会是大模型第一个杀手级应用。
最近读AI论文有个很强的感受：表面上说的是A，其实应用落地完全可以是B。
用好AI似乎是个心态问题，先要破心中贼。 参加活动的时候感受到全是关于AI会取代人类的不安和忧虑。
AI应用Livensa凭创意功能积累用户，收入增长迅速。 功能多元化，降低用户操作难度, 视频合成功能突出，支持延长时长,终身订阅性价比高，内购收入显著
「现在每家公司都是 AI 公司，但引入 AI 之后，利润真的能提高吗？」
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。