起點(diǎn)課堂會(huì)員權(quán)益
職業(yè)體系課特權(quán)
線下行業(yè)大會(huì)特權(quán)
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榮耀標(biāo)識(shí)
中國(guó)生成式AI的“物種大爆炸”
國(guó)內(nèi)的生成式AI正在迅速地發(fā)展中，可以看到，算法備案的數(shù)量和頻率都在上升，并且，生成式AI在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域迅速擴(kuò)展，同時(shí)在向更多垂直領(lǐng)域蔓延。更詳細(xì)的解讀，我們不妨來(lái)看看本文的梳理。
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醫(yī)美機(jī)構(gòu)用AI一月省下8萬(wàn)成本，初診升單率提高10%
AI技術(shù)的應(yīng)用在許多領(lǐng)域都帶來(lái)了巨大的變革。在醫(yī)美行業(yè)中，使用AI不僅可以節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本，還可以優(yōu)化時(shí)間成本、經(jīng)驗(yàn)積累成本和達(dá)成的質(zhì)量。本文從這三個(gè)角度深入探索（應(yīng)用場(chǎng)景在內(nèi)容3）。
AI寫(xiě)真取代海馬體？還真有可能，但賺錢(qián)就別想了
海馬體作為現(xiàn)在爆火的照相寫(xiě)真館，在AI出現(xiàn)后，是否還能穩(wěn)固其地位呢？讓我們一起閱讀下文吧~
萬(wàn)字長(zhǎng)文探索Sora的奧秘：15大視頻能力、優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景和對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的啟示
Sora的出現(xiàn)，帶給了許多行業(yè)的從業(yè)人員一些震撼。那么作為產(chǎn)品經(jīng)理，你是否了解Sora的核心能力在哪里？這篇文章里，作者做了探討，并且還討論了Sora如何啟發(fā)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和創(chuàng)新路徑。一起來(lái)看看吧。
現(xiàn)在入門(mén)“AI無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”還來(lái)得及（9000字干貨）
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間存在著什么樣的關(guān)系，機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)又是指什么？本文將重點(diǎn)介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，并分析與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，一起來(lái)看看吧。
檢索增強(qiáng)生成（RAG）：如何讓AI大模型更懂我？
大模型的局限性體現(xiàn)在缺少實(shí)時(shí)性、無(wú)法獲取私有知識(shí)等方面，而RAG可以幫助解決私有知識(shí)問(wèn)題，讓私有知識(shí)庫(kù)和AI大模型更好地融合。怎么理解RAG的原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)？一起來(lái)看看本文的分享。
大語(yǔ)言模型底層邏輯：深度學(xué)習(xí)架構(gòu)、訓(xùn)練機(jī)制與應(yīng)用場(chǎng)景
大模型正在與我們的生活形成愈發(fā)緊密的聯(lián)系，那么，我們?cè)趺蠢斫獯竽Ｐ捅澈蟮牡讓舆壿嫞坎环羴?lái)看看本文的拆解。
邏輯回歸算法：如何找出薅羊毛用戶？
邏輯回歸算法，本質(zhì)上屬于分類算法，可以用來(lái)預(yù)測(cè)某事件發(fā)生的概率。怎么理解邏輯回歸算法呢？本文便做了基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)等方面的拆解，一起來(lái)看一下吧。
線性回歸算法：用“線性外推”的思路做預(yù)測(cè)
線性回歸可以理解為一個(gè)回歸算法，我們可以結(jié)合線性回歸算法來(lái)做預(yù)測(cè)值。這篇文章里，作者就總結(jié)了線性回歸算法的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)劣勢(shì)等方面，一起來(lái)看看吧。
一文讀懂“區(qū)塊鏈”
作為一種去中心化的、分布式的賬本技術(shù)，區(qū)塊鏈可以在許多場(chǎng)景落地應(yīng)用。這篇文章里，作者就對(duì)區(qū)塊鏈的核心技術(shù)、可視化產(chǎn)品、落地場(chǎng)景等方面做了解讀，一起來(lái)看。
探索iBeacon的魅力：科技創(chuàng)新為導(dǎo)覽系統(tǒng)注入新活力
智能導(dǎo)覽系統(tǒng)正在越來(lái)越廣泛地被應(yīng)用，比如借助了iBeacon技術(shù)的智能導(dǎo)覽系統(tǒng)就備受關(guān)注。那么，什么是iBeacon技術(shù)？基于iBeacon技術(shù)的智能導(dǎo)覽系統(tǒng)是如何被落地應(yīng)用的？一起來(lái)看看本文的解讀。
非共識(shí)解讀：大模型應(yīng)用2C方向怎么做更有價(jià)值？
作為AI 2.0 時(shí)代的產(chǎn)品人，工作之余總會(huì)關(guān)注一些當(dāng)下熱門(mén)或新興的AI應(yīng)用，并思考其背后的用戶場(chǎng)景和產(chǎn)品策略。這兩天有朋友聊到“問(wèn)答引擎 Perplexity AI 在C端崛起的背后邏輯”。這引起了作者的思考：在國(guó)內(nèi)，Perplexity AI 所依托的大模型搜索能力的2C應(yīng)用怎么落地更有價(jià)值？
