自從All in AI，下定決心從零開始，從理論開始，從碎片開始，每天都前進(jìn)一點(diǎn)，逐漸地形成自己對(duì)人工智能的理解。雖知道僅有理論遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，甚至于已有的理論還不足，但依舊要從理論開始切入起步，所以，我依舊不會(huì)停止AI探索前行的腳步。 在本篇，我將開啟NLP的大門，和大家一起揭秘NLP的真相。

為了更好地?fù)肀I時(shí)代，不少設(shè)計(jì)師或許需要接觸AI應(yīng)用軟件，比如本文作者就開始學(xué)習(xí)并使用Stable Diffusion。這篇文章里，作者聊了聊自己的理解，一起來看一下。

AI發(fā)展至今，已經(jīng)在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用；其中，設(shè)計(jì)行業(yè)尤為突出——不盡可以是過程更高效、精準(zhǔn)，還能提供更多的思路。本文分析AI在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，并提出了具體的實(shí)施策略。

從小冰到豆包，AI產(chǎn)品基本上都是選擇一年輕女性的形象展現(xiàn)，其中涉及到各種復(fù)雜的學(xué)科，也算是業(yè)界共識(shí)之一。但日本的這款應(yīng)用，卻憑借中年禿頂老男人的形象獲得下載第一的成績(jī)，原因?yàn)楹?？我們來看看?

從十幾塊到上萬(wàn)元的價(jià)格，從課程分享到切片起號(hào)賺錢，AI復(fù)活的商業(yè)化之路，真的已經(jīng)走上了“只要付費(fèi)即可定制”的正軌？

2024年，《政府工作報(bào)告》首次強(qiáng)調(diào)“人工智能”的重要性，提出加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)，以科技賦能產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。在此背景下，國(guó)產(chǎn)AI工具迎來了爆發(fā)期，月之暗面科技的Kimi智能助手實(shí)現(xiàn)了200萬(wàn)字的無(wú)損上下文長(zhǎng)度，界面財(cái)聯(lián)社與階躍星辰聯(lián)合發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)金融大模型。金融行業(yè)正站在“人工智能+”的風(fēng)口，面臨前所未有的發(fā)展機(jī)遇。筆者將探討金融機(jī)構(gòu)如何把握這一趨勢(shì)，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

很多行業(yè)和科技認(rèn)知?jiǎng)傞_始時(shí)，都是從一個(gè)假說開始的?，F(xiàn)在大模型雖然已經(jīng)在大數(shù)據(jù)的相關(guān)性輸出答案上已經(jīng)很厲害了，但是他們依然無(wú)法創(chuàng)造前人無(wú)法提出的假說。

之前大家都是拿大模型來幫助自己工作和生活，或者是一些娛樂性的行為，那如果是讓AI生成一個(gè)游戲，然后我們來玩，這個(gè)效果怎么樣？這篇文章，我們來看看作者的嘗試。

本文將主要介紹下大模型（LLM）如何融入到智能客服產(chǎn)品中從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)（本文的智能客服僅包含該部分：智能對(duì)話機(jī)器人部分），以及英偉達(dá)給出的開源解決方案是什么。

生成式AI發(fā)布已經(jīng)快2年了，國(guó)內(nèi)外不少公司都有自己的大模型，但作為科技龍頭之一的蘋果卻一直沒有消息；顯然，蘋果是落后于AI發(fā)展的時(shí)間線了。

為什么有人用ChatGPT能寫出很不錯(cuò)的文案，有人卻不能？除了經(jīng)驗(yàn)以外，方法也很重要。本文的活動(dòng)文案案例，看看你是不是這樣操作的。

我想如果讓我把我認(rèn)知的AI濃縮成幾句話，大概是這三句話：AGI的大門打開了、AI優(yōu)化產(chǎn)品而非創(chuàng)造需求、用好AI需要“研究生”學(xué)歷。 讓我們從行業(yè)、產(chǎn)品、上手難度這三個(gè)角度來看一看這個(gè)有趣的時(shí)代吧~～