Eine KI-Unternehmeridee, die für Programmierer geeignet ist
Hallo zusammen, ich bin Casson.
Viele befreundete Programmierer möchten sich an der Entwicklung ihrer eigenen KI-Produkte beteiligen. Wir können die Produktform anhand des „Grades der Prozessautomatisierung“ und des „Grades der KI-Anwendung“ in vier Quadranten einteilen.
Darunter:
- Der Grad der Prozessautomatisierung misst „wie viel des Serviceprozesses des Produkts manuelle Eingriffe erfordert“
- Der Grad der KI-Anwendung misst „den Anteil der KI-Anwendung im Produkt“
Beschränken Sie zunächst die Fähigkeit der KI. Um eine KI-Bildanwendung zu verarbeiten, können Benutzer den gesamten Serviceprozess durch Interaktion mit der Benutzeroberfläche innerhalb der Anwendung abschließen, was zu einem hohen Automatisierungsgrad führt. Gleichzeitig ist die „KI-Bildverarbeitung“ stark von KI-Fähigkeiten abhängig, sodass die KI-Anwendung hoch ist.
Der zweite Quadrant ist der Bereich der herkömmlichen Anwendungsentwicklung, z. B. die Entwicklung von Wissensmanagementanwendungen, Zeitmanagementanwendungen und Prozessautomatisierung mit einem hohen Automatisierungsgrad, der jedoch nicht den Einsatz von KI-Funktionen erfordert, daher ist der Grad der KI-Anwendung niedrig.
Im dritten Quadranten weisen einige nicht standardmäßige Dienstleistungen, wie z. B. psychologische Beratung und Unternehmensberatung, eine geringe Prozessautomatisierung und einen geringen KI-Einsatz auf.
Der vierte Quadrant bezieht sich auf den Empfang von Aufträgen von Hochschulabsolventen und das Verfassen verschiedener Manuskripte über Taobao sowie die Verwendung von KI zur Vervollständigung der Inhaltsausgabe. Die meisten Serviceprozesse werden über IM-Kommunikation abgewickelt, daher ist der Grad der Prozessautomatisierung gering. Gleichzeitig hängt die Ausgabe von Inhalten stark von KI-Fähigkeiten ab, sodass der KI-Einsatz hoch ist.
Ähnliche Beispiele sind die Verwendung von KI zum Anpassen von Fotos und Avataren verschiedener Stile...
Eine Art unternehmerische Idee, die für Programmierer geeignet ist
Programmierer gründen oft ihr eigenes Unternehmen, weil ihre tägliche Aufgabe darin besteht, Anwendungen zu entwickeln Erstellen Sie Anwendungen, d Die Entwicklung von Anwendungen erfordert viel Zeit. Wenn der Grad der KI-Anwendung hoch ist, müssen Sie viel in KI-Technologie investieren. Beispielsweise erfordern KI-Bildverarbeitungsanwendungen kontinuierliche Investitionen in die Technologie, um die Bildverarbeitung sicherzustellen Die Wirkung ist besser als bei Konkurrenzprodukten.
- Investition in die Marketing-Kundenakquise. Wählen Sie die Quadranten 1 und 2, was bedeutet, dass Sie in direktem Wettbewerb mit anderen Programmierunternehmern und Unternehmerteams stehen.
- Aber die Wahl der Quadranten 3 und 4 kann den „Vorteil der Programmierung“ der Programmierer nicht ausnutzen.
- Gibt es also eine Möglichkeit, beides zu erfüllen:
- Ein interessantes Beispiel
- Als nächstes werde ich über ein interessantes Beispiel sprechen, das die oben genannten Bedingungen erfüllt.
- Fiverr ist ein Online-Markt für Freiberufler (ähnlich wie Zhubajie in China), auf dem Freiberufler Kompetenzdienstleistungen anbieten und Käufer Aufgaben veröffentlichen und geeignete Freiberufler finden, die Aufträge entgegennehmen.
Auf Fiverr werden die von Freelancern erbrachten Leistungen als Gigs bezeichnet. Ein Gig enthält in der Regel eine Beschreibung der Leistung, des Preises, der Lieferzeit und der Pakete (Pakete mit unterschiedlichen Preisen und Leistungsinhalten wie Basis-, Standard- und Advanced-Pakete). Zum Beispiel könnte der Job eines Grafikdesigners darin bestehen, ein Logo zu entwerfen; der Job eines Autors könnte darin bestehen, einen Artikel mit 500 Wörtern zu schreiben;
Hier gibt es eine versteckte Logik – jeder Auftritt entspricht einer verkaufbaren Dienstleistung und jede Dienstleistung entspricht einer Nachfrage. Hinter jedem Auftritt steckt also tatsächlich ein Bedarf.
Ein Auftrag lautet zum Beispiel „Wir helfen Ihnen beim Verfassen von Verkaufstexten mit einer hohen Conversion-Rate“, was den Bedarf an „Fachleuten, die dabei helfen, die Effizienz von E-Commerce-Abläufen zu verbessern“ impliziert.
Wenn Sie die dahinter stehenden Benutzerbedürfnisse verstehen, sind Sie möglicherweise nicht in der Lage, Verkaufstexte zu schreiben, aber Sie haben Erfahrung im E-Commerce-Betrieb und können auch mit Benutzern zusammenarbeiten.
Nachdem ein Typ namens Peter (x id @pwang_szn) diese Geschäftsmöglichkeit gesehen hatte, hat er 346324+ Gigs auf Fiverr gecrawlt und dann Claude (ein KI-Modell, das gut in der Analyse langer Texte ist) verwendet, um die verborgenen Bedürfnisse dahinter zu analysieren Anschließend werden sie verpackt und verkauft (Verkaufswebsite-Adresse [1]).
Teil des NachfrageformularsStellen Sie sich vor, wenn eine Person online nach Geschäftsmöglichkeiten sucht und nun ein Formular mit mehr als 340.000 tatsächlichen Bedürfnissen vor sich liegt, besteht dann eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit? Öffentlichen Informationen zufolge hat ihm dieses Antragsformular geholfen, mehr als 2.000 Dollar (20 * 47 + 20 * 67) zu verdienen.- Grad der Prozessautomatisierung: Er umfasst hauptsächlich das Crawlen, Bereinigen und Analysieren von Daten, die alle automatisch durch Skripte abgeschlossen werden, und die Prozessautomatisierung ist hoch.
- Grad der KI-Anwendung: KI wird hauptsächlich verwendet, um die manuelle Analyse der Bedürfnisse hinter dem Auftritt zu ersetzen, und der Grad der KI-Anwendung ist nicht hoch.
Der Standort befindet sich ungefähr oben links im ersten Quadranten:
Diese Idee ist einfach:
- Relevante Daten in einem bestimmten Bereich durchsuchen
- Verwenden Sie KI, um bei der Bereinigung und Analyse von Daten zu helfen, um neue zu bilden Erkenntnisse
- Verpacken Sie neue Erkenntnisse in zum Verkauf stehende Produkte
Einige Schüler werden sagen: „Diese Idee ist sehr einfach und leicht umzusetzen.“ Bedeutet das nicht, dass es leicht ist, von anderen Programmierern nachgeahmt zu werden?
Keine Sorge, es gibt eine Fortsetzung dieser Idee, hör mir zu, wenn ich fortfahre.
Zuallererst können Daten zusätzlich zu der oben erwähnten „umgekehrten Entdeckung der impliziten Nachfrage durch Gigs und dann Verkauf der Nachfrage“ auch für viele Zwecke verwendet werden, z. B. zur Analyse von Gigs mit höheren Conversion-Raten und zur Zusammenfassung der Regeln und Bereitstellung von Gig-Optimierung für Freiberufler.
Zweitens sind neben dem Wert des Produkts selbst (also der verschiedenen Tabellen, die sich aus der Analyse der Daten ergeben) auch die Kunden wertvoll, die durch das Produkt angezogen werden.
Es ist möglich, diese Kunden zusammenzubringen und kostenpflichtige Gemeinschaftsdienste anzubieten. Zu diesem Zeitpunkt können Kunden nicht nur von Ihren Produkten profitieren (verschiedene Formen), sondern auch von anderen Kunden (über soziale Verbindungen).
Mit anderen Worten: Wenn Sie weiterhin von Idee 3 abweichen, können Sie sich in jedem Quadranten weiterentwickeln. Je länger die Iteration dauert, desto einzigartiger wird das Produkt und Sie müssen sich keine Sorgen machen, dass jemand es nachahmt.
Zusammenfassung
Dieser Artikel bietet Programmierern eine Idee zur Herstellung von KI-Produkten. Diese Idee kann nicht nur die Programmiervorteile von Programmierern nutzen, sondern auch die KI nutzen und erfordert keine hohe KI-Technologie. Beinhaltet 4 Schritte:
- Crawling relevanter Daten in einem bestimmten Bereich
- Einsatz von KI zur Unterstützung bei der Bereinigung und Analyse von Daten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen
- Verpackung neuer Erkenntnisse in zum Verkauf stehende Produkte
- Entwicklung neuer Geschäftsformen basierend auf Daten und Benutzern
Zum Beispiel:
- Durchsuchen Sie regelmäßig Jobsuchdaten von Jobsuch-Websites.
- Verwenden Sie KI zur Unterstützung bei der Analyse der Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen (z. B. Trends bei der Schwierigkeit, einen Job zu finden, Änderungen bei Unternehmenstrends bei der Einstellung usw.). die Fähigkeiten, die Unternehmen mehr schätzen.
- Neue Erkenntnisse in wöchentlichen Veröffentlichungen gewinnen
- Bereitstellen von Diensten im Zusammenhang mit der Jobsuche für wöchentliche Leser
Ein weiteres Beispiel:
- Durchsuchen Sie regelmäßig die Notizen zum Thema Dekoration einer bestimmten Stadt in einem bestimmten Buch.
- Verwenden Sie eine KI-gestützte Analyse, um den Leitfaden zur Vermeidung von Dekorationshändlern und den Leitfaden für Händlerempfehlungen der aktuellen Stadt zu erstellen Sogar offene Ideen – nicht unbedingt eine bestimmte Branche analysieren, alle Branchen können analysiert werden. Es ist nicht erforderlich, Texttabellen zu erstellen, sondern auch standardisierte Videos. Die folgende Videoidee besteht beispielsweise darin, die oben genannten Schritte auszuführen:
[1]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine KI-Unternehmeridee, die für Programmierer geeignet ist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
