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プログラマーに適したAI起業家アイデア

Apr 09, 2024 am 09:01 AM
AI AI技術 AI製品

一个适合程序员的 AI创业思路

#皆さんこんにちは、キャソンです。

プログラマーの友人の多くは、独自の AI 製品の開発に参加したいと考えています。 「プロセスの自動化度」と「AIの適用度」に基づいて、製品形態を4つの象限に分けることができます。

一个适合程序员的 AI创业思路

#その中には次のものが含まれます:

    プロセス自動化の度合いは、「製品のサービス プロセスのどれだけが手動介入を必要とするか」を測定します
  • AI の適用度 「製品における AI 適用の割合」を測定する
#まず、AI 画像アプリケーションを処理する AI の能力を制限します。ユーザーは、ユーザーと対話することで完全なサービス プロセスを完了できます。アプリケーション内の UI により、自動化の度合いが高くなります。一方で、「AI画像処理」はAIの能力に大きく依存するため、AIの活用度は高い。

第 2 象限は、ナレッジ マネージメント アプリケーション、時間管理アプリケーション、高度な自動化を伴うプロセス オートメーションの開発など、従来のアプリケーション開発分野ですが、AI 機能の使用を必要としないため、学位はAIの応用率は低い。

第 3 象限では、心理カウンセリングや起業家コンサルティングなどの一部の非標準サービスでは、プロセスの自動化や AI の適用が低くなっています。

第4象限とは、大学生から注文を受けてタオバオ上でさまざまな原稿を書き、AIを活用してコンテンツの出力を完了させることを指します。ほとんどのサービスプロセスはIM通信を通じて完了するため、プロセスの自動化の度合いは低いです。同時に、コンテンツの出力は AI の機能に大きく依存しているため、AI の適用率は高くなります。

同様の例には、AI を使用してさまざまなスタイルの写真やアバターをカスタマイズすることが含まれます...

プログラマーに適した起業家的なアイデア

以来、プログラマーの日常仕事がアプリケーション開発である場合、起業時にはアプリケーション、つまりプロセス自動化の度合いが高い製品(第1象限と第2象限)を作る傾向がありますが、第1象限と第2象限を選択すると初期投資が大きくなり、主に以下の点が反映されます。

    開発コストが高く、初期段階のアプリケーション開発に多くの時間を投資する必要がある
  • AIの応用度が高いと多額の投資が必要AI 画像処理アプリケーションなどの AI 技術の高度な知識が必要である 画像処理効果が競合製品よりも優れていることを保証するための技術投資を継続する必要がある
  • マーケティング顧客獲得への投資
象限 1 と 2 を選択すると、他のプログラマー起業家と競争することになり、起業家チームが直接の競争を生み出します。

しかし、第 3 象限と第 4 象限を選択すると、プログラマの「プログラミングの利点」を活かすことができません。

それでは、次の条件を同時に満たす方法はあるでしょうか。

    プログラマーのプログラミング スキルを活用できる。
  • 他のプログラマーや起業家チームと直接競争しないでください。
  • AI テクノロジーに対する高い敷居を必要とせずに、AI の利点を最大限に活用できます。
#興味深い例

次に、上記の条件を満たす興味深い例について説明します。

Fiverr はオンラインのフリーランス マーケット (中国の Zhubajie に似ています) で、フリーランサーがスキル サービスを提供し、バイヤーがタスクを投稿して注文を受けるのに適したフリーランサーを見つけます。

Fiverr では、フリーランサーが提供するサービスをギグと呼びます。ギグには通常、サービス、価格、納期、パッケージ (価格やサービスが異なるベーシック、スタンダード、プレミアム パッケージなど) の説明が含まれます。コンテンツ) )。

たとえば、グラフィック デザイナーの仕事はロゴのデザインかもしれません、ライターの仕事は 500 ワードの記事を書くかもしれません、プログラマーの仕事は 1 時間のコーディングかもしれません。

ここには隠されたロジックがあります。各ギグは販売可能なサービスに対応し、各サービスは需要に対応します。したがって、それぞれのギグの背後には実際にはニーズが含まれています。

たとえば、「コンバージョン率の高いセールスコピーの作成を支援する」という仕事がありますが、その背景には「eコマース業務の効率化を支援するプロフェッショナルが必要だ」というニーズがあります。

ユーザーの背後にあるニーズを理解すれば、セールスコピーは書けないかもしれませんが、EC運営の経験があり、ユーザーとの連携も実現できます。

このビジネスチャンスを見た後、ピーター (x id @pwang_szn) という名前の人が Fiverr の 346324 ギグをクロールし、クロード (長文の分析が得意な AI モデル) を使用して分析しました。各ギグの後にパッケージ化されて販売されます (販売 Web サイトのアドレス [1])。

一个适合程序员的 AI创业思路需要フォームの一部

ある人がオンラインでビジネス チャンスを探しており、目の前に 340,000 件の実際のニーズを含むフォームがあると想像してください。彼、買う可能性は高いでしょうか?

公開情報から判断すると、この要求書は彼が 2,000 ドル (20 * 47 20 * 67) 以上を稼ぐのに役立っています。

一个适合程序员的 AI创业思路「プロセスの自動化の度合い」と「AI の適用度」を使用してこの製品を分析してみましょう:

  • プロセスの自動化の度合い: 主にデータのクローリング、クリーニング、分析が含まれており、これらはすべてスクリプトによって自動的に完了し、プロセスの自動化の度合いは高くなります。
  • AI アプリケーション レベル: AI は主にギグの背後にあるニーズの手動分析を置き換えるために使用されており、AI アプリケーション レベルは高くありません。

#場所は、第 1 象限のほぼ左上です:

一个适合程序员的 AI创业思路

このアイデアは単純です:

  • 特定の分野の関連データをクロールする
  • AI を使用してデータのクリーニングと分析を支援し、新しい洞察を形成する
  • 新しい洞察を販売用の製品にパッケージ化する

はいクラスメートはこう言います - このアイデアは非常にシンプルで実装が簡単です。ということは、他のプログラマに真似されやすいということではないでしょうか?

心配しないでください。このアイデアには続きがあります。続きを聞いてください。

まず、データは上記の「ライブを通じて潜在的な需要を逆発見し、販売する」以外にも、コンバージョン率の高いライブを分析するなど、さまざまな用途に活用できます。 、パターンの要約、フリーランサーへのガイダンスの提供 ギグ最適化サービスを提供します。

第二に、製品自体の価値 (つまり、データ分析から得られるさまざまなテーブル) に加えて、製品を通じて引き付けられた顧客も価値があります。

こうした顧客を集めて、有料のコミュニティサービスを提供することも可能です。このとき、顧客はあなたの商品(さまざまな形)から価値を得ることができるだけでなく、他の顧客(ソーシャルコネクションを通じて)からも価値を得ることができます。

言い換えれば、アイデア 3 から分岐し続ければ、どの象限でも開発を続けることができます。反復に時間がかかるほど、製品はよりユニークになり、誰かが模倣することを心配する必要はありません。

概要

この記事では、プログラマーが AI 製品を作成するためのアイデアを提供します。このアイデアは、プログラマーのプログラミング上の利点を活用できるだけでなく、AI も活用できます。 . 高度なAI技術は必要ありません。 4 つのステップが含まれます:

  • 特定の分野の関連データをクロールする
  • AI を使用してデータのクリーニングと分析を支援し、新しい洞察を形成する
  • 新しい洞察をパッケージ化する販売完成品
  • データとユーザーに基づいた新しいビジネス フォームの開発

例:

  • 求人検索 Web サイトから定期的に求人検索データをクロールします。根拠
  • AIを活用してデータの分析と洞察の形成を支援する(就職難度の傾向の変化、人材採用における企業の傾向の変化、企業がより重視する能力など)
  • 新しい洞察を週刊誌の形成に統合する
    ##週刊誌の読者に仕事関連のサービスを提供する
  1. ##別の例:

#特定の本を定期的に巡回する 特定の都市の装飾関連のメモを投稿する

#AI 支援分析を使用して、落とし穴を回避するためのガイドと、現在の都市の装飾商人向けの商人推奨ガイドを作成する
  • 読者を惹きつけるためにガイドを定期的に更新します
  • 顧客に装飾の付加価値サービスを提供します
  • さらにはアイデアを広げます - 特定の業界を分析する必要はありませんが、すべての業界を分析する必要はありません。業界を分析することができます。テキスト表を作成する必要はありませんが、標準化されたビデオも作成する必要があります。たとえば、次のビデオのアイデアは、上記の手順に従うことです:

参考資料一个适合程序员的 AI创业思路

[1]販売サイトアドレス:https://www.explodinginsights.com/

以上がプログラマーに適したAI起業家アイデアの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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