Peranti teknologi
AI
berjaga-jaga! Industri-industri ini mungkin digantikan oleh AI pada masa hadapan!
berjaga-jaga! Industri-industri ini mungkin digantikan oleh AI pada masa hadapan!
Klik pada “teks biru” di atas
Ikuti kami!
Saya berbual dengan seorang rakan yang merupakan copywriter tidak lama dahulu dan mendapat tahu gajinya dinaikkan, tetapi dia tidak begitu gembira.
Tanya sebab secara terperinci, ini kerana syarikat telah mula menggunakan AI (kecerdasan buatan) untuk bekerjasama.
Apa yang dulunya beban kerja tiga orang kini boleh dilakukan oleh seorang dengan bantuan AI.
Apabila kecekapan bertambah baik, kakitangan perlu diperkemaskan Sebagai rakan yang pernah berhubung dengan AI lebih awal dan dapat menggunakan AI, dia cukup bertuah untuk kekal.
Lihat, apabila tiba peperiksaan, siapa yang boleh lulus peperiksaan AI?
Walaupun saya tidak mahu mengakuinya, tetapi AI benar-benar terlalu berkuasa!
Sebagai contoh, kecerdasan buatan yang popular pada masa ini ChatGPT bukan sahaja boleh bertumpu dengan lancar dengan manusia, tetapi juga memberikan pengetahuan sains popular dalam istilah yang mudah.
Ia juga membantu anda dengan kerja anda.
Anda juga boleh menjana kertas profesional dengan hanya satu klik.
Terdapat laporan berita yang tidak masuk akal tidak lama dahulu: Pelajar Amerika telah ditangkap menggunakan ChatGPT untuk menulis kertas kerana mereka terlalu sempurna.
Contoh lain ialah alat AI imej Midjourney Selagi anda memasukkan teks yang terlintas di fikiran, imej yang sepadan boleh dijana melalui kecerdasan buatan , yang mengambil masa kurang daripada seminit.
Sama ada Gambar Produk:
▲ Kotak pembungkusan konsep produk rasmi Yili yang dihasilkan oleh AI
Masih palsu dan asli "Foto palsu" :
▲ "Foto Penangkapan Trump" yang dijana AI
Walaupun kuasa AI mengejutkan kami, ia juga membuatkan kami berasa takut——
AI boleh melakukan lebih banyak perkara, jadi apa lagi yang boleh saya lakukan? Adakah saya akan digantikan oleh AI?
Soalan ini ditanya terus kepada ChatGPT.
Sejujurnya ia berkata: Ya, sesetengah orang akan disingkirkan.
Sebagai orang yang bekerja, saya khuatir di bawah impak AI, kemahiran yang saya harapkan untuk terus hidup akan beransur-ansur hilang nilai.
Sebagai ibu bapa, saya khuatir apakah jenis tunjuk ajar yang perlu diberikan kepada anak-anak di era AI agar tidak diganti pada masa hadapan.
Mari kita bincang hari ini tentang industri yang AI sedang memberi kesan, dan bagaimana kita harus menanganinya?
Dengan cara ini, jika anda ingin selangkah ke hadapan, jadilah orang pertama yang mempelajari tentang aplikasi AI dalam pelbagai aspek seperti penciptaan dokumen, pengindahan PPT, pemprosesan imej, penciptaan video dll. ..
Adalah disyorkan agar anda menekan dan menahan kod QR untuk membuat temujanjiuntuk kelas langsung percuma pada 16 Mei (Selasa) pada jam 19:30 "Bagaimana kita boleh merebut peluang dan dividen AI?" 》
▲ Tekan dan tahan untuk mengimbas kod QR bagi menjadualkan siaran langsung
⭐Industri Reka Bentuk
Industri kreatif, terutamanya industri reka bentuk, sentiasa dianggap sebagai salah satu industri yang paling sukar untuk diubah oleh AI.
Malah, impak yang dialaminya amat besar.
Ramai pelajar reka bentuk bimbang bahawa penggunaan AI yang meluas akan menjejaskan pekerjaan mereka.
Tetapi terdapat juga ramai pereka matang yang telah menjadikan AI berfungsi untuk diri mereka sendiri.
Mereka melatih AI untuk melukis gambar dan mengoptimumkannya atas dasar ini, yang meningkatkan kecekapan kerja dan memberikan mereka lebih banyak inspirasi dan bahan.
▲ Beribu-ribu orang menggunakan Midjourney untuk menghasilkan lukisan reka bentuk setiap hari
⭐Salin Editor
Kini, keupayaan pemprosesan teks AI sangat berkuasa Ia boleh menjana laporan berita, penulisan salinan media baharu dan juga kertas mengikut arahan.
Banyak media tradisional dan media baharu telah mula menggunakan AI untuk penciptaan copywriting.
Anda hanya perlu memasukkan keperluan dan gaya bahasa yang anda inginkan, dan anda boleh mengeluarkan salinan dengan cepat dengan struktur lengkap dan bahasa yang fasih.
Lihat, terdapat ramai pengarang di Xiaohongshu yang menggunakan AI untuk mencipta penulisan salinan.
⭐Industri Komputer
Industri komputer juga telah banyak terjejas
Di satu pihak, AI boleh meningkatkan kecekapan kerja dan kualiti pengaturcara, membantu mereka menyelesaikan beberapa kerja pengekodan asas, membolehkan mereka mempunyai lebih banyak masa dan tenaga untuk berinovasi dan menyelesaikan masalah yang kompleks.
Sebaliknya, AI juga mungkin mengancam pekerjaan sesetengah pengaturcara, terutamanya mereka yang mempunyai pengulangan tinggi, kreativiti rendah dan kemas kini teknologi yang perlahan.
Impak AI terhadap semua lapisan masyarakat melampaui ini, seperti pendidikan, kewangan, perakaunanperakaunan, dll.Pekerjaan yang kami anggap sebagai mangkuk nasi besi dan emas mangkuk nasi juga beransur-ansur berubah.
Secara amnya, AI akan menggantikan beberapa pekerjaan yang sangat berulang dan bernilai tambah rendah.
Dalam masa terdekat, golongan muda yang memasuki tempat kerja perlu menggunakan sepenuhnya kekuatan dan minat mereka untuk mengubah dan meningkatkan kerjaya mereka untuk menyesuaikan diri dengan perubahan dalam era kecerdasan buatan.
Apa yang perlu kita lakukan? Jika anda tidak dapat mengalahkannya, sertai!
Pembangunan AI sememangnya akan menghapuskan beberapa pekerjaan, tetapi dengan sokongannya, ia juga akan mewujudkan jawatan dan keperluan lain.
Mereka yang boleh mempelajari AI, menggunakan AI dan bekerjasama dengan AI terlebih dahulu ialah orang yang benar-benar pintar.
Sebagai contoh, Sesetengah orang menggunakan AI untuk membuat jadual data dan satu baris teks boleh melengkapkan beban kerja sehari secara langsung.
Sesetengah orang menggunakan AI sebagai sumber inspirasi penulisan salinan dan boleh menghasilkan draf dalam masa 5 minit, yang sangat meningkatkan kecekapan kerja.
Seseorang menggunakan AI untuk reka bentuk dan menghasilkan beberapa imej sepanduk e-dagang dalam masa beberapa minit, menjimatkan tenaga manusia dan sumber bahan.
Ingin tahu bagaimana orang lain menggunakan AI untuk menjana wang?
Ingin tahu apakah kesan AI terhadap kerjaya masa depan kanak-kanak?
Ingin tahu bagaimana anda boleh memanfaatkan AI dan bukannya diperhambakan olehnya?
Maka anda tidak boleh ketinggalan kelas percuma AI langsung "Bagaimanakah kita boleh merebut peluang dan dividen AI pada 16 Mei (Selasa) pada pukul 19:30 ? 》
Siaran langsung ini dihoskan oleh pengasas jenama Qiuye Uncle Qiuye, dan akaun dengan berpuluh juta peminat di Internet Kakak Qiuye Word, ia sangat berharga!
Kami tidak boleh menghentikan kemajuan teknologi, tetapi kami boleh menjadikan teknologi berfungsi untuk kami.
Jadi, Imbas kod QR di bawah dengan segera, tempah siaran langsung dan jadilah yang pertama memahami AI, mempelajari AI dan menerima AI!
Imbas kod QR untuk menempah tempat duduk sekarang↑
Pernyataan: Akaun rasmi ini tidak bertanggungjawab terhadap ketepatan atau ketulenan kandungan, produk dan perkhidmatan dalam artikel ini. Apa yang dinyatakan dalam artikel ini hanya mewakili kedudukan jenama. Jika terdapat sebarang pelanggaran atau pelanggaran, sila hubungi kami dan kami akan menanganinya dengan segera.
Atas ialah kandungan terperinci berjaga-jaga! Industri-industri ini mungkin digantikan oleh AI pada masa hadapan!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1386
52
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
