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中年男人,失业,如今是个让人沉重的话题。上有老,下有小,同时背着 20,30 年的房贷,遭遇失业对任何家庭都是个打击。
在以前,就算失业后暂时找不到合适的机会,仍然还有退路可言,可以去开网约车挣生活费供家庭开销
开网约车可以算中年男人最后的倔强。但在如今 AI 滚滚浪潮发展之下,这点最后的退路也被 AI 给堵上了。
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无人驾驶出租车开始运营
无人驾驶的话题在几年前是非常火的话题。沉寂了一段时间后,无人驾驶如今又成了全民热议的话题
据消息称,在武汉投放的萝卜快跑无人驾驶出租车已经实现收支平衡,而这仅仅只有几个月的时间。
与此同时,萝卜快跑在全国11 个城市进行开放载人测试。这意味着无人驾驶出租车很快就要在其他城市铺开。结合当前人满为患的网约车从业数量,这个消息无疑是对这个行业的一记重锤。
相比有人驾驶,无人驾驶出租车可以 2 4 小时运营,没有人工成本,里程价格更是便宜。未来随着技术的成熟以及市场的进一步扩大,里程价格还可以再往下走
这也意味着有人驾驶将毫无优势可言。失业后的最后的退路也没了。
2
人工智能在提速
首先人工智能在今年 被写进了政府工作报告。
如果大家留意最近半年的新闻,政府高层听取人工智能的报告次数越来越多。
这说明在政策端将大力扶持人工智能的发展。另外在刚结束的 2024 上海人工智能大会上,展示了众多集成人工智能的机器人,我估计马上也会有针对机器人的利好政策出台
上面说的是政策层面,再看实际应用层面。去年除了 Gpt 外,没有其他的 AI 工具可以用。但2024仅仅过了 半年的时间,国内就涌现了超过 100 个大模型,堪称百模大战。
国内大厂也纷纷推出自己的 AI 应用。腾讯的元宝,阿里的通义千问,kimi,秘塔等。
在视频领域,2 月发布的 Sora 让我们震撼不已,但也就几个月后,快手发布的可灵在文生视频,图生视频质量方面已超过 Sora。
这一系列国产工具的发布让很多行业也开始采用AI进行赋能。
3
观望 or 跟进
不少人说现在 AI 还无法解决很多实际应用场景问题。只能当做玩具娱乐下。
很多应用场景AI还无法解决这是事实,但不是未来。举个例子,汽车刚出来的时候,除了司机,还必须有一个人走在车前面通知行人车来了。这一点当时被很多人笑话。认为汽车只是个玩具。但后来汽车的发展证明了汽车绝不是个玩具
AI 目前在文本处理,图片处理,视频处理展现了巨大的优越性。在未来 AI 会和硬件,会和设备深度结合,这将会重塑所有行业。参考我之前写的2024年上海人工智能大会的帖子。
2024年上海人工智能大会被机器人霸屏,总共发布 45个智能机器,25款人形机器人
从 gpt 发布到现在,也就仅仅两年不到,但是 AI 的进化能力可以说突飞猛进
历史上,每当新生产力诞生之初,都经历了被嘲笑,被怀疑,被接纳的过程。
最早去接纳,学习新生产力的人则吃尽了工具的红利。反之,拒绝拥抱,学习新生产力的则最终被时代抛弃。
写在最后
科技的发展长期来看会大幅改善人们的生活质量,但短期来说,则会导致一部分人失业。
这个规律在历史上出现过无数次。汽车的出现导致马车夫失业,移动互联网的出现导致邮差等职业失业。
我们无法改变这个规律,唯一能改变的就是自己的固执。放下自己对旧认知,旧思维的固执。积极拥抱新质生产力,跟上趋势才是跨越这个周期的唯一方法。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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