AI是我们的一个机会,一个你自己认可也是未来发展趋势方向明确的机会。
在AI时代,能够用好AI,应用技术也是非常好的机会,类似计算机应用一样,一定是AI与工程化应用的机会。
我们处于社会科学技术发展到应用发展的大时代,一生遇到如此多的科技应用浪潮,应该是一个很好的机会所在。
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AI是我们的一个机会,一个你自己认可也是未来发展趋势方向明确的机会。
在AI时代,能够用好AI,应用技术也是非常好的机会,类似计算机应用一样,一定是AI与工程化应用的机会。
我们处于社会科学技术发展到应用发展的大时代,一生遇到如此多的科技应用浪潮,应该是一个很好的机会所在。
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如果你的电脑没有独立显卡,想要跑一个本地化的图片生成模型比较复杂,如果只是偶尔用一下来测试学习,可以使用Google Colab 来调用免费资源生成图片。
如何通过谷歌云编辑器运行sd生成图片?
要通过谷歌云编辑器(Google Colab)运行 Stable Diffusion(SD)生成图片,你可以按照以下步骤操作:
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要通过 Ollama 在本地部署阿里巴巴的通义千问(Qwen)大模型,您可以按照以下步骤进行:
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大模型本地化不是正常还是挺难的,需要安装的环境依赖复杂多变。但是为了支持meta的llama模型,专门有开源了模型运行环境的ollama将模型部署进行了封装,只需要安装好ollama就可以将大模型的部署环境进行虚拟,无需单独部署服务,能够一行代码部署不同开源大模型的版本,非常方便本机测试和起服务阿皮,再配合为了使用chat聊天界面的OpenwebUI程序就可以自己搭建一套完整大模型应用服务。
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随着aigc的内容普及,是不是会有更多的编辑器开始支持Markdown格式文本?
是的,随着 AIGC 生成内容的普及,越来越多的编辑器和内容平台可能会开始支持 Markdown 格式,主要有以下几个原因:
1. Markdown 易读易写,适合 AI 生成
Markdown 语法简单,结构清晰,AI 生成内容时可以直接输出带格式的文本,避免复杂的 HTML 标签或富文本格式,提高兼容性。
2. Markdown 与 AI 工具的深度结合
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AIgc给出的文本复制格式是什么?为什么很多国内编辑器和公众号都不支持,显示#和*这些符号?
AIGC(人工智能生成内容)提供的文本格式通常是Markdown,这是一种轻量级的标记语言,广泛用于排版和格式化文本。例如:
#
表示标题(如 # 一级标题
)*
或 _
用于加粗和斜体(如 **加粗**
、*斜体*
)[……]
最近群里在讨论,有人在做AI付费社群,可以加群学习AI使用和变现,他们问群友AI要不要加入学习。
我给的回答是AI就是最好的老师,如果使用AI都要学习,那么最好是跟着AI学习。要不然你可能用不好AI。
你的回答很有道理,AI本身就是一个强大的学习工具,很多时候比加入社群更直接有效。如果一个人需要花钱学习如何使用AI,那更好的方式可能是直接通过AI不断实践、提问、优化自己的使用方法。
当然,社群的价值在于交流、资源共享和经验传递,适合那些喜欢社交学习的人。但如果只是想提升AI使用能力,最好的导师其实就是AI本身,不断尝试、调整,才能真正掌握高效使用AI的方法。
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站在他人角度思考问题是一种非常重要的能力,尤其是在沟通、合作和解决冲突的场景中。这种能力不仅能帮助你更好地理解他人,还能让你的行为和决策更具影响力。那么,如何真正做到站在他人角度和利益出发去思考呢?以下是一些实用的策略:
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1. 理解他人的立场与背景
深入了解对方的处境
考虑对方的角色、责任、面临的压力、目标和处境。例如,一个团队负责人可能更关心整体结果,而一名执行者可能更关注自己的任务能否顺利完成。
关注对方的情感需求
不仅仅是看问题的表面,还要洞察对方的情绪,例如焦虑、期望、害怕或成就感。情感往往是行为背后的驱动力。
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以一个创业者的心态干工作和以工作任务的心态来干工作。
以前我觉得自己用一个创业者的心态去干工作,然后让自己能够在工作中做的事情不能有头没尾,必须要做完做出成果有产出,达到执行目标。如果一件事接到了就要认真的完成,还要全力以赴的去完成,干就干好。
现在看有些工作好像很多人是按照老板安排一件任务来完成的,不管是不是事情做没做好,但自己时间一到就撤具体事情有没有完成,那是后面考虑的事情,而且事情要不要完成还是看事情对自己的重要程度和对自己的绩效挂钩程度,如果干完没有绩效,那就考虑自己随便搞一下,先完成一些交付。
这两种心态对待工作感觉也没有对错,事情如何更好的处理才能获得大的回报呢?
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时间进入新的一年,这几天,我一直在回顾今年的项目经历,也在思考未来AI发展的可能性。作为今年搭建AIGC平台的一员,我亲眼见证了AI技术从概念走向实际应用,如何帮助更多行业提升效率、赋能创新。这不仅让我对AI的未来充满期待,也让我更加坚定,AI绝不仅仅是工具,而是一场正在改变世界的浪潮。
在我看来,AI未来的发展方向主要集中在两个方面:
一是“更个性化”。从聊天机器人到智能推荐,AI已经能够满足很多人的需求,但我相信未来AI会更加贴近个人,成为每个人身边真正懂你的“助手”。
二是“更深度赋能”。目前AI在教育、医疗、设计、内容创作等领域已经展露头角,但我觉得这只是开始,未来AI会深入到更多专业领域,甚至创造出全新的行业模式。
基于这样的理解,我对明年的工作规划也有了更清晰的目标。我希望继续深耕AIGC平台项目,在现有的基础上扩大规模,优化功能,吸引更多行业用户。在内容创作、企业服务、教育赋能等方向,我们还有很多可以探索的可能性。
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