昆仑巢·潮时间活动的脱水版会议纪要
一，AI当前，人面临怎样的挑战？事儿好办了还是难办了？
1，这几年，难做了还是容易做了？
赵振宇：大数据服务行业，平台工具越来越丰富，做事儿更容易了；融资、拓展新客户、团队成长在变难。
为什么难？大模型能力不断增强，面向行业的知识库、微调还有一些机会，比如：RAG的内容方式、医疗等专业模型还有机会，但大模型更新很快，使得行业信息服务很容易被击穿，钱没有以前好赚了！
标签： 人工智能
By：醒客Thinker
过去几个月，随着ChatGPT进入公众视野，引发了巨大的关注。本文不再重述已被大量介绍过的内容，比如技术细节、对话表现；聚焦探讨：类ChatGPT大语言模型带来了什么工具，有哪些可能性；提供的服务会渗透到哪些行业，影响哪些工作；造成这些影响的原因，潜在边界是什么；探讨机器地位、人机伦理，以及社会影响；最后简单探讨大语言模型的数学原理。藉此给产品设计和技术开发以及广大爱好者一些启发和参考。
本文阅读无需深度学习、编程开发的知识要求。快速阅读也可以跳动阅读标题和加粗字体部分，需要了解细节再停下来详细阅读。每个以a、b、c开始的单元都是独立的，可以只挑选自己有兴趣单元阅读。