人工智能

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AIGC行业蓬勃发展，市场规模预计2030年超万亿，广泛应用在电商、广告等领域，创造大量职业机会。尽管面临技术不确定性与伦理挑战，但对AI技术有兴趣并愿适应变化的人才，现在是进入的好时机。需注意行业风险，持续学习以适应快速迭代。实例展示AIGC如何提升效率与用户体验，从电商个性化推荐到教育培训的自动化，显示其广阔前景。

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2023年，云计算受政治、经济、社会和技术四方面影响加速发展。政策推动市场准入，强调数据安全；经济增长促进投资，云端迁移趋势不减；数字化普及与教育需求增长，提升用户依赖；AI、5G、区块链技术融合，增强效率与安全性。云计算将在数字化转型中扮演关键角色。

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开源与闭源AI模型各有利弊。开源促进创新、透明度和学习，但可能有安全风险和质量不一；闭源则保护IP、提供定制服务，但可能限制创新和透明度。混合策略，如基础开源加高级服务闭源，成为平衡点。选择取决于创新、产权、透明度和商业目标。

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AIGC技术利用AI生成文本、图像等内容，已在传媒、影视、电商等领域广泛应用，助力效率提升和数字化转型。未来，技术将深化多模态融合、个性化定制，但也面临数据隐私、内容审查等伦理风险。监管对策包括技术管理、伦理审查和法规遵循。未来挑战与机遇并存，将重塑就业、教育和社会互动，要求平衡技术创新与社会责任。

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**人工智能，从科幻走入现实，如今扮演着生活中的多重角色：教师、朋友、商人。它融入家居，预测未来，成为不可或缺的决策工具。智能设备依据习惯定制服务，预示着更便捷、智能的生活，展现科技魅力，塑造美好未来。**

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ToB企业寻求合作时，应关注垂直领域资源丰富的平台，如创业平台、专业媒体和社群。面对众多平台，仅凭简介和初步沟通难以评估其实力。资源不均的平台需深度挖掘，但手动分析耗时费力。解决方案是利用AI工具如客户在哪儿，它能挖掘平台上的内容和人员数据，帮助识别所需资源。后续如何根据资源策划合作策略则是另一个讨论点。

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IT行业就业前景广阔，受PEST因素驱动：政府政策支持如中国“互联网+”、美国“数字化美国”；全球经济复苏及云计算、大数据市场增长；社会数字化转型和人才短缺；科技发展如AI、5G、物联网创造新职位。网络、软件、前端、后端、UI、大数据、AI和物联网是主要就业方向，前端开发需掌握HTML、CSS、JS及新框架，强调团队合作、创新和用户体验。随着技术进步，前端开发将迎来更多机遇和挑战。

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**AI技术概览** 本文探讨人工智能（AI）的核心，包括知识图谱、问答系统和AI芯片。AI在硅光芯片、个性化推荐等领域展现趋势，前端开发与AI结合，涉及人机交互、数据可视化和模型训练。此外，文章讨论了监督学习的应用、深度学习工程师的市场需求，以及梯度消失等问题，提示了适宜的批量大小对随机梯度下降的影响。

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**AI正重塑世界，区别"AI+"与"+AI"：**& quot;AI+"侧重互联网结合各行各业，如医疗、教育，引发行业重组，形成AI驱动的新经济。"+AI"则指传统行业利用AI提升自身，保持行业主导。AI的三维维度涉及与其他技术融合、应用场景结合以及不同产业的智能化进程。

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**CodeArts Snap** 是华为的人工智能编程助手，它能自动生成代码、解释代码和创建测试用例。例如，在Python GCD函数场景中，它根据自然语言描述写出函数，解释`x, y = y, x % y`的辗转相除法原理，并生成单元测试以确保代码正确性。此工具提升开发效率，尤其对初学者是极好的学习资源。