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基于供给生产出发:AIGC在教育领域内的应用探析(上)
1、AIGC：AIGC即人工智能生成式内容，这种内容生成方式在底层需要一定程度上依赖GPT或BERT这类预训练模型。目前的大模型基本是单模态大模型，未来应向多模态的趋势发展。 应用探析 从供给的角度出发，教育领域内的教辅企业及券商提出了诸多关于AIGC的实际需求点。
2、段落结构雷同：论文布局相似度高，易被识别为AI写作。AIGC检测现在普及了吗？是的，很多高校已在评审系统中加入“AI生成率”检测模块。AI降重改写全过程 示例：论文主题是“AI在教育中的应用”AI写原文段落：随着人工智能技术的不断发展，它在教育领域的应用越来越广泛。
3、AI赋能的数据价值链提速 当企业的业务已经全量数据化后，如何提速数据价值链，让数据的生产、采集、分析、加工利用的全过程更加高速、精准，成为企业的核心竞争力。利用AIGC为代表的人工智能技术来重构和优化数据价值链的每一个环节，成为2024年企业数据领域的一大必然趋势。
4、波形智能设计了基于SOP的Agent架构，自研了AIWaves Agents框架的写作类Agent产品「蛙蛙写作」和「AIGC解决方案平台」。
5、在妙鸭相机上线5个月后，张月光再次离职，创立了新公司“沐言智语”。这家公司在短短半年时间内就获得了4轮近3亿人民币融资，估值超亿美元。张月光对AIGC的思考和认知掷地有声，他认为AIGC的重点在于“G”（Generative 生成），生产力工具的变化才是核心。
机器学习
1、机器学习是一种人工智能技术，它允许系统从先前的经验中学习和改进，而无需明确操纵或编程。机器学习的核心定义 机器学习专注于创建可以访问数据并自行学习的计算机程序。这种学习过程从观察或数据开始，这些数据可以是直接经验、指导或其他形式的信息，目的是在数据中寻找和建立模式。
2、机器学习详解 机器学习是一种通过利用数据，训练模型，然后使用模型进行预测的方法。其核心在于让计算机能够像人一样，根据以往的经验（即数据）对当前的问题作出判断。机器学习的定义与目的 机器学习的目的是把人类归纳经验的过程，转化为由计算机自己来归纳总结的过程。
3、机器学习（Machine Learning，ML）：定义：机器学习是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。它研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获得新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。
什么是预训练模型?
1、通用性强：预训练是在海量文本数据上进行的，使模型学习到语言的基础规则、结构和模式，赋予其广泛的背景知识。这些知识能通过后续细化训练应用到各种任务中，可用于文本分类、情感分析、机器翻译等多样化场景。例如，预训练模型能在不同程度上理解多种语言文本，为多语言处理提供便利。
2、预训练模型（Pre-trained Model）是在大型数据集上训练好的模型，这些模型通常在某些通用任务上具有良好的性能，并且可以用作特定任务的起点。在深度学习和机器学习领域，预训练模型的使用已经非常普遍，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域。
3、预训练模型是一种在大规模数据库上进行预先训练的模型，旨在学习通用特征或模式，以便能够作为特定任务的起点。以下是关于预训练模型的详细解释： 定义与用途： 预训练模型在深度学习与机器学习领域中应用广泛，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。
4、预训练，简而言之，是使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。这种方法诞生的背景是标注资源稀缺而无标注资源丰富，通过预训练，模型可以在大量无标注数据上学习到语言的共性特征，然后在特定任务上使用少量标注数据进行微调，即可达到较好的效果。
5、预训练模型，一种在大数据库上进行训练的模型，它们在通用任务中表现出色，能作为特定任务的起点。深度学习与机器学习领域中，预训练模型应用广泛，尤其在自然语言处理和计算机视觉中。预训练模型的核心理念是通过大量数据学习普遍特征或模式，这些特征在不同任务间具有可迁移性。
ai行业主要做什么
1、AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。
2、从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。
3、AI算法工程师：负责设计、开发和优化机器学习算法，为AI系统提供核心技术支持。数据科学家：通过数据挖掘、分析和处理，为AI模型提供高质量的训练数据。AI系统架构师：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
4、AI被广泛应用于多个行业，主要包括健康医疗、金融服务、零售业、制造业、农业以及运输和物流行业。健康医疗：AI通过分析医疗数据辅助诊断和治疗，提高疾病早期诊断的准确性，预测疾病发展趋势，并为患者提供精准治疗方案。
5、AI算法工程师：这是AI领域的核心岗位，负责研发和应用深度学习算法，解决人工智能领域的相关问题。他们需要具备扎实的编程基础和算法理论知识。数据科学家：负责收集、处理和分析大数据，为AI技术提供高质量的数据支持。他们需要从海量数据中提取有价值的信息，并帮助优化AI模型。
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