又度过了一个休息饱满的周末,神清气足,心说周末晚间再汲取一波常识趋势,补足这该死的“习气坚持”,就以“工业化的前夜”作为宗旨来闲扯一下
发现身边事儿、聊点周奇遇，我是沈二，等待奇遇的互联网灵魂~、一起谈天吹水，探究新的或许~wx:breathingss，入圈吧！
前情
周末陪着孩子去买了“加压”习题,这并不是我的主意,自己的要求,这我就一点方法也没有了，自身对孩子期许和希望,仅仅希望可以健康快乐的长大,额，希望和实践总会有偏差,顺带手选了个小学读物，但感觉我读着也有些适合的书，看到91年的万维网到09年的微博,有种参与到某种时代浪潮中的感觉,果断就买了,我也不清楚我在希望孩子在这里面了解什么，仅仅觉得应该了解这种改动，毕竟这是个快时代,但一杯奶茶，一段陪伴或许就是此刻最快乐的事儿,远虑和当下的环境并不是一个匹配的等级，简略的快乐就足够，但我并没有什么后台,有些焦虑和考量总该我去承担。
总归，AI 现已不是实验室产品，而是处于工业化的前夜，往后一到两年内，就会完全推翻内容作业。
由于 AI 可以低本钱地、大量地、源源不断地生成内容，内容很快就会贬值，由于有越来越多的 AI 生成的内容可供消费。
内容从业者（作家、记者、摄影师、歌手、音乐家、艺人、导演等等）都将不得不与 AI 比赛。但只需你是依托人力来发明内容，就会发现越来越难以赢得观众，只需少量头部创作者可以赚到钱。
趁便说一句，这个周刊也归于内容作业，也是在出产内容，并且现在仍是人力出产。假设周刊还想办下去，势必就要脱节人工方式，改成自动化方式或许 AI 方式，这样才干更多、更快地出产内容。
一年的酝酿和强有力的迭代,越来越多的人现已带入到了作业和创作傍边,好像比推翻资料检索方式更加不可思议，就像波涛一样悄然无声的扩散，惊觉之间，已身处大变革之中。
插曲
前半部分的内容是上星期写到一半儿的内容,效果中心通过一周,OpenAI的内斗大戏接连演出,所以你看,可变因子就就这么萍水相逢,但号角现已建议,10多年前的人工智能从BP神经网络算法,回归缩短率的问题一向得不到有用处理，方向也主打的是预测和逻辑判别，到这以后的卷积神经网络及优化沉积,处理了图的标示辨认,准确率和杂乱类型得到了有用处理,这其间也促进着网站的反爬验证码的改造、那一向推重的OpenAI语义模型,从感官上处理的是语义模型这个点,读懂输入,归纳输出、知道你的要求是什么,然后输出你想要的,这是别的一个晋级维度的内容,归纳总结和语义的了解,算力和操练缩短周期的提高,让操练的时间本钱变低,让“进化”变得有意思起来。
大而化之
相较于查找、阅读、创作以及大而泛的各种大模型集成途径、以及AI绘图
图文语音的传媒改造：假设你在抖音看过有人专门给你读小说还配动画的相似博主,就知道上一年还用几个东西交叉制作,现在都有成套东西去做了,就知道功率东西找到需求和方向是有多猛了。
专业范畴常识库：相信之前有做过资料检索或许归档类的均有过感悟,对非结构化文档常识库的检索,要做许多杂乱的贴标、摘要、剖析等内容,而最向往的就是内容的归结让他“融为一体”。
化而大之
当一切的常识都被操练的足够支撑,细分的范畴又会逐渐的合而为一,变成一个巨大海量的常识库,只需新得投喂不会完结,”进化”就不会中止,当每个人的常识体量都共同的时分,单个的差异,又会体现为什么呢？
功率的提高带来了什么？
我以上一年和本年的作业中的经历来做对比,上一年一些文档内容的词条常常要凭空想象,基本上找个老半天的资料了解概念和共性,再花个老半天时间归纳调整CV大法,到翔实处再不停的对比剖析,提炼出符合诉求的内容、年末的时分就感觉许许多多的内容没有那么费力,进展神速,内容仍是那些内容,只不过咱们找资料和摘选的速度变快了,解放出来的时间,更多的会集到了微观一层,与此同时,作业变得随手,相对应的相似的作业也会变多，但这也会促使你去考虑,你在这其间的作用是什么,换个人去做,为什么他人会比你做的更好？
相同的,类比一下，在Vue和React还没有使得功用开发那么容易的时分,对比现在,咱们单个的改动又有什么差异？
为啥不安？
最实在的原因就是怕失掉生计空间，跟不上开展被筛选,想躺被罚站、毕生学习~,改动和意外好像变得更加频繁和不确定,好像是被逼着去做选择题,不选A就要选B,还要给你加个倒计时,咋说呢，总不至于交个白卷吧,蒙一个,或许它是对的呢。
