AI正在重塑客户调研范式，突破传统方法的局限。通过动态微细分、无意识需求挖掘、预测性分析等技术，AI实现了全景式客户洞察：从行为模式聚类到深层需求识别，从实时干预到文化趋势预测。实施路径分为数据建设、分析构建、洞察整合和文化转型四个阶段。未来将向增强型研究、融合型理解和共生型关系演进，但需平衡能力与伦理责任。AI将客户研究从描述性科学升级为预测性艺术，推动企业从"了解客户画像"

本文以"AI厨房"为比喻，系统介绍了PyTorch数据处理流程。主要内容包括：1）回顾张量基础知识；2）提出数据处理的必要性，将原始数据转化为模型可用的标准格式；3）详细讲解数据处理三大步骤：数据加载(Dataset)、数据变换(Transform)和批量加载(DataLoader)；4）提供猫狗识别和表情识别的完整实战案例；5）总结关键知识点并给出实践任务。文章通过生动比喻和

人工智能发展经历了从ANI（专业智能）、AIGC（内容生成）、AGI（通用智能）到ASI（超级智能）的四个阶段。ANI已广泛应用于各专业领域，AIGC在内容创作方面取得突破但仍缺乏深度理解，AGI致力于实现类人认知能力，而ASI则代表着超越人类智能的可能。当前技术发展呈现AIGC普及化、AGI研究多元化的特点，同时AI安全与伦理问题日益凸显。未来AI发展将融合脑科学、量子计算等技术，预计2030-

本文深入探讨了Prompt工程在人机交互中的关键作用，从攻击、防御和框架三个维度展开分析。在攻击层面，详细解析了越狱攻击、提示注入和数据泄露等恶意利用技术；防御方面提出了多层架构和动态系统提示等安全策略；框架设计部分则提供了结构化Prompt模板和优化方法。文章还展望了Prompt工程的未来趋势，强调其正从经验驱动转向系统化科学，并指出安全性、结构化和持续迭代是Prompt工程的三大核心原则。随着

摘要：文章探讨了人工智能时代从UGC（用户生成内容）到AIGC（AI生成内容）再到AGI（人工通用智能）的演进过程。首先分析了PGC与UGC的传统内容生产模式，指出AIGC正带来生产力民主化的革命性变革。接着阐述了ACGI（人工有能力的通用智能）作为AGI过渡阶段的技术特征，并对比了两者的差异。最后预测了2024-2040年间AI技术的发展路径，包括AIGC普及、ACGI实用化和AGI突破等关键阶