大模型从爆发到现在，刚开始遥遥领先，现如今国内的大模型发展的速度相当快，在不少的领域快要追上最强的模型，甚至已经超越了其他模型成为行业领头羊。你看上的排行榜，前面已经有逐渐开始出现国内的大模型了。对于大模型来说，我最喜欢的两个概念或者说原理，一个是涌现，另一个就是规模效应scaling rule。前一个的最初定义是一旦模型的规模大到一定程度，就会出现一些意想不到的能力；后一个指的是如果一个模型的参

从模型角度进行总结的话，我觉得有些过于庞杂，所以我决定从具体应用领域的角度简单总结一下。目前深度学习模型应用比较广泛的领域主要包括：计算机视觉、自然语言处理、音频处理、、购物和娱乐、自动化与机器人技术、金融技术等。计算机视觉可谓是深度学习最早获得显著成功和广泛应用的领域之一，2012年AlexNet在ImageNet挑战赛中获得的突破性成功，推动了深度学习在该领域中的发展。

要回答人工智能现在的发展前景，我们得分清楚是问就业前景还是技术前景。有人会说，技术前景和就业前景不是一回事吗？如果技术马上要改变世界了，现在来从事这个行业不是妥妥的风口上的猪吗？其实真不是，由于前几年人工智能专业的供过于求和互联网行业的萎缩，如果有人现在让你去研究，那反倒是49年入国军了。下面我结合自己的经验和应用，大概说说这行的发展前景，供感兴趣的朋友或准备入行的小伙伴参考。过去，人工智能行业的

单从就业来说，个人强烈建议方向。风控基本上是金融口的需求，技术门槛低，业务要求高，面比较窄。推荐呢，也是非常偏业务和经验，技术已经非常非常卷了，而且不同的厂子，业务各异，互相还保密。所以这两个方向首先是完全不建议的。而NLP和CV呢，业务场景方面就丰富了太多。就NLP来说，无论对应自媒体的标题理解，还是学术论文查重，亦或电商的商品理解，都可以无缝落地。而随着自动驾驶、等领域被资本的火热追捧，CV的

人工智能本质上是生产力的革新。而生产力，决定了生产关系，会进而影响就业结构。比如，随着蒸汽机的发明，可以替代一定的人力劳动。蒸汽机的使用极大提高了生产效率，特别是在纺织和采矿行业。机器取代了大量的，生产速度和规模得到了极大的发展。进而促进了工业化和城市化：大机器驱动大工厂，人们围绕大工厂建立了大城市等等。当然，后续随着信息化和的进展，工业生产中人类的参与度越来越低。从就业的角度，越来越多的人从一产

下面详细给出解释：中欧国际工商学院院长先生在“浦东国际人才港论坛”给出过一个确切的数字——到2025年，中国人工智能人才缺口将达到1000万人，全球对人工智能人才的需求也在不断增加。而且，随着快速发展，新的人工智能工作岗位也会不断出现，整个人工智能岗位的“赛道”是在不断的变宽的。比如说我在BOSS上搜到了、人工智能工程师、人工智能翻译经理等岗位，甚至还搜到了之类的岗位。这些新兴岗位无疑会为人工智能

在Chatgpt出圈的时候，我才开始了解和学习。我自己就是从一个电脑小白，到现在AIGC已经融入了，我自己使用过的AI工具大致有chatgpt、、wps ai、midjourney等。在介绍ai工具之前，我们得先理解，ai是一个工具，它有自己的模型或者数据库，它只是在数据库里「努力地」给你答案。ai不是先知。这里借用大佬的在chatgpt一周年的提问图：在AIGC已经成为部分人的生产力和生产工具，

在人工智能逐渐普及的今天，善用人工智能的人，终将会取代不会善用智能的人。我们更加需要持续的学习，才能在这个时代获取更多的资源和优势，不那么轻易的被淘汰。

其实关于人工智能的定义，在不同的地方有不同的定义，下面看一下百度百科的解释：人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。其实也可以用下面的一张图说明一下：那看完上面这个内容，我们基本上也可以看得到，人工智能在我们生活中的应用是不是也挺多了呢？比如说淘宝的拍一拍，

今年的招聘市场，因为AI对不同行业产生的冲击，显得和以往有那么些许的不同。就业市场中的一些岗位薪资仍然很高。但根据Blind 发布的最新报告显示，、谷歌和 Meta 三家公司入门级工程师支付的平均薪资，要高于苹果和微软。5家公司的入门级工程师平均年薪情况如下：亚马逊：15.9 万美元(备注：当前约 115.9 万元人民币)。谷歌：18.4 万美元(当前约 134.1 万元人民币)。Meta：17.