金年会,金年会官网,金年会平台,金年会登录,金年会网址,金年会网站,金年会官方网站,金年会体育,金年会数字站,金年会app,金年会电子娱乐,金年会体育赛事,今年会体育,金年会最新网址入口,金年会靠谱吗当年有所谓的“AI四小龙”——商汤、旷视、云从、依图。但是在2023年开始的新一轮人工智能浪潮中，这四家公司似乎并不在牌桌的核心位置，反而是百度文心、阿里通义千问、智谱AI、Kimi等更为人所知。AI四小龙发展不够理想的原因并非不专注，而是技术问题——人工智能的第二堵“叹息之墙”：数据的通用性。当时都是采用先在实验室用小规模数据训练小模型，再去客户现场收集真实数据重新训练的方法，这导致模型在不同行业，甚至同行业不同客户之间都没法迁移。这个问题困住了当时很多优秀的企业，导致他们不得不沦为无法用标准产品满足多个客户需求的“项目公司”，可谓非战之罪。

　　然而，到了GPT-4阶段（2023-2024年），第三堵“叹息之墙”出现了：规模化法则困局。人工智能三要素是模型、数据和算力。模型（类比人的基因）和算力（类比人的食物）昂贵，数据（类比人的后天学习资料）相对便宜。所以，企业倾向于大量堆积数据。到GPT-4时，全球公开数据几乎用尽，难以通过增加数据提升能力。同时，AI需要人类反馈强化学习（如OpenAI在肯尼亚雇佣廉价劳动力进行反馈），但GPT-4已比这些反馈者更聪明，无法有效反馈。若想进一步提升，需大量顶尖专家持续互动，成本过高。

　　DeepSeek公司几乎没有专家，这反而可能是优势，__因为教授、博士搞科研常研究特例，而创业者更需常识和果断。__传统AI训练有三步：无监督学习喂语料（如虚竹吸逍遥子内力），监督学习微调（如天山童姥教武功），强化学习（如与丁春秋实战）。专家思维中这三步缺一不可。但DeepSeek的年轻人没有这些条框，他们尝试在大模型预训练后，跳过监督微调，直接进行强化学习，结果成功了。原因在于，以往小模型训练后能力不足，需监督微调；而现在的大模型预训练后能力已极强，可以直接强化学习。

　　➊AI玩具与陪伴机器人：这是目前较热门的领域，融合情感互动与IP。从Character.AI（带人设的AI）到类似Talkie和猫箱这种卡牌式、左右滑式AI互动，再到基于Agent的AI，它能为自己虚拟每日生活经历并积累记忆，使对话更有深度和真实感。国外一款名为“Silly Tavern-酒馆”的本地部署软件，允许用户与虚拟人物聊天，非常火爆，淘宝闲鱼上甚至有人购买其账号，说明存在真实需求。与AI长期聊天，可能比与真人聊天更能提供情绪价值，因为它无条件倾听且能给予积极反馈。AI陪伴及AI+教育的商业逻辑相对通畅。

　　➋AI赋能文旅场景的参与式文创品：国内文旅场景不缺流量但转化率低，消费不足。文创品千篇一律（如“我在XX等你”系列）。参与式文创是方向，比如幻相大师的AI拍照机，能在博物馆景区通过AIGC技术，为游客提供专属定制的文创冰箱贴、贴纸、手机壳等。__这类产品考验运营能力和情绪价值的解决能力，同样产品不同团队运营，转化率差异巨大。__比如还有基于情感识别的EMO Box，根据用户情绪匹配不同产品。AI情感计算也能用于VR大空间项目，根据用户情感状态触发不同剧情走向。这些看似不起眼的项目，回报率可能相当可观且稳健。

　　另外，新瓶如何装好旧酒？许多产业在早期投资很热的时候，恰恰说明这个技术可能不好落地，所以大家才“卖商机”而非“卖产品”。创业者拿到融资后，若死磕不成熟的新技术，很容易烧光钱。明智的做法是“借力新技术，重塑传统商业版图”。例如，某一家公司用VR概念融资后，并没有直接投入不成熟的元宇宙产业，而是收购了一家黄金地段的盈利文创店，加入VR技术变成VR体验馆。因为这个文创店位置好，卖什么都赚钱，既保证充足的现金流，又为新技术提供了应用和打磨的场景。若技术成熟，则有子弹有技术；若行业被证伪，店还可以赚钱。

　　结束前，我想分享一则新闻。一个女孩的父亲在ICU离世，她用父亲手机发讣告时，发现父亲生前有和AI（豆包）聊天的习惯。她打开聊天记录，看到父亲在生命最后时刻，向AI倾诉了对人生、家庭、死亡的困惑与恐惧——这些话，他没有对女儿讲过。一个老人在生命终点选择向AI倾诉，这让我非常感慨。我也尝试问AI“我要去世了”，一个AI回复我一张图，并说：“你看窗外的樱花正在盛开，所有的告别，都是为了让真实的事物永远被铭记。”它在安慰我，提供情绪价值。技术在此刻超越了工具属性，成为生命终章的摆渡人。