现在觉得，一本值得推荐的书不单单只看其具体呈现的内容，同时也要看它能带给你的思考。 这本书大概就属于后者，从内容看仅仅是各种类别AI工具使用的简单概述，但作为一个生活工作暂时与AI沾不到边的鄙人来看，确实收到了一点启发，产生了一番浅显感悟。 首先在使用方面，确实是一个提高工作效率的好工具，以chatgpt为例，比如写文章，无论是公文，剧本，新闻稿，论文它都迅速给出框架格式，然后利用对话的方式给出主题内容等提示，它也能较好地给出要点，还能迅速地为你提供历史数据和参考文献。 其次就是对AI技术使用的担忧，这里就不提伦理道德了，而是信息虚假泛滥！前几天准备给家里买电视，看中了一台上市不久的电视，于是搜索了一下评测。好家伙，视频全是AI制作等于就是把产品参数介绍了一遍，视频中那些根据文字生成的画面实在让人如鲠在喉。 最后就是面对AI的挑战，从个人的角度要如何发展。就目前来看主要是分析问题和提出关键问题的能力，以及构成跨学科的知识框架，这样才能真正高效充分地利用好AI技术。
这本书是一本很好的人工智能入门书，我也是第一次全部看完一本关于人工智能方面的书，看完后有些地方颠覆了我的认知，也超出了我的想象。感觉人工智能的发展确实非常快速，从GPT-1到GPT-4,时间非常短，人工智能却发展非常快，同时也感觉人工智能的强大以及对未来社会的影响，以致于我还没看完，我就将此书推荐给了我还在上大学的孩子，也不知道他对比了解多少，但愿他比我了解得多。 我觉得本书是一本很好的人工智能入门书，让我了解了人工智能的很多知识，也感觉人工智能向我打开了一扇大门。从人工智能的发展变迁，到人工智能的原理，再到人工智能的应用，感觉这是一本非常不错的人工智能入门书。推荐一读！
花了几个小时读完这本书，整体没有难懂的概念，属于AI人工智能入门类书籍。 一方面让新手了解了什么是人工智能，另一方面描述了人工智能的衍生品以及在各个产业中的应用。如果你对这个人工智能能带给我们什么，这本书很适合，他上面给了很多案例和方向，帮你在自己的领域里打开思路。 读完之后，你会发现，不管你在哪个行业，都可以用AI来助你提升效率，解决问题，给你很多启发。甚至创业者也会从中找到灵感，以后的“一人公司”不会少。 如题，他也讲述了Midjourney和Stable Diffusion两个模型的应用，篇幅少但是也体现出了两者的价值和技术的先进，还带着多种商机。如果你想进一步研究，可以找专门的书籍或视频学习。
快速跳读喜欢的领域：原理架构与行业应用。以二级市场的投资角度与国情看人工智能的发展，中美的通用大模型有差距，美国科技股的映射，技术产品的迭代，传媒与影视的内容属性还有埋伏的主题机会（数据层），没有业绩落地的可能；硬件部分还是英伟达含量多的国内服务商（算力）；人工智能结合中国特有的制造业优势，赋能新型工业化，大b端的垂直场景（大模型）。推荐阅读
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花了几个小时快速翻了一遍这本书，还是有点收获的。作为AIGC入门级的一本书，里面没有太多晦涩难懂的概念，更多的是通过一些现有的AIGC应用软件来展开讲，实用性很强，让人很快就能对目前AIGC的发展和应用有个大概的了解。同时，书中还有一些关于未来AIGC在各行各业的使用，可以让我们提前了解一下相关方面的信息。
这本书探讨 AIGC的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，介绍了ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion及其他AI工具的使用方式，可以帮助读者快速建立AIGC的基本知识框架。 从上个世纪五十年代到现在，人工智能的发展经历了早期萌芽、沉淀积累和快速发展三个阶段。在这期间AIGC作为人工智能的一个分支，也在不断发展壮大，并且发生了许多里程碑事件，包括20世纪80年代的自然语言生成研究、2012年微软展示的语音全自动同声传译系统、2022年OpenAI发布ChatGPT模型等。 最近两年来，大模型基础上的人工智能应用大规模涌现，主要有三方面的原因：首先是随着硬件技术的不断发展，计算能力得到了大幅提升，让训练更大、更复杂的模型成为可能；其次，数据的大量累积和开放十分有利于机器学习和深度学习模型的训练和优化；再次，新的算法和模型的涌现也推动了大模型的发展。 AIGC的产业图谱自下而上由基础的硬件算力、基于平台的大模型、在此基础上的各种功能（文本生成 / 音频生成 / 图像生成 / 视频生成 / 跨模态和多模态生成）、相应的各种实际应用及行业场景组成。 在未来，AIGC将深刻影响每个行业，比如教育领域将着力探索智能化教学和个性化学习；医疗领域将专注于攻克精准医疗和智能辅助诊断等技术；文化和媒体领域则将借助AI技术创作出更具创意和多样性的作品，以满足人们对不同内容的需求。同时，利用各种AI助理，一个人便能完成大量工作，公司人员可能会大幅缩减。企业需要从如下四个方面考虑如何利用AI技术： 1、工作配合AI（工作+AI）： 确保所有员工都能熟练使用与其工作相关的AI技术，以提升工作效率。员工工作效率提高，公司的竞争力将超过同业。 2、业务融入AI（业务+AI） 思考当前的业务，探索哪些业务能与AI技术结合，从而提升现有业务的效率。例如，深耕私域的企业可以考虑将私域营销与AI技术结合，直播行业的企业可以将直播与AI技术结合，内容创作行业可以将内容创作与AI技术结合等。 3、扩展AI型业务（业务×AI） 将AI技术融入业务能力，开发能够满足内部业务需求的产品或服务，并在满足业务内部需求的同时，实现能力溢出，为整个行业提供服务。这可能会促成边际成本极低的新业务的出现。虽然实现这一点并不容易，但朝此方向努力，或许能释放出巨大的可能性。尤其是AI革命浪潮刚刚开始，每个人都是从同样的起点出发，万事万物都需要AI赋能的现在，机会一定是巨大的。 4、AI倍增创新（创新×AI） 以AI技术为支撑，突破原有业务限制，重新审视和解决问题，从全新的视角展开思考。就像互联网革命催生了许多了不起的互联网公司（如BAT），移动互联网革命孕育了许多强大的移动互联网公司（如美团、字节跳动），AIGC也将推动许多“原生”AI公司的诞生。 总体而言，这场AI革命将催生新兴产业和许多领先的AI公司，推动科技和社会的共同进步。在这个充满机遇和挑战的时代，那些能够积极应对、敢于创新的个人、企业和组织，将成为引领新时代发展浪潮的重要力量。 生成式AI提供的价值潜力中，约有75%来自4个领域：客户运营、营销和销售、软件工程、研发。 根据OpenAI公司公布的消息，AI取代人类的顺序可能与容错率有关，行业容错率越高，AI可能会越快取代其人类从业者。容错率，是指特定行业容忍系统的不稳定性或错误的概率。容错率越高，工作效果所受的影响越小；容错率越低，工作效果所受的影响越大。换言之，容错率越高，对AI工作的要求就越宽松；容错率越低，AI处理任务时就要越精准。 AI只是一种技术手段，是辅助工具。它虽强大，但并非无所不能，它目前无法理解人类的情感或价值观，不能准确判断内容的真实性和合理性，也无法匹敌人类的创造力和批判性思维。因此，我们应善用AI，不可盲目依赖。以编程为例，虽然大模型可以学习到一些编程知识，但它们并不能理解编程的真正含义。它们只是学习到了编程的表面规律，而没有深入地理解编程。同时，ChatGPT生成的代码并不一定总是符合正确的语义和逻辑，还需要程序员对其进行进一步的检查和调试。因此，虽然大模型可以帮助我们解决一些编程问题，但它们不能替代真正的程序员。
这本书深入浅出地介绍了AIGC的相关技术和应用，包括ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等。通过丰富的案例和实践经验，读者可以更好地理解和掌握 AIGC 的核心概念和技术，从而在实际应用中取得更好的效果。 此外，作者还探讨了 AIGC 对文明范式转型的影响，以及在版权、工作、教育和信任等方面带来的巨大变化。这本书是一本非常实用的读物，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。
这本在同类书中属上层👍
这本书不能当做工具书来使用，只是很简单的告诉你如何去向ChatGPT去提问，并没有很详细的展开如何提问，这点你需要掌握AI提示工程。 书的最后的清单十分有用，介绍了目前AIGC在各个领域的主要产品。 书中有很大部分在介绍AIGC的发展历史，以及现在的发展状况，对这部分感兴趣的，本书可以找到答案 看完之后给我的感觉，AI很强大，但是它的强大仅限于善于使用AI的人。对于不使用AI的人来说，你无法想象它现在可以做什么
算是科普类，没有晦涩的概念和理论，适合AI使用者。让大家了解到AI离我们很近，也息息相关，需要积极拥抱提升自我。
读完这本书补充到前沿科技Ai的知识体系。并且可以直接进入实战演练，用Mj绘画。本书提供了丰富的实例讲解。
并没有完全读完这本书，看了前百分之四十左右，主要了解了 aigc 的基本概念，chatgpt 的原理（预训练和后调）和提示词的几种方法，后面一些内容感觉和自己相关性不大就没看了。感触最大的就是作为 gpt 的使用方，如何使用提示词，相当于如何表达好自己的意思，知道自己要什么结果，如何调动 gpt 的思考。如果说以后 gpt 是一个宝库，一个高效工具，那对我们的要求可能就是如何和 gpt 沟通，沟通的有效性影响 gpt 是否真的能提高工作效率。总结下提示词的几种方法，要具体表达，包括前情提要，样例参考，情景假设，要结构表达，包括人物角色，时间地点，任务要求，要思考表达，包括层层追问 gpt ，批评调动 gpt 思考。还有个有意思的知识，要想 gpt 的回答更满足自己需求，可以给 gpt 连接自己的语料库，gpt 会基于新投喂的语料库给出回答，这样相当于个性化效率工具。联想到我们，我们的经历、选择也是一种自我投喂，就这样个性化了自己。
算是AIGC的普及，国内的材料比较少，现在变化太快了，很多地方都已经落地和普及中，需要持续跟进和学习😀
人工智能时代，人人都要了解AIGC，掌握必要的AI工具，辅助生产生活，让任务变得更加简单，事务变得更加高效。
现在觉得，一本值得推荐的书不单单只看其具体呈现的内容，同时也要看它能带给你的思考。 这本书大概就属于后者，从内容看仅仅是各种类别AI工具使用的简单概述，但作为一个生活工作暂时与AI沾不到边的鄙人来看，确实收到了一点启发，产生了一番浅显感悟。 首先在使用方面，确实是一个提高工作效率的好工具，以chatgpt为例，比如写文章，无论是公文，剧本，新闻稿，论文它都迅速给出框架格式，然后利用对话的方式给出主题内容等提示，它也能较好地给出要点，还能迅速地为你提供历史数据和参考文献。 其次就是对AI技术使用的担忧，这里就不提伦理道德了，而是信息虚假泛滥！前几天准备给家里买电视，看中了一台上市不久的电视，于是搜索了一下评测。好家伙，视频全是AI制作等于就是把产品参数介绍了一遍，视频中那些根据文字生成的画面实在让人如鲠在喉。 最后就是面对AI的挑战，从个人的角度要如何发展。就目前来看主要是分析问题和提出关键问题的能力，以及构成跨学科的知识框架，这样才能真正高效充分地利用好AI技术。
这本书是一本很好的人工智能入门书，我也是第一次全部看完一本关于人工智能方面的书，看完后有些地方颠覆了我的认知，也超出了我的想象。感觉人工智能的发展确实非常快速，从GPT-1到GPT-4,时间非常短，人工智能却发展非常快，同时也感觉人工智能的强大以及对未来社会的影响，以致于我还没看完，我就将此书推荐给了我还在上大学的孩子，也不知道他对比了解多少，但愿他比我了解得多。 我觉得本书是一本很好的人工智能入门书，让我了解了人工智能的很多知识，也感觉人工智能向我打开了一扇大门。从人工智能的发展变迁，到人工智能的原理，再到人工智能的应用，感觉这是一本非常不错的人工智能入门书。推荐一读！
花了几个小时读完这本书，整体没有难懂的概念，属于AI人工智能入门类书籍。 一方面让新手了解了什么是人工智能，另一方面描述了人工智能的衍生品以及在各个产业中的应用。如果你对这个人工智能能带给我们什么，这本书很适合，他上面给了很多案例和方向，帮你在自己的领域里打开思路。 读完之后，你会发现，不管你在哪个行业，都可以用AI来助你提升效率，解决问题，给你很多启发。甚至创业者也会从中找到灵感，以后的“一人公司”不会少。 如题，他也讲述了Midjourney和Stable Diffusion两个模型的应用，篇幅少但是也体现出了两者的价值和技术的先进，还带着多种商机。如果你想进一步研究，可以找专门的书籍或视频学习。
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【未来工作的游戏规则改变者🚀】探索最前沿的办公黑科技，ChatGPT在此！无论是编撰报告、设计PPT，还是解决编程难题，它都能助你一臂之力，轻松提升工作效率！🌟 想要在职场上抢先一步吗？AI网站👉www.boyguors.cn，让ChatGPT成为你不可或缺的智能伙伴！🔥 你认为AI将如何重新定义我们的工作方式？我在评论区等你，一起畅谈未来👇 #未来工作# #智能革命#
花了几个小时快速翻了一遍这本书，还是有点收获的。作为AIGC入门级的一本书，里面没有太多晦涩难懂的概念，更多的是通过一些现有的AIGC应用软件来展开讲，实用性很强，让人很快就能对目前AIGC的发展和应用有个大概的了解。同时，书中还有一些关于未来AIGC在各行各业的使用，可以让我们提前了解一下相关方面的信息。
这本书探讨 AIGC的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，介绍了ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion及其他AI工具的使用方式，可以帮助读者快速建立AIGC的基本知识框架。 从上个世纪五十年代到现在，人工智能的发展经历了早期萌芽、沉淀积累和快速发展三个阶段。在这期间AIGC作为人工智能的一个分支，也在不断发展壮大，并且发生了许多里程碑事件，包括20世纪80年代的自然语言生成研究、2012年微软展示的语音全自动同声传译系统、2022年OpenAI发布ChatGPT模型等。 最近两年来，大模型基础上的人工智能应用大规模涌现，主要有三方面的原因：首先是随着硬件技术的不断发展，计算能力得到了大幅提升，让训练更大、更复杂的模型成为可能；其次，数据的大量累积和开放十分有利于机器学习和深度学习模型的训练和优化；再次，新的算法和模型的涌现也推动了大模型的发展。 AIGC的产业图谱自下而上由基础的硬件算力、基于平台的大模型、在此基础上的各种功能（文本生成 / 音频生成 / 图像生成 / 视频生成 / 跨模态和多模态生成）、相应的各种实际应用及行业场景组成。 在未来，AIGC将深刻影响每个行业，比如教育领域将着力探索智能化教学和个性化学习；医疗领域将专注于攻克精准医疗和智能辅助诊断等技术；文化和媒体领域则将借助AI技术创作出更具创意和多样性的作品，以满足人们对不同内容的需求。同时，利用各种AI助理，一个人便能完成大量工作，公司人员可能会大幅缩减。企业需要从如下四个方面考虑如何利用AI技术： 1、工作配合AI（工作+AI）： 确保所有员工都能熟练使用与其工作相关的AI技术，以提升工作效率。员工工作效率提高，公司的竞争力将超过同业。 2、业务融入AI（业务+AI） 思考当前的业务，探索哪些业务能与AI技术结合，从而提升现有业务的效率。例如，深耕私域的企业可以考虑将私域营销与AI技术结合，直播行业的企业可以将直播与AI技术结合，内容创作行业可以将内容创作与AI技术结合等。 3、扩展AI型业务（业务×AI） 将AI技术融入业务能力，开发能够满足内部业务需求的产品或服务，并在满足业务内部需求的同时，实现能力溢出，为整个行业提供服务。这可能会促成边际成本极低的新业务的出现。虽然实现这一点并不容易，但朝此方向努力，或许能释放出巨大的可能性。尤其是AI革命浪潮刚刚开始，每个人都是从同样的起点出发，万事万物都需要AI赋能的现在，机会一定是巨大的。 4、AI倍增创新（创新×AI） 以AI技术为支撑，突破原有业务限制，重新审视和解决问题，从全新的视角展开思考。就像互联网革命催生了许多了不起的互联网公司（如BAT），移动互联网革命孕育了许多强大的移动互联网公司（如美团、字节跳动），AIGC也将推动许多“原生”AI公司的诞生。 总体而言，这场AI革命将催生新兴产业和许多领先的AI公司，推动科技和社会的共同进步。在这个充满机遇和挑战的时代，那些能够积极应对、敢于创新的个人、企业和组织，将成为引领新时代发展浪潮的重要力量。 生成式AI提供的价值潜力中，约有75%来自4个领域：客户运营、营销和销售、软件工程、研发。 根据OpenAI公司公布的消息，AI取代人类的顺序可能与容错率有关，行业容错率越高，AI可能会越快取代其人类从业者。容错率，是指特定行业容忍系统的不稳定性或错误的概率。容错率越高，工作效果所受的影响越小；容错率越低，工作效果所受的影响越大。换言之，容错率越高，对AI工作的要求就越宽松；容错率越低，AI处理任务时就要越精准。 AI只是一种技术手段，是辅助工具。它虽强大，但并非无所不能，它目前无法理解人类的情感或价值观，不能准确判断内容的真实性和合理性，也无法匹敌人类的创造力和批判性思维。因此，我们应善用AI，不可盲目依赖。以编程为例，虽然大模型可以学习到一些编程知识，但它们并不能理解编程的真正含义。它们只是学习到了编程的表面规律，而没有深入地理解编程。同时，ChatGPT生成的代码并不一定总是符合正确的语义和逻辑，还需要程序员对其进行进一步的检查和调试。因此，虽然大模型可以帮助我们解决一些编程问题，但它们不能替代真正的程序员。
这本书深入浅出地介绍了AIGC的相关技术和应用，包括ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等。通过丰富的案例和实践经验，读者可以更好地理解和掌握 AIGC 的核心概念和技术，从而在实际应用中取得更好的效果。 此外，作者还探讨了 AIGC 对文明范式转型的影响，以及在版权、工作、教育和信任等方面带来的巨大变化。这本书是一本非常实用的读物，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。
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算是科普类，没有晦涩的概念和理论，适合AI使用者。让大家了解到AI离我们很近，也息息相关，需要积极拥抱提升自我。
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并没有完全读完这本书，看了前百分之四十左右，主要了解了 aigc 的基本概念，chatgpt 的原理（预训练和后调）和提示词的几种方法，后面一些内容感觉和自己相关性不大就没看了。感触最大的就是作为 gpt 的使用方，如何使用提示词，相当于如何表达好自己的意思，知道自己要什么结果，如何调动 gpt 的思考。如果说以后 gpt 是一个宝库，一个高效工具，那对我们的要求可能就是如何和 gpt 沟通，沟通的有效性影响 gpt 是否真的能提高工作效率。总结下提示词的几种方法，要具体表达，包括前情提要，样例参考，情景假设，要结构表达，包括人物角色，时间地点，任务要求，要思考表达，包括层层追问 gpt ，批评调动 gpt 思考。还有个有意思的知识，要想 gpt 的回答更满足自己需求，可以给 gpt 连接自己的语料库，gpt 会基于新投喂的语料库给出回答，这样相当于个性化效率工具。联想到我们，我们的经历、选择也是一种自我投喂，就这样个性化了自己。
算是AIGC的普及，国内的材料比较少，现在变化太快了，很多地方都已经落地和普及中，需要持续跟进和学习😀
人工智能时代，人人都要了解AIGC，掌握必要的AI工具，辅助生产生活，让任务变得更加简单，事务变得更加高效。