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在国税网站怎么做实名,哪个网站可以自己做名片,互动网站案例,管理软件开发平台文章探讨了将枯燥工作交给大模型的趋势#xff0c;指出这不仅是效率提升#xff0c;更是AI重塑工作流程和组织模式的开始。通过销售团队被AI语音系统取代、图书封面设计流程改变等案例#xff0c;说明AI从人类不愿干的工作入手#xff0c;最终改变工作方式和组织结构。随着…文章探讨了将枯燥工作交给大模型的趋势指出这不仅是效率提升更是AI重塑工作流程和组织模式的开始。通过销售团队被AI语音系统取代、图书封面设计流程改变等案例说明AI从人类不愿干的工作入手最终改变工作方式和组织结构。随着Agent技术发展未来可能出现一人AI公司模式AI已影响全球36%职业岗位改变职场格局。最近一段时间经常能听到把“枯燥乏味”的工作交给AI的说法。例如OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman在AI Engineer峰会的访谈中也说到AI能够处理那些人类觉得枯燥乏味的迁移和更新工作例如改造庞大的遗留代码库摩根士丹利今年就在用自己开发的AI工具批量转化旧代码。OpenAI是懂用户心理的因为这就是全世界的打工人对于AI的期待。不久前斯坦福的研究团队做了一项研究邀请1500位来自104个职业的一线打工人让他们选择愿意把什么工作交给AI。最终排名前五的工作是安排客户预约、整理应急档案、修正工资记录、数据转格式与导入、网站数据备份。这些工作的共同点是标准化高、重复频繁、判断强度低却极其耗时、容易出错。在工作中我们肯定愿意把这些重复性的、单位时间产出不够高的工作都扔给AI而且看上去是与AI的双赢。但这远远不是终点从实际应用来看更可能是AI重塑工作流程和组织模式的开端。1、AI能干就让它干斯坦福的任务清单里也有生成内容、编写代码、创意设计等“高级选项”只是少有人去选。这些事情是我们刚刚被激发起AI创作热情时大模型在干的事我们让大模型写诗、写歌、画画……结果很快我们就发现不对头“大模型在写诗我在洗碗”。枯燥乏味的工作除了让我们厌烦同时也认为这些工作没啥难度。但是我们忽略了一点就是同样的工作AI和人类干最后的结果可能完全不同。最近在小红书上看到一个贴子一位大厂技术人员说自己的团队半年时间做的一个AI产品导致部门200多人的销售团队裁员1/4 。这可能是许多人想象中的机器人工作场景这个产品是一种能够和人交流的语音AI类似我们经常能够遭遇的AI客服老板试用后认为这个语音AI可以用来做电话销售。销售团队现在已经没有人做电销了因为这个工作是纯拿提成但是转化率又不高所以没人愿意做。但是AI没有时间成本孜孜不倦的打电话一段时间试下来转化还不错。于是销售团队不需要那么多人了。这个产品开发的本意并不是和销售人员竞争甚至都不是为销售部门开发的。AI只是干了销售人员不想干的活儿但是最终结果不是所有销售人员更加轻松而是替换掉1/4的团队。不难想象AI真的很适合干这种枯燥的工作不会因为电话被挂断、被辱骂就情绪波动也不会因为上厕所、吃饭、睡觉间断也不会因为提成低就想要放弃从而大大提升了这个工作的产出。但是现在AI有这么智能吗在开头那个贴子的评论区有人好奇为什么AI电销会有成交一般人接到这种电话不是马上会挂断吗事实是经过测试AI能够开展几轮对话不被查觉。其实我也接到过反诈电话和人家聊了半天才怀疑是AI客服。这种人类不爱干的活有很多一位在图书公司的朋友说例如图书封面一般是由责编根据内容确定主题再由美编来出设计方案。这个过程类似于过去杂志封面设计要综合考虑内容要反映的主题、设计风格、图文排版风格等等这些内容都需要经验和思考而且需要两个团队讨论。但出草图这一个环节只需要美编动手实现。一般美编需要几天时间才能出草稿甚至活儿多的时候可能要一周以上。现在只要技术团队搭一个简单的工作流在后台输入各种需求后瞬间就能获得十个不同风格的草图。这种用AI提升效率带来了两个结果第一节省人力有的图书公司的编辑甚至可以不用美编自己来完成封面设计而且这种AI封面的书现在都已经上市了有些公司还会保留美编但显然不需要那么多人了。第二其实我觉得更重要的是AI的参与改变了工作流程。责编不再需要去和美编先讨论而是自己就能拿着一堆草图告诉对方自己想要什么样的风格。2、大模型进村静悄悄在工厂里工业机器人进入生产线也是从人类不爱干的工序先开始替换的。我几年前在一个冰箱生产线上看到只有一个环节被换成了机器人就是负责把套好纸箱的冰箱搬上搬下。这个活儿原本是两个工人一起抬但是一天八小时下来工作强度极大所以排班的时候很难安排人手。现在的无人冰箱工厂只看生产线已经基本上算是黑灯工厂整个车间全是机器人在干活。真实的全自动化汽车生产线一般是这样的对于被AI改变的组织形式有一个终极判断就是一人AI公司。OPEN AI的创始人萨姆·奥尔特曼认为“一个人就能做出市值10亿美金公司的时代马上就要到来。”一个人一台电脑年入百万。但这个去年流行的故事今年在网络上基本消失了。不是说这个未来一定不能实现。而是现在大模型还做不了太多实际的工作所以没有合适的商业模式。今年特别火的Agent正是为了解决这个问题当然Agent的能力也取决于大模型。关于Agent的能力今年3月猎豹移动董事长兼CEO傅盛有一个特别贴切的比喻如果按照自动驾驶L1-L5的标准去衡量目前大部分Agent都处于L1-L2的阶段。有朝一日进入L5阶段人们可以晚上睡前给Agent安排写文档、查资料、制作PPT、购买机票等工作。一觉醒来之后就查收工作成果。其实在有些领域这个目标已经实现了。AI音乐人在Spotify已经开始营业了。AI歌手从形象到音乐都是由AI生成。用户很难区别真人与AI歌手那些真正的歌手反而需要自证身份。其实AI生成音乐我也试过用多模态大模型把一首古诗喂进去几分钟就能生成各种不同曲风的音乐听上去真的还可以。AI网红就更不用说了虽然不受平台待见但仍然能接广告赚钱。这种数字人基本上可以以假乱真在网红的评论区经常能看到这样的问题你是数字人吗对于老板们来说AI逐渐能够干一些活更是一个无法忽视的趋势。根据Anthropic团队2025年初发布的研究全球已有36%的职业岗位中员工已将AI用于至少四分之一的日常任务。OpenAI的调研也指出80%的美国职场人至少有10%的任务受到AI影响其中近五分之一的岗位中AI已介入超过一半的工作内容。一位做大模型的朋友说如果你的工作是跟图片、音频、视频相关那估计很快会受到AI影响。他说现在做大模型增效的公司比我们想象的要多很多但是很多老板都是在悄悄进行。一般是用一个小团队先梳理公司的工作流程然后看看哪个环节可以用大模型来做。一旦AI进入工作流程那么接下来的事情可能就是改变工作流程以及改变组织模式。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】