2025下半年,是用AI赚到8位数的最佳开端

2025年AI商业化新拐点与实战分享

今天,聊聊2025年,进入AI下半场,我们内容的一些变化



距我23年启动做AI实操这类型内容,已超过两年了


在23年2月,当我了解到GPT和Midjourney这两款AI,就买账号体验了一遍,当初使用过后,我的认知开一片天,这完全就是做作品和做运营的神器
我很明确感觉到,马上一定会有大量项目的新玩法出来,但究竟会有哪些新玩法?我也不知道,我需要这类的信息。
但通通一顿查找,几乎没有这类内容存在,都只是讲资讯类的多,而且还是讲国外工具资讯类的居多。
那只能我们自己去花时间去挖掘项目和爆款,但过程中,假如我还能填补这块内容空缺,是非常好的事情,等于推动了这块内容的发展

所以我们便在找项目的同时,也给出更多无保留的作品教程分享,便有连续2年多的AI实操这类的内容!

而在这过程中,我们就做了个实战的圈子,带2000多人!累计数万人次的实战,价值非凡!
但现在,经过2年时间发展,已经有大量同行在做类似文章内容,在帮我完成了这部分工作了,我也认为这也是很好地推动了AI商业化的发展方式;
但我擅长是更多是做项目起盘的,始终喜欢做流量,产品设计,优化链路,跑闭环,几乎经手的项目,年盈利也都能破百万级以上,目前还没能再做出上一个数量级,拿到年盈利超过8位数的结果!
但这2年随着对AI更深的洞察和使用,以及AI连续飞跃式的发展,我很明显感受到,现在的AI已出现很明确新的商用拐点
我想借助AI再上一个台阶,在3年内挑战至少再上一个数量级,所以也会花更多时间精力投入到市场和项目上!
现在,我对账号内容的要求,一定是要得对我项目能相互增益的,不能只是为了做而做,更多是要能总结沉淀我的成长,能增强业务理解,顺带正面影响更多同频的人!
这才是做IP最大的价值,也才能输出更高质量的内容!
那么今年下半年后,账号内容方向,也会发生一些变化,将减少一些作品教程类的内容
而更多的内容,会把我们用AI做项目、做圈子,以及调研走访学习过程中的所思所想,所见所得,更多思考总结出来,这种内容也会更有挑战,想必也更有价值。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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