李彦宏:大模型公司要注重AI实际应用,写高考作文价值有限

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

李彦宏在2024世界人工智能大会上表示,大模型公司不应只关注写高考作文,而应更多地投入到实际应用中。这话说得有道理,不过我们也不能忽视探索性尝试的价值。接下来,我们来具体谈谈这个问题。

大模型在实际应用中的重要性

李彦宏强调,AI技术的真正价值在于它的应用,而不仅仅是展示技术能力。这一点确实很重要,因为AI能在多个领域带来实质性改变:

  1. 个性化学习:想象一下,如果AI能根据学生的学习习惯和成绩,提供量身定制的学习计划,这将大大提高学习效率。目前,像作业帮这样的教育平台就已经在使用AI进行个性化教学,帮助学生更有针对性地提高成绩。

  2. 医疗诊断:AI可以通过分析海量的医疗数据,提供精准的诊断和治疗建议。例如,有些医院已经开始使用AI来辅助医生做出诊断,这不仅提高了诊断的准确性,还减少了误诊率。

  3. 交通管理:在大城市里,交通拥堵一直是个大问题。AI可以实时监控和管理交通,优化交通流量,减少拥堵,提升出行效率。

这些应用不仅展示了AI的强大功能,更对我们的生活产生了积极的影响。

探索性尝试的价值

虽然李彦宏强调了实际应用的重要性,但我们也不能忽视探索性尝试的意义。比如,大模型在高考作文中的应用,虽然看起来直接价值不大,但却有它的独特贡献:

  1. 技术展示:高考是公众非常关注的领域,通过在这个领域展示AI的能力,可以提高社会对AI技术的认知和接受度,营造良好的舆论环境。

  2. 技术测试:通过写高考作文,技术团队可以初步测试和改进模型的语言理解和逻辑推理能力,为后续的实际应用奠定基础。

面临的挑战

在推广AI应用的过程中,我们也需要面对一些挑战:

  1. 技术依赖:过度依赖AI技术可能会导致学生的自主学习能力下降。因此,我们需要在技术应用和自主学习之间找到平衡点。

  2. 数据隐私:AI应用过程中涉及大量个人数据,如何保护这些数据的隐私和安全是一个亟需解决的问题。

结论

总体来看,李彦宏强调大模型应用的重要性确实具有战略意义。然而,在推动实际应用的同时,我们也应为探索性尝试留出空间和时间。通过在多个领域广泛应用AI技术,我们可以真正实现科技创新转化为现实应用的目标。同时,面对技术依赖和数据隐私等挑战,我们需要不断优化和完善技术,以实现更广泛和安全的应用。

正如成语“磨刀不误砍柴工”所说,我们需要精心打磨技术,最终实现高效的应用。希望未来AI技术能更加成熟,为社会带来更大的进步和发展。

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

基于ROS下的安卓手机图像和IMU跑ORB-SLAM3

接之前文章继续,手上没有现成的单目+IMU硬件,但是安卓手机几乎人人都有。因此,本文讲下如何用手机跑ORB-SLAM3的Mono和Mono_Inertial。 1. 手机与PC通信 基于ROS下的信息发布和订阅,手机和PC在一个局域网下进行信息(image和IMU)传输。 手机APK参考了github上的2个开源Android_Camera-IMU和android_ros_sensors,基于ros_java生成安卓APP,下载安装任一个APP到安卓手机,界面分别是这样: 手机和PC连一个无

h_372101的博客 1万+

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 218

kaggle——信用卡欺诈检测项目实战

笔记第一步:了解题目,确定任务第二步:场景分析第三步:数据预处理看是否有缺失值查看样本类别分布数据不均衡解决办法数据值标准化/归一化第四步:特征工程1)查看特征分布情况,把不同类别下特征分布相差不大的特征删除掉2)特征缩放第五步:模型训练处理不平衡样本交叉验证求取最好的模型参数第六步:模型评估使用下采样数据训练与测试使用下采样数据训练与测试(不同的阈值对结果的影响)使用下采样数据训练,原始数据进行测试原始数据进行K折交叉验证使用原始数据进行训练和测试查看ROC曲线逻辑回归阈值选择过采样总结 第一步:了解题目

weixin_45942265的博客 1万+

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 386

ADS 2024 Circuit Envelope 仿真:3步配置调制源,分析5G NR EVM与ACPR

本文详细介绍了ADS 2024 Circuit Envelope仿真技术在5G NR调制源配置与关键指标分析中的应用。通过3步配置调制源,工程师可以高效评估EVM与ACPR等关键指标,特别适用于功放设计中的非线性效应诊断。文章还提供了优化仿真设置和精确提取EVM、ACPR的实用方法,助力5G射频前端设计。

weixin_28559803的博客 383

华为od统一考试B卷【宜居星球改造计划】Java&Go 实现

XXX年,人类通过对火星的大气进行宜居改造分析,使得火星已在理论上具备人类宜居的条件,由于技术原因,无法一次性将火星大气全部改造,只能通过局部处理形式,假设将火星待改造的区域为row * column的网格每个网格有3个值,宜居区、可改造区、死亡区,使用YES、NO、NA代替,YES表示该网格已经完成大气改造,NO表示该网格未进行改造,后期可进行改造,NA表示死亡区,不作为判断是否改造完成的宜居,无法穿过 初始化下,该区域可能存在多个宜居区,并且每个宜居区能同时在每个太阳日单位向上下左右四个方向的相邻格子进

MISAYAONE的博客 1万+

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

【GameFramework框架】二、GameFramework框架介绍

Game Framework框架是由E大(Ellan Jiang)开源的一款基于Unity的通用游戏框架。Game Framework框架提供了游戏开发中常用的框架基础模块,将基础模型进行了封装,在资源管理和资源更新方面比较完善,可以大大加大开发进程,加快开发速度,并且还在在此此处上保证产品质量。实在是代码开发、框架学习、编程进阶、居家旅行哦不对,是提升自己的最佳实践。Game Framework框架。

优快云博客专家,Unity3D高级软件工程师,《Unity 3D从入门到实战》作者。 5849

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 245

【AI智能体】Codex 生成高质量电商套图实战操作详解

Codex 生成高质量电商套图实战操作详解

congge 4525

反光柱定位算法中的移动机器人姿态计算原理-经典三边定位最小二乘法计算定位-直接法计算定位

(二)计算姿态方式是我们已经通过最小二乘得到了小车在地图中的位置或者是雷达在地图中的位置,又因为我们知道雷达与小车的安装坐标,所以可以求解出一其中一个坐标的知量,通过小车在地图中坐标与雷达在地图中坐标可以得到一条向量,通过计算向量在地图中的角度就能得到姿态了。与最小二乘三边测量法相比,新算法在动态调整、优化过程和鲁棒性方面优势明显,尤其适合动态环境下的机器人定位,而最小二乘三边测量法在动态复杂环境中精度相对较低。(一)与(二)的区别主要是在计算姿态上的算法不同。经典三边定位最小二乘法 (法一)

苏凯的博客 1140

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 199

概念解析 | 事件相机的原理 (含仿真代码)

在我们熟悉的世界里,传统相机就像一个勤勉的绘画师,每隔固定的时间就为我们勾勒出一幅完整的画面。但是,大自然中有太多瞬息万变的精彩场景,这种"定时绘画"的方式往往难以捕捉。于是,一种全新的"观察者"应运而生 -事件相机(Event Camera)。事件相机,就像是一群极其敏感的"像素哨兵",它们不再按部就班地等待指令,而是主动感知周围的变化,只有在光线强度发生显著变化时才会发出信号。这种革命性的设计,让事件相机拥有了传统相机难以企及的优势:超高的时间分辨率、极低的延迟、宽广的动态范围,以及出色的能效比。

NLOS的博客 1422

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 499

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 197

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 556

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 90

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 570

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 278

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 637

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 334

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 210

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 336

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 202

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4600

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 539
上一篇: 人工智能在日常生活中的十大应用:从医疗到智能家居
下一篇: AI防损员的应用:正确率高达90%背后的真相与挑战
GPT-4o
博客等级 码龄4年 708粉丝 42原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值