别再吹捧什么区块链,元宇宙,Web3了,真正具有颠覆性的估计只有AI

别再吹捧什么区块链,元宇宙,Web3了,真正具有颠覆性的估计只有AI。

我们这个社会有这样一个特性,就是出现一个新事物,新概念,新技术,先不管是否真的现实,是否真的了解,第一件事首先要做的就是先圈一波钱,不过繁华终将逝去,经得起推荐者才能长存。

区块链

自从2008年比特币诞生,区块链这个概念便逐渐进入大众视野,后面逐渐出现以太坊,EOS等各种币,至今,市面上已经发行的虚拟货币已经变得琳琅满目,数不胜数,每一款都隐约打着“改变世界”的旗号!

渐渐地,出现了区块链1.0、2.0、3.0,私链,联盟链,公链等各种概念和技术,也出现了各种解决方案,各种产品,譬如NFT(数字藏品)。

不少信徒和投机者在这场“革命”中一夜暴富,也有不少遍体鳞伤,真可谓几家欢喜几家愁啊!

那么区块链真的是具有颠覆性的吗?

首先出现一个颠覆性的东西,一定是面向大众或者面向某一个行业,譬如电话的出现,互联网的出现,电子商务的出现等,它们改变了人的交流方式,生活方式,交易方式等,那么它说它具有颠覆性是没错的。

那么区块链能改变啥呢?虽然国内的不少行业吹捧它的各种解决方案,但是大多数其实不过是为了去抢这个热点,然后打着各种“赋能”,“改变”,“利他”等口号去光明正大“收钱”,还有一些是为了XX任务。

不过自从ChatGPT出现后,区块链的C位瞬间不保,现在消息已经不多,那些打着要“颠覆行业”信徒现在也逐渐没了声音!

就现状而言,区块链在国内更多的还是一些噱头,因为别人上了,我也不甘落后呀,即使我不去做它,但是我也要打个响亮的口号!

还有就是这玩意是高校论文的热点,导师才不管那么多,你必须给我搞出来,我不管什么改变世界,我只知道这玩意能在一定程度上改变我!

所以对于这玩意,以后不敢说,但是未来这些年,应该是不可能有什么大的响动,你觉得呢?

元宇宙

自从去年FaceBook正式更名为Meta以后,元宇宙这个概念瞬间火得不行,各厂商逐渐推出自己得元宇宙解决方案,就连很多皮包公司也打上“改变下一个十年”的标签!

对于元宇宙,其实就是现实世界在虚拟世界的映射。

去年12月疫情全面解封,在没有解封前,对于元宇宙,提到最多的就是用于远程会议,因为那时候都是居家办公,所以也有不少公司去做这个领域,不过疫情解封后,这个话题貌似也逐渐消失了!

现在关于元宇宙的消息很少看到,不知道未来如何,你怎么看?

AI

随着ChatGPT的火爆,大模型占据了C位,ChatGPT是OpenAI的文本生成人工智能聊天机器人,2022年11月30日发布至今已经风靡全球!

国内也出现了各种大模型,百度的文心一言,阿里的通义千古,华为的盘古,讯飞的星火大模型等等,可谓是百花齐放。

除了这些大厂,很多中小公司和个人也都宣布All IN GPT,二开,三开的产品也层出不穷,社区也是随处可见。

起初ChatGPT出现的时候,很多人就售卖ChatGPT账号,到了现在,玩法也变得越来越多,AI绘画,AI写作,AI视频等也越来越多。

为什么到现在依然这么火?

前面说的区块链和元宇宙仿佛是昙花一现,但是AI,特别是GPT肯定是一棵常青树,未来十年应该也是,因为它很大程度上做到了利他。

不说什么机器人,工业上的AI,就拿GPT来说,现在很多人已经用它提升了工作学习效率,有些人已经靠它赚到了钱,当然,任何事物的发展都会伴随着镰刀的挥舞,但是只要在发展的过程中,大众都去认可这个东西了,那么它就能发展下去。

思考

在时代的发展中,总会涌出各种洪流,有些洪流带来了满地的流沙,土地寸草不生,而有些洪流过后,长起了庄稼!

并不是说区块链,元宇宙这些没什么不好,只是很多东西需要时间,需要社会来论证,AI的发展也经历了“十年窗下无人问,一举成名天下知”的过程。

今天的分享就到这里,感谢你的观看,对于这些事物,你有何看法!

题外话

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若有侵权,请联系删除

<think>好的,我现在需要处理用户关于3D卷积的问题。首先,我要明确用户的需求:他们想了解3D卷积的定义及其在深度学习中的应用。我需要确保回答准确且结构清晰,符合之前设定的格式要求。 首先,回忆一下3D卷积的基本概念。3D卷积与2D卷积不同,它在处理数据时考虑了三个维度,通常是长度、宽度和深度(或时间)。这常用于视频或医学影像等三维数据。我需要用简单的中文解释清楚这一点,并给出数学表达式,按照系统指令使用$$...$$格式。 接下来,数学公式部分要准确。3D卷积的核也是一个三维结构,滑动在输入数据的三个维度上。公式应该是这样的:输入张量、卷积核,然后输出。要检查LaTeX语法是否正确,确保没有错误。 然后,应用场景部分需要列举几个常见的例子。视频处理、医学图像分析、三维物体识别等都是典型的应用。需要确保每个例子简明扼要,并引用相关的资料。比如,视频处理可以引用到时间序列预测的论文,医学影像可能引用到特征工程的预处理部分。 接下来是优缺点分析。优点包括能够捕捉时空特征,适合三维结构;缺点可能是计算量大,需要更多数据。这部分要平衡,既不过于负面,也不过于吹捧。 相关问题部分,按照示例生成三个相关问题。需要考虑用户可能的后续疑问,比如与2D的区别、优化方法、实际案例等。要确保问题有针对性,帮助用户深入理解。 最后,检查引用是否正确。用户提供的引用中有几个相关的,比如引用[3]提到深度学习在数据利用上的优势,引用[5]关于时间序列预测,引用[4]提到卷积作为预处理的一部分。这些需要自然地融入回答中,并在末尾添加引用标识。 现在,组织语言,确保每个部分连贯。先定义,再公式,应用,优缺点,相关问题。注意使用正确的格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用```python等。但这里用户的问题不需要代码,可能不需要代码块。不过如果有示例代码的话可以加入,但用户没有提供相关引用,所以可能不需要。 最后通读一遍,检查是否符合所有系统指令,特别是格式和引用部分。确保没有遗漏关键点,并且语言流畅自然,用中文表达准确。</think>### 3D卷积的定义及用途 #### 1. 3D卷积的定义 3D卷积(三维卷积)是深度学习中对三维数据(如视频、医学影像等)进行特征提取的核心操作。其卷积核在三个维度(长、宽、深度/时间)上滑动,同时捕捉空间和时序特征。数学表达式为: $$ S(i,j,k) = \sum_{d=0}^{D-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} X(i+d, j+h, k+w) \cdot K(d, h, w) $$ 其中$X$为输入张量,$K$为三维卷积核,$S$为输出特征图[^3]。 #### 2. 核心应用场景 - **视频分析**:处理视频帧序列时,3D卷积可同时提取空间特征(物体形状)和时序特征(动作变化),适用于行为识别、运动预测等任务[^5]。 - **医学影像处理**:对CT、MRI等三维体数据(volumetric data)进行病灶检测或器官分割[^4]。 - **三维物体识别**:处理点云数据或三维模型,用于自动驾驶中的障碍物检测[^3]。 #### 3. 优缺点分析 | 优势 | 挑战 | |------|------| | 保留三维结构信息 | 计算复杂度高($O(n^3)$) | | 端到端特征学习 | 需要大规模三维数据集 | | 时序特征融合能力 | 显存消耗大 | #### 4. 典型网络结构 - **C3D**:早期3D CNN模型,使用$3×3×3$卷积核处理视频片段 - **I3D**:通过膨胀卷积扩大时序感受野 - **3D ResNet**:引入残差连接解决梯度消失问题[^3]
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