人在B站,要被AI公司们挤爆了

DeepSeek服务器挤爆了 教你一招解决——Ollama 本地部署DeepSeek 蒸馏版本本地化部署的意义在于,可以免费使用个人电脑算力进行逻辑推理。而且,蒸馏模型相对于教师模型,是一个体积缩小60% 到80%、推理速度提升3~5倍,同时保留90%+原模型性能的轻量级模型。在 AI 应用高算力、堆硬件需求的当今而言,有多么宝贵!蒸馏模型的应用场景移动端应用:将百亿参数模型(如GPT-3、PaLM)蒸馏为适用于移动端的小模型(如Hugging Face的DistilGPT-2)。低延迟推理:在边缘设备(如手机、IoT)部署轻量蒸馏模型,满足实时性需求(如实时翻译、自动驾驶感知)。 阅读详情

现在,AI大模型公司们有了新的必争高地——

把流量打出去,普通用户抢过来。

例如现在逛个B站,画风简直就是“五步一AI,十步一AIGC”。

以智谱AI为例,不时会在视频旁边看到这样的露出:

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在搜索视频的过程中,也会直接蹦出来AI产品的**“立即下载”**APP的跳转入口:

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而与之相关的使用教程、案例分享、技术应用等内容也是数不胜数,看上去有不少也是AI公司和UP主的合作内容:

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最近我们也从AI圈内朋友处打探到,2024年开年,AI公司投放的整体费用有明显增长,也有公司为此扩充了市场营销团队。

以AI潜在用户群体最为集中的B站为例,头部AI厂商及市面常见AI产品几乎已经全部入局,旺盛的需求导致内容“供不应求”,不少科技UP主档期被约满,多次出现品牌抢单的情况。

业内人士保守估计,仅仅在B站,品牌方今年的广告投入就是去年的3 到 4 倍。甚至有AI厂商特意从拼多多挖人负责B站的投放。

嗯,不得不说,AI大模型公司们已经在开展激烈的营销商战了,年轻用户恰是他们的主要目标。

作为年轻人密度最高的B站,必然是这场“战役”的桥头堡,当然,还有更多社交媒体平台,也都在印证着这点。

AI公司们的手,开始伸向普通人

首先一个问题是,卷入这场AI商战的玩家都有谁?

可以说,近乎是当前所有主流的AIGC应用玩家们——

包括阿里云、字节、百度、钉钉、天工AI、KIMI、夸克、星野等等。

而且就投放平台和投放方式这两点来看,也可谓是五花八门、脑洞大开。

例如在刷抖音的时候,很多人肯定刷到过关于这样的豆包APP视频:

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同样是短视频平台,微信的视频号也是各大AI大模型公司投放和推广的阵地之一。

文心一言、Kimi Chat、通义千问……与之相关的内容可以说是数不胜数:

并且随着AIGC应用们频繁的“出镜率”,相关话题在微博热搜上也成了常客,热度之高,可见一斑。

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不仅如此,抛去网络上的社交平台,AI大模型公司们甚至连出行场所都没有放过。

例如在机场,你能看到百度智能云硕大的投放:

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△图源:微博用户“任仁雄”

甚至是在电梯间,你也能“偶遇”智谱AI:

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嗯,可以说AI大模型公司们正在努力让人处处都能看到它们的身影。我们也可以从中发现,这些广告更多的受众群体都是普通人。

由此也不免令人引发疑问——AI大模型公司们,为什么开始向普通人伸手了?

一言蔽之,大模型已然进入应用阶段。

自从ChatGPT引爆百模大战以来,各个AIGC玩家先是在模型的训练上集中火力,而当时高举的“旗帜”大多是面向产业、To B。

然而当大模型的底座训练完毕,技术的导向便开始向推理阶段倾斜,逐步开始在各个细分领域中“上岗”。

而今年开始,越来越多的AIGC应用呈现出涌现的一种状态,包括越来越强悍的文本生成应用,以及越发逼真的文生图、文生音频、文生视频等应用。

其中,AI应用的生产力特性尤为明显,跟之前应用有着颠覆性不同,甚至有诞生超级新应用的可能。

所以总结来看,应用在百花齐放、技术在下沉、AIGC应用们正是来到了需要场景和用户来检验的时刻。

用户数量和活跃度,自然便加速成为了AI大模型公司的新审视标准——谁家的产品用户数量越多,越会被市场认可。

由此,就不难理解AI大模型公司们为何会如此强力的在各大社交平台以铺天盖地之势做广告的投放了。

而在各个投放平台中,如果说抖音、视频号、小红书等平台更多的是偏向“自来水”形式的植入式广告,那么B站的广告投放就显得有些与众不同了:够技术、够多元、够AI。

这也是AI新浪潮中最值得关注的“卖水现象”之一,B站正在成为必争之地。

为什么是B站?

首先,核心应当依旧是人。

B站用户群体普遍呈现年轻化,也正因如此,他们对于尝试新鲜事物的意愿会比较强烈,尤其是在科学技术领域。

而AIGC应用也是具备“新鲜”的属性,这一点是与用户群体高度匹配的。

据了解,在过去的一年中,在B站观看科技类视频的用户数量便高达2亿之多。

科普内容的播放量数据也是暴增,增长近200%,涵盖科普资讯、AI技术应用、数字人和创意应用等领域。

并且在B站,60%的AI内容消费者为00后,从专业技术到场景应用到科技文化,硬核内容一直是B站年轻人讨论的热点和焦点。

对于AI科技类品牌而言,在用户画像最适配且活跃的社区生态里种草是最有效的。

其次,是B站独有的内容优势。

毫不夸张地说,B站现在已然是科学知识与技术的主阵营,很多年轻人在学习新知识和新技术的道路中,最先pick的方式就是“上B站”。

一方面是因为,B站的深度内容能够更好的承载AI这类本身有较高习得门槛的领域,另一方面,是因为B站的科技“含金量”着实是有点高。

例如在亚马逊资深首席科学家李沐,他便在2021年3月选择入驻B站,开始教授AI相关课程。

时至今日,李沐老师已经发布了175个授课教程视频,坐拥74万粉丝。

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甚至AI专业的学生们,都被导师安利去看,就连导师们自己也是粉丝在追更。

再如我们熟知的稚晖君,也是在B站中一举成名。

包括众多科技类的主流媒体,也会选择在B站开辟阵营、传播高质量的科学知识(量子位也是哦~)。

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随着科学界大牛的日常分享和年轻人的积极探索,B站逐渐营造出了一种开放的讨论氛围,从而形成了对科学的“祛魅”。

科学议题不再仅限于学术圈,任何感兴趣的年轻人都能在B站找到他们想要的知识。

这也就不难看出为什么专业话题如“室温超导”,B站会成为最被热议、最活跃的平台。

对于普通人来说,这些原本都是极难接触的领域,而现在却成了唾手可得的事物。

因此,B站在内容上的优势,与AI公司们希望产品能够深入普通人,并将品牌形象在用户心中牢牢“立住”的目标,一拍即合。

例如非常直接的AI PC厂商的投放,观众们不仅会被人工智能+城市的超高能创意合成画面吸引,还能从中习得相关的应用技术,并对品牌的前沿技术实力产生直观感知,不少网友高呼过瘾。

再如科技融入生活场景类的广告植入视频,主打就是一个脑洞大开。全片AI应用技术丝滑植入,毫不违和。在满屏“笑出猪叫”的弹幕之后,“我这就去下载”、“现在就去试试”的声音也紧随而至。

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还有人文UP主探访三星堆,借助AI工具丝滑搞定出行计划的实用教程。内容上不仅把功能展现地完整,而且主打的就是“可以在你日常生活中帮到你”。

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等等等等,不一而足。

AI厂商向来是讲求效率的群体,他们很清楚,“内容为王”始终是广告营销的真理,特别是AI本身具有一定门槛,好的内容+精准的用户群体,才能达到理想的广告效果。这也就不难理解为何AI公司们在商业化的道路上,会纷纷向B站抛出橄榄枝。

归根结底,什么样的人群、什么样的内容,以及什么样的氛围,构成了平台的独特性和不可替代性。很显然,B站所具有的高粘性、年轻化的用户群体,浓厚的社区学习氛围,以及对科技内容的天然消费偏好,都让AI公司们难以忽视。

而这场争夺普通人的“战役”所预示的,正是AI技术从全民话题时代,向实际应用时代的大步挺进。科技大佬们所构想的“所到之处皆是人工智能”,想必不会太久了。

— 完 —

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。

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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。

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