企业官网建设流程全解析

济南网络建站,高端建站平台设计风格出众,无锡高端网站设计公司价格,中国建设部网站-玻璃幕墙1.1 AIGC风口已来#xff01;一文看懂AIGC行业发展演进史 1. 引言 1.1 为什么你需要了解这一章#xff1f; 作为本课程的开篇#xff0c;我们不谈枯燥的代码#xff0c;而是要先解决一个核心问题#xff1a;为什么 AIGC#xff08;Artificial Intelligence Generated …1.1 AIGC风口已来一文看懂AIGC行业发展演进史1. 引言1.1 为什么你需要了解这一章作为本课程的开篇我们不谈枯燥的代码而是要先解决一个核心问题为什么 AIGCArtificial Intelligence Generated Content会在此时此刻爆发它与之前的 AI 有何不同如果你是一名互联网产品经理你可能经历过 “移动互联网” 的红利期见证过 “O2O” 的百团大战。而此刻我们正站在一个新的历史转折点上。2022 年底 ChatGPT 的横空出世不仅是一个产品的成功更是 “人工智能 2.0” 时代的开启。本章将带你穿越 AI 发展的七十年历史长河看懂技术演进背后的必然逻辑。只有理解了 “从哪里来”你才能看清 “往哪里去”从而在喧嚣的风口中找到属于产品经理的确定性机会。1.2 真实案例ChatGPT 的 “iPhone 时刻”回想一下 2007 年乔布斯发布第一代 iPhone 时很多人认为那只是一个 “没有键盘的手机”。但随后十年移动互联网彻底改变了我们的生活。同样当 ChatGPT 在 5 天内用户破百万2 个月破亿时很多人以为它只是一个 “更聪明的聊天机器人”。但实际上它展现出的“涌现能力”Emergent Ability—— 即模型规模达到一定程度后突然具备了之前未曾预料到的逻辑推理和创作能力 —— 标志着机器开始拥有了 “类人” 的理解与生成能力。学习目标掌握 AI 发展的三个关键阶段符号主义、连接主义、大模型时代。理解 AIGC 与传统 AI分析式 AI的本质区别。熟悉 AIGC 爆发的三大底层要素数据、算力、算法。建立对 “涌现”、“预训练” 等核心概念的直观认知。2. 理论讲解AI 的三次进化人工智能的发展并非一蹴而就而是经历了漫长的螺旋式上升。我们可以将其概括为三次浪潮。2.1 第一阶段符号主义1950s - 1980s—— 教机器 “规则”核心理念人类的智慧可以被抽象为符号和逻辑规则。只要我们把所有的规则都教给机器机器就能像人一样思考。代表产物专家系统Expert System。比如医生诊断系统程序员写下成千上万条if...then...规则如果发烧且咳嗽那么可能是感冒。局限性世界太复杂规则写不完。对于 “识别一只猫” 这样简单的事情你很难用逻辑规则描述清楚猫有耳朵、有毛… 但狗也有。2.2 第二阶段连接主义与传统深度学习1980s - 2010s—— 教机器 “识别”核心理念模仿人脑的神经元结构构建神经网络。不再告诉机器规则而是给机器大量的数据让它自己去发现规律。这一阶段也就是我们常说的“分析式 AI”Analytical AI。典型场景推荐系统抖音根据你的历史行为预测你喜不喜欢下一个视频分类问题。人脸识别门禁系统判断这个人是不是张三比对问题。风控系统判断这笔交易是不是欺诈预测问题。本质寻找存量数据的规律进行分类或回归预测。它不能创造新的东西只能在既有选项中做选择。2.3 第三阶段生成式 AIAIGC与大模型2020s - 至今—— 教机器 “创作”核心理念预训练Pre-training 微调Fine-tuning。不再是针对单一任务训练比如专门训练一个下围棋的 AI而是先让 AI 阅读互联网上几乎所有的文本“通识教育”学习语言和世界的概率分布规律从而具备了通用的理解和生成能力。核心突破Transformer 架构的提出2017年 Google《Attention is All You Need》。它解决了传统 RNN 模型无法并行计算和长距离遗忘的问题让训练超大规模模型成为可能。本质基于概率预测下一个 token词/字。不仅仅是分类而是能够生成全新的文本、图像、代码。2.4 可视化AI 发展演进史timeline title AIGC 发展演进关键节点 section 规则时代 1950 : 图灵测试提出 : AI 概念诞生 1966 : ELIZA 聊天机器人 : 基于规则的简单对话 section 深度学习时代 2012 : AlexNet : 深度学习在图像识别爆发 2016 : AlphaGo : 战胜围棋冠军强化学习扬名 2017 : Transformer : 谷歌发表论文大模型基石确立 section 大模型时代 2018 : BERT (Google) : 双向预训练NLP 里程碑 2020 : GPT-3 (OpenAI) : 1750亿参数大力出奇迹 2022 : ChatGPT : RLHF 引入对话体验质变 2023 : GPT-4 / Midjourney V5 : 多模态融合能力跃升 2024 : Sora / Claude 3 : 视频生成与长文本突破3. 核心原理深度解析为什么是现在AIGC 并非突然从石头缝里蹦出来的它的爆发是三大要素共同作用的结果数据Data、算力Computing Power、算法Algorithm。3.1 数据从 “小数据” 到 “大数据” 再到 “高质量数据”过去训练 AI 需要人工标注的数据Supervised Learning。比如找一堆人去标图片里的猫成本高规模有限。现在自监督学习Self-supervised Learning。AI 可以直接利用互联网上万亿级别的未标注文本进行训练比如把一句话盖住几个字让 AI 猜。互联网二十年的积累为 AI 提供了人类文明的数字化语料库。3.2 算力GPU 的摩尔定律深度学习对算力的需求是指数级增长的。NVIDIA GPU 的发展特别是专门针对 AI 优化的 Tensor Core 技术使得在合理时间内训练千亿参数模型成为可能。没有强大的算力基础设施GPT-3 训练一次可能需要几百年。3.3 算法Transformer 与 Scaling LawsTransformer让并行训练成为可能模型参数量可以无限堆叠。Scaling Laws缩放定律OpenAI 发现当模型参数量、数据量和计算量增加时模型性能会呈幂律提升。更神奇的是当参数突破某个临界值比如 100亿或 600亿模型会突然 “涌现” 出未曾教过的能力如做数学题、写代码。4. 实战案例传统 AI vs AIGC 产品体验对比为了更直观地理解两者的区别我们来进行一次实战对比。案例背景假设你是一个电商平台的产品经理需要为一款 “运动跑鞋” 撰写商品详情页的文案。4.1 传统 AI或无 AI的工作流搜索素材去百度/谷歌搜索 “跑鞋文案”、“透气 跑鞋 描述”。筛选信息在海量搜索结果中找到几条相关的广告语。拼凑修改人工复制粘贴修改词语避免雷同。耗时熟练文案可能需要 30 分钟。传统 AI 的角色最多是在你写完后帮你检查错别字纠错工具或者根据关键词给你推荐几个类似的商品标题推荐算法。它无法替你 “写”。4.2 AIGC 的工作流你打开 ChatGPT 或 Claude输入 Prompt提示词Prompt你是一位资深的电商文案策划。请为一款主打 ‘轻盈透气’ 和 ‘回弹缓震’ 的专业马拉松跑鞋撰写一段商品详情页文案。要求风格激情澎湃能激发用户的跑步欲望。包含 3 个核心卖点小标题。适用人群为城市白领。字数 200 字左右。AIGC 输出标题释放双脚征服每一公里 —— 城市猎人 Pro 跑鞋在钢筋水泥的丛林中每一次奔跑都是对自由的渴望。穿上它感受风的律动。 零感轻盈如履云端单只仅重 180g采用航空级飞织鞋面如第二层肌肤般贴合。告别沉重束缚让你的每一步都轻盈起舞。⚡ 动态回弹动力澎湃搭载各种核心 E-Boost 缓震科技吸收落地冲击并转化为推进力。每一步落地都是下一次起飞的蓄力护膝更护脚。️ 360° 循环透气独创风洞散热系统即使在 30℃ 的夏日午后狂奔 10 公里双脚依然干爽舒适。穿上城市猎人 Pro把马路变成你的赛道。出发就现在耗时10 秒。本质AI 理解了 “运动鞋”、“透气”、“激情” 之间的语义关联并创造了这段从未存在过的文本。4.3 实战练习尝试使用国内的文心一言、通义千问或者国外的 ChatGPT针对你负责的产品让它写一份 “产品功能更新公告”。对比一下你自己写的和 AI 写的区别。5. 常见问题与避坑指南 (FAQ)Q1: AIGC 是不是就是聊天机器人误区很多人把 ChatGPT 等同于 Siri 或淘宝客服机器人。正解Siri 大多是基于规则或检索的你问天气它查天气接口。而 AIGC 是基于生成的。聊天Chat只是大模型的一种交互界面Interface它的底层能力是通用的文本处理与推理。它能聊天也能写代码、写论文、做翻译、做表格。Q2: AIGC 会取代产品经理吗观点AI 不会取代产品经理但“会用 AI 的产品经理” 会取代 “不会用 AI 的产品经理”。分析AIGC 擅长执行写文档、画图、写代码片段但弱于决策做什么、为什么做、商业价值判断。产品经理的核心价值将从 “画原型、写文档” 的执行层上移到 “定义问题、设计模型、评估效果” 的决策层。Q3: 既然模型这么强还需要针对业务训练吗避坑大模型是 “通才”但在特定领域如医疗、法律、公司内部数据往往表现不佳因为没学过。直接拿通用模型做专业业务容易出现 “一本正经胡说八道”幻觉问题。对策在实际落地时通常需要结合RAG检索增强生成或Fine-tuning微调技术。这部分我们将在后续章节详细讲解。6. 进阶思考AIGC 的边界在哪里虽然 AIGC 很强但目前仍面临 “不可解释性” 和 “幻觉” 两大挑战。幻觉Hallucination模型可能会自信地编造事实。比如问它 “林黛玉是怎么倒拔垂杨柳的”它可能会编一段故事而不是指出这是鲁智深的事迹。概率与逻辑大模型本质是概率预测。它真的 “理解” 了逻辑吗还是只是见过类似的推理过程这是学术界争论的焦点。作为产品经理我们需要知道不要在需要 100% 准确性的场景如金融转账、医疗处方直接全权交给 AIGC必须有人类审核Human-in-the-loop或传统规则兜底。7. 总结与延伸7.1 核心要点回顾发展史符号主义规则 - 连接主义识别 - AIGC生成。本质AIGC 是基于大数据、大算力、Transformer 架构的 “预测下一个 Token”具备涌现能力。价值极大地降低了内容生产的边际成本实现了从 PGC/UGC 到 AIGC 的生产力跃迁。7.2 学习路径建议推荐阅读文章《The Age of AI has begun》Bill Gates论文选读《Attention is All You Need》了解 Transformer 思想无需看懂公式动手实践注册并使用至少 3 款主流大模型产品ChatGPT, Claude, 文心一言, Kimi 等感受它们的差异。7.3 下一节预告明白了 AIGC “是什么”下一节我们将探讨 “怎么用”。我们将深入分析AI Embedded、AI Copilot、AI Agent三大产品模式看看 AIGC 是如何重构现有软件产品的。请思考你现在的产品中有哪些环节可以被 AI “Copilot” 化