包含chatgpt应对思路的词条

本文目录一览：

• 1、人人都在用AI作弊,传统教育正在全面塌方。
• 2、大学面临人工智能招生论文挑战,应如何应对?
• 3、刘润2024年度演讲复盘:难题+解题思路!
• 4、Facebook广告转化效果差?来看Veryfb大V的实操教学,令人发指的干货...
• 5、LLaVA:将视觉微调引入大模型

人人都在用AI作弊,传统教育正在全面塌方。

1、“人人都在用AI作弊，传统教育正在全面塌方”这一观点过于绝对，虽然AI作弊现象存在且对教育产生了一定冲击，但传统教育并未全面塌方，仍有其不可替代的价值和意义。

2、社会价值解放劳动力：减少农民手动除草的繁重劳动，降低劳动强度，提升生产效率。促进农业现代化：推动AI技术在农业领域的应用，助力传统农业向智能化转型。惠及农民阶层：通过经济实用的设计，降低机器人使用门槛，确保技术红利真正惠及广大农民。

3、智慧教育最终的目的是形成人人皆学、处处能学、时时可学的学习环境。智慧教育努力让每个孩子享有公平而有质量的教育。可以根据学生的身心发展状况及不同个性特征，运用不同的教学方法，实现学生全面而有个性的发展。不仅如此，智慧教育在老师教学模式和学生学习方式上，都来了深刻的变革。

4、助力销售目标客户精准推送AI通过分析客户基本信息（如年龄、性别、消费习惯）及行为数据（点击、观看、查询），利用算法汇总客户对不同类型信息的关注度，最终锁定真实需求并推送匹配产品。例如，淘宝、京东等平台通过AI实现个性化推荐，提升转化率。此过程难度较低（★），但需持续优化算法以适应市场变化。

5、我觉得是的。因为现在的社会几乎到处都可以看见监控，不论是在停车场，还是在商场，不论是在学校，还是在医院，就连在一个小超市里面也是有许许多多的监控，现在就连教室也开始存在安监控的现象。感觉就是人人都活在了监控之下。

6、法律服务可以分为信息、方案和效果三部分。AI在这三部分中发挥着不同的作用。信息部分：AI能够显著提高提供法律相关知识和信息的效率、速度和全面性。方案部分：AI对方案的选择能起到一定的影响，但不足以起到决定性作用。方案的选择、运用以及与案件、争议、交易的结合过程中，律师的判断才是关键。

大学面临人工智能招生论文挑战,应如何应对?

面对人工智能在招生论文中的应用挑战，大学需要采取综合措施来确保招生过程的公平、真实与高效。通过明确政策、加强审核、提升申请者意识、促进教育公平、适应技术变革以及开展经验交流等方式，大学可以有效地应对这一挑战，为申请者提供一个公正、透明的招生环境。

大学生应对人工智能带来的风险与挑战，可从知识储备、思维培养、伦理意识、社交能力及持续学习等方面入手。

培养伦理意识与创新精神，坚守人类价值人工智能缺乏情感与伦理判断能力，青年大学生需在艺术创作、科学研究等领域发挥人类独特优势，同时关注技术伦理问题。例如，开发AI应用时需避免算法偏见，确保公平性；处理数据时需保护用户隐私。

大学生应对人工智能的挑战，需从技术素养、跨学科能力、实践能力、批判性思维和终身学习五个方面入手。增强技术素养，掌握AI基础知识人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。大学生应通过选修课程、在线学习或阅读专业文献，系统掌握这些基础知识。

刘润2024年度演讲复盘:难题+解题思路!

刘润2024年度演讲围绕企业与个人在复杂环境中的生存策略展开，通过八大难题与对应解题思路，提供系统性应对框架。 以下为具体复盘：客户难题：精准定位与价值升级核心挑战：客户减少、需求分化、竞争同质化。解题思路：转换客群：针对不同群体需求设计差异化策略。

刘润2024年度演讲《进化的力量》以“难题+解题思路”为核心，揭示企业在不确定性中进化的路径，强调“步履不停，总会花开”的进化精神，并提出六大难题的应对策略与战略模型。六大难题与解题思路客户难题 现象：客户减少、预算缩减、需求严苛。

年刘润演讲“进化的力量”核心主题为“总会花开”，提出三种生存策略及六大难题的解题思路。具体内容如下：年度主题与核心观点2024年演讲主题为“总会花开”，寓意在复杂环境中保持信心，通过差异化策略实现生存与发展。核心观点围绕三种典型生存模式展开，结合六大现实难题提供系统性解决方案。

年10月26日，刘润进行了年度演讲，主题围绕商业世界的难题与解题思路展开，深刻剖析了当今企业及个人面临的六大难题，并分享了诸多富有洞察力的观点和策略。演讲核心主题 刘润在演讲中总结了六大难题：客户难题、价格难题、内卷难题、变老难题、智能难题和出海难题。

Facebook广告转化效果差?来看Veryfb大V的实操教学,令人发指的干货...

广告转化差的常见原因广告疲劳：同一广告长期投放会导致用户审美疲劳，点击率和转化率下降。素材与文案固化：跟卖玩家未及时更换素材和文案，导致效果变差且CPM（千次展示成本）升高。受众定位偏差：兴趣词选择不精准或未及时更新，导致广告触达非目标用户。

LLaVA:将视觉微调引入大模型

LLaVA 是一种将视觉指令微调引入大型语言模型（LLM）的多模态模型，旨在通过结合视觉与语言指令，提升模型对人类意图的理解能力，实现更智能的任务处理与交互。背景与动机 大型语言模型（如 ChatGPT、GPT-4）已展现出强大的文本任务处理能力，但主要依赖文本形式交互，接口的交互性与适应性存在局限。

LLaVA：视觉指令微调 答案：LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是一种通过视觉指令微调来提升多模态大模型性能的方法。该方法主要利用GPT-4生成的多模态指令数据来训练视觉和语言理解的多模态大模型，从而使其能够更好地完成多种任务。

模型设计与特点 简洁的设计：LLAVA通过一个Projection W将图像特征映射至与语言模型指令tokens同维度，避免了复杂QFormer结构的使用，使得模型设计更为简洁。图像与文本对齐：专注于图像与文本的对齐任务，通过concat操作将图像特征和语言模型指令结合，输入至语言模型进行训练。