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大模型时代创造了什么新的创业领域?
大模型时代创造了多个新的创业领域，主要包括但不限于以下几个方面：人工智能与机器学习开发 基于AI的预测分析工具：这一领域专注于开发能够服务于金融、医疗、零售等行业的预测模型和分析工具，通过大数据和机器学习技术，为企业提供更为精准的决策支持。
大模型引领AI代际变革，创业者竞逐热门赛道 随着AI技术的不断进步，大模型正引领着AI的代际变革。这一变革不仅吸引了创投圈的强烈关注，更激发了创业者的热情，大量团队纷纷涌入热门赛道，竞相开发AI原生应用，打造属于AI时代的生产力工具。
袁进辉（老师木），AI 架构界的资深人才，于 2017 年创立了 OneFlow。在大模型爆火后，OneFlow 经历了一系列的收购变动，而袁进辉也宣布了重新创业的消息。他创立的新公司“硅基流动”正式进入公众视野，这是一家专注于 AI 基础设施层的公司，其目标直指大模型推理成本问题。
小时极限大模型创新：一群年轻人在杭州搞了场AI创业实验 在2023云栖大会期间，一场别开生面的“AI创客松”在杭州举行，吸引了百名年轻创业者参与。这场由阿里云发起并主办的比赛，旨在鼓励初创团队在AI时代进行创新、创业和创造。创新工场、零一万物和36氪作为协办方，共同见证了这场科技盛宴。
人工智能比较好的项目
1、商业落地项目：AI直播与短视频工具，提供AI大模型直播系统、IP口播分身技术，助力实体商家实现自动化内容生产；具身智能机器人，如R1系列仿人机器人，集成视觉 - 语言 - 动作端到端训练框架，面向工业自动化场景。
2、个人AI聊天机器人（初级实战）：利用HuggingFace Hub、TensorFlow/PyTorch构建简易聊天机器人，在这个过程中可以学习API调用、提示工程及模型微调。有助于掌握NLP基础工具链，适合展示对话系统开发能力，还能扩展至智能客服场景。
3、语音识别技术：开发基于AI的语音识别软件，帮助用户更高效地完成各种任务。 人脸识别技术：利用AI技术开发出更精准、高效的人脸识别系统，应用于安全监控、身份验证等领域。 自动驾驶技术：开发基于AI的自动驾驶系统，提供更安全、高效的交通解决方案。
4、以下是一些值得考虑的人工智能创业项目推荐： 个性化健康管理平台：利用AI技术分析用户健康数据，提供定制化的健康计划和增值服务。随着人们对健康日益增长的关注，这一领域具有巨大的市场潜力。 中小企业AI营销解决方案：通过AI算法分析市场趋势和消费者行为，为企业定制高效的营销方案。
人工智能deepseek主要成就
DeepSeek在人工智能领域取得了多方面成就，具体如下：大语言模型方面：成本与效率优势：仅依赖较少计算资源和硬件支持，其经济高效版DeepSeek - R1推理模型比肩GPT - 4o等国际先进大语言模型，短时间内在全球140个市场下载量排名第一。
在落地成效方面，百度智能云已赋能能源、金融等8大行业创造超200亿经济价值。DeepSeek团队则在代码生成与数学推理领域保持领先，其模型在国际权威测评中准确率超过GPT-4约5个百分点。当前两类技术路线呈现互补态势，前者推动技术边界拓展，后者加速社会应用普及。
在梁文峰的工作中，DeepSeek承担了人工智能基础研发、核心技术攻关和产业落地支持三大核心任务。 开发人类级别AI系统DeepSeek是梁文峰团队在2023年推出的重点项目，旨在通过大模型研发推动人工智能达到与人类相当的智能水平。
公司概况 DeepSeek是一家成立仅一年的中国AI公司，但在竞争激烈的大模型领域已经取得了显著的成绩。其成功并非偶然，而是得益于脚踏实地的发展路线，即专注于技术研发和实际应用，而非盲目追求短期利益。技术实力 DeepSeek的核心竞争力在于其强大的技术实力。
人工智能技术有哪些研究领域?
1、人工智能的十个研究领域包括： 智能医疗：通过构建健康档案和区域医疗信息平台，利用物联网技术实现患者与医务人员、机构的互动，实现信息化。 智能农业：集成了生物技术、农业工程和农用新材料等学科，依托现代化农业设施，实现高科技、高附加值、高产出和高效率的农业生产。
2、机器学习：作为人工智能的核心领域，机器学习研究重点是开发能够让计算机自主学习和决策的算法。这些算法使计算机能够从大量数据中识别模式，并通过实践不断优化决策过程。 自然语言处理（NLP）：自然语言处理领域关注的是如何让计算机理解和处理人类语言。
3、人工智能的八大领域包括：机器学习、自然语言处理、机器视觉（或计算机视觉）、专家系统、自动驾驶、机器人技术、聊天机器人和数据挖掘与分析。机器学习：这是人工智能的一个核心领域，它让计算机能够从数据中自动学习并找出规律，进而做出决策和预测。
4、机器学习：人工智能领域的一个核心研究方向，涉及算法和统计模型的开发，使计算机能够基于数据进行学习和做出决策。 计算机视觉：致力于让机器能够理解和解析视觉信息，模仿人类视觉系统处理图像和视频，应用于物体识别、场景理解等方面。
什么是大模型、有哪些类型、作用、及常见的大模型列举
大模型，通常指大型的人工智能模型，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及其他人工智能领域中的深度学习模型。这些模型具备海量的参数，能够处理、分析和生成大规模的数据。通过从大量数据中学习模式和规律，大模型能够在各种任务上展现出令人瞩目的性能。
九章大模型（MathGPT）是由学而思自主研发的一款面向全球数学爱好者和科研机构的大模型。它以解题和讲题算法为核心，具备数学学科的自动解题、复杂应用题的批改，以及语文英语的作文批改和个性化的AI分步骤讲题等四大核心功能。
首批备案AI大模型：数量：11家说明：这些模型是国内首批按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》进行备案的AI大模型。第二批备案AI大模型：数量：11家说明：随着监管政策的逐步完善，更多AI大模型通过了备案审核。第三批备案AI大模型：数量：9家说明：国内AI大模型的研发和应用持续加速，备案数量稳步增长。
以下是几种常见的人工智能模型：线性回归模型：这是一种用于预测变量间线性关系的模型。它通过最小化预测值和实际值之间的差距（损失函数）来调整参数，从而实现对未知数据的预测。线性回归模型在经济、工程等数值预测领域有着广泛的应用。
RFM模型 RFM分析是一种基于最近一次消费、消费频率和消费金额三个维度的客户分析方法。该模型有助于识别客户价值和盈利能力，从而对客户进行分类并制定针对性的营销策略。企业可利用RFM分析来识别关键的“重要客户”，以及“一般客户”和“流失客户”，进而作出有目的的经营决策。
常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考：行为事件分析 行为事件分析法用来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。
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