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怎么用AI赚钱

Answer

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析:

首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来聊,虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据,但结果显示赚钱并非易事。

其次,谈到靠 GPTs/GLMs 赚钱的方式,OpenAI 刚推出 GPTs 时,产品的核心竞争力和护城河在于数据和服务上(定制化 Tools),而非 Prompt。例如,像 WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,或者像小红书写作专家的作者收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。这些案例表明,简单通过 Prompt 写出的同质化产品容易被复制,难以长久赚钱。

另外,大型语言模型虽然厉害,但有时会算错小学数学题,因为其主要基于语言理解和生成,并非专门设计用于数学计算。

最后,学了 AI 有可能赚钱,人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素,仅学会基础知识可能不足以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。

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References

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?

恭喜智谱!不管GPTs还是GLMs的上线,民间讨论最多的莫过于“能不能赚钱?”“怎麽赚钱”。所以GPTs/GLMs到底能不能帮我们(创作者)赚到钱?我的答案可能会让大多数人失望:能,但大多数人不能。为什么不能?答案我会在下面的文章中慢慢给出。今天这篇文章,不聊高大上的东西,也不聊深奥的技术,从最俗气的角度“钱”出发,以一个AI产品经理的角色复盘2023年的所见所闻所感来聊聊AI赚钱(应用落地)这件事情。先来看一组数据,作为目前最大的第三方GPTs商店,BeBeGPTs收录了10W+的GPTs数据(官方300W+)。我们来简单拉一下数据。这一组数据是从bebegpts已经整理过的数据库里直接拉出来的,那些没有整理的数据不在其中。数据按照GPTs的实际对话次数做了一个分组排序,即使我们没办法收录到所有的GPTs,在收集数据的过程中也会存在少量错误数据,但结果其实还是很明显的。

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?

OpenAI刚推出GPTs的时候,网上都在说这是苹果时代的AppStore,如果非要这样比的话,仔细思考一下,我们创建的GPTs就是我们的产品,那麽产品的核心竞争力和护城河在哪?是Prompt吗?绝对不是模型能力、基础工具都是平台提供的,Prompt这东西,没有任何难度,想防也很难防的住,大家迟早能追平,甚至到后面,Prompt也会被简单化或者被弱化。我个人认为,GPTs的核心竞争力和护城河,还是在于数据和服务上(定制化Tools)。上半年的时候,有个红杉闭门会,提到一个观点,说传统SaaS已死,怎麽死的呢,就死在这里。传统SaaS的能力会被碎片化,然后,整合到各种GPTs里,而OpenAI,成了真正的流量入口。举个实际的例子吧。现在GPTs商店里其实同质化的产品非常多,一些简单的,通过Prompt写出来的,分分钟被复制,你能写我也能写。有个叫WebPilot的GPTs,作者通过自己开发的搜索接口,提供搜索服务,接入到GPTs。你如果想仿的话,要么你也去开发一个搜索服务,再或者,你直接购买WebPilot提供的API接口。还有个小红书写作专家,作者收集了很多的小红书数据,和规则,通过RAG包装成GPTs。想模仿的话,你得先搞到这些数据。说到这里,大家心里应该有大概的答案了。也许能赚到一波钱,红利的钱,但这肯定不是长久赚钱的方法。

十七问解读生成式人工智能

大型语言模型有时候会算错小学数学题,因为它们主要是基于语言理解和生成,而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的,这些数据主要是自然语言,而不是数学公式和计算。因此,语言模型在处理数学问题时,更多地依赖于模式识别和文本生成,而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时,可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗?[content]学了AI有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。一人前行有时跑的很快,但一群人前行,会走的很远。欢迎你加入我们的社区,共同学习,共同进步。[heading1]

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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2025-05-09
围棋AI
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2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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2025-05-01
AI文生视频
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2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
怎么用大模型赚钱
以下是关于如何用大模型赚钱的一些分析和建议: 1. 面向各国政府做基础大模型本土化预训练:很多 Global 的量化基金在中国会水土不服,大模型也存在类似情况。OpenAI、Google、Meta 的模型在中文能力和对中国国情的优化上存在不足,不符合政策要求。这给了国内大模型公司做本土化预训练的机会,只要做到国内领先,即使和世界领先的模型有代际差,也能有市场。 2. 关注行业应用:大模型在企业中的落地应用是关键。目前大模型是典型的赢家通吃领域,巨头在资金、技术和数据方面有优势。但大模型企业需要将技术与更多场景结合,打造落地应用。例如,Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。 3. 竞争格局与成绩:国内大模型行业已形成以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。2024 年是国内大模型落地元年,中标项目数量和金额大幅增长。如百度在中标数量和金额上排名领先,在金融等细分行业也表现出色。 需要注意的是,大模型领域竞争激烈,只有极少数公司能成功,且需要将大模型商业化,否则企业可能在赛道比拼中失败。同时,大模型的发展与国家政策密切相关,需要受到有效监管才能健康发展。
2025-03-25
普通人通过ai赚钱
以下是一些普通人通过 AI 赚钱的方式: 1. 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法:通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查,很多准爸爸妈妈期待宝宝的模样,从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询,将客户引流到私域接单变现。 操作流程:客户提供四维彩超图原图,在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词,整个流程不超过 10 分钟就能出图。 变现方式:受众群体多为宝妈,变现方式多样,单价不低。但在平台引流要注意隐蔽,避免被平台检测限流或封号。 2. AI 产业中的机会 基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,普通人若无强资源应谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层:技术迭代速度快,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层:是广阔蓝海,当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用更是稀少,普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 3. 内容创作 像作者本人是 AI 的受益者,AI 是生产力工具,能降本增效,但仍需投入大量时间和精力,起到辅助作用。 同时存在 AI 的受害者,他们的技能失效,AI 未创造足够新的生存空间。 作者作为坚定的 AGI believer,期望 AI 能做出重大科学发现、治愈疾病、消除饥饿和肥胖、给每人发钱,让人类自由从事想做的事。
2025-03-23
如何靠AL赚钱
以下是一些靠 AI 赚钱的方法和要点: 1. 明确盈利方式:您需要清楚如何通过产品或服务赚钱,即让人们为您的产品/服务支付的钱超过提供该产品/服务的成本,同时不能忘记考虑自身成本。 2. 免费产品策略:如果您的产品是免费的,不要试图通过购买用户来增长,而是要做出让人们愿意与朋友分享的东西,因为靠广告变现对于此类产品来说通常很困难。 3. 付费产品策略: 对于客户生命周期价值(LTV)小于 500 美元的付费产品,通常负担不起销售费用,可尝试使用如 SEO/SEM、广告、邮件等不同的用户获取方法,并争取在 3 个月内偿还客户获取成本(CAC)。 对于 LTV 超过 500 美元的付费产品,通常能负担得起直接销售费用,可先自己销售产品以了解有效方法,《Hacking Sales》是一本有用的参考书籍。 4. 尽快实现“泡面盈利”:即赚足够的钱,让您可以靠吃泡面维持生计,这样能掌握自己的命运,不受投资者和金融市场的任意摆布。 5. 关注现金流:密切关注您的现金流,避免在未意识到的情况下把钱用光。
2025-03-21
AI怎么赚钱
以下是关于 AI 赚钱的一些信息: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊,虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据,但结果显示赚钱并非易事。 其次,关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱,OpenAI 刚推出 GPTs 时,有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt,而在于数据和服务(定制化 Tools)。例如,WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,小红书写作专家的作者通过收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。也许能赚到红利的钱,但这不是长久赚钱的方法。 另外,AI 收费按 Token 计费,Token 相关问题包括:Token 是双向收费的,汉字、阿拉伯语等不同语言的计费方式,Token 在企业信息化过程中的意义等。在企业环境中,了解 Token 有助于更好理解 AI 在企业中的落地,它类似于积木,通过搭建来完成应用从而提高效率。
2025-03-16
ai赚钱项目
以下为一些关于 AI 赚钱项目的信息: 1. 在杭州站的活动中,参与者们分成 6 个小组进行 AI 赚钱快闪活动,在短时间内产出 AI 体验产品并定价,如“五行和合的 AI 头像”、“AI 随心签”、“AI 祈福壁纸”等,其中“AI 祈福壁纸”项目得到场地老板立刻买单。 2. 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。文章将从“钱”的角度,以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱(应用落地)这件事。 3. 刘小排非程序员出身,用 AI 打造多款赚钱产品,强调“洞察需求”与产品验证是核心竞争力,并分享了低成本创业方法。
2025-03-15
我想通过学习ai的技能赚钱,是长久主义者
以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息: 首先,阳萌认为在 AI 学习中,最后还是走仿生的方法,即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨,比如手机适合收集信号产生本地 Context,阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧,记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时,要抛开表面事实,回归基础原理,找到突破关键,追求长期全局最优解,相信长期主义,持续学习,自我觉察和自我进化,因为世界是参差的,唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接: 另外,关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱,OpenAI 推出 GPTs 时,有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt,而在于数据和服务(定制化 Tools)。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里,OpenAI 成为流量入口。例如,WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs,小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。
2025-03-12