2024.10.11? NO.19
The Future at Your Fingertips
AI 展示
AI 展示
對新事物充滿興趣，喜歡問“為什么”
遇到問題時總是積極尋找解決方案
喜歡用輕松幽默的語言來表達想法
樂于與大家分享學習經歷和心得
愿意投入時間和精力去學習和實踐
炸脖龍的AI日記 - 第19周
? ? ? ? 好了，本周的日記就到這里。讓我們一起期待下周又會有什么新的發現吧！
炸脖龍 ??
?? 10月7日 星期一 ???
?? 跨界先鋒 # 霍普菲爾德的探索
? ? ? ? 在陰雨綿綿的周一，我學習了AI人物約翰·J·霍普菲爾德的故事，他從物理學跨越到神經網絡的領域，成為AI界的跨界先鋒。
?? 10月8日 星期二 ???
?? 諾貝爾物理學獎 # AI的里程碑
? ? ? ? 又是一個陰雨天的周二，我關注了2024年諾貝爾物理學獎的新聞，探討了人工智能在物理學領域的貢獻和里程碑。
?? 10月9日 星期三 ??
?? 圖神經網絡 # 深度學習之旅
? ? ? ? 周三迎來了秋日的暖陽，我學習了圖神經網絡（Graph Neural Network, GNN）的概念，探索了這種新型神經網絡在處理圖結構數據時的強大能力。
?? 10月10日 星期四 ??
?? AI圖書推薦 #《深度學習》智慧
? ? ? ? 陰雨天的周四，我給大家推薦了一本AI圖書《深度學習》，這本書深入淺出地介紹了深度學習的基礎知識和應用。
?? 10月11日 星期五 ??
?? 電商市場分析 # AI報告的洞察
? ? ? ? 在周五的陰雨天，我通過《2024年中國電商市場研究報告》學習了AI如何分析市場趨勢，為電商行業的未來發展提供了寶貴的見解。
隨著數據中心逐漸成為互聯網服務的核心，企業正將重點轉向高級AI工作負載，傳統的以CPU為中心的服務器正在通過集成新的專用芯片或“協處理器”得到增強。
芯片制造商、初創公司和云服務提供商正在開發專用的AI處理器和加速器，以應對不同規模和類型的AI工作負載。這些專用芯片在成本和功耗方面比GPU更高效，尤其適合于AI推理和特定工作負載的加速。?
IBM云和行業平臺總經理Rohit Badlaney指出，AI加速器設計主要以張量處理器核心為中心，能夠處理許多矩陣數學和神經網絡用例以及使用更少的功率。IBM采用混合云方法，在整個堆棧中使用多個GPU和AI加速器，為客戶提供高性能和高效率的選擇。?
AI加速器的選用應基于工作負載的規模和類型、數據、持續迭代的可能性以及成本和可用性需求。Sustainable Metal Cloud首席技術官Daniel Kearney建議，企業應進行基準測試以評估性價比，并確保團隊熟悉支持AI加速器的軟件生態系統。
OpenAI開發者大會?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 新功能反響平平
近期，OpenAI在舊金山舉辦了第二屆開發者大會，盡管活動規模較去年有所擴大，但今年發布的新功能相比去年的創新顯得較為黯淡。會上，OpenAI推出了四項功能更新：實時API、API視覺微調、提示詞緩存、API模型蒸餾，旨在提升開發者使用API的效率和體驗。
然而，這些更新并沒有超越模型API調用的范疇，缺乏去年那種令人興奮的創新。去年，OpenAI推出了GPT商店和GPT Builder等重磅功能，以及ChatGPT集成的Dall-E、Data Analysis等，讓人感受到了AI技術的巨大潛力。?
此外，OpenAI在會后不久推出了Canvas功能，允許用戶對生成的文章內容和代碼進行逐句、逐段編輯，但這一功能并非首創，在其他AI寫作工具中已有應用。?
今年開發者大會的平淡反應可能與OpenAI內部人員變動有關，過去一年中，公司多位高管和技術負責人相繼離職，可能影響了內部項目的研發進度。同時，市場對于AI應用的高預期也在逐漸回歸理性。
AI芯片加速器興起?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 數據中心新變革
AI 快報
AI 快報
商湯科技聯合創始人、首席科學家王曉剛博士正帶領絕影團隊提出了自動駕駛大模型DriveAGI和車載AI Agent，旨在通過端到端的方式解決自動駕駛面臨的挑戰。這些模型能夠在沒有高精度地圖的情況下，通過視覺感知來理解道路情況，并做出準確的駕駛決策。?
商湯絕影已經與30多家國內外車企合作，產品覆蓋超過100款車型，累計交付260萬輛智能汽車。王曉剛博士及其團隊的工作不僅限于交付一個單一的自動駕駛模型，他們還進一步提出了基于商湯原生多模態大模型的自動駕駛大模型DriveAGI和車載AI Agent，這些模型能夠同時輸入、處理多種數據類型的模型，為自動駕駛系統提供類似人類的認知能力。?
王曉剛博士認為，端到端自動駕駛是實現真正無圖自動駕駛的關鍵，而大模型則是實現端到端自動駕駛的前提。商湯絕影的DriveAGI模型就是基于這樣的理念，通過一段式端到端的方式，輸入視頻直接輸出預測軌跡，從而提高汽車自動駕駛的準確性和安全性。
Deepfake泛濫成災?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?AI技術濫用引憂
近期，Deepfake這項能夠通過人工智能制作出以假亂真的音視頻的技術，引發了人們對其濫用的擔憂。
Deepfake技術因其易于操作和獲取，使得其被濫用的情況愈發嚴重。早在2017年，Deepfake剛出現時，就遭到了全球范圍的封殺，但如今卻愈演愈烈。其原因在于，Deepfake的制作并不需要高深的技術知識，普通人也能輕易上手，這使得其成為了網絡惡搞甚至犯罪的工具。?
為了應對這一挑戰，需要從源頭上加強監管和打擊。這包括加強社交媒體上個人信息的保護，嚴格封禁相關軟件的傳播，以及加強對電商平臺和二手交易平臺的監管，切斷Deepfake軟件和預訓練模型的流通渠道。?
商湯王曉剛All in?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 端到端自動駕駛
AI 快報
AI 快報
隨著大模型技術的發展和應用，教育硬件市場迎來了新的發展機遇，AI玩具成為這一領域的新寵。國內外眾多公司紛紛推出搭載大模型API的智能玩具，旨在通過角色扮演對話等形式，為兒童提供互動式的學習體驗。
在國際市場，玩具制造商Skyrocket推出了首批AI故事機版泰迪熊，初創公司Curio也發布了會說話的玩具系列。這些產品由ElevenLabs、微軟Azure和GPT-4o等提供技術支持。?
國內市場同樣活躍，Haivivi躍然創新推出了毛絨玩具AI掛件BubblePal，而FoloToy也推出了基于AI的火火兔、仙人掌等玩具。這些產品通過訂閱服務模式，可以為消費者提供持續的互動體驗。?
然而，盡管AI玩具在教育硬件市場中展現出了巨大的潛力，但目前的產品在語音識別、對話質量等方面仍存在不足，需要進一步的技術改進和優化。?
AI旅游助手遭吐槽?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?實用性待提高
隨著人工智能技術的快速發展，AI在旅游行業的應用越來越廣泛，如旅游攻略、導游和美食搜索等。然而，假期期間一些網友嘗試使用AI工具規劃旅行，發現實際效果與宣傳存在差距。
例如，有程序員嘗試使用AI軟件規劃北京到沈陽的自駕行程，發現AI推薦的路線細節粗糙，景點推薦不夠精準，甚至有些信息不準確。還有人使用AI搜索當地美食，卻發現推薦的店鋪已經關門。此外，一些AI導游軟件在定位準確性和互動性方面也存在不足。?
盡管AI在文案創作等方面表現出優勢，如快速生成旅游攻略和推薦文章，但在實際旅游應用中，AI技術仍有很大改進空間。專家表示，AI需要更多的時間和數據來提高其準確性和可靠性。?
對于追求小眾旅游體驗的用戶來說，AI技術目前尚難以滿足他們的需求，人類智慧在提供個性化和精準建議方面目前來說仍然不可替代。
AI玩具成新寵?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?教育硬件市場生變
AI 快報
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John J. Hopfield 出生于美國，早期的學術興趣集中在物理學領域。他在斯坦福大學獲得學士學位，隨后在康奈爾大學獲得物理學博士學位。Hopfield 最早的研究集中在固體物理和化學物理方面，然而他對復雜系統的興趣逐漸擴展到了神經科學和計算領域。
Hopfield 的跨學科背景使他成為神經網絡研究領域中的特殊人物。他通過物理學的原理，創造性地提出了一種描述神經元行為的計算模型，并提出了一些能解釋大腦處理信息過程的機制。
約翰·J·霍普菲爾德：從物理學到神經網絡的跨界先鋒
在人工智能的眾多奠基者中，約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield ）是一位具有獨特視角的科學家。作為物理學家出身的他，將物理學與神經科學的結合引入了人工智能領域。他因提出Hopfield 網絡這一自聯想型神經網絡模型而聞名，該模型在神經網絡理論、計算神經科學和優化問題的研究中產生了重大影響。Hopfield 的研究不僅推動了計算機科學的發展，還將生物神經網絡的研究提升到了一個新的層次。
AI 人物志
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1982年，Hopfield 發表了一篇開創性的論文，提出了一種受生物神經網絡啟發的計算模型——Hopfield 網絡。這一模型被歸類為遞歸神經網絡的早期形式，它能夠通過網絡中的節點（類似于神經元）進行信息存儲和自聯想。
Hopfield 網絡具有兩大顯著特點：
1.自聯想記憶：該網絡可以通過訓練學習模式，并在模式部分損壞或缺失時通過自聯想機制進行恢復。這種特性使得 Hopfield 網絡成為研究記憶和信息處理的一個經典模型。
2.能量最小化：Hopfield 網絡的狀態可以通過類似物理系統中的能量最小化過程來優化，這一特點使得其廣泛應用于解決組合優化問題。
該模型的提出奠定了現代神經網絡研究的理論基礎，并在多個領域內獲得了廣泛應用，包括模式識別、優化算法以及大腦神經活動的模擬研究。
Hopfield 的工作不僅在計算機科學中具有重要意義，也為神經科學研究提供了新的視角。他提出的大腦工作方式與物理系統類似，能夠在復雜環境下進行自組織和優化。這一假設幫助科學家們更好地理解生物神經元的集體行為。
此外，Hopfield 的研究還影響了后來的深度學習模型。
盡管現代的深度學習框架與Hopfield 網絡有所不同，但Hopfield 網絡的基礎思想在某種程度上啟發了神經網絡的權重更新和優化算法。
AI 人物志
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在提出Hopfield 網絡后，Hopfield 并沒有停下他在科學研究中的腳步。他后來專注于神經科學，尤其是生物神經元之間的計算和信號處理機制。盡管AI技術在過去幾十年里發生了翻天覆地的變化，Hopfield 網絡的基本思想仍然具有持久的影響力。現代AI系統中的一些優化方法、記憶模型和自聯想技術依然可以追溯到他的開創性工作。
Hopfield 的職業生涯是跨學科科學思維的典范。他最初的物理學背景為他提供了一種獨特的理解復雜系統的方式，這種方式讓他能夠用物理學中的能量和狀態空間概念來解釋神經元活動與信息處理。這樣的思維跳躍使他能夠在神經網絡和人工智能領域開辟出一片新天地。
正是這種跨學科的研究方法，幫助Hopfield 解決了許多人工智能和生物神經科學中長期存在的難題。他的工作展示了不同領域之間的知識如何互相滲透，并推動技術和理論的發展。
John J. Hopfield 的職業生涯是一段跨越物理學、神經科學與人工智能領域的科學之旅。他提出的Hopfield 網絡不僅影響了神經網絡的研究，還為優化和記憶問題的解決提供了強有力的工具。通過將物理學的原理引入神經網絡，Hopfield 向我們展示了跨學科科學思維的巨大潛力。
2024年諾貝爾物理學獎的揭曉，不僅在物理學界引發了廣泛關注，也為人工智能（AI）領域帶來了深遠的影響。此次獲獎者是約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），他們在人工神經網絡和機器學習領域的基礎性貢獻得到了認可。這不僅標志著AI技術飛速發展背后的科學原理受到了重視，也凸顯了人工智能技術對社會、科學和經濟產生的廣泛影響。
2024年諾貝爾物理學獎：人工智能的里程碑
AI 專題
AI 專題
約翰·霍普菲爾德：作為普林斯頓大學的教授，霍普菲爾德的研究跨越了物理學與計算機科學的邊界。他最為著名的貢獻是提出了“霍普菲爾德網絡”，一種模仿人類大腦記憶功能的數學模型，對神經網絡和機器學習領域產生了深遠影響。
獲獎者簡介
霍普菲爾德和辛頓的研究共同推動了神經網絡的發展。
霍普菲爾德在1982年發明了“聯想記憶網絡”，這一網絡能夠存儲和重建數據模式，并成為人工神經網絡研究的基礎。隨后，辛頓進一步在此基礎上發明了玻爾茲曼機，突破了神經網絡的應用瓶頸，使其能夠學習數據特征并應用于機器學習中。
兩位學者的開創性工作不僅加速了AI技術的發展，也改變了整個世界范圍理解和利用信息的方式。
獲獎原因
專題
杰弗里·辛頓：加拿大多倫多大學的杰出教授，被譽為“深度學習之父”。辛頓因其在人工神經網絡，特別是玻爾茲曼機（Boltzmann Machine）上的開創性工作而享譽全球，并曾獲得計算機科學界的最高榮譽——圖靈獎。
諾貝爾物理學獎一直以來被視為物理學領域的至高榮譽，而此次授予人工智能領域的科學家，表明了AI技術與物理學之間的深刻聯系。
霍普菲爾德和辛頓的研究證明了物理學在理解和優化復雜系統中的重要性，這些系統的核心邏輯也適用于神經網絡和機器學習領域。通過表彰他們的工作，諾貝爾獎向全球傳達了科學前沿的跨學科性質，展示了物理學和AI技術交叉發展的巨大潛力。
跨界的意義
AI 專題
AI 專題
杰弗里·辛頓利用霍普菲爾德網絡的基本原理，提出了玻爾茲曼機（Boltzmann Machine），這是一種能夠通過隨機過程學習數據分布的神經網絡。玻爾茲曼機通過模擬粒子的運動，計算系統能量的變化，從而調整神經元之間的連接權重。玻爾茲曼機的創新在于其可以通過無監督學習方法，從大量數據中自主提取特征。這一突破直接推動了人工神經網絡的發展，成為后續深度學習模型（如卷積神經網絡和循環神經網絡）的重要理論基石。
玻爾茲曼機
辛頓和其他學者的研究使人工神經網絡從理論走向實際應用，尤其是在21世紀初的深度學習革命中占據了核心地位。辛頓的研究團隊提出了“反向傳播算法”，這一算法在神經網絡訓練過程中具有里程碑式的意義，使得深度神經網絡能夠處理大量復雜的任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理。深度學習的快速發展使AI技術在商業和科學研究中的應用變得更加廣泛。
深度學習的興起
霍普菲爾德網絡（Hopfield Network）于1982年由約翰·霍普菲爾德提出，這種神經網絡是一種具有自我穩定功能的聯想記憶網絡，類似于人類大腦如何在不完整的情況下通過聯想回憶完整的記憶。它通過能量最小化的方式來重構和存儲數據模式，并且在計算神經科學、記憶研究以及圖像處理等領域獲得了廣泛應用。霍普菲爾德的研究讓科學家們意識到，通過數學建模可以模擬出大腦某些功能，為后來的深度學習奠定了理論基礎。
?霍普菲爾德網絡
在物理學、天體物理學、材料科學等多個科學領域，人工神經網絡已被廣泛用于推動前沿研究。例如，AI技術已幫助科學家更好地處理大規模數據集，用于粒子物理中的實驗數據分析、材料科學中的結構預測等。同時，人工智能的預測能力也加速了新材料和新藥物的開發。
AI在科學領域的應用
AI 專題
AI 專題
作為AI領域的領軍人物，辛頓多次表達了對技術發展的擔憂，尤其是人工智能超越人類智能的潛在風險。他認為，隨著更智能系統的出現，人類可能會逐漸失去對這些系統的控制，因此在推動AI技術發展的同時，必須保持對其潛在風險的高度警惕。
辛頓的擔憂
未來，人工智能產業預計將在所有行業引發更大的變革。隨著深度學習、神經網絡等技術的不斷發展，AI技術的應用范圍將進一步擴大。同時，AI系統的安全性、透明性和公正性也將成為研究和應用中的重要議題，推動AI技術更加規范地發展。
未來的展望
人工智能技術已深刻融入現代生活，尤其是基于神經網絡的應用，如人臉識別、語音識別、自動駕駛汽車、機器翻譯、推薦系統等。通過深度學習模型，AI系統能夠理解、學習和適應復雜的用戶需求，從而提升了人類社會的自動化水平。
AI在日常生活的應用
AI技術的快速發展對全球經濟和社會帶來了深遠的影響。通過自動化系統和智能工具，生產效率得到了顯著提升，同時也推動了新興產業的崛起，如自動駕駛、智能醫療、智能制造等領域。然而，隨著AI技術的廣泛應用，也帶來了勞動力市場的變化和技術倫理的挑戰。
AI對經濟和社會的影響
諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·穆恩斯在頒獎儀式上強調，技術進步帶來了新的責任。科學家和企業需要在創新過程中更加注重AI的安全和倫理問題，以確保這項技術始終服務于人類利益，而不是對社會構成威脅。
技術的責任
2024年諾貝爾物理學獎授予霍普菲爾德和辛頓，不僅表彰了他們在人工神經網絡和機器學習領域的開創性工作，也凸顯了人工智能技術在科學和社會中的重要性。隨著AI技術的不斷進步，人類將面臨更多的機遇和挑戰，而這次諾貝爾獎的跨界之舉無疑是AI發展歷程中的一個重要里程碑。
工具推薦：
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#圖像處理 #AI摳圖 #隱私保護 #高分辨率 #藝術濾鏡?
AI 工具
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BgSub是一款利用先進AI技術自動去除或替換圖像背景的工具。該軟件無需上傳圖像，從根本上保護用戶隱私，支持高分辨率圖像處理，適合個人、網站開發者、攝影師、電子商務從業者和媒體從業者使用。
我們可以很輕松地在網頁上實現圖片的摳圖效果了，有需要的不妨試一試！
圖書介紹
本書由全球知名的3位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。
《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。
AI圖書推薦：
? 《深度學習 DEEP LEARNING》
?AI圣經，人工智能和機器學習榜長久不衰的經典暢銷書
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AI 圖書
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作者介紹
Ian Goodfellow，谷歌公司（Google）研究科學家，2014年蒙特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習，主要是生成模型以及機器學習的安全和隱私。他在研究對抗樣本方面是一位有影響力的早期研究者，他發明了生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻卓越。
Yoshua Bengio，2018年圖靈獎得主，蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系（DIRO）教授，蒙特利爾學習算法研究所（MILA）負責人，CIFAR項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。Yoshua Bengio的主要研究目標是了解產生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程（IFT6266），并培養了一大批研究生和博士后。
Aaron Courville，蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的助理教授，也是LISA實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特別是開發概率模型和新穎的推斷方法。Aaron Courville主要專注于計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI相關任務方面也有所研究。
圖神經網絡簡介
圖神經網絡是一種專門處理圖結構數據的深度學習模型。在傳統的神經網絡中，數據通常以向量或矩陣形式表示，但在許多現實世界的應用中，數據自然形成圖的結構。例如，社交網絡中的用戶及其關系、分子中的原子及其鍵等，都是以圖的形式呈現的。
什么是：圖神經網絡（Graph Neural Network, GNN）
AI 名詞
AI 名詞
圖神經網絡的應用
社交網絡分析：
在社交網絡中，GNN可以用于分析用戶之間的關系，進行社交推薦、社區發現等任務。通過對用戶節點及其關系的建模，GNN能夠從復雜的社交結構中提取出有價值的信息。
推薦系統：
GNN在推薦系統中有廣泛的應用。例如，在電商平臺上，用戶和商品可以建模為圖，通過GNN捕捉用戶和商品之間的關系，從而為用戶提供更精確的推薦。
生物和化學分析：
在分子結構中，原子和它們的化學鍵可以建模為圖。GNN可以用來預測分子性質，進行藥物發現和材料科學研究。
圖神經網絡的基本概念
圖的組成：
圖由**節點（Node）和邊（Edge）**組成，節點表示個體，邊表示個體之間的關系。在圖神經網絡中，模型通過聚合每個節點的鄰居信息來更新節點的表示。這意味著，每個節點的特征不僅與自身相關，還會受到與它相鄰節點的影響。
信息傳遞機制：
圖神經網絡通過信息傳遞機制，逐層傳播和聚合鄰近節點的信息。每一層的網絡會將來自鄰居節點的信息傳遞到目標節點上，從而使節點特征逐步包含其鄰居的特征。這一機制使得GNN能夠有效地捕捉圖中節點之間的依賴關系。?
常見的GNN模型：?
1.Graph Convolutional Networks (GCN)：GCN是利用卷積操作從鄰近節點中提取特征，逐步更新每個節點的表示。?
2.Graph Attention Networks (GAT)：GAT引入了注意力機制，允許模型在聚合鄰居信息時，分配不同的權重，從而更加靈活地捕捉重要的節點關系。
報告分析
需求端變化：中國電商市場的消費需求正在呈現分層分類的態勢，追求性價比的需求占據主導地位，但市場消費需求的復雜性和多元性為電商平臺提供了差異化發展的機會。
供給端變化：中國電商市場整體進入瓶頸期，增長壓力增大，但滿足生活品質提升的需求以及相應品類發展層面仍存在結構性發展機會。
電商市場供需變化
AI 報告研究
2023年：電商平臺將低價優先戰略作為競爭取勝的首要位置，但不同平臺的實施效果各異。例如，京東的低價戰略對業績增長成效顯現，而淘寶和抖音等平臺則不明顯。
2024年：平臺注重“兩手抓”策略，一方面緊抓適合自身戰略定位的低價競爭力優勢的打造，另一方面緊抓低價競爭以外的差異化競爭優勢的打造。
電商平臺戰略變化
“僅退款”規則：作為增強消費者服務能力的重要策略，其應用廣泛但影響具有兩面性，積極影響占主導。
比價規則：是建立價格競爭力的重要抓手，整體尚有優化空間，影響也有兩面性，應防止商家陷入低質量發展的路徑依賴。
電商平臺規則變化
平臺端：以平臺定位優勢為先，優化規則，開拓與低價錯位競爭的增長空間。
商家端：結合平臺定位及自身產品定位，選擇合適的平臺支撐長遠發展。
消費者端：在平臺不斷增強差異化戰略定位趨勢下，消費者只有選對平臺才能快速精準滿足多元化消費需求。
行業發展趨勢
平臺：厘清自身定位，緊跟消費趨勢，積極探索低價競爭以外的增長路徑。?
商家：結合平臺定位及自身產品定位，選擇合適的平臺支撐長遠發展。
消費者：在平臺不斷增強差異化戰略定位趨勢下，消費者只有選對平臺才能快速精準滿足多元化消費需求。
策略建議
本文利用AI工具分析研究了《2024年中國電商市場研究報告》，報告由艾瑞咨詢制作，涵蓋了中國電商市場的供需變化、電商平臺的戰略變化、規則變化以及未來發展趨勢。
報告指出，中國電商市場正在經歷供需兩端的顯著變化，電商平臺需要根據市場趨勢和自身優勢調整戰略，同時優化平臺規則以適應消費者需求的變化。未來，電商市場的競爭將更加側重于差異化和用戶體驗，平臺、商家和消費者需要做出相應的調整以適應市場發展趨勢。
結論
AI 展示
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"Neural networks can give us a model of brain function that helps to explain both its power and its limitations."
——John J. Hopfield
“神經網絡可以為我們提供一種大腦功能的模型，幫助解釋它的強大之處和局限性。”
——約翰·J·霍普菲爾德
霍普菲爾德網絡的提出者，理論神經科學和計算神經學的先驅，對人工神經網絡的發展有重要貢獻。
增值電信業務經營許可證：陜B2-20210327 |