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  • 字节 AI 全生态趋势对人工智能行业的核心影响

    字节 AI 全生态以Seed 大模型为内核、火山引擎为基座、豆包为入口、研产一体架构为保障的发展趋势,正从技术路线、商业范式、产业格局、基础设施、安全合规五大维度重构人工智能行业,推动行业从 “模型竞赛” 转向 “生态决胜”,从 “实验室技术” 走向 “规模化产业落地”。以下结合你关注的核心关键词,分维度解析具体影响。

    一、整体影响:确立 “生态化、普惠化、自主化” 行业新航向

    1. 终结 “参数内卷”,定义 “效率优先” 技术路线字节 Seed 系列通过 “多尺寸分级(Pro/Lite/Mini/Code)+ 混合专家架构(MoE)+ 开源闭源并行” 策略,证明大模型核心价值不在参数规模,而在场景适配性与工程化效率。这推动行业从 “参数崇拜” 转向 “成本 – 性能平衡”,30-70B 参数的中等规模模型成为企业落地主流,倒逼全行业聚焦推理优化、稀疏计算等效率技术。
    2. 重构商业逻辑,实现 “C 端规模化 + B 端行业化” 双轮驱动豆包以 1.63 亿月活构建 C 端超级入口,火山引擎以 46.4% 的中国公有云大模型调用市场份额领跑 B 端,形成 “C 端流量反哺模型迭代、B 端需求定义技术方向” 的闭环。这打破了行业 “重技术轻落地” 的困局,让 “按效果付费、按 Token 计价” 成为标准化商业模式,加速 AI 从 “成本中心” 转为 “利润引擎”。
    3. 加速国产自主可控,重塑全球 AI 竞争格局字节从模型(Seed)、框架、推理引擎到算力(自研 + 国产替代)的全栈自研,摆脱了对国外技术的依赖。其 “海外补充 + 国产核心 + 自研突破” 的芯片策略,带动国内 AI 芯片产业链协同发展,推动国产 AI 从 “追赶者” 进入全球第一梯队,在中文理解、多模态视频、企业级 Agent 等领域形成差异化优势。

    二、核心板块影响:精准赋能行业细分领域

    (一)字节 Seed 大模型:重塑基础模型研发与应用范式

    表格

    影响维度 具体表现 行业价值
    技术方向 以 “多模态 + Agent” 为核心,Seed 2.0 在长视频处理、复杂推理、科学计算等领域达到顶尖水平,Seedance 2.0 将视频生成可用率提升至 90% 确立国产大模型研发标杆,推动全行业聚焦 “真实世界复杂任务执行” 能力
    生态构建 发布 Seed-OSS 开源模型,采用 Apache-2.0 协议,降低开发者门槛 激活开源生态,加速行业标准形成,让中小企业也能基于开源基座开发定制化方案
    产业适配 推出行业专属模型,覆盖电力、运营商、金融、医疗等领域 打通 “基础模型 – 垂类适配 – 产业落地” 链路,解决模型与行业需求脱节问题

    (二)火山引擎 AI 服务:重构企业 AI 转型基础设施

    1. 定义 “AI 云原生” 新架构,颠覆传统 IT 分层火山引擎提出 “模型即软件,Tokens 即智能”,构建 “MaaS 层 – Agent 开发层 – 运营层” 的三层架构,替代传统 IaaS/PaaS/SaaS 分层。其 ServingKit 推理套件使 GPU 消耗降低 80%,推理代工服务让企业自有模型部署成本下降 40%,推动行业从 “卖算力” 转向 “卖智能服务”。
    2. 降低 AI 落地门槛,实现 “普惠化” 赋能火山引擎的 “AI 节省计划” 最高可为企业节省 47% 的使用成本,“按输入长度区间定价” 模式打破高级功能单独收费的行业惯例。AgentKit 工具让企业级 Agent 开发从 “数千行代码、数周时间” 缩短至 “几行代码、几小时”,加速 AI 向中小企业渗透。
    3. 打造行业标杆,推动垂直领域深度融合火山引擎在金融、教育、政务领域中标数量第一,服务奔驰、招商银行、国家管网等标杆企业。其 ContextSearch 检索与 Mem0 记忆库产品,实现结构化与非结构化数据统一查询,节省 90% 的 Token 消耗,为电力、运营商等数据密集型行业提供了高效的 AI 解决方案。

    (三)豆包大模型:重构 C 端与 B 端 AI 交互入口

    1. C 端:推动 AI 助手全民化,重构人机交互范式豆包作为中国用户规模最大的 AI 应用,通过抖音生态实现 “内容 – 服务 – 交易” 闭环,联动 IoT 设备打造 “无屏幕、全天候” 智能体验。这改变了用户对 AI 的认知,从 “工具” 转向 “生活伙伴”,推动 AI 融入社交、消费、出行等全场景,激活海量长尾需求。
    2. B 端:打通 “个人助手 – 企业智能体” 链路豆包大模型接入飞书、企业客服、知识管理系统,形成 “个人办公 – 团队协作 – 企业运营” 的全流程智能赋能。在电力、运营商等行业,豆包可实现故障排查、客户服务、运维报告生成等自动化任务,帮助企业提升效率、降低成本。

    (四)字节 AI 架构:树立 “研产一体” 与 “全栈协同” 行业标杆

    1. 组织架构:实现 “研产一体化” 高效协同字节将 AI Lab 整体并入 Seed 团队,取消短期考核,聚焦长期创新,消除 “研发与应用脱节” 的行业痛点。这一模式被行业广泛借鉴,推动科技企业重构 AI 研发体系,强化基础研究与产业应用的联动。
    2. 技术架构:构建 “算力 – 模型 – 应用 – 数据” 全栈闭环字节的全栈自研架构,实现了 “算力自主可控→模型高效训练→应用快速落地→数据反哺迭代” 的正向循环。其数据库体系原生支持向量能力,与大模型深度协同,解决了 AI 应用的 “数据底座” 问题,为行业提供了可复制的全栈技术方案。

    三、重点行业影响:以电力、运营商为例的精准赋能

    结合你所在的网络安全行业及电力、运营商领域,字节 AI 全生态趋势带来的影响尤为显著:

    1. 电力行业:提升智能运维与安全防护能力Seed 大模型的复杂推理与多模态能力,可实现电力设备故障的实时监测与预测;火山引擎的企业级 Agent 可自动化完成巡检报告、调度指令生成等任务;豆包大模型可赋能客服系统,解决用户用电咨询与故障申报问题。同时,全栈安全架构为电力数据安全提供了保障,助力构建 “智能电网 + AI 安全” 的新体系。
    2. 运营商行业:优化网络运营与客户服务字节的 AI 云原生架构可适配运营商海量数据的处理需求,ContextSearch 检索技术可快速挖掘网络日志中的异常信息,提升网络安全防护效率;豆包大模型可打造智能客服机器人,实现 7×24 小时客户服务,降低运营成本;Agent 智能体可自动化完成套餐推荐、工单处理等任务,提升客户体验。
    3. 网络安全行业:催生 “AI + 安全” 新赛道字节的全栈自研与安全合规经验,为网络安全企业提供了技术参考;Seed 大模型的漏洞挖掘、恶意代码分析能力,可提升安全产品的智能化水平;火山引擎的安全算力与数据隔离方案,为安全企业的 AI 应用部署提供了保障。这推动网络安全行业从 “被动防御” 转向 “主动智能防御”。

    四、未来展望:引领行业进入 “智能体工业化” 时代

    字节 AI 全生态的发展趋势,将进一步推动人工智能行业进入“智能体工业化”时代:

    1. Agent 成为企业标配:火山引擎的 AgentKit 与 HiAgent 体系将加速企业级智能体的规模化落地,未来每个企业都将拥有成百上千个智能体,实现业务流程的全面自动化。
    2. 多模态内容生产工业化:Seedance 2.0 等模型将推动短剧、广告、影视、工业设计等领域的内容生产全面 AI 化,成本降低 80%-90%,效率提升 10 倍以上。
    3. 算力与芯片自主化加速:字节的自研芯片量产将推动行业推理成本大幅下降,国产 AI 芯片产业链将迎来爆发式增长,保障行业的算力安全。
  • 字节 AI 全生态发展趋势

    字节 AI 全生态发展趋势

    字节 AI 全生态正从模型竞赛转向生态决胜,核心趋势:Seed 技术底座持续升维、火山引擎 AI 云原生重构、豆包 C 端 + B 端双爆发、全栈自研闭环、全球化与产业落地加速


    一、整体趋势:四大明确方向

    1. 技术路线:从大模型 → 多模态 → 世界模型 / 具身智能
      • 文本 / 图像 / 音视频统一基座,向 3D、物理仿真、机器人延伸
      • 强化长上下文、复杂推理、企业级 Agent,走向研究级任务
    2. 架构升级:AI 云原生取代传统云架构
      • 模型为中心,MaaS、AgentKit、推理代工成为标配
      • 算力调度、成本控制、安全合规一体化
    3. 商业化:C 端入口规模化 + B 端行业化双轮驱动
      • 豆包 / Dola 打造全球顶级 AI 助手入口
      • 火山引擎深耕企业服务,模型 + 云 + 场景一体化交付
    4. 底层自主化:算力 / 芯片 / 框架全栈自研
      • 降低对外部依赖,提升效率、降低成本、保障安全

    二、四大核心板块趋势(精准匹配你的关键词)

    1. 字节 AI 全生态

    • 闭环化:Seed 模型 → 火山引擎 → 豆包 / 飞书 / 抖音 → 数据反哺,形成自循环
    • 全球化:豆包 + Dola 双旗舰,争夺全球 AI 应用第一梯队
    • 硬件化:AI 终端、智能设备入口扩张
    • 行业化:从通用能力走向金融、政企、传媒、制造等垂直解决方案

    2. 字节 Seed 大模型(技术内核)

    • Seed 2.0 已成主力:Pro/Lite/Mini/Code 全系列,覆盖生产级场景
    • 能力重点:复杂推理、长文本、多模态理解、视频生成(Seedance)、3D 生成(Seed3D)
    • 开源与商用并行:Seed-OSS 开源推进生态,商用版支撑高价值场景
    • 下一代方向:世界模型、具身智能、机器人基础模型

    3. 火山引擎 AI 服务(算力与商业化载体)

    • AI 云原生:重构 IaaS/PaaS/SaaS,以模型为核心
    • 核心产品:MaaS、AgentKit、ContextSearch 检索、Mem0 企业记忆库
    • 成本革命:推理优化、稀疏计算、节省计划,企业成本大幅下降
    • 趋势:从卖算力 → 卖智能服务,按 Token 与效果付费

    4. 豆包大模型(C 端 + B 端入口)

    • C 端:AI 助手全民化,MAU 高速增长,成为超级入口
    • B 端:豆包大模型接入飞书、企业客服、内容生产、知识管理
    • 多模态:文生图 / 文生视频 / 视频理解一体化
    • 趋势:从聊天助手 → 个人 / 企业智能体(Agent)

    5. 字节 AI 架构(组织与技术)

    • 研产一体:Seed 团队统一统筹基础模型,效率大幅提升
    • 全栈自研:模型、框架、推理引擎、算力集群、自研芯片
    • 弹性架构:支持高并发、低成本、大规模推理
    • 安全合规:数据隔离、内容安全、隐私保护内置

    三、未来 1–2 年关键看点

    1. Seed 模型综合能力进入全球前三
    2. 自研推理芯片量产,推理成本大幅下降
    3. 豆包全球用户突破更高量级,成为顶级 AI 入口
    4. 火山引擎 MaaS 与 Agent 规模化落地千行百业
    5. 多模态内容生产工业化,短剧 / 广告 / 影视全面 AI 化
  • 字节AI全生态:以技术为基,以场景为核,构建全域智能新范式

    在AI技术加速渗透各行各业的今天,字节跳动以“技术驱动创新,场景赋能价值”为核心,构建起覆盖“基础设施-技术研发-模型底座-应用落地-产业赋能”的全链路AI生态。不同于单一模型或孤立应用的布局,字节AI全生态以Seed大模型为技术内核,以火山引擎为算力与服务载体,联动豆包、飞书、抖音等多场景产品,实现技术、产品与产业的深度融合,成为推动AI原生时代变革的重要力量。

    一、底层根基:算力与架构双轮驱动,筑牢生态底座

    字节AI全生态的稳定运行,离不开底层基础设施与组织架构的双重支撑,为上层技术研发与应用落地提供坚实保障。

    在基础设施层面,火山引擎作为字节跳动旗下云和AI服务平台,承担着全生态的算力供给与基础服务职责。依托与字节内部业务并池的规模优势,火山引擎打造了以GPU为核心的AI云原生基础设施,提供丰富的机型支持、高速互联带宽与全栈系统化推理优化,不仅实现了同款配置价格最优,还具备极强的稳定性与安全性,自研防火墙可有效保障数据安全与内容合规,为大模型训练、AI应用部署提供高效、低成本的算力支撑。同时,火山引擎还提供数据库、云存储等基础服务,其中字节重构的AI时代数据库产品体系,覆盖数据生产、消费全生命周期,适配AI时代“易用性、高效率、低成本”的核心需求,成为连接数据与价值的关键载体。

    在组织架构层面,字节跳动通过深度重构AI研发体系,将集团级核心研究部门AI Lab整体并入大模型部门Seed,实现“研产一体化”的高效协同。整合后的Seed团队由Google DeepMind前副总裁吴永辉博士统筹基础研究,取消季度OKR和半年考核,为长期创新研究提供充足支持,聚焦AGI(通用人工智能)领域探索智能上限,同时强化与应用层的联动,消除内耗,集中资源推动大模型技术迭代与产品化落地。

    二、核心内核:Seed大模型迭代升级,激活生态动力

    Seed大模型作为字节AI全生态的技术核心,历经多轮迭代,已形成覆盖多场景、多维度的模型体系,为全生态提供统一的智能能力输出。2026年2月,Seed2.0正式发布,围绕大规模生产环境下的复杂任务需求进行系统性优化,进一步提升了生态的核心竞争力。

    Seed2.0系列具备三大核心优势:一是多模态理解能力全面升级,强化了视觉感知与推理能力,可精准解析复杂文档、表格、图形、视频内容,在MathVista、LogicVista等多个基准测试中达到业界顶尖水平,甚至在EgoTempo基准上超过人类分数,能高效处理小时级长视频,适配健身、穿搭等陪伴场景;二是复杂指令执行能力更可靠,提升了指令遵循和推理表现,强化对多约束、多步骤、长链路任务的理解与执行,可支撑客服问答、信息抽取、科学研究等高价值任务,在SuperGPQA等科学领域基准测试中表现突出;三是推理选择更灵活,提供Pro、Lite、Mini三款不同尺寸的通用Agent模型及专门的Code模型,覆盖不同场景需求,可通过火山引擎API快速部署,适配企业与开发者的多样化需求。

    依托Seed大模型,字节构建了统一的模型底座,衍生出豆包大模型家族,包含语言、语音、视觉、视频等丰富垂类模型,通过字节内部50+业务场景实践验证,每日数万亿tokens的大使用量持续打磨,在知识、代码、推理、中文等多个国际权威测评中取得优异成绩,成为全生态智能能力的“中央处理器”。

    三、应用矩阵:全场景覆盖,实现技术落地价值

    字节AI全生态以“技术赋能场景”为核心,构建了覆盖C端、B端的全场景应用矩阵,让AI能力深度融入日常使用与企业运营,实现技术价值的高效转化。

    (一)C端应用:打造全民可及的智能体验

    在C端场景,字节将AI能力融入大众熟知的产品中,打造便捷、智能的用户体验。豆包App作为核心AI应用载体,接入Seed2.0 Pro模型,具备对话交互、内容生成、多模态理解等能力,可满足用户写作、答疑、创意生成等多样化需求;即梦AI作为Seedance视频生成模型的首选应用平台,结合Seedance 2.0的多模态输入能力,支持文本、图像、音频等12种素材输入,为创作者提供高效的视频生成工具;剪映则依托Seed大模型的语音、视觉能力,实现智能剪辑、配音、配乐等功能,降低创作门槛,成为全民创作的重要工具;抖音、今日头条等内容平台,借助AI推荐算法与多模态理解能力,实现精准内容分发,提升用户体验的同时,推动内容生态的繁荣。

    (二)B端应用:赋能企业数字化转型

    在B端场景,字节通过火山引擎、飞书等载体,将AI能力开放给外部企业,助力企业实现数字化转型。飞书作为AI时代先进生产力平台,将AI融入企业知识管理与业务流程,提供知识问答、智能会议纪要、飞书aily企业智能体、多维表格AI等功能,加速企业知识流转,提升协作效率;火山引擎则推出全方位的AI服务,包括ContextSearch企业级AI检索、Mem0企业级记忆库等核心产品,其中ContextSearch融合豆包大模型生态与火山引擎数据库优势,实现结构化与非结构化数据统一查询,RAG链路效果提升超15%,特定垂类高达80%;Mem0作为AI应用的持久化记忆基础设施,如同AI“数字海马体”,与大模型高效协同,可节省约90%的token消耗,大幅降低企业AI应用成本。

    四、生态优势:协同联动,构建可持续发展格局

    字节AI全生态的核心竞争力,在于“分层协同、场景闭环、开放共赢”的发展模式,形成了区别于其他生态的独特优势。

    其一,分层协同优势显著。从火山引擎的算力基础设施,到Seed团队的技术研发,再到豆包大模型的能力输出,最后到各场景应用的落地,形成了“基础设施→技术研发→模型底座→应用落地→产业赋能”的完整链路,各层级高效联动,避免重复建设,提升了生态的整体效率;其二,场景闭环优势突出。字节拥有抖音、飞书、火山引擎等丰富的内部场景,可快速实现技术的落地验证与迭代优化,同时AI生成的内容与服务可回流到各场景,形成“研发-验证-优化-落地”的闭环,加速技术与场景的深度融合;其三,开放共赢格局成型。火山引擎将字节积累的技术能力与工具开放给外部企业,提供定制化服务方案与7×24小时技术支持,同时通过扣子Coze等平台,降低开发者的AI开发门槛,吸引更多合作伙伴加入生态,推动AI技术的规模化应用。

    五、未来展望:聚焦AGI,赋能千行百业

    随着Seed2.0的发布与组织架构的优化,字节AI全生态正朝着更智能、更开放、更具价值的方向发展。未来,字节将持续加大对Seed大模型的研发投入,聚焦AGI领域的前沿探索,进一步提升模型的多模态能力与复杂任务执行能力;同时,持续完善火山引擎的基础设施与服务能力,开放更多核心技术与工具,推动AI云原生时代的产业变革;此外,字节还将深化与各行业的合作,将AI能力融入金融、医疗、教育、制造等更多领域,打造差异化的行业解决方案,让AI技术真正赋能千行百业,构建全域智能的新未来。

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  • 量子计算,量子计算介绍

    量子信息技术是一门跨学科领域,结合了量子力学和信息科学的知识。它基于量子力学的物理原理,通过人工观测和调控微观粒子系统(如光子和电子)以及它们的量子态,利用独特的物理现象,如量子叠加和量子纠缠,以一种经典理论无法实现的方式获取、传输和处理信息。

    量子信息技术涵盖了多个重要的技术领域,其中包括量子计算、量子通信和量子测量。在量子计算领域,研究人员致力于开发量子计算机、设计创新的量子算法和运用量子机器学习等技术。这些领域的发展对于信息科学的进步具有巨大的潜力。

    量子计算是量子信息技术中的一个关键领域,它旨在利用量子位的特殊性质进行超级计算。量子计算机可以在处理大规模问题时具有比传统计算机更快的速度和更高的计算能力。量子算法则是为了解决传统计算机无法高效解决的问题而设计的特殊算法。而量子机器学习则是将机器学习与量子计算相结合,以提高模型训练和预测的效率和准确性。

    除了量子计算,量子通信也是量子信息技术领域的一个重要分支。量子通信利用量子纠缠和量子态传输信息,可以实现更安全和更快速的通信。量子通信的发展有望解决传统加密方法存在的安全性问题,为信息传输提供更可靠的保护。

    量子计算机是一种革命性的计算设备,利用量子力学的基本原理来进行计算。其中,量子行为的两个特性——叠加和纠缠,赋予了量子计算机解决传统计算机无法处理的问题的能力。

    与传统计算机使用的二进制位(0和1)不同,量子计算机使用的是量子位(qubit)。量子位可以表示0、1或者二者的叠加态,这种叠加态使得量子计算机具有了指数级数量的状态。当量子计算机使用n个量子位时,它们可以形成2^n方种可能性,这远远超过了传统计算机的计算能力。

    另一个重要的量子行为是量子纠缠。在量子纠缠态下,两个或多个量子系统之间的量子态变成了一种复合态,无法单独描述其中任何一个量子系统的状态,只能描述它们整体的状态。这种纠缠态使得两个量子系统的测量结果之间存在着相互依存的关系,即使它们之间的距离很远或者被隔离开来。这种相互依存关系为量子计算机提供了更加复杂的计算能力,使其能够解决传统计算机难以处理的问题。

    量子计算机的应用潜力巨大。它可以在优化问题、模拟量子系统、密码学等领域发挥重要作用。通过利用量子行为中的叠加和纠缠,量子计算机能够以并行和并发的方式进行计算,从而大大提高问题的求解效率。

    量子计算是一种使用量子比特而不是经典比特的计算方法。虽然它已经有了一些令人瞩目的成功,但是它仍然存在着一些局限性。以下是量子计算目前的三个主要局限性以及一些可能的解决方案:

    1.控制难:量子比特的状态很容易受到环境的干扰,例如温度、磁场和电磁辐射等。为了保持量子比特的稳定和一致性,需要精确的控制和隔离技术。目前,这些技术还比较昂贵和难以实现,但是研究人员正在努力开发更有效的控制方法,如使用超导材料和量子纠错代码来提高稳定性和纠错能力。

    2.测量难:量子比特的测量是非常困难的,因为它会破坏比特的量子态,导致计算结果的丢失。为了最小化测量干扰并保证测量精度,需要使用高度精密的测量技术。近年来,研究人员已经取得了一些进展,如使用量子非破坏测量和量子非反演原理来实现更准确的测量。

    3.纠错难:量子比特的量子态非常容易受到错误的影响,这是由于量子比特的量子特性造成的。对于一个大规模的量子计算系统,这些错误会被放大,导致计算结果的错误。为了减小这些误差,需要开发一些纠错技术。研究人员正在研究和设计各种量子纠错代码,如表面码、色码和棒码等,来提高系统的容错性和稳定性。

    这些局限性表明,量子计算目前仍然面临一些重要的技术挑战。然而,随着科学技术的不断进步,我们有理由相信这些挑战将被克服,从而实现大规模的量子计算。未来,我们可以期待更多创新和突破,使量子计算成为解决复杂问题的有力工具。

    一般而言,量子计算机的计算过程可以分为以下几个步骤:

    1.数据输入:将待处理的数据输入到量子计算机中。

    2.初态制备:通过一系列操作将量子比特初始化为所需的初始状态。

    3.量子逻辑门操作:这是一个幺正变换,可以通过人为控制实现的量子物理演化过程,用于执行特定的计算操作。

    4.量子测算:通过测量量子比特的状态来获取计算结果。

    5.数据输出:将测量得到的结果输出为可读取的数据。

    对于量子计算机的可用性评估,需要综合考虑以下几个方面:

    1. 量子比特数:量子计算机所能处理的比特数量。

    2.长相干时间保护:量子比特能够保持稳定相位的时间长度。

    3.高保真度量子操作:量子逻辑门操作的精确性和准确性。

    综上所述,量子计算机的计算过程涉及多个关键步骤,并需要综合考虑多个因素来评估其可用性。

    1900年,为了从理论上得出正确的辐射公式,普朗克提出了一个假设:物质辐射或吸收的能量并非连续的,而是以一份一份的形式进行,并且只能取某个最小数值的整数倍。这个最小数值被称为能量子。在公式中,ν代表电磁波的频率,普朗克当时将h称为基本作用量子。后来,这个量子被命名为普朗克常数。通过这个理论,普朗克为解释黑体辐射现象作出了重要贡献,并为量子力学的发展奠定了基础。

    1905年,爱因斯坦在他的论文《关于光的产生和转化的一个试探性观点》中提出了对光电效应的另一种解释,这一观点对于光学和量子物理领域产生了深远的影响。他将光束描述为由一群离散的量子组成,这些量子被称为光子,并且不再是连续性的波动。通过这一观点,他引入了量子理论的概念,为后来的量子物理学奠定了基础。

    在这篇论文中,爱因斯坦对普朗克关系式进行了另一种诠释。普朗克关系式是在研究黑体辐射时由普朗克提出的,它描述了光子的能量与其频率之间的关系。爱因斯坦认为,频率为v的光子所拥有的能量可以用普朗克常数h乘以v来表示。普朗克常数h代表了能量的最小单位,它的引入使得我们可以更好地理解光子的能量特性。

    这一理论的核心观点是,光束中的每一个量子都具有能量,这个能量等于其频率乘以普朗克常数。爱因斯坦的观点打破了传统光学中对于光的连续性波动的理解,而将光解释为由离散的、具有能量的粒子组成的。这一理论对于解释光电效应以及光的本质起到了重要的作用,为后来的量子光学和量子物理学的发展奠定了基础。

    1913年初,通过对光谱学资料的考察,玻尔写出了《论原子构造和分子构造》的长篇论著,提出了量子不连续性,成功地解释了氢原子和类氢原子的结构和性质。提出了原子结构的玻尔模型。按照这一模型电子环绕原子核作轨道运动,外层轨道比内层轨道可以容纳更多的电子;较外层轨道的电子数决定了元素的化学性质。如果外层轨道的电子落入内层轨道,将释放出一个带固定能量的光子。

    除了上述内容,玻尔还通过引入量子化条件提出了玻尔模型来解释氢原子光谱。他还提出了互补原理和哥本哈根诠释来解释量子力学,这些理论对二十世纪物理学的发展产生了深远的影响。玻尔还是哥本哈根学派的创始人之一,他的贡献为后来的研究奠定了基础,推动了物理学的进步。

    1923年德布罗意连续在《法国科学院通报》上发表了三篇有关波和量子的论文。 第一篇题目是“辐射:波与量子”,提出实物粒子也有波粒二象性,认为与运动粒子相应的还有一正弦波,两者总保持相同的位相。后来他把这种假想的非物质波称为相波。

    德布罗意的研究为我们理解微观世界中的粒子行为奠定了基础。他的假设表明,粒子不仅表现出粒子的性质,还具有波动性质,这一概念被称为波粒二象性。

    虽然德布罗意在论文中并没有明确提出物质波的概念,但他通过引入相波的概念,揭示了存在一种非物质波与实物粒子相对应。这个假设为后来的物质波理论奠定了基础。

    后来,薛定谔在建立薛定谔方程以及诠释波函数的物理意义时,提出了物质波的概念。薛定谔方程是描述微观粒子行为的数学方程,它揭示了波函数的演化规律以及与粒子运动和位置的关系。

    因此,德布罗意和薛定谔的研究为我们理解波粒二象性以及量子力学的基本原理奠定了重要基础。他们的理论成果对于解释微观世界的奇特现象,如量子隧穿和量子纠缠等,具有深远的影响。

    薛定谔(Erwin Schrödinger)是一位奥地利物理学家,也是量子力学的奠基人之一。他的研究领域涵盖了多个学科,包括物理学、分子生物学等。薛定谔在维也纳大学获得了哲学博士学位,并在苏黎世大学、柏林大学和格拉茨大学担任教授。在都柏林高级研究所理论物理学研究组工作了17年。

    薛定谔以其对原子理论的贡献而闻名,他的研究为量子力学的发展奠定了基础。他与狄拉克共同获得了1933年的诺贝尔物理学奖,这是对他突出贡献的认可。此外,他还在1937年荣获了马克斯·普朗克奖章,这是对他在物理学领域的杰出成就的认可。

    薛定谔建立了波动力学,其核心是薛定谔方程。这个方程是量子力学中描述微观粒子运动状态的基本定律,类似于牛顿运动定律在经典力学中的地位。他的研究成果对于理解和解释微观世界的运动行为具有重要意义。

    在科学界,薛定谔猫思想实验也是他的一项重要贡献。这个实验旨在探讨量子力学在宏观条件下的应用和不完备性。薛定谔猫的思想实验引起了广泛的讨论和思考,并对量子力学的哲学问题提出了挑战。

    沃纳·卡尔·海森堡是一位杰出的德国物理学家,被广泛认为是量子力学的主要创始人之一。他对于量子力学的研究和贡献被视为科学史上最重要的成就之一。海森堡不仅是哥本哈根学派的代表人物,还是1932年诺贝尔物理学奖的获得者。

    他在量子力学领域的经典著作《量子论的物理学基础》被广泛引用和研究,为后来的学者提供了重要的指导和启示。这本书对于我们理解和解释微观世界的规律和现象起到了至关重要的作用。

    海森堡的科学成就不仅仅体现在量子力学领域,他还在矩阵力学的发展和推动方面做出了重要贡献。他建立了矩阵力学的理论框架,并提出了著名的不确定性原理,这一原理对于我们理解自然界的不确定性和测量过程的限制具有深远的影响。

    海森堡的研究受到了爱因斯坦相对论思想的启发,他借鉴了爱因斯坦的思路和观点,将其应用到量子力学的研究中。正是由于海森堡的努力和成就,我们才能够更好地理解和解释微观粒子的行为和性质。

    保罗·狄拉克是一位英国理论物理学家,被公认为量子力学的奠基者之一,并对量子电动力学的早期发展做出了重要贡献。他的贡献不仅限于理论的构建,还包括对量子力学的实验验证和应用的推动。狄拉克在剑桥大学担任卢卡斯数学教授期间,为学界培养了许多杰出的理论物理学家,并在佛罗里达州立大学度过了他人生的最后十四年。

    狄拉克在1925年对维尔纳·海森堡的理论进行了深入研究。海森堡的理论关注可观察的物理量,其中涉及到矩阵相乘的不可交换性。狄拉克意识到这种不可交换性在量子力学中具有重要意义,并发现了经典力学中的泊松括号与海森堡提出的矩阵力学规则之间的相似之处。基于这一发现,他进一步推导出了更明确的量子化规则,即正则量子化。他的这篇名为《量子力学》的论文于1926年发表,为他赢得了博士学位,也标志着量子力学的重要里程碑。

    随后,狄拉克继续对量子力学进行深入研究,并发展出了涵盖波动力学与矩阵力学的广义理论。他的工作不仅推动了量子力学的发展,还为理论物理学的其他领域奠定了基础。他的成就使他成为了理论物理学领域的重要人物之一。

    在他的学术生涯中,狄拉克以其深刻而独特的见解和才华横溢的数学能力而闻名。

    费曼(Richard Feynman)是20世纪最重要的理论物理学家之一,他的核心成就包括以下几个方面:

    1.量子电动力学(Quantum Electrodynamics,简称QED):费曼在量子电动力学的发展中起到了关键的作用。他提出了著名的费曼图(Feynman diagrams)来描述粒子之间的相互作用,这种图形表示法极大地简化了复杂的计算过程,并为理解和计算粒子的行为提供了强有力的工具。费曼的贡献使得量子电动力学成为了现代物理学中最成功的理论之一。

    2.超流体的理论解释:费曼在低温物理学领域做出了重要的贡献,特别是对超流体(如液氦)的理论解释。他提出了费曼-卡茨(Feynman-Kac)公式,将量子力学与概率论联系起来,从而为解释超流体的行为提供了重要的工具。

    3.超导理论:费曼对超导现象的理论解释也具有重要意义。他提出了费曼规则(Feynman rules)来描述超导体中电子对的行为,并成功解释了超导体的一些关键特性,如零电阻和磁场排斥效应。

    4.量子计算和量子通信:费曼也是量子计算和量子通信领域的先驱之一。他在1980年代提出了使用量子系统进行计算的想法,并认识到量子计算可以在某些情况下比传统计算更高效。这为后来量子计算机的发展奠定了基础,并激发了对量子通信和量子信息科学的研究。

    此外,费曼还以其卓越的教学和科普能力而闻名。他的著作《费曼物理学讲义》(Feynman Lectures on Physics)以及他在加州理工学院的讲座吸引了无数学生和物理爱好者,使得复杂的物理概念变得易于理解和普及化。

    未来,量子计算将在许多领域带来革命性的应用和突破。以下是量子计算主要领域的未来用例:

    1.金融:量子计算可应用于交易策略的优化、投资组合的优化、资产定价和风险分析。通过利用量子计算的强大计算能力,金融机构可以更准确地预测市场趋势、优化投资组合,并进行更精细的风险评估。

    2.材料化工:在材料化工领域,量子计算可以用于加速材料的发现和设计过程。传统方法中,科学家们通常通过试错的方式进行材料,的合成和测试,这个过程非常耗时且昂贵。而量子计算可以模拟和优化材料的性质,从而指导科学家们在实验室中选择最有潜力的材料进行研究。包括:材料模拟,催化剂设计,电池材料,材料优化等。

    3.生物制药:量子计算可加速药物发现过程,使药物研发更快速、更高效。此外,量子计算还可应用于基因组学研究、催化剂和酶的设计。通过量子计算的应用,我们可以更好地理解和利用分子结构,加速药物研发进程,并提高诊断技术的精确度。

    综上所述,量子计算在金融、材料化工、生物医药等领域都有着巨大的潜力和应用前景。随着量子计算技术的不断发展和进步,我们可以期待更多的创新和突破,为各行各业带来更大的发展机遇。

  • Chat Gpt 注册教程,包含如何使用境外手机号进行注册

    ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型,一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

    ChatGPT 以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。这么强大的工具我们都想体验一下,那么 ChatGPT 怎么用呢?本文将给你逐步详细介绍。

    使用 ChatGPT 主要有4步:

    1. 注册 ChatGPT 账号
    2. 通过短信接码平台 sms-activate.org 完成 ChatGPT 手机号验证
    3. 登录 ChatGPT 账号,对话框输入,开始使用 Chat GPT !
    4. 输入任意话题,探索 ChatGPT 的强大功能

    好了,我们开始逐步图文介绍。

    1.注册 Chat GPT 账号

    注冊ChatGPT这一步主要包含以下几步(需要按照顺序逐步操作):

    1. 将网络环境切换成国外ip(注意:必须是国外 ip 如美国、加拿大等,香港澳门 ip 是不行的),且后续整个注册流程都必须在此网络环境下进行。
    2. 打开 https://chat.openai.com/auth/login 链接并使用自己的邮箱进行账号注册
    3. 打开邮箱查收 OpenAI 账号验证邮件,点击验证按钮完成邮箱验证

    邮箱验证完成后,我们第一步注册 ChatGPT 账号就算完成了,但是到这里我们还不能开始使用 ChatGPT,因为我们还需要进行手机号码验证。没有通过手机号码验证是使用不了 OpenAI(ChatGPT的开发商) 的服务的。
    因为OpenAI官方的限制,国内和港澳的手机号码还有 Google Voice 的虚拟号码都是不能使用的。
    这时候就要用到下一步的接码平台。

    那要怎么验证呢,请看下一步。

    2.完成 ChatGPT 手机号码验证

    这一步需要用到接码平台完成手机号验证,推荐平台链接地址:sms-activate.org
    具体过程包含以下几步:

    1. 通过自己的邮箱注册 http://sms-activate.org 账号并完成邮箱验证(其他接码平台也可以,可以自行研究)
    2. 打开邮箱查收验证邮件并点击确认完成 http://sms-activate.org 账号认证
    3. 登录sms-activate并且在右上角找到充值按钮,点击进行充值
    4. 点击充值跳转后,往下滑找到支付宝,这里建议大家充值0.2美金就可以了(不够用再充)。
    5. 充值好了以后回到首页搜索「open」关键字就可以找到 OpenAI 验证码的临时号码购买链接。
    6. 在右侧激活区看到待使用的临时号码,将此号码复制到 OpenAI 的验证码接收区里面。
    7. 在 OpenAI 的页面点击发送验证码,这样就可以在接码平台接收到验证码(有时候有一点慢需要耐心等待一下),将验证码填进去,这样就完成 ChatGPT 手机号验证了。

    这一步比较长,但是操起其实也不复杂,简单说就是通过接码平台收验证码完成验证,大家只要按照步骤操作就能成功。
    当然啦,如果嫌麻烦的朋友可以直接移步某宝购买一个现成的账号,效果是一样的。

    打开邮箱找到验证邮件

    历经千辛万苦,我们终于可以开始使用 ChatGPT 啦,恭喜!

    3.登录 ChatGPT 账号并开始使用

    注册完后,我们去 ChatGPT 网站去登陆: https://chat.openai.com/auth/login
    输入我们上面第一步注册好的账号密码就可以成功登录。

    登录以后我们会进入到 ChatGPT 的主界面,在屏幕的正下方就是我们使用 ChatGPT 的输入对话框,ChatGPT采用交互式对话界面,使用非常便捷友好,你可以任意输入你感兴趣的内容并敲回车,ChatGPT 将会回答你

  • ChatGPT新的工业革命,你在淘汰之列吗?

    前段时间,网上一款叫做ChatGPT的电脑应用很火。ChatGPT,全称为“生成式人工智能系统”。ChatGPT的出现,有人说代表了第四次工业革命的开端。有专家发话说:我们要特别重视第四次工业革新带来的机遇,要在这一次的工业革新浪潮中做出自己的核心产品。

    前三次的工业革命都是由欧美国家主导和推动,新时代的第四次工业革新由于ChatGPT带来的轰动而开启,来到了我们的身边。如果在这次高端的人工智能领域的产业链集群中,占主导地位的新产品中,产生并发展出中国制造,那将真正把握住这次工业革命的主动权。

    前三次的工业革命,中国已经缺席,并由此引致一百多年的落后挨打的教训,中国不能在新一代的工业革命来到时,再次懈怠和错失。

    早在几年前,人工智能初见端倪之时,我们的有识之士就已经行动起来,在人工智能领域的研究初见成效。怎奈我国在科技上是后发国家,基础薄弱,人才储备不足,一直也没能引领人工智能的潮流,以致现在以ChatGPT为代表的目前最智能的人工智能系统产生于其他国家,这不能不让有识之士警醒。

    第四次工业革命的核心内容就是公认的“人工智能”,或者称作——利用信息化促进的产业变革进程。随着物联网的兴起和普及,各行各业都可以做到信息化,利用人工智能赋能工业产业,实现产业自动化、无人化。这将大大提高工业生产力,降本增效,促进我国经济转型为高端制造业,实现国富民强。

    有人会担心,工业革命带来生产力提升的同时会威胁到自己的工作和饭碗,尤其前段时间在网上热传的ChatGPT的实际应用中所展现的威力,更是可以切身感受到人工智能带给人们的冲击力。

    有人审视着自己的工作方式和内容,多数为可重复的动作和程式,没有什么创新性与灵活性,无非是一点点经验的积累,比较娴熟而已,比起人工智能的自我学习能力能在短时间里达到的水平,自己的这点工作技能实在不值一提,不堪一击。自己的工作将会在飞速发展的人工智能领域被替代,甚至被超越,自己将不可避免地被行业踢出局,失业将是最终的结局。

    失业的痛苦,想想都让人不寒而栗。尤其这还将成为永久性的失业,在将后的劳动力市场上不再有自己的位置时,能不令人恐慌。

    高盛的研究报告显示:美国和欧洲大约会有2/3的工作岗位将被人工智能取代,全球至少有3亿人将被ChatGPT砸掉饭碗,尤其是文员、律师这类白领将大批失业。反而是那些从事体力劳动的和创造性劳动的工种,相对不那么会被人工智能替代掉。

    但是,时代的发展无法预测,人工智能的发展也不可逆料,也许呈现一日千里的发展速度不是没有可能。这就像汽车的行驶,启动时费时费力,而在启动后的加速度却可以很轻松和容易。人工智能的自我强化,形成加速度的爆破式发展的局面也不是没有。如果人工智能与无人化设备深度结合,那么将会替代掉更多工作岗位,致使更多的人失业。

    似乎人工智能带来的生产力提升只能导致人们普遍失业的悲观预期,而没有值得称道的方面吗?也不尽然,对那些参透了生成式人工智能系统技术的人来说 ,一个全新的世界将是他们舞台,以他们为主角。所以,面对这种种前景和局面,人们拼的首先就是在教育方面的专注和投入,包括自己的再学习和对孩子的针对性培养,这是时代趋势促使下每个个人必然的奋斗方向。

    以ChatGPT为代表的人工智能可以大幅提高现代工业的生产力,这将给整个人类带来福祉。工业生产力提高,势必带来工业产品的爆发,成本的降低,商品的丰富。人类物质生活的跨越,也必将惠及所有人,带来生活质量的重大改善和提升,这正是人工智能所应该带来的福音和展现的真正意义所在。从这一方面讲,人们应该庆幸并欣然接纳第四次工业革命的到来,及为人类的文明再上一个新台阶赋能的历史必然。

    最近,各大名人及有些国家的政府叫停及禁止ChatGPT这款互联网应用,可能更多的不仅是它的发展太超前,也不仅是ChatGPT的使用扰乱了工业产业生态的缘故,可能更多的是因为它的出现及颠覆性的能力带给许多人的失业恐慌所致。

    毕竟,在职场里拼搏的职场人的焦虑本就够多了,现在又出现一个对职业生涯有致命打击的互联网智能产品,来抢自己的工作和饭碗。这份恐惧与焦虑足以影响到社会的安定与和谐,于是被禁也就顺理成章了!

    第四次工业革命的浪潮并不只是人工智能这一个领域,只是人工智能更具代表性罢了,其包含的领域还有大数据、量子计算、绿色能源,而最让人类期盼的则是常温超导及核聚变能的创造与开发的成功等等激动人心的画面。——这个主题似乎又进入到了下一个工业革命的范畴!

    以上所提到的领域,不仅关系到人类世界的文明发展,更关系到国与国之间的竞争和争夺,是科技领域的国与国、阵营与阵营间的主战场,同时也是每个人自己和自己作战的主战场。——未来很美好,你准备好了吗?

  • Ai智能绘图Midjourney,注册教程

    Ai智能绘图Midjourney,注册教程

    使用 Midjourney 首先需要创建Discord账号,Midjourney和Discord的关系就像小程序和微信的关系一样。

    国内网络无法直接访问Discord,这就需要你家网络会“魔法”(梯子)。

    ①打开谷歌网站,输入“Midjourney”并回车。(PS:如下图)

    进去以后出现了一张比百度干净整洁百倍的精准内容(PS:一点也不夸张的说),找到图中红箭头所指向的内容点击打开就OK了。

    ②打开Midjourney网站之后,选择第二项“Sign In” (当然,你也可以选择第一个,前提是你已经注册过Discord)

    下面这张图为翻译成中文的界面(PS:谷歌的网页翻译功能简直是YYDS!)

    新用户打开下方的“注册”,老用户回避一下。(自动跳转到Discord登录界面的,Midjourney跟Discord的关系可以看作是微信与小程序的关系,Discord是微信,Midjourney是小程序。)

    使用你常用的邮箱注册Discord账号,用户名、密码、出生年月都输入完之后点击“继续”。

    划重点:

    邮箱:建议使用Gmail、Outlook邮箱,国内邮箱不能注册;

    用户名:用英文字母就行啦,别整那些个性化的文字了,没啥意思;

    密码:建议使用字母+数字+符号组合,以防不测;

    出生日期:年龄最好填写18周岁以上,不要胡乱填写,以后说不定有用。

    至于邮箱账号怎么来?

    老铁,都什么时代了,不会的都去百度一下!

    这是“人机验证”,放置机器人注册的,你只要按照提示证明你不是机器人就可以咯。

    ④没有什么好解释的,允许“授权”就行啦,不会的请看下图。

    划重点:

    如果授权以后出现下图内容,你莫要慌,先打开你的邮箱找到刚刚Discord给你发的验证邮件,点击激活授权一下就可以啦。

    找到这封邮件,验证电子邮箱就可以了。

    在这一步也会遇到一个“人机验证”,按照它的提示操作就行了!

    ⑤接下来进入正题,Discord网页版操作为例(手机版一样)。

    Discord 你可以亲自创建,也可以加入其他平台模版。

    划重点:

    在这里如果你直接直接登陆进去,在下方输入代码时,是没有Midjourney频道的,(PS:我就犯了这个错 )

    这个时候需要推出账号,返回登陆界面,选择登陆,进入以后,就看到Midjourney 频道啦!输入邮箱、密码就可以了。

    ⑥进入Midjourney频道, 选择频道栏#Newbies-xx,进入新手测试频道。


    ⑦现在只需要在输入框输入/imagine+图片描述语(prompt),就可以开启AI智能绘图之旅啦!


    ⑧在prompt后输入想要画面的关键词(英文),输入完成后,回车发送。


    ⑨ 等待 Midjourney 机器人处理你的需求,通常需要一分钟左右的时间,生成四个基于你的文本描述的图片。


    ⑩生成完成后,会出现两排按钮,U是放大图片,U1\U2\U3\U4分别指的是放大四张图片中的某一张V是采用图片的构图形式,重新生成,顺序参考如下图。

    最后一步保存图片方法,点击生成图片,左下角“打开原图”, 右键并选择 “图片另存为”,即可保存到你的本地电脑。

    好了,Midjourney基本操作流程就是这样,到这里基本上注册环节就讲完了。下面分享几张由Midjourney生成的图片。

    batman,cemetery,dead bat,dark,sunset,sunken ship
    masked rich exotic princess in a green luxuriant palace digital art
    exotic princess in a luxuriant palace
  • 他用GPT-3实现了「量子速读」

    他用GPT-3实现了「量子速读」

    你是否曾为了查一个问题,翻书翻到头秃?

    要是书里有的内容,一问便知就好了……等等,“一问便知”,这怎么有ChatGPT那味儿了?

    话说,有人还真就由此思路开发出一个聊天Bot,做示例的书是马可·奥勒留的《沉思录》(全书共12卷,497则)。

    只用几分钟,AI就能记下全书内容。

    然后随便问个书里讲过的东西,比如“如何处理负面情绪?”,AI可以快速扫描文本并给出高质量回答,甚至还一条条给你列好。

    原帖一发布,网友纷纷围观点赞。

    开发者Dan Shippers称,做出这个AI并不难,主要功臣就是语言大模型GPT-3,另外再加几行代码就搞定了。

    另外,这哥们儿甚至还嗅到了一丝商机:

    网上现在有很多受版权保护的文本、音视频资料集,都能被做成聊天机器人!对想获取信息的人来说,有时一看给了钱自己还要慢慢整理,可能就放弃了;而要是能通过AI快速锁定目标内容的话,应该会有更多人愿意自掏腰包。

    怎么做出来的?

    用Dan哥的话来说,Bot制作过程主要分为3个步骤

    首先,当然是找到整活的素材。比如整本《沉思录》。

    Dan哥从网上下载了《沉思录》原著,将其保存在Google Dive的一个文件夹中。通过Google Drive,用户可以将文件存储在云端,并在设备间同步、共享。

    然后再在谷歌的云端编程平台Colab上,运行下面这段Python代码,既能访问Google Drive,还能轻松实现与GPT-3的互动。

    Dan介绍称,GPT-3能以任何文本素材为基础,给你整出一个聊天bot。

    不过有个问题:单次能向GPT-3输入的文本字数是有限的。

    所以第二步,就是访问存在Google Dive上的那个文件夹,再把整个文本素材划分成一个个小块,存到新的文件中。

    第三步,当用户提问时,先通过OpenAI的API访问书中包含相关解释的小块内容,再把这些内容传到GPT-3中,整理出语言通顺的回答。

    具体代码如下:

    到此,为整本《沉思录》专门定制的聊天机器人就做好了。

    除此之外,基于此基本思路,Dan哥又把他喜欢的某系列播客节目也做成了聊天Bot。

    他说自己曾在节目中听到一个感兴趣的名词,但忘了是啥意思。平时想弄明白的话,不得不把一集内容重新听一遍。

    但现在有了聊天Bot——重听?不存在的。

    Dan是何许人也?

    话说回来,能从聊天机器上人看到新的商机,Dan哥的过往经历或许也产生了一定影响。

    他本科毕业于宾夕法尼亚大学的文科类哲学系,但这位哥其实还是个技术大佬。

    他从小学5年级就开始编程,在大学期间又和小伙伴创办了一家软件公司FireFly,收入在六位数以上。

    他还在上大二时,不少科技公司就已抛来橄榄枝,但人家都拒绝了,说是想先完成学业。

    大学一毕业,他把FireFly卖给了知名业务软件公司Pegasystems,赚到第一桶金。

    紧接着,他在Pega担任起项目负责人,并把业务部门的收入提高到百万美元级别。

    再后来,他从Pega出来,于2020年又创办一家公司Every,主要创作商业类简报和播客,目前已有6万+订阅用户。

  • 全网爆火的OpenAi!如何注册!

    全网爆火的OpenAi!如何注册!

    OpenAI网站跻身全球TOP50网站,1月访问量比去年11月增长了3572%!

    这么一款全球最TOP人工智能终于来了!

    赶快开启智能体验吧!


    一.准备一个可以梯子 or 魔法!用来访问谷歌。

    小编使用的是这款

    附上申请测试链接,需要填写资料哦

    申请链接

    WIN下载链接 MAC下载链接

    提交后,根据回复邮件填写,搞定之后我们就可以正常使用了!


    二.海外手机号用于注册验证

    先注册这个网站的账户(https://sms-activate.org/)。

    我们注册后登录,搜索并选择OpenAi服务。

    点击购物车,我选择的印度,如果你没有充值,余额不足的话要先充值,支持支付宝。

    购买好之后,你就有国外虚拟的手机号了,不过需要注意,可接受短信激活时长是20分钟,需要在20分钟内注册好OpenAi账户

    三.注册OpenAi账户

    前往OpenAi首页,地址:https://chat.openai.com/

    创建一个账户,看不懂直接使用网页翻译即可。

    邮箱注册。我们会收到一封邮件。点击确认,通过验证。

    第四步:继续填写相关信息。填写手机号,我们是买的印度虚拟卡,选择印度。

    虚拟卡网站里面,购买后会看到这个信息。

    注意,可接受短信激活时长是20分钟,需要在20分钟内注册好。

    复制手机号,填写手机号后,获取验证码复制。

    前往这个页面耐心等待验证码到来,复制然后注册。

    好了,注册成功,自动进入页面。

    四.其他注意事项

    在这个页面就可以进行智能对话了,使用AI对话链接https://chat.openai.com/

    赶紧享受史上最强大的智能AI吧,无论你有什么样的问题,都可以找它!

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