在当今数字化时代，数字经济生态系统正以前所未有的速度蓬勃发展。其可以用这样一个等式来理解：数字经济生态系统 = 网络大数据平台 x（ 人与人 + 人与资讯 + 人与物 + 人与数据 + 人与数字货币消费 ）x 点对点算力连接互动服务。
网络大数据（ 通用大模型 ）平台是数字经济生态系统的基石，它如同一个巨大的信息中枢，收集、存储和分析海量的数据，为整个系统提供数据支持。而人与人的连接在数字经济中至关重要，社交网络、在线协作平台等让人们能够跨越地域限制，实现高效沟通与合作，创造新的经济价值。人与资讯的交互，使人们能快速获取时政新闻、市场动态、行业趋势等信息，为决策提供依据。人与物的连接通过物联网技术实现，电子商务、跨境电商、智能家居、智能工厂等让物理世界与数字世界深度融合，提升生产和生活效率。人与数据的互动则是挖掘数据价值的过程，企业单位或国家政府依据数字资产、数据分析优化产品和服务，推动创新。人与数字货币消费的兴起，改变了传统支付方式，促进了消费的便捷化和数字化。另外，点对点算力连接互动服务，就像是数字经济生态系统的 “ 神经系统 ”，它让上述各个节点能够高效协作，实现各行各业数据资源的优化配置。通过分布式计算、区块链等技术，不同主体之间可以直接进行算力共享和互动服务，降低成本，提高效率。
总之，这个等式清晰地展现了数字经济生态系统的复杂性和多元性，各个要素与参数相互作用、相互促进，共同推动着数字经济的繁荣发展，成为经济增长的新引擎。对此，您有什么看法呢？自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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这个年和很多朋友聊AI，绝大多数朋友都知道deepseek也下载了应用，但是对于它将会带来什么鲜有人能靠谱的畅想。我能感觉到人们回避此话题中的恐惧，有不少朋友几十年生存的行业将被颠覆，法律、教育、咨询、传媒、服务、财务、旅游、交运、物流、甚至大厂，但是震动过后大概率会更好，都很好，时间问题。
(0)深圳无人机送外卖#低空经济。我就喜欢这样的不然那些懒人靠传统的送到家门口多不想拿的，还要送到他床边去，以后专治这种懒人你看快递以前也是送到家门口的后来又是驿站，现在外卖也是驿站得多少外卖柜，以后全算到消费者手上水涨船高，的配送费。
(0)是不是和大多数人的逻辑认知相反。但事实就是这样的，AI的学习能力要比人强大太多，办公能力很强大，而AI赋予机器智能才可以取代人力，是递进式的。当然，这些都是事物发展的必然趋势。
(0)人和机器 如何共生？ 科技确实让生活越来越便捷、美好，我们的生活方式，也在被机器改变。 1）人类生活离不开机器随着自然语言处理技术的进化，我们可以通过手机、音箱等与机器直接交互，很多消费电子产品也变得非常智能。比如，冰箱不仅会自动调节温度来保证食品新鲜，还可以自动检索库存，提醒你补货，或者把临期食品尽快消耗掉。甚至还能连接你的健康智能硬件，量身定制健康食谱。尤其是手机，似乎成了我们的外置「器官」，是信息摄入和输出的枢纽，也是娱乐放松的主要工具。在出行时，我们已经习惯让导航来规划线路，不再依赖漫长进化过程中形成的观察力和方向感。这种关系，有点类似寄生在人体内的肠道菌群，它能够帮助人类进行消化食物、吸收营养，维持人体正常代谢，还能抑制其他有害细菌。如果肠道菌群失调，人就会患病，甚至有生命危险。同理，如果我们身边的各类电子设备，或者互联网突然罢工，整个社会的正常运转，也会立刻瘫痪。 2）机器也离不开人类人工智能和设备如果没有人类的信息投喂、指令修正，其进化速度也会大打折扣。毕竟，与人类相比，它们没有逻辑思维和联想能力，无法对复杂问题进行洞察，建立因果关系链。比如，训练扫地机器人，高效清扫地面的尘土。在程序设定中会设定一个收纳尘土的目标，结果机器人为了拿到高分，会把收集起来的尘土倒回地上，再重复吸收。在人类看来，这个行为是荒诞的。但在人工智能的深度学习中，这种情况却很常见。所以，人工智能的持续进步，归根结底，要依靠人类的理解力。 3）如何让机器像人一样思考？以训练飞机自动驾驶为例，如果按惯常模式让它观察人类的行动，然后构建一套算法来模仿，这样进步会非常慢。加州大学伯克利分校的人工智能研究专家，发明了一种协同式逆向强化学习。就是将飞行员和人工智能一起在飞行模拟系统里驾驶。如果人工智能表现不好，飞行员就把它的控制权限调低一点，反之亦然。这样人工智能可以通过数据分析，总结自己得失，从而让自己获得更多的飞机控制权。事实证明，用这样的方式训练出来的自动驾驶系统，比往常的版本，表现得更优秀。在未来很长一段时间，人类和机器的关系，就如同和自己的肠道菌群一样，大家相互依赖，和谐共生，而并非是你死我活的零和博弈关系。任兴平
(0)AI的四大技术分支主要包含：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉1,机器学习（Machine Learning）:机器学习是AI的核心分支之一。它让计算机系统能够自动地从数据中学习模式和规律，而不是通过明确的编程指令来完成任务。机器学习的常见形式如下：a, 监督学习（Supervised Learning）：通过使用标记好的训练数据，让模型学习输入和输出之间的映射关系。例如，在一个房价预测模型中，输入房屋的面积、房间数量等特征，输出为房价。模型通过大量已知房屋特征和价格的数据进行训练，之后就可以对新房屋的价格进行预测。典型的算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。b,无监督学习（Unsupervised Learning）：处理未标记的数据，目的是发现数据中的隐藏结构和规律。比如在客户细分的应用中，通过分析客户的购买行为、浏览历史等数据，将客户划分成不同的群体，每个群体具有相似的行为模式。聚类算法（如K - Means聚类）是无监督学习的典型算法。c,强化学习（Reinforcement Learning）：智能体（agent）在环境中采取一系列行动，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。例如，在机器人控制领域，机器人通过不断尝试不同的动作，当动作符合目标（如成功抓取物品）时会得到奖励，反之则会受到惩罚，从而逐步学习到最佳的动作策略。深度Q网络（DQN）是强化学习中的重要算法。三水是卷毛
(0)个体升级是我的个人自媒体，用概念和方法论不断打磨自己底层的价值观，用Ai为自己赋能，让自己不断迭代成长，升级进化，成为超级个体。 人工智能（AI）这个词汇，近年来逐渐出现在我们日常生活的各个角落，许多人已经接触过它，甚至用过它。但如果让大家准确解释“AI”到底是什么，许多人可能会感到困惑。事实上，人工智能是一门既深奥又充满潜力的科学，它正在逐步改变世界的面貌。那么，作为普通人，如何理解这一现象级的技术呢？ AI的简单定义简单来说，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器或计算机能够模拟人类智能行为的技术和系统。具体来说，AI通过模拟和模仿人类的学习、思考、决策等过程，来完成一些通常需要人类智慧的任务，比如语音识别、图像处理、语言翻译、自动驾驶等。可以把AI看作是让机器“变聪明”，使其不仅能根据预定规则执行任务，还能在没有人类直接干预的情况下，通过学习和适应，不断优化自己的行为和决策。 为什么“智能”是AI的核心？在传统的编程中，我们给计算机输入一组明确的规则，计算机按照规则执行任务。然而，AI与传统计算机程序不同，它并不依赖于固定的规则，而是通过大量的数据学习、分析、总结和推理，从而得出最优解。以人类的学习过程为例，学习并不是简单的记忆和重复，而是基于经验不断调整思维方式。当你遇到问题时，你会根据过往的经验去分析，甚至会创造新的方法来解决问题。这种灵活性和适应性正是AI试图模拟的目标。万小通
(1)参与数字化社区：拓展视野与资源积极参与数字化社区，如线上论坛、社交网络、专业社群等，是个人数字化转型的重要途径。在这些社区中，你可以与来自不同领域、不同背景的人交流和分享数字化经验，获取最新的行业动态、技术趋势、学习资源等信息。例如，在专业论坛中，你可以向行业专家请教问题，学习他们的经验和见解；在社交网络中，你可以与志同道合的人建立联系，共同探讨数字化转型的策略和方法。通过参与数字化社区，你不仅能够拓展自己的视野，还能够积累丰富的资源，为个人的发展和转型提供更多的机会和支持。KING-81112
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