《AI造富训练营让一部分人先用AI赚到第一个100万让你快人一步抓住行业红利》

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《引爆实体短视频陪跑营，一套可复制的同城短打法，让你的实体店抓住短红利》

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《3分钟掌握AI生成腿模视频，开启零成本涨粉变现，一件代发到手软》

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199元的AI课卖了5000万 起底清华博士李一舟

199元的AI课卖了5000万 起底清华博士李一舟  不过，《科创板日报》记者了解发现，李一舟其实出自清华美院，与AI、深度学习等专业毫不相关。2013年的一篇清华大学官网报道显示，李一舟是美院学生，当年是其在清华美院的第五年博士生涯。2月21日，《科创板日报》通过李一舟的抖音视频号发出采访请求，但截至发稿，未获回复。一位FA人士对《科创板日报》记者表示，由于李一舟目前不融资，因此很少联系。记者获得了一份李一舟的联系方式，拨打电话后，却一直无人接听。清华博士卖AI课ChatGPT火了之后，看来又是“卖水人”先赚到第一桶金。飞瓜数据显示，李一舟售卖的AI课《每个人的人工智能课》一年内卖出约25万套，销售额约5000万。该课程原价为999元，现价为199元。而在抖音上，李一舟早已收获一众粉丝。作为财经自媒体，李一舟的个性签名为：清华大学博士、三家科技公司创始人、融资数千万、职业经理人、擅长解决AI人工智能、商业模式、知识IP和流量问题。从清华大学博士到三家科技公司创始人，再到融资数千万，及职业经理人等，无论哪个“title”，都让李一舟的AI课看起来颇有吸引力。创道投资咨询总经理步日欣在接受记者采访认为，卖课之所以可以赚到大钱，源于知识付费的脱实向虚。“每次toC销售的成功，其实都源于抓住了客户的恐惧心理或者渴望心理，或者是二者的结合体。”不过，在步日欣看来，想卖出课也并非想象中那么容易。如果不是有众多粉丝积累的普通博主，即使各种渠道宣发大半个月，真正能吸引上来付费的用户也不会太多，从投入产出比看，不如去第三方平台讲一两个小时划算。在第三方视频号上，记者也看到，李一舟的每篇视频内容，都能收获上千、甚至上万个点赞。在“人工智能商业机会”这一内容上，点赞数达到6093个。普通人如何通过AI赚钱？李一舟认为有三大路径：一是AI图文带货。博主们可以通过AI大规模制作视频，达到出爆款的可能，但红利期只有3个月；二是TO B业务。学会调模型和提示词之后，与企业合作，微调出一条适合TO B公司的大模型，替客户做销售；三是用AI在多平台上开设账号，通过AI绘图和高级视频，以及精美物料，通过3-6个月的流量红利期，实现精准收获。总之，在李一舟看来，所有人都需要学习AI，因为在工作效率上AI具有无法比拟的优势。卖课前三次创业卖课之前，李一舟经常用创业、投资、打工人作为标签，谈及自己的感受。确实，李一舟有过三次创业。清华大学官网显示，李一舟的创业项目包括“魔镜”APP、“微蜜”APP和12sleep匙悟科技。其中，“魔镜”APP能够对镜子发出声波指令，让镜子成为“照相机”；“微蜜”是把人本身当成导体，通过手机屏幕上测算出皮肤角质层的饱和度，推荐今天该使用哪一类护肤品。12sleep匙悟科技，则应该是李一舟真正意义上的创业。数据显示，匙悟科技完成过3轮融资：2016年启迪之星创投、知卓资本、夏鼎资本参与A轮融资。2014年-2015年，匙悟科技完成过数百万美元的Pre-A轮，以及数百万人民币的天使轮融资。启迪之星创投的前身，本来就是清华创业园孵化器平台，专为清华大学科技园企业提供服务。有了启迪之星等投资机构的加持，又是清华系创业者，12sleep匙悟科技吸引了雷军的关注。《科创板日报》记者注意到，12sleep匙悟科技进入过小米生态链。2016年，米家上线的一款众筹产品智能睡眠传感器Lunar，即为匙悟科技的新产品。 按李一舟的话说，匙悟科技的目标是年轻人，这类人群的家庭入口应该是卧室，匙悟科技将开放蓝牙协议给智能和非智能设备，成为“卧室媒体入口”。截至目前，12sleep匙悟科技依然存续，李一舟为实控人，而萁出任总经理的另一家公司北京一舸科技有限公司，则被北京悦米科技有限公司持股，尚势资本也在其中，持股比例为9.9992%。值得一提的是，尚势资本投资过睡趣科技。李一舟称，“创业公司被收购后，作为副总裁，负责产品和供应链，帮助过另一家小米生态链拟上市公司，1年半销售额过10亿元”。AI课程群疑被解散从清华博士到“创业的公司被收购”，李一舟的早期经历亦算是顺利。此次，引起公众好奇的“199元的AI课程卖了5000万元”事件，将李一舟推至聚光灯下。不过，李一舟的AI课程群却疑被解散。一张网络截图显示，一舟AI人工智能实战训练营B已“无法在已解散的群聊中发送消息”。有网友甚至说，李一舟的AI课程是诈骗。记者通过B站看到了李一舟的部分AI课程内容，发现课程其实是对大模型、AI、ChatGPT概念、入门知识的梳理和讲解。严格意义上说，清华美院毕业的李一舟对AI专业知识也是门外汉。但李一舟的核心词是：设计和用户体验、AIoT、创业干货、副业落地。创道投资咨询总经理步日欣认为，AI课程其实是收消费者的智商税，抓住了部分消费者焦虑未来、渴望新知的心理。“从卖课经验看，一部分讲的是‘创业艰辛和融资逻辑’，另一部分就宣传‘上完课半个月搞定融资’，知识与情绪的差别可能就造成了课程的大卖。本来，从用户体验上讲，学知识本来就很累人，谁愿意付费受累，但’上一次AI课就能跟上时代、不被淘汰‘的宣传，则抓住了现代人的焦虑心理。”步日欣说。李一舟也在视频号上表示，普通人无论是否通过AI赚钱，但都必须跟上时代，否则饭碗可能不保。 ... PC版： 手机版：

AI下一个重大飞跃是理解情感 第一个具有情商的对话型AI来了

AI下一个重大飞跃是理解情感 第一个具有情商的对话型AI来了 这家初创公司由前Google DeepMind研究员Alan Cowen共同创立并担任CEO。Hume AI与其他人工智能模型提供商和初创公司的区别在于，它专注于创建一款能够理解人类情感、适当做出反应并向用户传达情感的人工智能助手。这款聊天机器人不仅基于文本，还使用语音对话作为其接口，通过听取人类用户的语调、音高、停顿等声音特征来运作。Hume AI同时发布了其名为“共情语音界面”（Empathic Voice Interface）的演示，只需要使用带有麦克风的设备，就可以与之进行互动。为什么AI需要理解情感Hume AI的理论是，通过开发能够更细致地理解和表达人类情感的AI模型，它可以更好地为服务用户。Hume AI不仅仅想要了解用户“快乐”、“悲伤”、“愤怒”、“害怕”等等通用的人类情绪，而是更微妙、通常是多维的情绪。比如“钦佩”，“崇拜”，“入迷”，“讽刺”，“羞耻”等等，Hume AI在其网站上总共列出了53种不同的情绪。官网地址： AI表示：情感智能包括从行为中推断意图和偏好的能力。这正是AI界面试图实现的核心目标：推断用户想要什么并实现它。因此，在某种意义上，情感智能是AI界面的最重要的要求。通过语音AI，你可以获得更多关于用户意图和偏好的线索。这使得我们的AI在预测人类偏好和结果、知道何时说话、知道该说什么以及如何以正确的语气说话方面变得更加出色。Hume AI演示之后，反响十分狂热。云端和Web应用开发软件公司Vercel的首席执行官Guillermo Rauch就发帖称：“这是迄今为止我见过的最好的人工智能演示之一。”如何从语音变化中检测情绪在其网站上，Hume指出：“这些模型是基于大规模、实验控制的情感表达数据的人类强度评分上进行训练的。”这些数据来源于Cowen及其同事发表的两篇科学研究论文：“Deep learning reveals what vocal bursts express in different cultures”和“Deep learning reveals what facial expressions mean to people in different cultures”。第一项研究包括来自美国、中国、印度、南非和委内瑞拉的16,000名参与者，有意思的是，数据集里面还有一部分是用来记录“语音爆发”或非词汇声音，如笑声和“嗯嗯”等。第二项研究包括来自上述五个国家以及埃塞俄比亚的5,833名参与者，他们在计算机上进行了一项调查，在调查中他们分析了来自4,659个面部表情数据库的高达30个不同的“种子图像”。参与者被要求模仿他们在电脑上看到的面部表情，并从一个包含48种情绪的列表中，按照1-100的强度进行评定。在互动中，Hume AI的EVI说道，Hume的团队“收集了有史以来最大、最多样化的人类情感表达库。我们谈论的是来自世界各地的一百多万参与者，参与了各种各样的现实生活互动。”Hume AI利用这两项研究的照片和参与者的音频数据训练了自己的深度神经网络。这些数据还用于创建了一个“语音韵律模型”（speech prosody model），用于测量语音的调子、节奏和音色，并整合到EVI中。情感AI的应用和约束Hume AI提供其EVI的API，允许用户根据其独特的数据集训练自己的Hume AI模型。同时还提供“表达测量API”（Expression Measurement API）, 企业客户可以使用该API构建应用程序。在表达测量API中可以访问的其他属性包括理解面部表情、语音爆发和情感语言后者测量“转录文本的情感语调，包括53个维度”。EVI可以作为任何应用的界面。开发人员可以使用Hume AI的API构建个人AI助手、代理和可穿戴设备等等，产品可涵盖从AI助手到健康管理、从教学辅导到客户服务等各个领域。但同时，人们可能会对Hume的EVI产生依赖或以一种不健康的方式沉迷于它的潜力，该技术也可能会被用于一些不好的用途，比如操纵、欺诈等等。在直接被问及此可能性时，考恩提供了以下声明：当人工智能利用我们的情感行为来达到某些目标（比如促进购买、提高参与度或培养习惯）时，它可能会学会操纵和利用我们的情感。因此，开发人员应该将了解用户情感行为视为人工智能本身的目标，而不是将这些行为仅仅当作达到第三方目标的手段。算法用于检测情感线索应该服务于用户健康和福祉的目标，包括对异常情况做出适当反应、保护用户免受滥用，并促进用户的情感认知和自主性。该网站还包括一系列“不支持的用例”，例如操纵、欺骗、“优化减少幸福感”（如“心理战争或折磨”）以及“无限制的共情人工智能”。但这不过泛泛而谈，当AI真的有了情感之后，如何用伦理、用法律去约束，人类还有很长的路要去探索。 ... PC版： 手机版：