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創業家如何利用人工智慧來獲得資金
AI 興起, 熱門的話題不是改善作業流程，降低成本，就是利用AI技術，創造新營運模式，但好的創意需要資金投入才能讓夢想成真，創業家是否可以利用人工智慧來獲得資金? 最近讀了兩篇文章，說明在現實世界已有成功利用人工智慧工具進行募款活動的新創公司。
1. 人工智慧在融資方面的一大關鍵優勢是其能夠進行深入的市場分析並識別潛在投資者。Signal AI等新創公司開發了使用人工智慧來分析市場趨勢、投資者偏好和過去投資模式的平台。新創公司能夠根據特定投資者的興趣調整其宣傳，從而增加成功融資的可能性。例如，金融科技新創公司 FinOptimize 使用人工智慧分析來識別對永續金融有興趣的創投家。透過分析投資歷史和市場趨勢，FinOptimize 可以透過令人信服的、有數據支持的價值主張來接觸最相關的投資者。量子計算公司：利用人工智慧來識別和接觸對尖端技術有興趣的天使投資者和創投家，並獲得了 1500 萬美元的投資。
2. 人工智慧簡化了投資者盡職調查流程，確保投資的關鍵一步。自動化數據分析工具可以快速評估新創公司的財務狀況、市場地位和成長潛力，為投資者提供全面、準確的概覽。例如，醫療保健領域的新創公司 HealthTech Innovations，開發了一個人工智慧平台，利用財務和市場分析的自動化，為投資者提供了有關其成長軌跡和競爭格局的詳細見解。因為透明度和效率增強了投資者的信心，從而促成功的融資。
3. AI CRM（客戶關係管理）工具幫助新創公司追蹤投資者的互動、偏好和回饋，實現客製化與及時的追蹤服務。以再生能源新創公司EcoEnergy Ventures為例，該公司使用 AI CRM 系統與投資人保持定期且個人化的溝通，讓投資者參與並了解情況，最終促成 B 輪融資的成功。
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中國職業教育平台"職問"獲得5000萬元戰略投資
中國職前教育平台「職問」近期宣布完成5000萬人民幣的B輪戰略投資，本次投資由智聯招聘、網易投資領投。據報導，累計融資已近3億！
職問成立於2015年，聚焦海內外留學生群體求職，連接C端留學生群體、B端企業及全球高校，提供全程方案、求職加速、職業諮詢、職業資質、職業技能等服務，服務覆蓋金融、數據科技、互聯網、法律、諮詢、會計等熱門求職領域，成為兼具價值和規模的新一代職業教育平台。
職問在2020年後搭建起全新的獲客渠道，全面開展C端業務。搭建起在微信、小紅書、抖音多平台的媒體矩陣，提升私域流量佔比。據數據顯示，職問約50%的用戶來自於新入口，獲客成本低於線下，直接優化了職問的利潤結構。
職問為不同行業、不同求職方向的學生分別建立社群，群內發放最新行業資訊和活動信息，為學生求職提供最新資訊。職問視頻號開設定期專題講座，根據求職熱點話題進行求職資訊、技能提升等方向講座，深受學生好評。
職問根據學生所處不同階段以及求職意向行業，組合職業規劃、簡歷精修、錄播課、小班課、大班課、1V1導師輔導等課程，進行標準化服務，服務貫穿學生從大學到進入職場的全週期。
導師端，職問擁有3000+導師團隊，導師團隊來自全球各行業在職導師。在用戶端，職問搭建“深根”系統進行技術保障，多平台同步追踪學進度，滿足學員多平台進行職業規劃、導師匹配、導師認證、課程評價等。
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AI難題：為什麼ChatGPT無法正確數出 Strawberry 中的 r？OpenAI o1如何解決？
在使用AI如ChatGPT或Claude時，你是否曾嘗試過問一個簡單的問題：「Strawberry這個單字中有幾個r？」令人驚訝的是，許多AI會給出錯誤的答案：2個，而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤？本文將探討AI難題「Strawberry問題」，以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。
▍AI難題：Strawberry草莓問題
當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時，這些AI模型大多數都會回答錯誤，通常給出「2個」這樣的答案，儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型（LLM）在訓練過程中，是基於一個「標記」來進行語言理解，AI將整個「Strawberry」視為一個單位，並不會逐字拆解這個單詞中的字母，因此無法正確判斷出其中的r數。
這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」，是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說，這類錯誤不僅令人失望，還可能帶來錯誤資訊的風險，尤其是在涉及精確問題的場景下。
▍OpenAI o1的出現：推理能力的新突破
為了解決「Strawberry問題」，OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破：擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同，o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題，它會根據問題進行逐步推理和拆解，從而得出更準確的答案。
以「Strawberry問題」為例，OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母，並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習（Reinforcement Learning, RL）技術。該技術讓AI在面對問題時，能夠反覆推敲，進行逐步解構，並且學會自我反思，從而修正自己理解錯誤的部分。
▍推理模型的應用與限制
OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越，特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如，根據OpenAI的報告，o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%，遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外，o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位，這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。
不過，儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM，但它也並非完美。例如，o1的推理步驟較多，因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾，雖然o1的確展現了進步，但它並非一個奇蹟般的「超級AI」，許多任務仍然有待提升，尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。
▍未來展望：推理AI的發展方向
儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力，但這並不意味著AI的全面進化。事實上，AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破，才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面，AI如何實現更接近人類水平的判斷力，仍然是科學家們需要解決的重要課題。
對於普通使用者來說，理解AI的局限性，以及新技術的潛在可能性，將有助於更好地利用這些工具，並設定合理的期望。
「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性，也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力，但其發展仍有空間。隨著技術的進步，我們期待AI能更好地處理複雜問題，並在未來的各種應用中發揮更大的作用。
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