自动驾驶的技术逻辑用在日常生活辅助上，岂不美哉
自动驾驶的逻辑不就是摄像时实捕捉画面，然后记录和分析画面里的东西是什么，再系统规划路线行驶嘛
直接把这套逻辑，放在人身上应用，视角（眼镜啥的）位置放一个实时的摄像头，再结合ChatGPT之类的技术来辅助，不是能成为一款爆款产品吗？
比如对于健康需求，摄像头记录你吃的东西，计算热量，还有补充水份的情况，给出现在不要吃啥和现在该喝水了之类的建议，运动量计算，运动量动态规划之类的
学生的话，筛选课堂老师讲的重点，课后归纳，把老师故事会和训话环节剔除
厨房做菜建议，摄像头记录自家还有啥菜，提供合适菜谱，和回家前消耗品补充建议
日常的话，丢三落四的毛病，可以直接问询，“我上午最后看到卷尺是在哪里”，然后系统根据录像内容快速复盘你是丢在了哪里。
防诈骗率100%，接到疑似诈骗信息和电话，直接系统排除问题
还有智能家具联动等等
军用防老六方面就更不用说了，后脑勺长眼和提示（不过估计这玩意早就在测试了）
唯一的问题可能是，天网和终结者会早点上线 通用的人工智能模型目前语言类做的最好吧，其他的基本针对某个领域特长。 想的太简单 楼主想的太简单了，抽象层次高点看是一个问题，但实际上实现方式差别大的很
在每个下游任务都不止是sft那么简单，cpt之类的任务很可能也要重新设计
比较类似你这种迁移学习模式的可能是instruct learning，但这种学习方式一方面对模型参数量要求很高，否则学一个下游任务就会占用大部分参数根本学不到抽象的知识，另一方面在cv领域构建rules就是个很麻烦的事情，比在nlp领域麻烦得多 我正在研究这方面，有会搞物联网或者platformio的老哥吗？ 说得好 奖励你用模型调参提高5个点
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