2023.7.10-7.16 AI行业周刊（第153期）：这些年创业的心得感受
说到创业，估计10个男生中，8个人都有过这个想法。
就连刚高中毕业，马上读大学的大侄子，问他毕业后想干嘛，他说也想创业。
所以基本上很多人也都有这种想法，只不过有想法和真的落地去做，是完全不同的两件事。
大白从15年硕士毕业到现在，以全职或者兼职的方式，也做过很多次尝试，当然这里说的每次创业，并不都是以成立公司的方式。
不过每一次尝试，都是从0到1去做一件事，从有想法->做出产品->实现商业变现的过程，只不过商业模型有大有小。
而且也能感受到，创业能否成功，和时代的发展时机也有很大的关系。
比如之前18年做淘宝的时候，很多产品整个淘宝上，只有两三个商家。不过每个产品赚了几十万后，会发现这时已经变得很内卷，有很多人盯上了，每个产品品类都是大几十甚至上百个商家了。
再比如当初写Yolo文章的时候，因为各个平台内容稀缺，所以仅知乎平台而言，每天会有几万个浏览量，不过随着目前相关内容越来越多，每天只有三四千的浏览量了。
所以从创业来说，什么时间节点切入，不同的阶段做什么样的事情，都非常重要。
比如目前在智慧城市方面的AI视觉落地，在公司内部也属于内部创业，从去年年初加入华勤技术后，开始组建团队做AI方面的探索。
回顾这整个过程中，也明显感受到每个阶段，需要重点做的事情也都不同。
第一阶段：组建团队，打磨技术
刚开始加入的时候，AI方面只有我自己一个人。一个人的力量是有限的，想做成事，还是得以团队的力量。
当时比较好的地方在于，部门有将近300号人，都是传统手机图像相关的开发人员，所以招募了一些人，一起来做AI方面的事情。
但是有了人，也得想好，每个岗位的人员，需要做哪些事情？
当时把组建的团队，主要分为算法、视频结构化、系统开发的岗位。
随着这一年的发展，不同岗位的职责，也越来越清晰化。
现在也增加了售前/解决方案、产品、测试、运营、销售方面的人员了，而且每个板块都有相应的负责人。
不过在这过程中，也会遇到很多的问题，比如在算法工程化方面，内部很多人都是从0到1转行的，而大白之前的经验主要是算法方面，对于视频结构化的内容，其实并不多。
但是没关系，有问题解决问题，专门找了外部的行业专家定向指导，随着将近一年的时间，目前视频结构化团队的经验也越来越完善了。
第二阶段：项目实战，打磨产品
走过了第一阶段，目前在第二阶段也走了一段时间了。
也接了很多的项目，在项目实战中，团队配合去做项目交付，从市场->售前->项目经理->算法->工程化->系统开发->交付服务，整个流程去完善。
其中也会出现各样的问题，不过也都在不断的打怪升级中。
当然除了做项目外，最终核心，还是沉淀出公司的软件产品，目前也是有一部分的人力在做产品的阶段。
第三阶段：运营推广，品牌影响力
有了更多的案例，有了经验之后，公司运营的目标，还是做商业落地，有更多的资金才能有更好的发展，无论是做项目，还是融资。
所以大白现在更多的精力，开始放在前端，做市场运营推广，获得更多的精准曝光，拓展商业合作伙伴，有更多的订单，大家也会更有信心。
最近也有市场的同事，专门转到运营板块，我们打算一起主力做短视频的方向，通过视频的方式，更好的展示公司的产品/解决方案以及团队。
因为明显感觉，之前做技术推广的方式，其实比较简单，有比较好通俗易懂的文章即可，大家学习了知识，掌握了经验，对你会有信任感。
而落地到商业上，更多的还有行业案例，团队能力，甚至还有公司规模。
在这个部分，以图文的方式，已经无法更好的展示了，更形象的还是视频的方式。
对于个人而言，又是一次全新的挑战，拍摄视频的定位、方式、剪辑，都是从0开始。
不过既然创业的道路开始了，没有什么不能尝试的。最近在剪辑的视频中，有一句话感觉挺好，也送给想创业或者已经创业的朋友们：关关难过关关过，前路漫漫亦灿灿，一起加油！
之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看。
后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。
大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。
整理汇总：江大白
内容周期：2023.7.10-2023.7.16
同步公众号：江大白
目录
- 1 整理涉及公众号名单
- 2 行业精华文章汇总
-
- 2.1 基础知识方面
-
- 2.1.1 深度学习相关
- 2.2 研究方向方面
-
- 2.2.1 目标检测
- 2.2.2 大模型
- 2.2.3 图像分割
- 2.2.4 去雾模型
- 2.2.5 扩散模型
- 2.3 实战分享
- 3 行业&扩展阅读动态
-
- 3.1 行业动态
- 3.2 扩展阅读
1 整理涉及公众号名单
（1）我爱计算机视觉
（2）Cver
（3）Datawhale
（4）量子位
（5）极市平台
（6）新智元
（7）机器之心
（8）AI算法与图像处理
（9）Opencv学堂
（10）PaperWeekly
（11）机器学习算法工程师
（12）AI研习社
（13）GiantPandaCV
（14）AI深度学习视线
（15）七月在线实验室
（16）人工智能前沿讲习
（17）AI科技评论
（18）机器学习算法与Python精研
（19）AIZOO
（20）微软研究员AI头条
（21）VALSE
（22）AI算法修炼营
（23）有三AI
（24）AlWalker
（25）AI公园
（26）AI人工智能初学者
（27）计算机视觉之路
（28）小白学视觉
（29）HyperAI超神经
（30）集智书童
（31）计算机视觉life
（32）CV圈
2 行业精华文章汇总
2.1 基础知识方面
2.1.1 深度学习相关
（1）分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bwTSJgmTbepLsHjhPeyvog
2.2 研究方向方面
2.2.1 目标检测
（1）【深度学习】收藏 | 全面理解目标检测anchor
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4qSwTIi489eDC2yQ19LLtw
（2）无需标注海量数据，目标检测新范式OVD让多模态AGI又前进一步
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1k8sOgLHku_h_ClNWBInEA
（3）RestoreDet：低分辨率图像中目标检测
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LZfCStdTHCaUTQLCWY5dtQ
（4）超强Trick | 如何设计一个比Transformer更强的CNN Backbone
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/etizUW8VSDuZdGs4OCUWTA
2.2.2 大模型
（1）World Model揭开自动驾驶GPT时代的面纱
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5Uq1dDRWfpabc-2u4SXkxQ
（2）“百模大战”大模型哪家强？开源的全面评测来了！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GyJCb-Sq4EPR_JS18YhwiA
（3）数据，真的是 AI 大模型市场化的「壁垒」吗？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ybocfhlz93ZCY50Nxf8KPg
2.2.3 图像分割
（1）深入浅出解析Stable Diffusion中U-Net的核心知识与价值 |【算法兵器谱】
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HRjPUX4csewgB3v3Kl9frg
2.2.4 去雾模型
（1）让SAM来助力图像去雾！将大模型先验知识集成到任何低级去雾网络中
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Hhn5G7PALQwaajlqXqledQ
2.2.5 扩散模型
（1）十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vZnnefyVgNNiP92GpSGFxQ
2.3 实战分享
（1）再谈多目标追踪 | 实际落地如何快速应用部署
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hjF7PxICKOMmdjPszzizyw
（2）算法部署服务实战–代码篇
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JrkRpIgTDtq6WN-hM8NwSA
（3）【机器学习】代码逐行解析！冠军选手解读锂电池生产温度预测赛事方案
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zMGaTLgWz0TaRCtwfycLOg
3 行业&扩展阅读动态
3.1 行业动态
（1）算法工程师大致是做什么的？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lmZL3MSD-_XhDAwwkZyz4A
（2）GPT国内的一些产品真的比国外的差吗？（篇幅较长，请收藏）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Zd5vmdO7AbT4ycAUG7Cd4Q
（3）大规模模型推出后，计算机会是下一个土木吗？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/g-UzI60ipwnhjbL6Z7Ugig
3.2 扩展阅读
（1）60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Lf70i8M0KNDs9ZB8H32h4w
（2）周志华：四两拨千斤，小模型也能做大事！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Sr1nPJKRfc7ieD9K3iSnyg
（3）相比本科和博士， 毕业后找工作的群体里，待遇最尴尬的其实是硕士？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sGPlSl0N-DMeybDHRwUF9w
