Sora對留學選專業有什麽影響？

在2024年年初，美國的兩(liang) 個(ge) 科技巨頭OpenAI和Google幾乎同時展示了他們(men) 最新的人工智能進展。

OpenAI推出了Sora，這是一個(ge) 能夠將文字轉換成視頻的AI生成內(nei) 容模型，以及一個(ge) 稱為(wei) Gemini1.5的大型語言模型。與(yu) 此同時，Google發布了Gemini Pro 1.5，但僅(jin) 在兩(liang) 小時後，OpenAI就緊隨其後發布了Sora。

這種時機的選擇讓人不禁思考，似乎OpenAI的發布有意在Google之後，以此來搶占更多的關(guan) 注度。不過，這並不減少Gemini 1.5 Pro在AI領域的重要性。Gemini 1.5 Pro展現了比其他大型模型更機構的分析和推理能力，預示著它在未來應用中的巨大潛力。

01關(guan) 於(yu) Sora和Gemini pro 1.5

Sora采用Transformer架構，具備出色的創作能力，可以根據用戶的提示語創建逼真且富有想象力的場景，生成多種風格、不同畫幅的高清視頻。OpenAI首次涉足AI視頻生成領域，Sora生成的多條短視頻在網絡上廣受矚目，展示出令人驚歎的創作實力。

而Gemini Pro 1.5可以一次性閱讀多達幾十萬(wan) 字的文本並輸出準確回答。比如Kalamang語是不足200人使用的罕見語言，在互聯網上幾乎沒有任何資料。隻要把500頁的語言教程、一本詞典以及大約400個(ge) 句子樣例放到上下文裏，G1.5P就學會(hui) 了翻譯這門語言。並可以生成Kalamang語的任何內(nei) 容，且幾乎不再需要人工做長期時間的微調（fine-tuning）。然而，OpenAI目前還沒有向公眾(zhong) 開放Sora的使用權限，暗示該項目仍處於(yu) 研究階段的早期。

CEO Altman通過Twitter發帖邀請用戶留言，以展示Sora的視頻生成能力，並表示OpenAI正在與(yu) 安全測試機構、以及電影和視頻製作人合作，目的是進一步完善這一產(chan) 品。與(yu) 此同時，不應低估Gemini Pro 1.5的重要性。

Gemini 1.5展現了出色的擴展性和適應性。它還擁有“上下文感知學習(xi) ”的能力，這意味著它能夠從(cong) 長段提示中學到新的技能，無需進行任何額外的調整。總的來說，無論時Sora模型強大視頻的生成還是Gemini 1.5的強大處理能力，都體(ti) 現了AI巨頭們(men) 急速擴張的趨勢和生成式AI底層技術的快速發展。

因此，未來的就業(ye) 方向一定是要結合人工智能技術，以及創新性的專(zhuan) 業(ye) 將會(hui) 有更大的發展空間。

02就業(ye) 方向

在世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）發布的《2023未來就業(ye) 報告》中指出，在2023年的熱門崗位排行中，人工智能和機器學習(xi) 專(zhuan) 業(ye) 人才排名第二，未來五年內(nei) 職位增長最為(wei) 迅猛的崗位是：人工智能、商業(ye) 智能分析和數據科學等大數據領域密切相關(guan) 的職位占據了主導地位。

而在2023年11月的《2023-2024美國留學白皮書(shu) 》也指出，AI和自動化技術的逐步成熟將取代很多機械性的工作。技術的發展是不可避免的，對於(yu) 大眾(zhong) 而言，AI作為(wei) 一種新興(xing) 技術，不僅(jin) 有潛力促進個(ge) 人成長，也可能對職業(ye) 生涯造成影響。重要的是學會(hui) 如何有效利用這項技術，而不是讓自己被它取代。

換個(ge) 角度看，隨著人工智能技術的持續進步，傳(chuan) 統上被認為(wei) 是“難以就業(ye) ”的領域，如生命科學、生物學、化學、材料科學和藥物開發等，可能會(hui) 變得更加受歡迎。如果你對AI不太感興(xing) 趣，可能這些領域可以成為(wei) 你的新方向。再回到人工智能的話題。

去年10月，北京市政府新聞辦舉(ju) 行了一場新聞發布會(hui) ，宣布了《北京市促進未來產(chan) 業(ye) 創新發展實施方案》。根據該計劃，北京市將重點發展包括未來信息技術、健康、製造業(ye) 、能源、材料科學和空間探索在內(nei) 的六大產(chan) 業(ye) 領域，涵蓋了多個(ge) 當前科技熱點。特別是在麵向未來的信息通信和高級計算需求方麵，將著重發展包括通用人工智能、第六代移動通信（6G）、元宇宙、量子信息技術和光電技術在內(nei) 的子領域。

這反映了在政策層麵對於(yu) AI專(zhuan) 業(ye) 人才的高度需求。不止，各大高校也有很強的風口意識。

事實上，國外有不少院校都開始推出 AI + 不同學科的跨學科新專(zhuan) 業(ye) ，開始探索用人工智能解決(jue) 各個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 領域的問題。03AI本科院校情況 美國方向在美國高校中，人工智能專(zhuan) 業(ye) 的開設情況如何呢？

賓夕法尼亞(ya) 大學2024年的2月14日，賓夕法尼亞(ya) 大學重磅宣布開設人工智能(AI) 工程理學學士學位（BSE）。這也是藤校中首個(ge) 擁有人工智能本科學位的大學。賓大的人工智能(AI) 本科學位項目將會(hui) 在2024年秋季向學生開放，由電氣與(yu) 係統工程係（ESE）和計算機與(yu) 信息科學係（CIS）聯合管理。其課程專(zhuan) 業(ye) 設置涵蓋數學、數據分析、機器學習(xi) 、計算算法、認知科學、視覺和語言、電氣和係統工程等多個(ge) 方向。學生將學習(xi) 這些學科背後的基礎理論以及如何使用和發展AI技術。

卡內(nei) 基梅隆大學作為(wei) CS與(yu) AI專(zhuan) 業(ye) 的先驅，卡內(nei) 基梅隆大學（CMU）的人工智能專(zhuan) 業(ye) 在U.S News / CS Rankings專(zhuan) 業(ye) 榜單中均排名第一。CMU也是全美第一個(ge) 開設人工智能本科專(zhuan) 業(ye) 的學校，早在2018年秋季就正式開始招收人工智能專(zhuan) 業(ye) 學生。其人工智能專(zhuan) 業(ye) 課程設置涵蓋了機器學習(xi) 、自然語言處理、計算機視覺等多個(ge) 重要領域。學生不僅(jin) 可以學習(xi) 理論知識，還有機會(hui) 親(qin) 身參與(yu) 各種實際項目和研究，培養(yang) 實踐能力和創新思維。不過，CMU的人工智能專(zhuan) 業(ye) 錄取難度非常高。

斯坦福大學斯坦福大學在2019年成立了人工智能學院，成為(wei) 美國較早將人工智能提升到學院層次的大學之一。學校在人工智能方麵的本科學位涵蓋的課程非常全麵，包括計算生物學、語音識別、認知和機器學習(xi) 等，致力於(yu) 培養(yang) 下一代人工智能領域的專(zhuan) 業(ye) 人才。當然，斯坦福大學這個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 錄取率也是相當的低，畢竟是斯坦福。

佐治亞(ya) 理工學院佐治亞(ya) 理工學院的人工智能課程設在計算機學院，該學院提供三個(ge) 本科學位，包括：計算機科學（CS）計算媒體(ti) 學士學位（與(yu) 文學、媒體(ti) 與(yu) 傳(chuan) 播學院和音樂(le) 學院合作）計算機工程學士學位（與(yu) 電氣與(yu) 計算機工程學院合作）課程內(nei) 容包括：智能係統、機器學習(xi) 、人工智能和機器人技術，人機交互、網絡安全等。

英國方向帝國理工學院帝國理工是人工智能領域排名靠前的院校，本科有4個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 與(yu) AI相關(guan) ，一個(ge) 為(wei) "純AI"專(zhuan) 業(ye) ，但人工智能是一個(ge) 大類，所以還有其他計算和數據類專(zhuan) 業(ye) 也屬於(yu) 這個(ge) 範疇。

包括：Computing (Artificial Intelligence and Machine Learning)Computing (Visual Computing and Robotics)Economics, Finance and Data ScienceBiomedical Technology Ventures

倫(lun) 敦大學學院UCL人工智能相關(guan) 的本科課程為(wei) 學生提供了在這個(ge) 日益重要的新領域取得成功和創新的最佳機會(hui) 。UCL本科AI相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 選擇還是比較多的，包括主要的計算機科學、數學計算、醫學科學與(yu) 工程、安全和犯罪科學。

倫(lun) 敦國王學院KCL位於(yu) 倫(lun) 敦市中心，靠近穀歌和亞(ya) 馬遜等全球頂級人工智能公司，並與(yu) 許多領先科學協會(hui) 有合作關(guan) 係，包括特許信息技術協會(hui) （BCS）和工程技術學會(hui) （IET），這些對於(yu) KCL人工智能專(zhuan) 業(ye) 的學生的培養(yang) 都有一定的“滋潤”作用。KCL在本科階段開設了3個(ge) 人工智能相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) （人工智能、人工智能（本碩連讀）以及人工智能與(yu) 一年行業(ye) ）。

對於(yu) 有誌於(yu) 人工智能領域的國際高中生而言，了解該領域內(nei) 激烈的競爭(zheng) 環境至關(guan) 重要，這樣他們(men) 可以提前做好準備，以應對挑戰。除了在學術上選擇相關(guan) 的科目、努力提高成績外，還有一係列軟技能方麵的準備需要考慮，例如：

積極參與(yu) 與(yu) 人工智能相關(guan) 的額外課程活動和項目。這包括加入機器人社團、參與(yu) 編程比賽、加入科技實驗室等，通過這些活動，你不僅(jin) 能夠積累實踐經驗，還能夠提升自己的專(zhuan) 業(ye) 技能。

報名參加數學、科學和計算機科學領域的比賽，比如數學建模、機器學習(xi) 挑戰等。參加這類比賽不僅(jin) 能展現你的才能，還能激發你對研究的興(xing) 趣。

強化你的學術背景和競爭(zheng) 力。無論是參加比賽，還是投身科研活動，我們(men) 都能為(wei) 你提供支持。

通過這些方法，你可以在人工智能的道路上走得更遠，更有準備。