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企业网站seo标题(企查查在线查询)2025年12月精选导读

企业网站seo标题(企查查在线查询)

文书材料看似简单，实则需要大量的时间去做精校，而且质量对完成订单非常重要，那些采用AI干活的企业——通常是case by case的商业模式——逐渐失去了获得新订单的能力，然后开始批量倒闭，于是剩下的企业又开始重新招聘人类……

主要负责处理政府文书，要求极其繁琐和细致，2023年开始AI兜售者闯了进来，说着「你们不必养那么多人了，大模型可以承担一切」之类的措辞，然后那些原本就对成本节省来者不拒的小型企业立刻就接受了，开掉了包括我在内的一批劳动力。事情随后开始变得诡异起来。文书材料看似简单，实则需要大量的时间去做精校，而且质量对完成订单非常重要，那些采用AI干活的企业——通常是case by case的商业模式——逐渐失去了获得新订单的能力，然后开始批量倒闭，于是剩下的企业又开始重新招聘人类……- 幸运的是这只是我的副业，虽然收入不错。我曾经兼职去做线下的会议记录，后来AI转录产品遍地开花，虽然错漏也多——你们知道吗，在收音效果不佳的房间，「可以」和「不可以」的语音听起来非常相似，很容易搞混——但是，既然有完全免费的东西能够达到70%的质量，我也就不指望人们还愿意支付我的收费标准，而我又不想去和AI竞争性价比（怎么可能竞争得过吗），于是这个副业就这么没了。- 我也是被自动化取代的——而且是我自己写的软件。有人曾对我说过：「如果你是程序员，而且你的工作重复性很高，那就说明你编程水平不行」，所以我把这些重复性的工作用AI做了一套自动化系统，起初它表现非常出色，办公室里人见人夸，直到我犯了一个致命性的错误——我为自动化流程写了一份操作文档。一个月内，我就被优化了。操。- 虽然不是被直接取代，但确实是因为AI而丢了工作。我负责一家网站的内容编辑，网站高度依赖SEO获取流量，然后凭借页面上的广告点击赚取收入。自从搜索引擎的AI摘要功能导致流量暴跌之后，公司就垮了。后来收购方想以外包形式重新雇佣我，

本DS评论第一条：K-Means建模很快，但少用于地理信息聚类。K-Means前提之一是“各向同性”，而地理信息不容易满足。打个比方，男厕所往南走两步出门了，往东走两步(如果能走)就穿墙进了女厕所，完全没有各向同性。地理信息基于密度的DBSCAN聚类更合适

#AI经济学#

我用微博智搜分析了这篇博文，一起来看看吧~ 分析：Reddit问答版：被AI抢走工作的人，说出你们的故事？- 13年经验的数据科学家，老板让我解决一个

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