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中国AIGC应用全景图谱

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中国 AIGC 应用全景图谱

AIGC（AI Generated Content）是指利用人工智能技术生成的内容，是继用户生成内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后的新型内容生产方式。作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。

AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：

  1. 个性化营销内容创作：AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。
  2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。
  3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。
  4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。
  5. 智能翻译和本地化：AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。
  6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。
  7. 客户反馈分析：AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

总之，AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本，从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024AIGC法律风险研究报告（更新版）.pdf

1.4本章小结GenAI（即生成式AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用，利用GenAI创建的内容即AIGC（全称AI-Generated Content）。作为一种强大的技术，生成式AI能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本，如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有Sora和WaveNet。此外，AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

问：AIGC 在 CRM 中有什么应用？

AIGC（AI生成性内容）在CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：1.个性化营销内容创作AIGC可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。1.客户服务对话系统基于AIGC的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。1.产品推荐引擎借助AIGC生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。1.CRM数据分析报告生成AIGC可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。1.智能翻译和本地化AIGC技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。1.虚拟数字人和营销视频内容生成AIGC可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。1.客户反馈分析AIGC可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...

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AIGC和AGI的区别
AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI（通用人工智能）则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标，能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成，是通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如，AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式；AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说，AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用，而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多。在语言文字类，有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；在语音声音类，有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；在图片美术类，有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了 Midjourney、谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用领域广泛，包括但不限于内容创作、广告、媒体等。 例如，在文字生成方面，可使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容；在图像生成方面，可使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等；在视频生成方面，可使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，媒介也多样。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了生成质量很高的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。
2025-01-10
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面，AIGC 包括文字生成（如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-01-08
Aigc国漫风格制作流程
以下是 AIGC 国漫风格的制作流程： 1. 主题与文案：确定国漫风格作品的主题，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要的国漫风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用相关的 AIGC 绘图平台，输入关键词，生成并挑选出满意的底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 相关的海报成果。 此外，还有一些相关的案例供您参考： 在制作海报方面，使用无界 AI 等软件，按照需求场景、大致流程进行操作。 在文旅视频制作中，如山西文旅宣传片，运用 Defense 及 SD 制作艺术字，通过 PS 处理和反复跑图提高画面完整度。 在游戏 PV 制作中，如《追光者》，结合多种 AI 工具，包括 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘等，进行前期脑暴拉片和风格参考情绪版的准备。
2025-01-08
Aigc国漫风格视频
以下是为您整理的相关内容： 关于 AIGC 国漫风格视频： 设计方面包括女执事、智能体、守护者等元素，有 3 种形态，平常翅膀呈隐藏状态，是人类的保护者和服务者。比如智小美，身材比 1:2，风格与智小鹿一脉相承但更智能，美貌与智慧并存，是智小鹿的妹妹。其设计灵感综合了导演、猫叔墨镜、影视元素等，猫叔在社区更新的万字编剧日记对创作 AIGC 有很大帮助。 关于 AIGC 小红书博主： 列举了多位小红书博主，如徐若木、笑笑（约稿）、吉吉如意令、发射井、惟玮、Sllanvivi、巧琢、上官文卿｜ZHEN、AI 离谱社、布谷咕咕咕、果果（禾夭夭）、壹见空间川上扶蘇、Goooodlan🍅古德兰等，涵盖了商业插画师、约稿、头像、国风人物、创意设计、视频、动画设计教程、壁纸、景观设计等不同领域。 关于 AIGC Weekly88： 封面提示词为“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal,dark background,blue light reflections,symmetrical composition,centered in the frame,highly detailed,hyperrealistic,cinematic lighting,in the style of Octane Rendear 16:9style rawpersonalizev 6.1”，可查看更多风格和提示词的链接为：https://catjourney.life/ 。这周训练了一个 FLUX Lora 模型，为褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，适合生成毛茸茸的动物玩偶，人像会偏向复古褪色的胶片风格，在玻璃制品产品展示摄影方面表现很好，整体景深模糊自然柔和，下载链接为：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page
2025-01-08
人工智能历史图谱
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因提取知识复杂、成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统，使用神经网络转换语音、识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展，大型公共数据集出现，如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率，此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年，大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据，可先预训练再针对具体任务专门化。
2024-12-25
知识图谱
知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取：通过自动化技术抽取可用的知识单元，包含实体抽取（命名实体识别）、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示：如属性图、三元组。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新，以形成高质量知识库。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。知识图谱以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，允许智能体实时检索和整合最新外部信息。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合进世界模型。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的理解。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法。
2024-12-19
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
知识图谱
知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，实现数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库。其中涉及实体对齐以消除不一致性问题，知识加工对知识统一管理，本体构建明确定义概念联系，质量评估计算知识置信度，知识更新迭代扩展现有知识。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括知识图谱，它以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。外置知识通常由外部数据库提供，能动态更新和调整，在实际应用中常采用 RAG 架构，结合检索和生成，通过检索外部知识源增强模型生成能力。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合到对世界的活跃模型中。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的元知识。知识表示的问题是找到在计算机中以数据形式有效表示知识并能自动化使用的方法，这是一个连续谱，简单的知识表示如算法不够灵活，自然语言功能强大但不利于自动化推理。
2024-11-03
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱，只关注应用层，按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分： 上游是基础设施层，包括数据与算力。 中游是技术层，涵盖模型与算法。 下游是应用层，涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑，在此不展开对各家公司/平台（或产品）的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月，如果有不了解不认识的公司/平台（或产品），建议您搜索了解。
2024-10-28
亚马逊大语言模型全景培训
以下是关于亚马逊大语言模型全景培训的相关内容： Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门讲座提到： 1. 大型语言模型（LLMs）：神经网络实际上是下一个词预测网络，通过给它一些单词来预测下一个单词。尽管下一个单词预测任务看似简单，但它迫使神经网络学习大量关于世界的信息，并将其编码在参数中。例如，预测关于露丝·汉德勒的内容时，模型参数需学习相关知识。模型推理是生成接下来的单词，通过采样选择单词并反馈回模型获取下一个单词，从而“梦想”出类似互联网文档的内容，如 Java 代码、亚马逊产品、维基百科文章等。 2. 获取辅助模型的方式：保持优化相同，更换训练数据集。过去对互联网文档训练，现在替换为手动收集的数据集，通过雇用人员按标签说明提问并写下答案。预训练阶段文本量大但质量低，第二阶段更看重质量而非数量，文档少但都是高质量对话。 该讲座的作者是天空之城城主，来源为 https://mp.weixin.qq.com/s/fmb4nvIEA9AC5JpNPWN7Q ，宝玉的另一翻译版本为 https://twitter.com/dotey/status/1728959646138880026 。讲座分为三大部分，包括第一部分的大型语言模型（LLMs）、第二部分的 LLM 的未来、第三部分的 LLM 安全性。Andrej Karpathy 近期进行了一场 30 分钟的入门讲座，虽未录制，但因受欢迎决定重新录制并上传至 YouTube 平台。
2024-12-13
2024年AI公司全景图
以下是 2024 年 AI 公司的相关信息： AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。但未找到一张满意的展示上中下游重点企业（或产品）的图，若您对图中不了解的公司/平台（或产品），建议搜索了解。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：20240313 融资 1.11 亿美元，A 轮，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：20240313 融资 1.06 亿美元，A 轮，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：20240227 融资 2.03 亿美元，D 轮，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：20240224 融资 6.75 亿美元，B 轮，主营 AI 机器人。 Abridge：20240223 融资 1.5 亿美元，C 轮，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：20240220 融资 1.02 亿美元，C 轮，主营 AI 接口解决方案。 2024 年的一些 AI 发展趋势： AI 将引领“智能即服务”的新服务模式，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显。 企业竞争策略分化，大模型争霸，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上备受瞩目的公司。
2024-11-20
量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位：2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息： 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面，AI 最先赋能策略洞察与内容生产，大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中，创意生产工具呈平民化趋势，品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时，生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
我需要能辅助我做股票研究的AI应用
以下是一些可能辅助您做股票研究的 AI 应用： 1. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。例如根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-01-25
目前在TO C场景中，AI在哪前三个场景中应用最为广泛
在 To C 场景中，AI 应用较为广泛的前三个场景包括： 1. 角色扮演类产品：如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品：以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表，在 LLM 基础上对长短记忆进行处理，突出陪伴意义，随着时间积累知识库，使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品：像“秘塔”“360 搜索”等，本质上是 RAG 方案，部分产品会对搜索内容结构化，形成图谱或脑图。
2025-01-25
AI在国际贸易上的应用
以下是 AI 在国际贸易上的一些应用相关资料： 世界经济论坛发布的白皮书《生成式 AI 与国际贸易分析》探讨了 AI 对国际贸易的影响。 美国国际开发署（USAID）的《AI 在全球发展中的 PLAYBOOK》。 此外，英国在 AI 监管方面的国际策略包括： 继续推行包容的、多利益相关方的方法，例如支持其他国家实施支持包容性、负责任和可持续人工智能的法规和技术标准。 确保有效的国际技术标准在更广泛的监管生态系统中发挥作用，以支持跨境贸易，减少贸易技术壁垒，增加市场准入。 在多边合作中，利用各论坛的优势、专业知识和成员资格，确保为全球 AI 治理讨论增加最大价值，并与民主价值观和经济优先事项相关。 同时，英国的 AI 监管框架强调协作、适度和适应性，以与国际方法充分对齐，最大化市场准入和商业机会，且形成反馈循环的重要部分，理解该制度的运行情况及如何迭代。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议；通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答；在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可自动生成代码；选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。
2025-01-25
ai在营销方面的应用
以下是 AI 在营销方面的应用： 1. 营销 AI 产品： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 2. 生成式人工智能在营销中的改变： DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版销售酸奶品牌，Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 2025 年数字营销趋势中的 AI 驱动营销： AI 将继续成为未来数字营销的基石，但使用需要具备战略性和明确目的，以确保品牌真实性，应追求提升用户体验。 预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元。采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24
AI教育都有哪些应用
AI 教育的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生的行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解学生写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟化学实验室进行安全实验操作，并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程。 此外，AI 在教育领域的应用还体现在为每个学生提供定制化学习体验、帮助教师生活更轻松和课程更有效、用于自学学习等方面。但使用时需注意对关键数据根据其他来源仔细检查，以防人工智能产生幻觉。
2025-01-24