现在性能最强的模型是？

目前能力最强的 AI 是 GPT4。GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，您可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 也是表现出色的 AI，紧随其后，并且提供了有限的免费选项。这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中，例如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。

目前在 AI 领域，很难确切地指出哪一个是“最强的 AI”。在聊天机器人工具方面，Open AI 的 ChatGPT 访问量遥遥领先，占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%，角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 等各自产生的访问量不到总访问量的 2%，但 Bard 仍在成长。 关于 AI 的强大之处，它能使产品个性化用户体验，这在教育科技和搜索等领域已有早期应用。 另外，Pi 作为一款以用户个人为中心的产品，在与人对话方面表现出较高的情商，例如在处理人际关系问题时能循循善诱，采取提问式结尾、不断主动追问，更有让人聊下去的欲望。

目前国内大模型的综合实力情况如下： 在 SuperCLUE 测评中，GPT4Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，距离 GPT4Turbo 有 11.61 分的差距。 综合能力超过 GPT3.5 和 GeminiPro 的国内模型有 11 个，比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有较好表现。 国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。

目前在世界范围内，很难确切地指出哪一个是最强的 AI 对话产品。不过，ChatGPT 是一款具有广泛影响力和显著特点的 AI 对话系统。 ChatGPT 由 OpenAI 开发，具有以下优势： 1. 开创性：作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球掀起了 AI 革命，改变了人们对 AI 的认知，为技术发展指明方向。 2. 用户体验：界面简洁直观，交互流畅自然，新手也能轻松上手，降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。 3. 技术实力：背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先，在语言理解深度和生成内容质量上表现出色，能应对各种复杂任务和挑战。 然而，ChatGPT 也存在一些局限性： 1. 随着 AI 技术发展，已不再是市场上唯一的顶级选择，其他产品在特定领域可能超越它。 2. 对于国内用户，可能因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等情况，影响使用体验。 此外，大型语言模型改变了聊天机器人的局面，使得如今最好的聊天机器人能与人类进行自由流畅的对话。像 Replika、Anima 和 CharacterAI 等产品也受到许多用户的青睐，用户在与它们的关系中找到了真正的意义，并花费大量时间进行对话。

在国内，一些表现较为出色的 AI 包括： 智谱：一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax：推出了 MoE 架构的新模型，和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面：专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 此外，从产品层面上，2C 端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”，不过也只是昙花一现。在 2B 行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限。 在国内的大模型中，还有百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等在特定领域和任务上也表现出色。如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需要注意的是，对于哪个是最强大的 AI ，判断的方式并不客观，且随着时间的发展和技术的进步，情况也在不断变化。

目前在金融 AI 领域表现较为突出的公司包括： 1. Bloomberg：其 BloombergGPT 计划将 GPT 风格的 AI 集成到终端。 2. ServiceNow：通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。 3. Palo Alto Networks：利用 AI 降低了处理费用的成本。 4. Hubspot：利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 5. 瑞典金融科技公司 Klarna：通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 此外，金融服务行业中，现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限，在使用 AI 推出新产品和改进运营时具有初始优势，但会受到对准确性和隐私的高标准限制；新进入者最初可能使用公开金融数据训练模型，而后逐渐生成自己的数据，并将 AI 作为新产品分销的突破口。

在 ComfyUI 中使用 Flux1dev 模型，24G 显存是可以的，但建议内存尽量高于 32G 以避免意外情况的发生。如果您的显卡是 24G 或更高，右键 24G 那个 train_flux_24GLora 的文件。修改脚本路径和参数时，要注意底模路径、VAE 路径、数据集路径，还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径的正确填写。ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址为：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ，百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。最后下载 dev 的工作流： ，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI 把工作流或图片拖拽到其中即可。

在 ComfyUI 中使用 flux1dev 模型所需的显存情况如下： 相关模型的下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 对于 GPU 性能不足、显存不够的情况，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址为：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 低显存方案（8G 以下）：flux1devbnbnf4.safetensors ，放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内，下载链接为 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 。 此外，还提供了以下相关资源链接： BitsandBytes Guidelines and Flux ：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4

训练自己的小说大纲模型可以参考以下步骤： 步骤一：创建数据集 1. 进入厚德云模型训练数据集，网址为：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（之后可在 c 站使用自动打标功能）。 5. 也可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 6. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 7. 上传 zip 以后等待一段时间。 8. 确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二：Lora 训练 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 5. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 7. 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三：Lora 生图 1. 点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面。 2. 模型上的数字代表模型强度，可以调节大小，正常默认为 0.8，建议在 0.6 1.0 之间调节。 3. 也可以自己添加 lora 文件，点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 4. VAE 不需要替换。 5. 正向提示词输入写的提示词，可以选择基于这个提示词一次性生成几张图。 6. 选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形。 7. 采样器和调度器新手小白可以默认不换。 8. 迭代步数可以按照需求在 20 30 之间调整。 9. CFG 可以按照需求在 3.5 7.5 之间调整。 10. 随机种子 1 代表随机生成图。 11. 所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧。 12. 如果有哪次生成结果觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图，往下滑，划到随机种子，复制下来，粘贴到随机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似。 13. 如果确认了一张很合适的种子和参数，想要高清放大，则点开高清修复，可以选择想放大的倍数。新手小白可以就默认这个算法，迭代步数也是建议在 20 30 之间，重回幅度根据需求调整，正常来说在 0.3 0.7 之间调整。 今日作业 按照比赛要求，收集六个主题中一个主题的素材并且训练出 lora 模型后提交 lora 模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd 。 另外，直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型的步骤如下： 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中（如果在 Windows 上；否则，选择另一个文件 requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键，这将安装所有所需的依赖项，使其与 ComfyUI 兼容。请注意，如果为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。 3. 教程： 图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA 脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如 5。然后，下划线是必须的。 对于 data_path，必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如：C:\\database\\5_myimages ，必须写 C:\\database 。 对于参数，在第一行，可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。据说必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。但也可以尝试使用微调。

训练自己的模型可以参考以下内容： 基于百川大模型： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集（如 wechat 和 self_cognition）。 注意学习率和训练轮次的设置，要根据数据集大小和收敛情况来调整。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的情况下，可以减少 batch size 并开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用约 20G 左右，训练时间根据聊天记录规模大小而定，少则几小时，多则几天。 训练自己的 AI 绘画模型（Stable Diffusion）： 样本采样器（sample_sampler）：可选择，默认是“ddim”。 保存模型格式（save_model_as）：可选择，SD WebUI 兼容"ckpt"和"safetensors"格式模型。 训练流程主要包括： 训练集制作：数据质量评估、标签梳理、数据清洗、标注、标签清洗、增强等。 训练文件配置：预训练模型选择、训练环境配置、训练步数及其他超参数设置等。 模型训练：运行训练脚本，使用 TensorBoard 监控。 模型测试：用于效果评估与消融实验。 训练资源： Rocky 整理优化过的 SD 完整训练资源 SDTrain 项目，可通过关注公众号 WeThinkIn，后台回复“SDTrain”获取。

嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面： 1. 用于文档内容的表示和检索：将文档分成块，计算嵌入向量并存储在向量存储中，在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块，填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力：在大语言模型应用程序中，向量存储成为检索相关上下文的主要方式，嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务：例如像 bgem3 这样的向量模型，支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务，能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中，如在 LangChain 中，本地向量存储使用量较大，而在计算文本片段的嵌入时，OpenAI 占据主导地位，开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。

以下是一些国内的文生图大模型： 百度的文心一言：https://wenxin.baidu.com 抖音的云雀大模型：https://www.doubao.com 智谱 AI 的 GLM 大模型：https://chatglm.cn 中科院的紫东太初大模型：https://xihe.mindspore.cn 百川智能的百川大模型：https://www.baichuanai.com/ 商汤的日日新大模型：https://www.sensetime.com/ MiniMax 的 ABAB 大模型：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室的书生通用大模型：https://internai.org.cn 此外，真人效果卓绝的大模型 lofi.v2 也可用于生成真实场景下的字体。在使用 SDXL 大模型时，其分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型，VAE 用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用，需将秋叶启动器中 webUI 的版本升级到 1.5 以上，并将模型放入对应文件夹。

以下是截至今日国内部分 AI 产品的性能排名情况： |排行|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |60|文心一格|图像生成|41.5|0.086| |61|DupDub|文字转音频|41.4|0.107| |62|阿里堆友 AI 反应堆|图像生成|40.7|0.169| |63|识典古籍|AI 学习|39.2|0.164| |64|标智客 Ai Logo|图像生成|37.8|1| |65|笔灵 AI|通用写作|37.4|0.087| |66|Learn Prompting|Prompts|36.1|0.284| |67|搜韵网|通用写作|36|0.155| |68|腾讯智影|其他视频生成|35.4|0.131| |69|新片场素材|其他视频生成|35.2|0.128| |70||图像编辑|35|0.301| |71|彩云小译|翻译|34.3|0.107| |36|虎课网免费在线视频教程|AI 学习|62.9|0.005| |37|Glasp|会议总结|60.7|0.325| |38|aippt|PPT|59.6|0.142| |39|帆软战略|电商|59.5|0.145| |40|帆软数据|数据分析|59.5|0.145| |41|讯飞听见|转录|56.2|0.065| |42|Pixso AI|设计工具|54.9|0.017| |43|ToonMe（卡通头像）|图像生成|53.6|0.993| |44|edrawsoft|思维导图|53.5|0.14| |45|Dify.ai|AI ChatBots|51.7|0.452| |46|彩云|通用写作|51.5|0.117| |47|360 苏打办公|生产力|50.6|1.269|

VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）是一款基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算软件，广泛应用于材料科学中的电子结构计算和分子动力学模拟。使用VASP进行材料的热电性能计算时，确实需要对晶体结构进行优化，并且正确设置`INCAR`文件是至关重要的。 `INCAR`文件包含了VASP运行时的所有输入参数。一个基本的结构优化`INCAR`文件可能包含如下参数： ```plaintext 基本参数 PREC = Accurate 计算精度 ENCUT = 450 截断能，根据具体元素调整 ISMEAR = 1 采用Gaussian smearing方法 SIGMA = 0.2 用于ISMEAR的高斯宽度 NBANDS = 40 带数 EDIFF = 1e6 能量的收敛标准 EDIFFG = 0.02 离子的收敛标准 IBRION = 2 使用快速离子弛豫算法 EDIFF = 1e5 控制总能量的收敛 NSW = 50 最大离子步数 动力学计算参数（如果需要） LEPSILON = .TRUE. 计算宏观介电常数 KPOINTS = 自定义 K点设置，根据实际体系大小和对称性调整 其他可能需要的参数 LPEAD = .TRUE. 计算极化电荷 DIPOL = 自定义 电偶极子设置，用于分子动力学 NWRITE = 0 控制输出信息量 LCHARG = .TRUE. 计算并输出电荷密度 ``` 请注意，这只是一个示例文件，实际的`INCAR`文件需要根据你的具体体系和计算目标进行调整。例如，`ENCUT`需要根据你体系中元素的电子数来设定，`ISMEAR`和`SIGMA`的值可能需要根据费米能级的位置进行调整，`NBANDS`和`EDIFF`也需要根据计算的精度要求来设定。 对于热电性能的计算，你可能还需要考虑额外的参数，比如`LEPSILON`来计算介电常数，或者`DIPOL`来计算电偶极矩等。 在开始计算之前，强烈建议阅读VASP手册和相关文献，以确保正确设置所有参数，并理解每个参数的物理意义。此外，对于热电性能的计算，可能还需要进行额外的热力学和动力学分析，这通常涉及到更复杂的`INCAR`文件设置和后处理步骤。

对比不同大型语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下几个方面： 1. 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 2. 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 5. 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 6. 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的API和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 标准基准测试：使用标准的语言模型评估基准，如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。 自定义任务：根据特定需求设计任务，以评估模型在特定领域的表现。 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 A/B测试：在实际应用场景中，通过A/B测试比较不同模型的表现。 性能指标：使用包括准确率、召回率、F1分数、BLEU分数等在内的性能指标来量化比较。 通过这些方法，可以全面地评估和对比不同大型语言模型的性能，从而选择最适合特定需求的模型。

以下是一些 AI 陪伴类型的产品： 1. Character.ai：用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：用户可以设计理想的伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 NPC 和丰富的剧情体系，游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal：在长短记忆上做处理，突出陪伴意义，陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，越懂用户。 但每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

AI 技术的发展状况如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 需要注意的是，无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

在国内的大模型中，对于回答高等数学相关问题，以下几个大模型具有一定的优势： 通义千问（阿里）：在翻译、电商、法律、推理、数学等方面表现较好。 讯飞星火（科大讯飞）：在中小学教育学习、翻译等方面有一定能力。 需要注意的是，不同大模型的表现可能会因具体问题和使用场景而有所差异。您还可以参考第三方基准评测报告： 。但报告内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。

GPT4 的参数规模约为 1.8 万亿。此前传言称，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个参数规模为 1.8 万亿的 GPT4 模型。另有网友戏称，“老黄确认 GPT4 是 1.8 万亿参数”。

目前常见的 AI 类型包括： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 在不同行业中也有多种应用，以汽车行业为例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 此外，在学习笔记“AI for everyone 吴恩达”中提到： AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展以及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每一列代表特定变量，每一行对应某一成员的数据集问题。获取数据的方法包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将数据展示或提供给 AI 团队，数据分为结构化数据（可放在巨大表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理较难），同时要注意处理不正确和缺少的数据。