国外大模型公司

以下是一些国内外好用的图生视频模型： 可灵（国内，免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 文生视频，支持中文，时空理解。 关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。

以下是关于模型的相关信息： 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。

AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。

我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外，还有一些免费的大模型接口，如阿里的通义千问大模型接口，可创建 API key。智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后，重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问，大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。

以下是为您推荐的国外优秀的 AI 网站和博客： 简报： TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 播客： No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 会议： 工业界： World AI Cannes Festival： Gen AI conference： Nvidia GTC Conference： World Summit AI： AI and Big Data Expo： Data + AI Summit by Databricks： Ai4 Conference： Scale Transform X： 学术界： CVPR： ICLR： ICML： NeurIPS： 课程： MIT Deep Learning： Deeplearning.ai / Coursera courses by Andrew Ng： Stanford CS 324 Advances in Foundational Models： The Full Stack LLM Bootcamp： 书籍： Genius Makers by Cade Metz Life 3.0 by Max Tegmark The Alignment problem by Brian Christian AI Superpowers by KaiFu Lee Learning Deep Learning by Magnus Ekman 大公司的科技研究部门： Google： Open AI： Meta Research： 其他： Academic Papers at Arxiv.org： Twitter 虽然不常上 Twitter，但有时关注最新趋势很有用。 此外，12 月数据中全球总榜 Top100 中的相关 AI 网站有： 81：klaviyo（Marketing） 82：Pimeye（Search） 83：AINovel（Fun Tools） 84：Phind（Search） 85：Intercom 86：Fin AI bot（Customer Support） 87：Copyleaks（SEO） 88：Wepik AI（Image Generation） 89：LangChain（Developer Tools） 90：TinyWow（Life Assistant） 请注意，排名仅供参考，AI 内容各异，主要网站未分开，不完整，单位约为 UV，数据来源 Similarweb。

以下是关于拜登签署的 AI 行政命令中与您问题相关的内容： 1. 拜登签署的行政命令旨在通过一系列措施推动美国的 AI 研究，包括提供国家 AI 研究资源的试点，为关键领域的 AI 研究提供更多资助。 2. 促进公平、开放和有竞争力的 AI 生态系统，为小开发者和企业家提供技术援助和资源，帮助小企业实现 AI 突破，并鼓励联邦贸易委员会行使其职权。 3. 利用现有权力，通过现代化和简化签证标准、面试和审查，扩大高技能移民和在关键领域有专长的非移民在美国学习、停留和工作的能力。 4. 在国外方面，拜登政府将继续与其他国家合作，支持全球范围内安全、可靠和值得信赖的 AI 部署和使用。包括扩大双边、多边和多利益相关方在 AI 方面的合作，与国际伙伴加速制定和实施重要的 AI 标准，促进国外安全、负责和保障权利的 AI 开发和部署，以解决全球挑战。 需要注意的是，这些政策和措施的具体实施和效果可能会受到多种因素的影响。如果您想进一步了解相关内容或获取更详细准确的信息，建议关注官方渠道的最新动态。

以下为您介绍一些国外好用的 AI 工具： 制作 PPT 的工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 与销售工作有关的工具： Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。 可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可使用拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。

以下是为您分别列举的国内和国外的 AI 大模型产品： 国内： 百度：文心一言，https://wenxin.baidu.com 抖音：云雀大模型，https://www.doubao.com 智谱 AI：GLM 大模型，https://chatglm.cn 中科院：紫东太初大模型，https://xihe.mindspore.cn 百川智能：百川大模型，https://www.baichuanai.com/ 商汤：日日新大模型，https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，https://internai.org.cn 国外： 谷歌：Gemini 大模型，https://ai.google.dev/ 海外版 Coze：GPT4 模型，https://www.coze.com/ （使用可能需要给服务器挂梯子）

以下是一些免费的国外 AI 视频软件： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ ，免费。 SVD：网址为 https://stablevideo.com/ ，有免费额度，对于景观效果更好。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，免费，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： Neverends：网址为 https://neverends.life/create ，有 2 次免费体验，操作简单。 SD：Animatediff SVD deforum ，免费，需自己部署。 Leiapix：网址为 https://www.leiapix.com/ ，免费，可以把一张照片转动态。 Krea：网址为 https://www.krea.ai/ ，12 月 13 日免费公测。

国内的 AI 工具与国外的 ChatGPT 存在以下区别： 1. 技术差距：2023 年之前，国内 AI 行业自认为与美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，直接拉开了 2 年的技术差距。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，与 GPT4 仍有不小差距。 2. 发展态度：2023 上半年国内坚信靠资金和资源能迅速追赶，但试验后下半年纷纷转向“垂直应用”和“商业化”，不再强调 AGI，这种转向可能是短视和致命的。 3. 访问量和影响力：Writerbuddy AI 分析显示，ChatGPT 在访问量上占据绝对优势，而中国的 AI 工具在访问量上相对较小。 4. 用户分布：AI 用户地理分布上，中国未进入前 20，可能受到本土工具和监管环境的影响。

国内的 AI 应用层公司盈利方式主要有以下几种： 1. 创造新的价值和场景：例如在移动互联网领域，出现了移动端的 IM 工具（微信、WhatsAPP）、打车（Uber、滴滴、Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音、Tiktok）等新的应用，这些应用并非颠覆上一代公司的业务，而是创造了新的价值和场景。 2. 融入现有工作流程：许多公司将 AI 融入工作流程，如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本，Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省了运行成本。 3. 抓住技术进步机会改造和提升现有业务：现有的大公司大部分会因技术进步而获利，关键在于能否抓住机会改造或提升现有业务。 同时，关于大模型能力与利润分配的问题，需要垄断才能获得超额收益。因为在有竞争的情况下，哪怕是寡头垄断，行业内的公司也无法获得定价权。只有在垄断市场中，售货方才拥有定价权，类似于今天英伟达的状态。定价权是超额收益，即超额毛利、超额净利的来源。

国内有不少不错的 AI 公司，以下是一些常见的公司及其主要产品和可能面临的问题： 图像类 AI 产品：国内的图像 AI 产品发展迅速，已在某些方面开始引领潮流。 聊天对话类 AI 产品：例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等主打 AI 角色扮演赛道；“星野”“Talkie”“BubblePal”等主打 AI 陪伴类；还有做 AI 搜索工具的产品如“秘塔”“360 搜索”等；单纯做 AIGC 的产品如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等；以及 agent 产品，目前只有头部的厂商在做，比如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。 然而，这些公司可能面临一些问题，比如： 1. 技术研发方面，需要不断投入以保持竞争力，突破技术瓶颈。 2. 市场竞争激烈，需要不断创新和优化产品以满足用户需求。 3. 数据隐私和安全问题，需要加强保护措施以符合法规要求。 4. 产品推广和用户教育成本较高，需要找到有效的营销策略。

以下是面试 AI 公司需要了解的资料： 一、AI 市场与 AI 产品经理 （一）AI 就业市场 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 二、AI 面试官的相关产品 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试，还能借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 三、Python + AI 学习 （一）Python 学习 1. 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 （二）AI 学习 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

在中文 AI 写公司文案方面，Kimi 的表现较为突出。国产大模型在本土化方面具有优势，对中文的理解和写作能力相对更强。 在写文案时，可以先利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案，然后分别让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习，理解目标写作风格并融会贯通。之后让 AI 按照此风格写作，并对比二者结果进行整合调整。 此外，OpenAI 的 GPT4 是先进且广泛使用的大型语言模型，在多种任务上性能卓越。除了 OpenAI 的 GPT 系列，还有 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等，它们在特定领域和任务上也有出色表现。如果想了解国内大模型效果，可参考第三方基准评测报告： 。但需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前国内研发 AI 的公司数量众多，难以给出确切的统计数字。一些知名的公司包括智谱 AI 等。智谱 AI 模型具有开创性，其产品在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。同时，应用公司在 AI 领域也占据主导地位，成千上万的公司正在将 AI 整合到工作流程中。

以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息： 近期热门融资 AI 产品中包括：You.com（多种搜索模式且重隐私的搜索引擎）、Genspark（通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求）、Rockset（刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司）、Butterflies AI（人类与 AI 共存的社交软件）、MeetRecord（可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手）。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有：生数科技（创始人：唐家渝，是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者，正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型，致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力）、西湖心辰（创始人：蓝振忠，开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商，也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商）、影眸科技（创始人：吴迪，孵化于上海科技大学，通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作，积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化，探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用）。