直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

AI 领域的前沿研究成果

回答

以下是 AI 领域的一些前沿研究成果：

  • 在现代 AI 理解方面，有“AI 典藏”资源列表，包含对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍，以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场分析等。其中，2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”论文向世界介绍了 Transformer 模型，开启了生成 AI 的时代。
  • 在医疗领域，ChatGPT 和 Google Bard 等技术加速了医疗健康生物制药的研究。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。
  • 在其他数据模态方面，如 DreamFusion:Text-to-3D using 2D diffusion（2022），是来自 Google 和加州大学伯克利分校的研究人员基于 NeRF 从 2D 输入生成 3D 图像的工作。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

入门经典必读

作者：[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/)，[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者：通往AGI之路后半部分：[目录：a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion（潜在扩散）模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来，我们深入研究了技术学习资源；构建大型语言模型（LLMs）的实用指南；以及AI市场的分析。最后，我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表，从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型，并开启了生成AI的时代。

医疗：健康生物制药的研究

chatgpt，google bard在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，ai已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。以下是一些最新的进展：1、ai提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/ai-predicts-future-pancreatic-cancerImage:Rasi Bhadramani/iStock/Getty Images Plus2、两名高中生与医疗技术公司Insilico Medicine及其人工智能平台PandaOmics合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenage-geniuses-ai-uncover-cancer-163541619.html3、ai帮助抗衰老；由Integrated Biosciences领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过800,000种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-identifies-new-anti-aging-compounds/4、使用ai寻找阿尔兹海默症的治疗方法；亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。https://medicalxpress.com/news/2023-05-scientists-ai-drug-alzheimer.html

进阶：a16z推荐进阶经典

[DreamFusion:Text-to-3D using 2D diffusion](https://arxiv.org/pdf/2209.14988.pdf)（2022）：来自Google和加州大学伯克利分校的研究人员的工作，基于NeRF从2D输入生成3D图像。（[网站](https://dreamfusion3d.github.io/)）特别感谢[Jack Soslow](https://a16z.com/author/jack-soslow/)、[Jay Rughani](https://a16z.com/author/jay-rughani/)、[Marco Mascorro](https://a16z.com/author/marco-mascorro/)、[Martin Casado](https://a16z.com/author/martin-casado/)、[Rajko Radovanovic](https://a16z.com/author/rajko-radovanovic/)和[Vijay Pande](https://a16z.com/author/vijay-pande/)对本文的贡献，也感谢整个a16z团队总是能对AI的最新进展进行积极的讨论。还要感谢[Sonal Chokshi](https://a16z.com/author/sonal-chokshi/)和加密货币团队在公司建立了一系列经典内容。

其他人在问
去ai味
要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。
2024-09-19
24小时内中国AI前沿科技最新消息
以下是 24 小时内中国 AI 前沿科技的最新消息： 阿里 CEO 吴泳铭表示将开源国内最大 720 亿参数模型。 京东 CEO 称正在测试 AI 自动生成营销内容。 此外，还有一些国际上的 AI 相关消息： 苹果新专利：CGR 技术生成虚拟形象，展示穿戴效果。 微软 AI 专利：充当治疗师，疏导心理问题。 苹果改造 Siri：明年或用大语言模型。 谷歌 Open Se Cura：为 Pixel 带来低功耗 AI。 微软计划：AI 助手 Copilot 将进入 Windows 10。 亚马逊成立 AI 训练团队，投资数百万美金。 ChatGPT 持续宕机，CEO 道歉。 GitHub Universe 2023 新功能：新的 Copilot 聊天功能，Copilot 支持手机应用，GitHub Copilot Workspace，产问题查询 GitHub Copilot 企业版：每月 39 美元的高级服务。GitHub Copilot 合作伙伴计划，GitHub 高级安全功能。
2024-09-17
最前沿，最齐全的，最好用的写教案的中文版的AI网站
以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐： B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解，Andrej Karpathy 讲得很好，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「🌈通往 AGI 之路」，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者，以下课程也可供参考： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ，发布日期 2023/02/10 。 AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。
2024-08-23
最前沿，最好用的写教案的AI工具
以下为一些前沿且好用的写教案的 AI 工具： 1. Good AI：这是一个 AI 驱动的平台，其官网为 https://www.thegoodai.com/ 。它可以帮助用户快速、轻松地生成高质量的文章，由经验丰富的团队支持，是市场上先进、可靠的 AI 写作工具之一。 2. AI Lesson Plans：这是一个创新平台，官网链接为 https://ailessonplan.com/ 。它利用生成式人工智能帮助教育工作者快速高效地创建定制的、适合不同年龄段的教案，具有节省时间、提供学科专业知识支持、可定制教案辅助功能、教科书记忆以及支持多种教案格式等诸多好处。
2024-08-23
目前AGI最前沿的技术、算法有哪些？
以下是人工智能通用智能（AGI）研究领域中最前沿的一些方向： 1. 神经形态计算（Neuromorphic Computing）: 神经形态计算旨在创建受人类大脑结构和功能启发的AI系统。这些系统使用人工神经元和突触来处理信息，并且通常被设计为比传统AI系统更节能且更具适应性。 神经形态计算在AGI中的潜在应用: 开发更具人性的AI： 神经形态计算可以帮助创建更善于理解和与自然世界互动的AI系统。 创建更高效的AI： 神经形态计算可能导致开发更节能且可以在更小设备上运行的AI系统。 构建新的AI架构： 神经形态计算可能启发新的AI架构方法，这是传统方法无法实现的。 2. 人工通用智能安全（Artificial General Intelligence Safety）: 随着AGI变得更加强大，重要的是要确保它是安全的并且与人类价值观保持一致。AI安全研究侧重于开发防止AI系统造成伤害的方法。 AI安全研究的重要领域: 形式化方法： 形式化方法使用数学技术来验证AI系统是否安全且按预期运行。 对抗鲁棒性： 对抗鲁棒性研究旨在使AI系统抵抗恶意行为者的攻击。 一致性： 一致性研究旨在确保AI系统与人类价值观保持一致，并且不会追求对人类有害的目标。 3. 具身AI（Embodied AI）: 具身AI是AI领域的一个分支，专注于AI代理与其物理环境之间的交互。具身AI代理具有身体，可以感知并与周围的世界互动。 具身AI在AGI中的应用: 机器人技术： 具身AI对于开发能够在现实世界中执行复杂任务的机器人至关重要。 人机交互： 具身AI可以帮助创建能够更好地理解和与人类互动的机器人。 用于游戏的AI： 具身AI可用于开发需要物理技能的游戏的AI代理。 4. 可解释AI（XAI）: 随着AI系统变得更加复杂，能够理解它们如何做出决策变得越来越重要。XAI研究旨在开发使AI系统更加透明和可解释的方法。 XAI研究的目标: 启用AI系统的调试： XAI可以帮助识别和修复AI系统中的问题。 建立对AI的信任： 通过使AI的决策过程更加透明，XAI可以帮助建立对AI的信任。 理解人类认知： XAI可用于通过比较AI系统的决策过程与人类的决策过程来研究人类认知。 5. 元学习（MetaLearning）: 元学习是AI领域的一个分支，专注于AI系统学习如何学习的能力。元学习算法可以从过去的经验中学习，以提高其学习新任务的能力。 元学习在AGI中的潜在应用: 更快的学习： 元学习可以使AI系统更快、更有效地学习新任务。 更具适应性的AI： 元学习可以使AI系统更适应新的情况和环境。 终身学习： 元学习可以使AI系统在其整个生命周期中持续学习和改进。 这些只是AGI研究中众多令人兴奋的领域中的一小部分。随着这些领域的研究不断进行，我们可以期待在开发真正智能且能够以人类般的方式理解和与世界互动的AI方面取得重大进展。
2024-04-30
AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些，请以列表的方式梳理；并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: AI技术发展历程 1. 早期阶段: 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 2. 知识驱动时期: 专家系统、知识表示、自动推理 3. 统计学习时期 4. 深度学习时期: 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等 当前AI前沿技术点 1. 大模型: GPT、Gemini等 2. 多模态AI: 视觉语言模型、多模态融合 3. 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 4. 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 5. 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 6. 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 7. 量子AI: 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 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。
2024-04-17
AI 在电商领域的应用有哪些？
AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广：制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广：制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片：如美团外卖商家版后台的应用。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
有没有项目管理领域的ai工具
以下是一些项目管理领域的 AI 工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具：微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 另外，还有以下具体的产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 总的来说，随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-16
AI在医药领域有哪些潜力
AI 在医药领域具有巨大的潜力，主要体现在以下几个方面： 1. 疾病的诊断与预测：通过对医疗前期的图像诊断、基因组学和精准医疗等方面的分析，提高诊断的准确性和预测疾病的发展趋势。 2. 药物研发：例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin，AI 先通过训练集学习分子特点，总结规律，再从大量分子中识别出有效分子，最终经过实验证明其有效性。 3. 个性化医疗：根据患者的个体特征制定专属的医疗方案。 4. 医疗药品零售领域： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品。 药品库存管理：通过分析多种因素预测药品需求量，优化库存管理策略。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可通过拍摄药品图像获取相关信息。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术回答顾客常见问题。 药店运营分析：分析大数据发现潜在问题和优化空间。 药品质量监控：利用机器视觉等技术检测药品包装等是否合格。 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程药品溯源。 5. 生物制药和医疗保健产业化：应用于从药物设计和诊断，到医疗服务交付和后台运营功能的方方面面，实现专业知识的快速复制和扩展，以及生物技术的大规模扩展。
2024-09-14
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结： Microsoft：在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google： 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard，并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2，I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行，向所有用户全面放开，并将逐步增加适配语言，具备多种新功能。 Meta：开源了基于圣经训练的，可以识别超过 4,000 种口语，对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA：突破万亿美元市值，其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品，包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外，还有以下相关内容： 3 个新话题：媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品：包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文：提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内，过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段，远未达到可商用化，而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化，且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日，中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点，是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14
AI在智能驾驶领域的发展
AI 在智能驾驶领域的发展十分显著，主要体现在以下几个方面： 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，像特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，使汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，例如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 个性化用户体验：AI 能够根据驾驶员的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，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆的可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 此外，还有一些相关的观点认为，让机器能像生物拥有视觉一样获取信息，可能会带来新的突破。同时，有预测称 2024 年将是真正的应用从辅助人类转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年，AI 将更像同事而非工具。
2024-09-12