OPENai是一家什么样的公司

OpenAI 于北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多宣布推出模型 o1perview 与 o1mini（真正的 o1 版本将在后续开放），拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，并可在 Web 客户端中尝鲜体验。 在评估结果方面： o1 在 2024 美国数学奥林匹克竞赛（AIME）资格赛中跻身美国前 500 名学生之列。 o1 在竞争性编程问题（Codeforces）中排名第 89 个百分位（这个版本的模型还没发布），而 o1perview 拿到了 62 个百分位。 在物理、生物和化学问题的基准（GPQA），o1 与 o1perview 都超过了人类博士水平的准确性。 关于“超过人类博士水平”的测试，OpenAI 在新 page 中答复：“我们还在 GPQA diamond 上评估了 o1，这是一个困难的智力基准测试，用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较，我们招募了拥有博士学位的专家来回答 GPQAdiamond 的问题。我们发现 o1 的表现超越了这些人类专家，成为第一个在这个基准测试上做到这一点的模型。”但 OpenAI 也表示“这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力——只是说明该模型在解决一些预期博士能够解决的问题上更加熟练。在其他几个机器学习基准测试上，o1 改进了最先进的水平。” 推理模型的准确率不断攀升，这意味着 AI 技术可以渗透到更多行业、更多高精尖业务中去。OpenAI 推出的新模型为整个行业注入了强心剂，带来了新的活力和希望。从 OpenAI 提出的通往 AGI（通用人工智能）的分级来看，我们正在从第一级向第二级迈进，未来可能会见证 AI 从单纯的生成工具向真正的智能体转变。此外，4o 模型和 o1 在推理方面差距较大，红色线代表 4o 的得分，绿色线代表 o1 的得分，o1 在各项得分结果上均优于 4o。

OpenAI 目前尚未实现完全的 AGI（通用人工智能）。GPT7 原计划在 2026 年发布，但因埃隆·马斯克的诉讼而暂停。2027 年计划发布的 Q 2025（GPT8）有望实现完全的 AGI。AGI 通常被定义为能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 在性能预测方面，特斯拉训练的“Optimus”机器人通过人类示范学习抓取物体，可快速扩展到许多任务。当在互联网上所有可用数据基础上训练一个比 GPT4 大 100 倍、与人类大脑大小相当的模型时，可能会有惊人表现。例如，能生成具有准确物理效果的图像和视频，意味着具备常识推理和理解能力。 此外，关于 OpenAI 所开发的 AI，存在诸多讨论，如工程师们在公司自助餐厅里辩论其新能力的意义、可能导致的工作过时问题，以及是否有道德义务告知世界更多或更少相关信息等。同时，还存在关于如何防止 AI 及其后继者造成破坏的思考。

关于 openai 的 playground 的使用方法如下： 1. 三个可选的模式（Mode）：Chat 聊天、Complete 补全（已弃）、Edit 编辑（已弃）； 2. 可选的模型（Model）：OpenAI 公布的所有 GPT 模型都可以选； 3. 提示词结构（Prompt structure）：区分了 SYSTEM 和 USER 两个对话框； 4. 温度（Temperature）：控制 GPT 生成的文本的随机性的参数，取值范围为 0 到 2 之间（默认值为 1）； 5. 频率惩罚和存在惩罚（Frequency penalty and Presence penalty）：这两个参数都是用来调控文本生成过程中某些词汇出现的频率和次数的。

调用OpenAI的API并不需要成为Plus用户。OpenAI的API和Plus用户是两个独立的服务。以下是调用OpenAI API的基本步骤¹²： 1. 创建OpenAI账户：首先，你需要在OpenAI的官网上注册一个账户。 2. 获取API密钥：登录到你的OpenAI账户，然后在API Keys页面创建一个新的API密钥。 3. 安装OpenAI库：在你的Python环境中安装OpenAI库。 4. 设置环境变量：将你的API密钥添加到环境变量中，这样你就可以在代码中使用它了。 5. 调用API：现在，你可以开始使用OpenAI的API了。 请注意，使用OpenAI的API可能需要付费，并且需要遵守OpenAI的使用政策。在中国使用OpenAI API需要可以访问OpenAI的网络环境，并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI，你可以考虑使用第三方的OpenAI API服务。

逻辑回归分析是一种常用的统计方法，用于预测二元或多元分类变量的可能性。在Python中，我们通常使用像`scikitlearn`这样的库来进行逻辑回归分析。以下是一个简单的逻辑回归分析的例子： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import pandas as pd 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集，其中'feature1'和'feature2'是特征，'target'是目标变量 data = pd.read_csv 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression 训练模型 model.fit 预测测试集 predictions = model.predict 打印分类报告 print ``` 这段代码首先从一个CSV文件中读取数据，然后将数据分割为训练集和测试集。然后，它创建一个逻辑回归模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，它使用测试数据进行预测，并打印出分类报告，以评估模型的性能。 请注意，这只是一个基本的示例，实际的数据分析可能需要更复杂的数据预处理和模型调整步骤。此外，您需要安装`scikitlearn`和`pandas`库才能运行此代码¹²。 希望这些信息对您有所帮助！

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）。