最近几个月AI发生的大事件

目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。

AI 智能体在以下方面有重要应用和发展： 1. 在品牌卖点提炼中： 可搭建智能体作为引导型助手，帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手，在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面： 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的，一些设计支持工具使用，但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时，智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型：决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。

对于初学者学习 AI 知识，建议如下： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致，可以按照以下步骤进行： 1. 描述故事场景：利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事，将其分为多个场景，用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如，故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 为“探险开始，Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片：为每个场景生成图片时，使用固定的 prompt 风格词，如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要，可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选，在提示词中完全删除 Lily 的描述词，重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像，且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述：在写 prompt 时，应从多个角度描述需求，包括人种、画风、宠物品种等，以稳定内容符合预期。例如，如果想生成一个关于“狗”的视频，提供不同狗的品种、外貌、行为等信息，确保物种和画风的一致性。

以下是一些常见的 AI 工具： 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，可根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费的在线图表软件。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建多种架构图。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 与 Excel 相关的 AI 工具和插件有： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术。 Microsoft 365 Copilot：整合办公软件，通过聊天形式完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets，可生成文本、执行情感分析等任务。

以下是一些与 AI 从业者相关的资质证书和学习资源： 学习资源： 云端问道：https://developer.aliyun.com/topic/techworkshop?spm=a2c6h.29649919.J_3425856640.1.45d87102rfvft7 云起实践平台：https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.28938832.0.0.5ca5448a0xO1Q9 人工智能认证证书： （免费） 视觉开放平台：https://vision.aliyun.com/ 此外，以下是一些关于 AI 从业者的相关信息： 【已结束】AI 创客松中参与同学的自我介绍和分类，包括擅长领域、想法方向和优势等。 AI 切磋大会第七期·线下狂欢 Show 中提到适合做 AI 摊主的人群特点，如技术背景丰富、产品开发与管理经验、多元化应用场景等，以及 AI 爱好者与学习者、AI 内容创作与营销能力方面的相关情况。

以下是近几个月中国 AI 行业的一些重要进展： 过去 12 个月，人工智能行业流量增长显著。2022 年 9 月研究起始时，分析的工具产生 2.418 亿次访问，到 2023 年 8 月达到 28 亿次访问量。 从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台后，行业热度持续攀升，2023 年 5 月访问量达到约 41 亿的峰值。 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能发展类 GPT 架构，但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不提 AGI。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 水平，和 GPT4 有差距。 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”。 中国开源项目在今年赢得全球粉丝，成为积极开源贡献者。DeepSeek 在编码任务中表现出色，阿里巴巴发布的 Qwen2 系列视觉能力令人印象深刻，清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。

以下是 2024 年 AI 界的一些重大事件： 1. 1 月：斯坦福大学 Mobile Aloha、LumaAl Genie 文生 3D、GPT store 上线、MagnificAl 高清放大爆火、苹果 Vision Pro 宣布发售等。 2. 10 月：9 月 27 日 Reecho 睿声●三只羊录音事件涉及 AI 公司出面回应；9 月 28 日 TeleAI●正式开源 TeleChat2115B；10 月 1 日快手●可灵 AI 全面开放 API、OpenAI DevDay；10 月 2 日 Black Forest Labs●发布 FLUX1.1、苹果●推出多模态大模型 MM1.5；10 月 3 日 OpenAI●发布 ChatGPT Canvas；10 月 8 日 2024 年诺贝尔物理学奖；10 月 9 日 2024 年诺贝尔化学奖；10 月 10 日字节●发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend、Vivo●增加蓝心端侧大模型 3B、谷歌●图像生成模型 Imagen 3 开放使用、智源●BGE 登顶 Hugging Face 月榜、State of AI 2024 报告发布；10 月 11 日智谱●GLM4Flash 与「沉浸式翻译」合作、北大&北邮&快手●👑开源高清视频生成模型 Pyramid Flow；10 月 12 日 OpenAI●👑开源多智能体协作框架 Swarm、深势科技●完成数亿元人民币新一轮融资、苹果●质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力；10 月 14 日。 3. 关于 AI 在未来一年的 10 个预测：一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查；没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）；案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变；由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢；OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它；挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击；由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降；苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头；人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受；一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

目前尚未有专门针对国内外财经大事件进行归纳的成熟 AI 应用。但一些智能新闻分析工具和金融数据处理平台可能会在一定程度上对相关信息进行整合和分析。不过，其效果和准确性可能会受到数据来源、算法模型等多种因素的影响。

以下是 2024 年 AI 领域的大事纪： 1 月： 斯坦福大学 Mobile Aloha 1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D 1 月 11 号 GPT store 上线 MagnificAl 高清放大爆火 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售 3 月： 潞晨科技发布 OpenSora Suno 发布 V3 版本爆火 4 月：英伟达发布硬件股价飙升 5 月： 苹果发布 AI 芯片 张吕敏发布 IC light AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型 9 月： 阿里云发布模型，海螺 AI 参战 Google 发布 GameGen 实时生成游戏 通义千问 2.5 系列全家桶开源 华为发布 cloud matrix 云计算基础设施 GPT 高级语音模式上线 Meta 发布 AI 眼镜 Orion AI 代码编辑器 cursor 爆火 10 月： Pika 发布 1.5 模型 诺奖颁发给 AI 奠基人 特斯拉发布机器人 Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图 智谱 AI 发布 autoGLM 腾讯混元开源 3D 模型 云深处发布机器人山猫机器狗 Apple 发布 Mac mini 12 月： 李飞飞发布空间智能成果 腾讯开源混元视频模型 Open AI 开 12 天发布会 微软发布 Trellis 最强开源图生 3D Gemini2.0 视觉交互智能体 智元机器人开始量产 谷歌发布 Veo2 能生成 4K 视频 需要注意的是，本大事记经过一定筛选，带有一定倾向性，但不包含任何广告或其他商业考量，仅以新闻热度与大众反响为依据。仅代表个人看法，如有遗漏请谅解。

以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例： 在为 Bot 设置触发器时，可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如，添加一个审批工作流作为触发器，当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中，上传图片并点击“上传图”按钮，可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数，可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题，目前好多浏览器（尤其是 safari）的事件触发工作流可能会失败，可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

以下是今年 3 月份 AI 领域的一些大事件： 1. Google 的 Bard 在 3 月下旬推出，虽有地域限制，但未来可期。 2. 3 月 23 日，Tome 推出了第一个基于文档的 AI 演示工具，该工具基于 GPT4，能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。结合 Tome 自研的渲染系统，具有流畅的生成过程和竞争力。 3. 上周五，Gamma 推出了自己的文生演示文稿工具，工作流顺畅。

以下是 2024 年 AI 大事件的盘点： 10 月： 9 月 27 日：Reecho 睿声●三只羊录音事件涉及 AI 公司出面回应。 9 月 28 日：TeleAI●正式开源 TeleChat2115B。 10 月 1 日：快手●可灵 AI 全面开放 API，OpenAI DevDay。 10 月 2 日：Black Forest Labs●发布 FLUX1.1，苹果●推出多模态大模型 MM1.5。 10 月 3 日：OpenAI●发布 ChatGPT Canvas。 10 月 8 日：2024 年诺贝尔物理学奖。 10 月 9 日：2024 年诺贝尔化学奖。 10 月 10 日：字节●发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend，Vivo●增加蓝心端侧大模型 3B，谷歌●图像生成模型 Imagen 3 开放使用，智源●BGE 登顶 Hugging Face 月榜，State of AI 2024 报告发布。 10 月 11 日：智谱●GLM4Flash 与「沉浸式翻译」合作，北大&北邮&快手●开源高清视频生成模型 Pyramid Flow。 10 月 12 日：OpenAI●开源多智能体协作框架 Swarm，深势科技●完成数亿元人民币新一轮融资，苹果●质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力。 10 月 14 日。 11 月： 11 月 1 日：《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 11 月 1 日：《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 11 月 1 日：《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 在 2024 年，AI 商业界还发生了以下事件： 全球芯片出口管制下，中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达：“如果你围绕中国特定的需求重新设计芯片，我将在第二天控制它。”据悉，中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。据英伟达称，它从代表 NVIDIA 数据中心业务的 20％下降到“中个位数”。尽管中国实验室在进口硬件方面受到限制，但其当地分支机构目前没有控制权。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时，谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高，但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降！Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列！Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%，而性能强劲，例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%，但在许多基准测试中表现相当。注意：价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。

智能代理系统的内部电路及结构包括以下方面： 功能结构： 数据驱动协作：卖点提炼模块提取核心卖点，并将其直接传递给买点转化模块，确保信息准确传递和一致。 信息流转换：买点经过转化后，进入可视化展示模块，通过信息卡片和交互设计直观呈现，增强可视性和理解度。 文案优化：视觉化信息后，文案改写模块对内容进行优化调整，确保与目标受众需求高度相关。 集成内容管理：所有处理后的内容被存储和管理，保存到飞书文档，以支持未来策略优化。 这种模块之间的协同作用，使智能代理系统能够高效转化初始数据为有价值的市场信息，确保每一步骤都最大化发挥效能。 任务的处理流程： 核心任务：卖点提炼并转化为买点。 处理流程： 信息收集：首先，全面收集用户的产品基本信息，确保数据的完整性和准确性。 卖点提炼：根据收集到的信息，分别提炼出通用性卖点、描述性卖点和保障性卖点，涵盖产品多个维度，全面展示产品优势。 交互优化：通过交互式反馈机制，对提炼出的卖点进行修改和补充，提高市场适应性和吸引力。 买点转化：将优化后的卖点转化为用户视角的买点，确保信息更具吸引力和说服力。 可视化展示：最终，经过修改和补充的买点被进行可视化展示，使信息更加直观和易于理解。这一流程确保了信息在传递过程中的高效性和影响力。

以下是关于大模型数据发展趋势的总结： 2023 年以来： 大量创新大模型架构涌现，尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题，对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现，如类循环神经网络模型（以 RWKV 为代表）、状态空间模型（以 Mamba 为代表）、层次化卷积模型（以 UniRepLKNet 为代表）、多尺度保持机制模型（以 RetNet 为代表）、液体神经网络模型（以 LFM 为代表）等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上，结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展，使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势，更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测，由于目前的信息有限，难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合，出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构，同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。

2024 年 11 月，AI 圈发生了以下大事： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

很抱歉，您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中，乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指，丙并非善意取得，因为乙谎称妻子同意出卖，所以戒指应归甲所有。在第二种情况中，乙盗窃甲的戒指并卖给丙，丙的取得也是非法的，丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指，戒指仍归甲所有。

有了 AI 后，教师会发生以下变化并发挥相应作用： 教育方式的转变：不再局限于传统模式，可借助 AI 实现大规模的个性化学习计划部署，为每个学生提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 教育资源的优化：AI 生成的数字教师能够不受时空限制地传授知识，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 教育角色的拓展：AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（包括人类和 AI）的教师。教师则需要与 AI 协作，更好地引导学生。 总之，AI 为教育带来了新的可能性，但教师在引导学生、培养情感和价值观等方面仍具有不可替代的作用。

在当前的发展趋势下，尽管人人都可能利用 AI 为自己服务，但交易仍会存在。例如，五月份社交媒体影响者 Caryn Marjorie 推出了使用其声音并通过其在 YouTube 上数千小时视频训练的“AI 女友”，用户每分钟支付 1 美元在私人的 Telegram 频道中与其虚拟形象交谈。像 Forever Voices 这样的公司也为其他影响者创建了类似角色，对于通过订阅或打赏赚钱的创作者或名人来说，拥有一个 AI 伴侣可能成为自然的延伸。 另外，像 Character.ai 目前虽没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持模式。其覆盖模型的研发、数据、应用等整个价值链，注重积累数据以优化用户体验。 在金融服务业，生成式 AI 虽能提高从多个位置获取数据、理解非结构化情境和合规法律等劳动密集型功能的效率，但目前仍存在一些挑战，如消费者信息分散在多个数据库、金融服务的情感购买特性及复杂决策树、高度监管等。但即便如此，未来生成式 AI 仍可能在金融服务领域带来变革。 综上所述，即使人人都能使用 AI，交易仍会因各种需求和服务而存在。