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帮我梳理目前AI方向产品 的竞品

回答

以下是目前一些 AI 方向的产品竞品：

健身领域：

  1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。网址：https://keep.com/
  2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/
  3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/
  4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/

国内总榜 Top80 中的 AI 产品：

  1. Kimi 智能助手：AI ChatBots，4 月访问量 1957 万 Visit，相对 3 月变化 0.607。
  2. 百度文心一言：AI ChatBots，4 月访问量 1683 万 Visit，相对 3 月变化 0.138。
  3. 360AI 搜索（接 GA）：搜索，4 月访问量 1134 万 Visit，相对 3 月变化 13。
  4. 秘塔 Metaso：搜索，4 月访问量 1009 万 Visit，相对 3 月变化 0.508。
  5. 阿里通义千问：AI ChatBots，4 月访问量 677 万 Visit，相对 3 月变化 0.327。
  6. 昆仑万维天工 AI 搜索：搜索，4 月访问量 400 万 Visit，相对 3 月变化 1.22。
  7. 抖音豆包 AI：AI ChatBots，4 月访问量 343 万 Visit，相对 3 月变化 0.266。
  8. 火山方舟：AI 训练模型，4 月访问量 335 万 Visit，相对 3 月变化 0.037。
  9. ChatGLM 智谱清言：AI ChatBots，4 月访问量 284 万 Visit，相对 3 月变化 -0.044。
  10. 讯飞星火：AI ChatBots，4 月访问量 269 万 Visit，相对 3 月变化 -0.049。
  11. 稿定设计：设计工具，4 月访问量 264 万 Visit，相对 3 月变化 0.078。
  12. processon：思维导图，4 月访问量 220 万 Visit，相对 3 月变化 0.048。
  13. bigjpgAI 图片无损放大：图片增强，4 月访问量 203 万 Visit，相对 3 月变化 -0.06。

此外，360AI 浏览器也是一款强大的产品，官网：ai.se.360.cn。它不仅在搜索方面表现出色，还被认为是对标 Arc 的 AI 原生浏览器，具有安全高效、好看好用等特点。其功能拆解可通过 360AI 搜索总结得出，还包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分，右侧还有相关图片和视频资料。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：有哪些健身的 AI 产品？

AI健身是指利用人工智能（AI）技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议，以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域，为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时，有几个不错的选择：1.Keep：Keep是中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture：沸彻魔镜由核心AI技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划，AI教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题：请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

国内总榜 Top80

|AI产品数据国内总榜_排行|AI产品数据国内总榜_产品名|AI产品数据国内总榜_分类aiwatch.ai|AI产品数据国内总榜_4月访问量（万Visit）|相对3月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|1|Kimi智能助手|AI ChatBots|1957|0.607|<br>|2|百度文心一言|AI ChatBots|1683|0.138|<br>|3|360AI搜索（接GA）|搜索|1134|13|<br>|4|秘塔Metaso|搜索|1009|0.508|<br>|5|阿里通义千问|AI ChatBots|677|0.327|<br>|6|昆仑万维天工AI搜索|搜索|400|1.22|<br>|7|抖音豆包AI|AI ChatBots|343|0.266|<br>|8|火山方舟|AI训练模型|335|0.037|<br>|9|ChatGLM智谱清言|AI ChatBots|284|-0.044|<br>|10|讯飞星火|AI ChatBots|269|-0.049|<br>|11|稿定设计|设计工具|264|0.078|<br>|12|processon|思维导图|220|0.048|<br>|12|bigjpgAI图片无损放大|图片增强|203|-0.06|

加持了AI的360浏览器，强大到让人感到陌生。

不是最近身边怎么这么多朋友在用360的AI了，用网页的就算了，还推荐我下个浏览器，下载个APP，现在360的AI这么强了吗？作为一个热爱体验测评各种AI产品并瞎bb的AI极客，此前在AI+搜索这一场景，已经体验过很多个产品了，总的来说同质化比较严重，各有优势但不多。但听说360AI浏览器不只是搜索，而是对标Arc的AI原生浏览器。好家伙，这我可不困了，毅然决然去官网下载了一个。官网：ai.se.360.cn一开始以为红衣大叔在吹牛逼呢，实测了一下，哎呦，还真是有点牛逼。是我格局小了，360AI浏览器，对于以上AI+搜索产品，堪称降维打击。安全又高效，好看，更好用。我们先整体拆解下360AI浏览器的功能，不过这次我们偷个懒，让360AI搜索来帮我们总结。我们直接搜索“360AI浏览器的功能拆解”。可以看到AI通过搜索了好几篇资讯，总结了一个详细的回答，并含有追问、相关内容、延伸阅读，参考资料等部分。右侧还有相关图片和视频资料（这是个超越友商的产品设计）。此外，划到下方可以看到这样一张思维导图。

其他人在问
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案，包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 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，用户可通过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，如逻辑视图（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 工具配合使用，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。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品： 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。 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，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。 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。 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。
2024-11-17
可以帮我推荐一下AI办公的竞品产品吗
以下为一些 AI 办公的竞品产品： XMind：思维导图工具，4 月访问量 71.3 万次，相对 3 月变化 0.179。 标小智 LOGO 生成：图像生成工具，4 月访问量 69.9 万次，相对 3 月变化 0.106。 站酷海洛：资源类工具，4 月访问量 67.3 万次，相对 3 月变化 0.213。 SEO 优化精灵：通用写作工具，4 月访问量 64.6 万次，相对 3 月变化 0.039。 虎课网免费在线视频教程：AI 学习工具，4 月访问量 62.9 万次，相对 3 月变化 0.005。 Glasp：会议总结工具，4 月访问量 60.7 万次，相对 3 月变化 0.325。 aippt：PPT 工具，4 月访问量 59.6 万次，相对 3 月变化 0.142。 帆软战略：电商工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 帆软数据：数据分析工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 讯飞听见：转录工具，4 月访问量 56.2 万次，相对 3 月变化 0.065。 Pixso AI：设计工具，4 月访问量 54.9 万次，相对 3 月变化 0.017。 ToonMe（卡通头像）：图像生成工具，4 月访问量 53.6 万次，相对 3 月变化 0.993。 edrawsoft：思维导图工具，4 月访问量 53.5 万次，相对 3 月变化 0.14。 Dify.ai：AI ChatBots 工具，4 月访问量 51.7 万次，相对 3 月变化 0.452。 彩云：通用写作工具，4 月访问量 51.5 万次，相对 3 月变化 0.117。 360 苏打办公：生产力工具，4 月访问量 50.6 万次，相对 3 月变化 1.269。 在 To B 领域，成体系的 AI 办公产品主要有以下几类： 1. 智能办公：可快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：借助 agent 接入企业的 QA 知识库，对用户信息予以回应并下达相关指令。 3. AI 导购：能依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等为用户推荐更准确的产品。 4. 智能营销：通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，并融入用户个性化元素。 5. 智能人力资源：进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，还有以下 AI 办公相关的案例： 营销：定制营销报告 办公：高效做 PPT 办公：编写 Excel 公式 办公：写邮件
2024-10-16
我想要一份写竞品分析的prompt
以下是为您提供的竞品分析的 prompt： 角色:竞品分析专家 背景:需要对旗下产品 A 进行竞品分析，明确产品定位和优化营销策略。 描述: 作者:nimbus 版本:1.0 语言:中文 WXID:168007300 注意事项: 保持客观公正态度，用数据说话，给出具体的优化建议。 简介: 本人是一位有丰富竞品分析经验的专家，曾在多家知名企业和咨询公司任职。 技能: 熟练运用各种分析框架如 SWOT、波特五力等 丰富的定量和定性研究能力 善于提取分析要点，给出可执行性建议 目标: 全面分析产品 A 的市场竞争格局 提出优化产品定位和营销策略的建议 约束: 分析过程严谨，资料可靠 建议具体可行，考虑实施难易度 工作流程: 1. 概述产品 A 及竞品情况 2. 分析竞品定位、价格、渠道、推广 3. 对每个竞品进行 SWOT 分析 4. 对比竞品 来源：
2024-09-29
我是做跨境电商的，我想通过AI调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，做产品图片和视频，请问可以用哪些工具，如何学习
如果你想通过 AI 调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频，以下是一些工具和学习资源供你参考： 1. AI 调研工具：你可以使用一些 AI 工具来分析竞品的产品卖点和痛点。例如，使用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。这些工具可以帮助你快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. AI 文案工具：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。你可以使用这些工具来生成产品文案，或者对已有的文案进行优化和改进。 3. AI 设计工具：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。这些工具可以帮助你快速设计出符合用户需求的产品页面，提高用户体验和转化率。 4. AI 图像识别和优化工具：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。你可以使用这些工具来优化产品图片，提高图片的质量和吸引力。 5. AI 视频制作工具：你可以使用 AI 视频制作工具来制作产品视频。这些工具可以帮助你快速生成视频内容，或者对已有的视频进行优化和改进。 6. 学习资源：你可以通过在线课程、教程、视频等学习资源来学习如何使用 AI 工具和技术。这些资源可以帮助你了解 AI 的基本原理和应用场景，掌握使用 AI 工具和技术的技能和方法。 总之，使用 AI 工具和技术可以帮助你更好地调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频。你可以根据自己的需求和实际情况选择合适的工具和学习资源，提高工作效率和质量。
2024-05-09
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，可尝试使用各种产品创作作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，还有以下具体的课程推荐： 【野菩萨】课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程，可参与 video battle，每期冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程：包括特定的机器学习云框架，如了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 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。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习，学习路径如下： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 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。 此外，在健身领域，以下是一些 AI 产品： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。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。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
流程图有哪些工具可以制作，流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框（如椭圆形、矩形）和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向， 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 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。 2. ChatGPT： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑，生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作，流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框（如椭圆形、矩形）和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向， 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具： 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：根据您的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。 此外，文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容，但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
我是一名计算机专业学生，给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 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 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。
2024-12-19
我是一个程序员，我想快速且有一点深度的重头梳理AGI的原理与自定义AGI应用的开发流程与方法， 请帮我梳理一下AGI学习的路线
以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-08
我想要AI工具帮我快速梳理出这10个左右PDF文档/PDF文档链接中我想要的关键信息，并且整理成表格，请推荐可以实现相关功能、支持自主阅读多个篇幅10页以上文档并且能快速响应的工具给我
以下是一些可以帮助您快速梳理 PDF 文档关键信息并整理成表格的工具推荐： 1. Inhai: Agentic Workflow：能够重塑获取信息的方式，辅助高效处理信息，实现信息表达更简便。 2. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档并翻译，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 3. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击相关操作可进行翻译。 4. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传相应格式文件即可。 5. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后按相关操作进行。 6. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 7. 谷歌翻译（网页）：，需先将 PDF 转成 Word 再上传。 8. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」上传相应格式文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本需付费。
2024-09-25
大模型测试开发的知识梳理
以下是关于大模型测试开发的知识梳理： 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者小 A 从自身经验出发，总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南，计划从算法 1（NLP 中的 transformer 网络结构）、算法 2（CV 中的 transformer 网络结构）、算法 3（多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）五个方面介绍。 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》：介绍了 transformer 的架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务；还提到大模型的特点，如预训练数据大（来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，常以 TB 级别计）、参数多（如 GPT3 已达 170B）。 《开发：产品视角的大模型 RAG 应用》：从产品视角分享大模型 RAG 应用，包括 LangChain 初体验，预计分成 3 篇分享，分别是项目背景、初步体验和评测结果，调优思路分享，如何测评。
2024-08-28
产品梳理框架
产品市场契合度（PMF）框架是每个早期阶段创业公司的中心任务。红杉提供了三种基本原型，每种都有其独特的客户与产品之间的关系动态。这些框架可以帮助创始人理解产品在世界中的位置，以及客户如何与产品解决的问题产生关联。在寻找产品市场契合度时，关注客户与问题的关联是最佳方法之一。红杉的 Arc 构建沉浸式课程中也引导初创公司的创始人理解这些框架，该课程针对前种子和种子阶段的公司。红杉现在决定将这些框架公开分享给更广泛的创业社区，以增加创始人在其产品市场契合度（PMF）旅程中可以借鉴的资源库。
2024-07-10
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
我是一位ai初学者，该如何选择学习的方向和材料
对于 AI 初学者，以下是一些选择学习方向和材料的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到一系列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，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 如果您偏向技术研究方向，需要学习的内容包括： 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。 如果您偏向应用方向，需要学习的内容包括： 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。
2024-12-19
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容： 认识理解： 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响，包括其造成的劳动力跨部门的变化，以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向： 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来： 在未来的研究中，需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响，以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作，共同制定策略，以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距，促进全球的平衡发展。同时，持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响，及时调整应对策略。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
AI的细分方向有哪些？需要系统的回答
AI 的细分方向包括以下几个方面： 1. 使用场景： 改善大模型产品的使用体验，使其在面对细分领域需求时更好用。 助力用户工作流，对已有场景进行优化。 细分场景独立实用工具。 AI 社区。 Chatbot。 2. 产品形态： 插件（如 Chat GPT/Chrome 等）。 辅助现有产品能力。 深度结合 LLM 能力的独立网站&应用。 AI 社区。 3. 技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 4. 应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 5. 特定领域应用，如在医疗药品零售领域： 药品推荐系统。 药品库存管理。 药品识别与查询。 客户服务智能助手。 药店运营分析。 药品质量监控。 药品防伪追溯。
2024-12-16
商分工作包含哪些，ai在这个方向上有哪些不错的尝试
商分工作通常包含对市场、客户、产品、竞争等方面的分析，以支持企业的决策制定。 在这个方向上，AI 有以下不错的尝试： 乐易科学院通过 AI 技术，结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式，从多学科讲解国学和传统文化，还能进行批八字、调风水、性格色彩分析等。 AIGC 策划程序美术应用于独立游戏开发，用于游戏宣传。 AI 人像摄影绘画用于照片处理。 B2B AI 营销与 AI 落地项目快速落地，涵盖 AI 训练 to b 出应用、智能体 agent、文生图生视频，美国独立站搭建及工作流给模特戴珠宝饰品，Google seo 与 AI 结合等，同时开发了诸多 AI 工具，如帮 HR 筛选简历的 AI 工具，行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流，小红书 AI 生成的工具，Newsletter AI 生成的工具等。 关于人类和 AI 协作效率，哈佛商学院的研究发现：使用 AI 能显著改善工作效率，使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。同时，类似 GPT4 这样的模型有能力边界，使用 AI 时，能力越差的被测试者提升越大，高级人才和低级人才的差距会被拉平。过于依赖 AI 可能适得其反。人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式，“半人马”强调人类主导，根据任务性质调配资源；“机械人”是人与 AI 高度融合，实现人机一体化。
2024-12-15
我是一名传统制造业的产品经理，一名ai小白，想在ai方面进行创业，有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发简单的聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始，逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看： 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮，尤其在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化（装上“记忆”成为工作助理或陪伴者）和场景化（装上“手”和“眼睛”）方向发展。 从 AI 创业者的情况来看： 1. 如天涯，具备软件开发经验和连续创业经历，可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理，可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础，可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系，考虑科研方向转化。 总之，AI 创业要注重技术驱动和产品定义，用好市面上的 AI 工具，从效率和变革角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在实践中有效迭代。
2024-12-06