国内外的智能体平台都有哪些？尽可能罗列出来

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至可能会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，比如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命进行某些操作是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临如物种竞争、合作基础以及道德伦理等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会面对真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

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。

以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结： 大模型技术体系： Embedding（嵌入）：是一个浮点数的向量，用于度量相关性，有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值，可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构：多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分，不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程：包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类：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。 大模型的特点： 预训练数据量大，来自互联网上的多种来源，如论文、代码、公开网页等，通常以 TB 级别计。 参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究： 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比，总结提升模型效果的重要训练方法，并探讨未来发展的 5 大方向，包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。

国内外有多个 Agent 产品，以下为您详细介绍其中一些： 1. 扣子（coze.cn）：是国内的新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成了丰富的插件工具，可拓展 Bot 的能力边界。 2. Coze（coze.com）：海外版的 Agent 平台。 3. 百度 AppBuilder：百度推出的相关平台。 4. 阿里通义千问：具有一定特色和功能。 5. 智谱 AI：在 AI 领域有一定影响力。 此外，还有以下一些 Agent 构建平台： 1. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在 ToC 领域，目前成体系的主要有以下几类产品： 1. 主打 AI 角色扮演赛道的产品，例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”这类，在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义。 2. 主打 AI 陪伴类的产品，例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等，这类产品在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义，且会在长短记忆上做出处理，以突出陪伴意义。随着陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，AI 也会越懂您。 3. 做 AI 搜索工具的产品，例如“秘塔”“360 搜索”等，这类产品多为 RAG，也有会在搜索内容基础上，把内容结构化，整出一个图谱或者脑图。 4. 单纯的做 AIGC 的产品，例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等，借助 AI 的生成能力做出。 5. 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。

目前国内外有很多热门的 AI 绘画工具，其中 Midjourney 是一款备受关注的工具。 Midjourney 具有以下特点： 1. 容易上手，对于完全不懂 AI 绘图的新手来说是不错的入门选择。 2. 现阶段的 AI 能辅助进行设计，视觉效果相当吸睛。 3. 模型强大，能生成高质量的图像，且支持用户充分的个性化设置。 然而，Midjourney 也存在一些不足： 1. 使用过程不够便捷，需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道，或者创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人，才能开始生成图片。 2. 在用户体验和易用性方面还有待改进，没有帮助用户解决“最后一公里”的问题，学习曲线较陡峭。

以下是关于国内外大模型测评的相关内容： 在 2023 年度的中文大模型基准测评中： 国内外大模型总体表现方面，90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，距离 GPT4Turbo 有 11.61 分，距离 GPT4（网页）有 4.9 分的差距。过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen 72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，且国内外平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。阿里云的 Qwen72B、Yi 34BChat 均优于 Llama213BChat。 国内大模型竞争格局方面，从大厂和创业公司的平均成绩来看，大厂与创业公司差值约 6.33 分，较 11 月份差距在增大，说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下：12 月和 11 月的第一名是文心一言 4.0，10 月第一名是 BlueLM，9 月第一名是 SenseChat3.0，8 月第一名是 Baichuan213BChat，7 月第一名是文心一言（网页 v2.2.0），6 月第一名是 360 智脑，5 月第一名是 360 智脑。第二名在不同月份分别是通义千问 2.0、Moonshot 等。 主观和客观对比方面，通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现，国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定，分别为（13.38）和（14.01），GPT4 Turbo 的表现最为稳定，差值仅有 0.86。SuperCLUE 认为，客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升，同时由于客观题中包含中文特性问题，中文模型有一定优势，应综合来看模型的评测效果。国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。

以下是为您整理的相关内容： 在欧洲，英国拥有欧洲三分之一的 AI 公司，数量是其他欧洲国家的两倍。英国在 AI 领域的世界领先地位得益于其繁荣的研究基础、高校培养的专业人才、创新者的创造力以及政府对 AI 的长期投资。 目前，AI 已融入日常生活，例如流媒体服务使用先进的 AI 为用户推荐电视节目和电影，卫星导航利用 AI 规划最快路线或预测交通拥堵。 同时，AI 在医疗和医学领域的应用也在迅速发展。但 AI 的使用也可能带来新的风险，如损害身心健康、侵犯个人隐私和破坏人权等。 英国的白皮书阐述了如何在支持创新的同时提供框架以识别和解决风险，并提出了适度且支持创新的监管框架，不针对特定技术，而是关注 AI 的应用环境，以平衡收益与潜在风险。