中国头部的大模型公司分别是哪几家？

在 AI 领域，做语音模型较好的有阿里，其 CosyVoice 语音合成模型有以下特点： 精细控制：能生成符合性别、年龄和个性特征的声音。 自然模拟：可模拟笑声、咳嗽和呼吸等人类语音自然特征。 情感和风格：能够为声音添加情感和风格，更具表现力。 GitHub 链接：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice 相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818942399705710700 。但关于音色复刻做的比较好的，上述信息中未明确提及。

以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。

以下是一些可用于构建专属智能体以撰写公司新闻稿的平台及操作步骤： 1. Coze：这是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。它集成了丰富的插件工具，能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：其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。 3. 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大模型时代的产品能力。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 在实际构建和应用智能体时，您可以遵循以下准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手（用嘴说出您想做的事远比打字来的快）。 3. 能动手的尽量用 AI（用 AI 远比您苦哈哈的手敲要来的快）。 4. 把您手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多的用上 AI。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

以下是 4 月、6 月的 AI 教育头部产品相关数据： 4 月访问量排名： 1. QChat，分类为教育，访问量 14220 万，相对 3 月变化 0.068 2. CheggMate，教育，4906 万，0.042 3. Khanmigo，教育，4570 万，0.015 4. Brainly:AI Homework Helper，教育，3102 万，0.023 5. Turnitin，教育，1677 万，0.149 6. WolframAlpha，教育，983 万，0.054 7. gauthmath，教育，656 万，0.558 8. Socratic by Google，教育，467 万，0.037 9. Aistote，教育，321 万，0.207 10. PTE APEUni，教育，321 万，0.198 6 月访问量排名： 1. QChat，教育，8482 万，0.293 2. Duolingo，教育，7595 万，0.049 3. Khanmigo，教育，3994 万，0.135 4. 微软 Copliot，教育，3258 万，0.174 5. CheggMate，教育，2340 万，0.285 6. Preply，教育，2069 万，0.037 7. Brainly:AI Homework Helper，教育，1984 万，0.267 8. Course Hero，教育，1730 万，0.311 9. Mathway，教育，1564 万，0.319 10. Turnitin，教育，1156 万，0.293 6 月语言教育类 APP 下载量排名： 1. Duolingo，语言教育，14955 千，0.155 2. Buddy Al，语言教育，1343 千，0.049 3. Praktika，语言教育，1252 千，0.019 4. Quizlet，语言教育，1073 千，0.036 5. Mondly，语言教育，393 千，0.324 6. Speak，语言教育，298 千，0.045 7. Stimuler，语言教育，294 千，0.02 8. Preply，语言教育，293 千，0.206 9. TalkAI 练口语，语言教育，201 千，0.047 10. Pimsleur，语言教育，148 千，0.173 11. 流利说，语言教育，123 千，0.054 12. SuperChinese，语言教育，122 千，0.164 13. Animal Jam，语言教育，89 千，0.226 14. Mikan，语言教育，70 千，0.103 15. talkpal，语言教育，60 千，0.032 16. LOLA Speak，语言教育，53 千，0.485 17. Abceed，语言教育，52 千，0.088

目前存在众多行业，以下为您列举部分常见行业及其头部企业（排名不分先后）： 1. 互联网行业：阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。 2. 金融行业：中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。 3. 制造业：华为、海尔、格力、美的、三一重工。 4. 医疗行业：恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。 5. 能源行业：中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。 需要注意的是，行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣，进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。

以下是中国头部的大模型公司： 北京： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 此外，字节和腾讯都有团队在和外部大模型合作。创业公司中表现出色的有： 智谱：一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力最好的模型之一。 MiniMax：推出了 MoE 架构的新模型，和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面：专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上可圈可点。 通过 SuperCLUE 测评结果发现，国内大模型的第一梯队还有文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领研发进度。从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。

以下是关于头部公司为了 AI 花费情况的一些信息： OpenAI 已投入 10 亿美元（主要来自 Musk），虽然拥有王牌团队和崇高使命，但对如何实现目标曾毫无头绪。 去年，大部分企业的生成式人工智能支出来自“创新”预算和其他一次性资金池。到 2024 年，许多头部企业将这些支出重新分配到更为永久的软件预算项上。一家公司提到基于 LLM 技术的客户服务每通电话节省了约 6 美元，总体节省了约 90%的成本，这是增加八倍投资于生成式人工智能的原因之一。 在生成式 AI 领域，大部分的钱花在了三大云上：AWS、谷歌云（GCP）和微软 Azure。三大云每年花费超千亿美元的资本支出以确保拥有全面、可靠、具成本优势的云平台。迄今为止，生成式 AI 领域最大的幕后赢家可能是运行了绝大多数 AI 工作负载的英伟达（NVIDIA）。此外，甲骨文等挑战者已通过巨额资本支出和销售激励进军市场，一些初创公司也在快速发展。

在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段，匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后，将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中，根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，所以把 query（即问句）放到 prompt 的头部和尾部，同时按照相似度，将相似度大的文档放置在 context（上下文）的两端，这样做能够提升回答效果。要做到这一点，需要在进行 prompt 工程时，选择最合适的 prompt 模板，并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。

目前，大模型的头部公司有很多，以下是一些知名的公司： 百度：其文心一言是当前国内能力较好的模型之一。 抖音：云雀大模型具有一定的影响力。 智谱 AI：推出了多代 GLM 模型，在国内表现出色。 中科院：紫东太初大模型也备受关注。 百川智能：其百川大模型具有一定的特色。 商汤：日日新大模型在市场上有一定的知名度。 MiniMax：推出了具有特色的模型和产品。 这些公司在大模型领域都有一定的技术实力和市场影响力，但随着技术的不断发展，其他公司也可能会崛起。在选择使用大模型时，用户可以根据自己的需求和应用场景进行评估和选择。

DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息： 最新消息：DeepSeek 深夜发布该模型，它是一个强大的框架。 特点： 统一了多模态理解和生成，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性，利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模：提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 开源及商用：全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 测试案例： 模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成）。 云上 L4 测试，显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面，文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺。 Colab（需 Pro，因需 20GB 以上显存）：https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址： 7B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。

目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。

您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。 关于模型方面的知识： LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。 如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：

布置大模型到本地主要有以下原因： 1. 无需科学上网，也无需支付高昂的 ChatGPT 会员费用。 2. 可以通过 Web UI 实现和大模型进行对话的功能，如 Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题），这也是构建知识库的基础之一。 3. 能够更加灵活地掌握个人知识库。 但需要注意的是，运行大模型需要很高的机器配置： 1. 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 2. 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 3. 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 个人玩家的大多数机器可能负担不起，最低配置运行速度非常慢。但亲自实操一遍可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 产业链上市公司（截止 2024.10.15）： |项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金, M Ventures, 淡马锡, Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth, 礼来公司基金会, EPIQ Capital Group, Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures, NEA, Kleiner Perkins, Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, Sequoia, Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源：Techcrunch

AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面： 1. 医疗大模型：与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性，有助于提升保险服务的准确性和可靠性。 2. 保险销售：GPT 可以作为业务人员的个人助理，帮助他们更专业地为用户提供服务，提升用户体验和满意度，从而建立信任关系。 3. 服务链优化：通过 AI 设计服务链，结合用户目标和服务设计，提供优质的服务内容和方案，实现用户财务需求与保险商品的双赢。 4. 改善用户体验：关注在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系，同时考虑用户心理状态和路径设计，与保险营销员的实际需求相结合。 此外，AI 不仅在保险领域发挥作用，在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业，生成式 AI 代表着重大飞跃，与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 可以创造全新的内容，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。

WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的 AI 开源社区。它的创建者是 AJ，产品经理。 WaytoAGI 具有以下特点和作用： 1. 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 3. 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 4. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 5. 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 6. 在没有任何推广的情况下，短短一年间，已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 7. 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。打开“waytoagi.com”即可找到社群。

开 AI 公司通常需要具备以下条件： 1. 强大的资源支持：包括大量的资金投入，用于硬件设施和研发等方面。例如，OpenAI 的发展就需要呈指数级增长的功率，其模型的每一次迭代都需要巨大的资源，微软已向其投入了 130 亿美元。 2. 顶尖的人才团队：公司需要招募到顶尖的人才，包括研究人员和工程师等。如埃隆·马斯克提到，任何公司的成就最终取决于团队成员，要持续吸引最有才华的人，特别关注那些尚未完成研究生甚至本科学业但聪明的人。 3. 工程化的组织模式：需要改变企业文化，专注于扩大规模，不能让每个研究人员各自为政，要像一个工程组织一样运作。 4. 明确的目标和方向：例如 OpenAI 专注于追求 AGI 这一目标。 5. 数据收集和处理能力：为建立有效的模型，需要收集和处理大量的数据，并对其进行完善。