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字节投资的AI公司

Answer

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)。
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References

近期热门融资 AI 产品速递 1 st|Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...

一、You.com:多种搜索模式且重隐私的搜索引擎二、Genspark:通过Sparkpages来满足用户个性化的搜索需求三、Rockset:刚被OpenAI收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司四、Butterflies AI:人类与AI共存的社交软件五、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

https://baidu-venture.com/|公司名|创始人|介绍|标签|网站|附件|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|生数科技|创始人:唐家渝|生数科技是全球领先的生成式人工智能(AI)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。|大模型|||<br>|西湖心辰|创始人:蓝振忠|西湖大模型是西湖心辰开发的多模态大模型,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。|大模型|[https://www.xinchenai.com/](https://www.xinchenai.com/)||<br>|影眸科技|创始人:吴迪|影眸科技(上海)有限公司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。|3D,应用层|[https://deemos.com/](https://deemos.com/)||

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

European country.Our world-leading status is down to our thriving research base and the pipeline ofA pro-innovation approach to AI regulationexpertise graduating through our universities,the ingenuity of our innovators and the government’slong-term commitment to invest in AI.To ensure we become an AI superpower,though,it is crucial that we do all we can to create the rightenvironment to harness the benefits of AI and remain at the forefront of technological developments.That includes getting regulation right so that innovators can thrive and the risks posed by AI can beaddressed.These risks could include anything from physical harm,an undermining of national security,as well asrisks to mental health.The development and deployment of AI can also present ethical challengeswhich do not always have clear answers.Unless we act,household consumers,public services andbusinesses will not trust the technology and will be nervous about adopting it.Unless we build publictrust,we will miss out on many of the benefits on offer.Indeed,the pace of change itself can be unsettling.Some fear a future in which AI replaces ordisplaces jobs,for example.Our white paper and our vision for a future AI-enabled country is one inwhich our ways of working are complemented by AI rather than disrupted by it.In the modern world,toomuch of our professional lives are taken up by monotonous tasks – inputting data,filling out paperwork,scanning through documents for one piece of information and so on.AI in the workplace has thepotential to free us up from these tasks,allowing us to spend more time doing the things we trained for– teachers with more time to teach,clinicians with more time to spend with patients,police officers withmore time on the beat rather than behind a desk – the list goes on.Indeed,since AI is already in our day-to-day lives,there are numerous examples that can help toillustrate the real,tangible benefits that AI can bring once any risks are mitigated.Streaming services

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小白学习AI的知识体系
对于小白学习 AI 的知识体系,以下是一些建议: 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,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,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。 有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-25
AI变现途径
以下是一些常见的 AI 变现途径: 1. 开发智能体,如口语陪练 bot,可在相关 APP 上提供服务。例如 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot,并分享了链接和使用感受。 2. 在公司给自己贴 AI 大神标签,通过社交网络进行分享以扩大影响力,承接项目开发。 3. 电商方面,如在小红书上通过 AI 绘画变现: 用 AI 制作服装,如 AI 小绿裙,单价较高且销量可观。制作方式可根据自身熟练程度选择不同工具。 用 AI 定制萌娃的头像,单价相对较低,但执行力强也能有不错的收入。 每个人都有自己的路径依赖,变现路径也因人而异。在探索 AI 变现时,需要不断学习新事物、探索新方法,结合自身优势和市场需求找到适合自己的方式。
2025-01-25
360AI搜索
以下是关于 360AI 搜索的相关信息: 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎,在传统搜索的网页检索能力基础上,结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力,学习人类的思维和语言组织模式,生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点: 针对模糊问题,可通过反问和几轮交互理解问题,给出答案。 搜索全网上万条相关内容,深度阅读 20+网页,生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人,回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习,了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容,并归纳总结,相当于替用户读了几十个精选网页,并进行归纳总结。 工作流程为:分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结,重点突出,详略得当。 访问渠道:Web 端&H5 端: ;手机端:扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中,4 月访问量(万 Visit)为 1134,相对 3 月变化为 13 。
2025-01-25
普通人ai知识怎么学
以下是为普通人学习 AI 知识提供的一些建议: 1. 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 会给出知识框架,然后针对每个小点继续提问,能帮助您深度思考。 2. 优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。 3. 信息爆炸做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 4. 零基础小白学习: 网上有很多基础课程,可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2025-01-25
当前最强AI模型有哪些?
当前最强的 AI 模型包括: 1. OpenAI 的 o3 模型:在 ARCAGI 测试中达到了 87.5%的准确率,几乎与人类水平相当。能够进行自我对话、多角度分析和自我质疑,具备一定的“思考意识”。下一代 o3mini 模型的推理能力能够媲美 o1 模型。 2. Google 的 Gemini 2.0 Flash:在重要的基准能力上直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro,同时模型速度有极大提升。 3. OpenAI 的 GPT4: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。 4. Midjourney v5: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。 5. DALL·E 3:代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 6. Mistral 7B: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,还有智谱·AI 开源的一些模型,如 WebGLM10B、MathGLM2B 等。
2025-01-25
ai写论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,再修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 需注意,AI 工具是辅助,不能替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,保证研究质量和学术诚信。 对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题,如果用法不对,可能会有负面效果。比如提封闭性问题,孩子用 AI 搜索迅速得到答案结束任务,AI 就像好奇心的毒药;但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题,好奇心会被激发。AI 辅助写作文也是同理,可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,要求孩子对 AI 作文点评批改、让其迭代出更好文章,重点关注孩子能否说清作文好坏及如何修改。
2025-01-25
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型?
字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括: 1. Claude2100k 模型,其上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型,其上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型,其上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 大模型的相关知识: 1. 大模型中的数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly(适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT)、encoderdecoder(同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 google 的 T5)、decoderonly(更擅长自然语言生成任务,典型使用包括故事写作和博客生成,众多 AI 助手基本都来自此架构)。大模型的特点包括预训练数据非常大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级数据进行预训练)、参数非常多(如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数)。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括: 1. OpenAI 的审核(Moderation)Endpoint:可用于检查内容是否符合使用策略,其模型分为 hate(表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容)、hate/threatening(仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害)、selfharm(宣扬、鼓励或描绘自残行为)、sexual(旨在引起性兴奋的内容)、sexual/minors(包含未满 18 周岁的个人的色情内容)、violence(宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容)、violence/graphic(以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容)等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点,但目前不支持监控第三方流量,且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI: 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析,提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析,减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用: 专利检索与分类:通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
扣子 字节如何创建自己的智能体
以下是在字节的扣子平台创建自己的智能体的步骤: 1. 构思智能体的名字,并为其撰写一段详细的介绍,介绍越详细越好,因为平台会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 访问扣子官网(https://www.coze.cn/),点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,并为其命名。 3. 可以设置智能体的提示词、使用 AI 创建头像等。 需要注意的是,扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,在这个平台上开发智能体的门槛较低,无论是否有编程基础都可以快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。同时,扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。
2024-11-23
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
字节跳动旗下的即梦AI的模型来源是什么?以及它的数据训练库
目前没有关于字节跳动旗下即梦 AI 的模型来源以及数据训练库的准确和详细信息。但一般来说,AI 模型的训练数据可能来自多种来源,如维基百科、书籍、期刊、网络采集的图片/标题等。同时,在训练过程中可能会使用开源架构,并进行原创性的优化和突破。但对于即梦 AI 具体的情况,还需要更多确切的官方公布内容。
2024-08-25
如何用字节的扣子(coze)实现多轮对话
Coze 是字节跳动旗下的智能对话机器人服务平台,你可以使用 Coze 实现多轮对话。以下是一些步骤: 1. 创建一个 Coze 应用并配置你的模型:首先,你需要在 Coze 平台上创建一个应用,并选择一个适合你需求的模型。你可以选择使用预训练的模型,也可以上传自己的模型进行训练。 2. 配置对话流程:在 Coze 中,你可以配置对话流程,包括设置对话轮数、添加对话节点等。你可以根据你的需求配置不同的对话流程。 3. 训练你的模型:在配置完对话流程后,你需要训练你的模型。你可以使用 Coze 提供的训练数据进行训练,也可以上传自己的训练数据进行训练。 4. 部署你的模型:在训练完你的模型后,你可以将其部署到 Coze 平台上,并开始使用它进行多轮对话。 需要注意的是,Coze 是一个智能对话机器人服务平台,它提供了一些工具和功能来帮助你实现多轮对话。但是,你需要根据你的需求和场景进行配置和调整,以确保它能够满足你的需求。
2024-06-13
微软的AI方面的投资
微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先,微软巨额投资了 OpenAI,但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用,且不久前完成了对 Inflection AI 的收购,准备利用其专业团队和数据集,加上自身合成数据,从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次,微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元,以服务器上的计算时间作为回报,随着双方信心增强,交易规模不断扩大,目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外,在 2019 年,微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。
2025-01-25
我需要专门进行金融投资项目研究,除了定性研究还很关注数据研究,我需要这样的智能体,哪一个智能体平台比较适合?
以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台: 1. 蚂蚁的智能体。 2. Coze 的智能体。 3. 扣子平台:例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的,能为用户提供清晰的一步式回答。 4. Cursor 平台:可用于设计如卡密系统等商业化模式。 不过需要注意的是,不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景,您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-26
我是一个投资人,我想针对每个项目建立知识库,类似一个个对话的形式,我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中,然后可以针对每个项目进行提问,或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求?
以下是一些可能满足您需求的 App 选项: 1. WaytoAGI 网站: 提供和 AI 知识库对话的功能,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型:可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时,需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人,提示词能设定其角色和专注技能,知识库则如同工作手册,为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17
YC AI投资趋势
YC AI 投资呈现以下趋势: 消费型人工智能公司掀起浪潮,为 C 端产品带来更大想象空间。 投资领域分布: 65%:B2B SaaS/企业 11%:消费者产品 10%:医疗保健 8%:金融科技 4%:工业 1%:政府科技 1%:教育科技 几大趋势包括: 长尾效应正在延伸。 人工智能基础设施持续成熟。 自训练模型依然需要。 此外,随着 AI 在营销中的集成度不断提高,对 AI 技能的需求更加迫切,公司将继续投资于 AI 教育,打造能够适应技术变化的 AI 驱动团队,协作 AI 学习平台和 AI 导师计划可能会增长,促进跨行业的持续技能发展和知识共享。
2024-11-18
投资相关的AI应用场景有哪些
以下是一些投资相关的 AI 应用场景: 1. 金融服务中的风控和反欺诈:AI 可用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 2. 信用评估:帮助金融机构评估借款人的信用风险,辅助做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:通过分析市场数据,协助投资者做出更明智的投资决策。 4. 智能理财助手:如蚂蚁财富智能理财助手,根据用户风险偏好和资产状况提供投资方案。 此外,还有一些具体的应用案例,比如 FundGuard 是 AI 投资会计系统,为金融领域提供服务。
2024-10-28
哪些AI模型可以帮助个人在股票投资
以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息: 目前,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域,AI 将引领新的服务模式,如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业的投资额也在增长。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix,其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时,也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金,专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。
2024-10-10
我是一家企业服务公司的负责人,我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划,搭建新媒体矩阵账号,请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
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。
2025-01-25
给我写一段AI产品经理板块的介绍,一小段话,用于在公司内部的科技论坛上
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。
2025-01-23
ai产业链上市公司有哪些
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
2025-01-21
AI 在保险公司的运用
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。
2025-01-21
waytoagi是哪个公司研发的,什么用处
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。
2025-01-20
开AI公司需要具备那些条件
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。
2025-01-18