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AI在智能驾驶领域的发展

回答

AI 在智能驾驶领域的发展十分显著，主要体现在以下几个方面：

  1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，像特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，使汽车能够自主导航和驾驶。
  2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，例如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器的数据来预防事故。
  3. 个性化用户体验：AI 能够根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。
  4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆的可靠性和效率。
  5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。

此外，还有一些相关的观点认为，让机器能像生物拥有视觉一样获取信息，可能会带来新的突破。同时，有预测称 2024 年将是真正的应用从辅助人类转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年，AI 将更像同事而非工具。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：1.自动驾驶技术：利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。1.车辆安全系统：AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。1.个性化用户体验：AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。1.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。1.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。1.销售和市场分析：

红杉 AI Ascent 2024 会议

AI Friendship是对我们许多人来说最令人惊讶的应用之一。我认为我们花了几个月的时间才开始理解，但我认为这个类别中的用户和使用指标意味着非常强烈的用户喜爱。然后是横向企业知识，我们认为企业知识终于开始被解锁，所以这里有一些我们将在未来一年看到的预测。预测第一，2024年将是我们看到真正的应用将我们从旁边帮助和建议你的副驾驶，转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年，AI将感觉更像是一个同事而不是一个工具。我们开始在软件工程、客户服务等领域看到这一点起作用，今天我们将听到更多关于这个话题的讨论。我认为Andrew Ang和Harrison Chase将对此发表讲话。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

大自然选择了眼睛来作为最重要的信息获取器官，也许是冥冥之中的进化必然。一个有理论认为5.3亿年前的寒武纪物种大爆发的部分原因是因为能看见世界了，它让新的物种可以在快速变化的环境中移动和导航、规划行动了先和环境做出互动，生存概率大幅提高。同理，让机器能看见，会不会一样让这个新物种大爆发呢？

其他人在问
打造自己的ai本地知识库
以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容： 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型，了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案），最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时： 设计 AI 机器人，确定功能范围。 编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径：个人空间知识库创建知识库，支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】，注意内容切分粒度，可加特殊分割符如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建工作流，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流，工作流不必复杂，能实现目的即可。
2024-11-05
生成式AI和AIGC是什么，有什么区别和联系？
生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
genAI是什么
Gen AI（Generative AI）即生成式人工智能，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。 生成式 AI 是人工智能的一个细分流派，在 80 年的 AI 发展史中，它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至给人通过了图灵测试的感受。 生成式 AI 和 AIGC 密切相关，利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成，并形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成等，在多个领域展现出广泛的应用前景。
2024-11-04
AI是什么时候发展起来的
AI（人工智能）的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑，设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。1994 年，一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）一词流行起来。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。
2024-11-04
我是初学者，我该如何学习AI知识，如何一步一步的由浅入深的学习呢？
对于初学者学习 AI 知识，由浅入深的学习路径如下： 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，可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。 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。
2024-11-04
寻找中文AI 可以对话
以下为您推荐一些可以进行中文对话的 AI 工具： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求。 2. TXYZ：是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容，在对话中还能提供论文参考，给出可信的背书。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，关于创建能够进行对话的聊天机器人，API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。关键在于告诉 API 它应该如何行事，然后提供一些例子。还可以给 API 赋予一个身份，例如让其作为 AI 助手、生物学研究科学家等回答。API 作为一种语言模型，还能够进行文本补全、转换和翻译。
2024-11-04
帮我写一段120字的英文短文，回答这个问题：描述一下自动驾驶
Autonomous driving is a revolutionary technology that enables vehicles to operate without human control. It uses sensors, cameras, and advanced algorithms to perceive the environment, make decisions, and navigate safely. This technology holds the potential to greatly enhance transportation efficiency and reduce human errors on the road. However, it also faces challenges such as legal and ethical issues.
2024-11-04
智能驾驶开发
以下是关于智能驾驶开发的相关信息： 首先，在“ In order to help drive forward advances in”中提到，人工智能（Artificial Intelligence）被定义为一种基于机器的系统，对于给定的一组人类定义的目标，能够在影响真实或虚拟环境方面进行预测、推荐或决策，并且使用机器和基于人的输入来制定信息或行动的选项。 其次，在同一部分还提到了机器学习（Machine Learning）方面的内容，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能所使用的方法和系统中的学习，并培养相关领域（包括计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术和其他学科）的学科专家之间的跨学科视角和合作，这对于负责任地推进人工智能的研究和开发是必要的。 另外，拜登签署的 AI 行政命令中指出，要确保美国在抓住人工智能的前景和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令建立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。 综上所述，这些内容从不同方面涉及了与智能驾驶开发可能相关的人工智能和机器学习的概念、研究支持以及政策导向等方面的信息。
2024-10-21
无人驾驶开发工程师
以下是为您提供的关于无人驾驶开发工程师的相关信息： 在生成式人工智能的行动方面，目前出现的趋势是首先将 AI 作为辅助驾驶（humanintheloop）部署，并通过使用机会积累经验，最终实现全自动化部署。例如 Sierra 就是一个例子，它在无法解决问题时能优雅地转交给人工处理。同时，新一代自主型应用随着生成式 AI 推理能力的提升而涌现，如 L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。 在 2024 北京智源大会的主题讨论中，张亚勤认为目前真正赚钱的是 2B 领域，如芯片、服务器等，应用是先 2C 再 2B。他把智能分成信息智能、具身智能、生物智能 3 个阶段，预测 05 年是信息智能，510 年是物理智能（具身智能），1520 年是生物智能。李开复认为无人驾驶面临巨大机会，FSD 会为无人驾驶带来新机遇，大模型适合虚拟世界，而接入物理世界会面临很多现实问题，创业者更适合从虚拟世界的 AI 创业开始。
2024-10-21
学习自动驾驶
以下是关于学习自动驾驶的相关知识： 深度 Q 学习在自动驾驶中的应用： 一辆自动驾驶汽车需要考虑多种状态，相似状态可组合，深度学习在此发挥作用。可将驾驶员当前视野的图像输入卷积神经网络（CNN），训练其预测下一个可能行动的奖励。相似状态的图像相似，行动也相似，网络能针对不同左转弯进行速度和位置微调。但成功使用深度 Q 学习不能简单应用规则训练 Q 函数，需将所有输入图像和输出动作存储为“经验”，即状态、动作和奖励存储在一起。 强化学习在自动驾驶中的应用： 强化学习是机器学习的重要分支，关注智能体与环境交互以实现长期回报最大化。在自动驾驶领域，强化学习可用于汽车的控制和决策，使其在复杂道路环境中保持安全驾驶、规避障碍物、遵守交通规则等。 学习自动驾驶的建议： 目前没有直接针对学习自动驾驶的具体建议，但学习 LLM 开发可关注顶会最新论文、技术博客等资源，参与相关社区交流和项目实践。总的来说，相关领域的学习是多学科、系统性的，需要理论学习和工程实践经验结合，熟练使用开源框架工具，保持对前沿动态的跟踪并参与项目。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-14
国内哪家智能驾驶做的最好
目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色，但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大，并取得了一定的成果；华为凭借其在通信和技术领域的积累，为智能驾驶提供了相关的解决方案；小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而，智能驾驶技术仍在不断发展和演进，各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。
2024-09-18
类似 智能驾驶、智能客服 等，AI 在各大行业的主要应用（成熟一点的）有哪些
以下是 AI 在各大行业的一些主要成熟应用： 智能办公： 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。 智能客服： 借助 agent 接入企业的 QA 知识库，回应用户信息，并依据回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购： 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、精准的产品。 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 汽车行业： 自动驾驶技术，利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。 个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护，分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化，用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析。
2024-09-05
智能客服
智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。
2024-11-04
怎么做人工智能
实现人工智能主要有以下几种方法： 1. 自上而下的方法（符号推理）：模拟人类通过推理来解决问题的方式，包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示，开发在计算机内部模拟推理的方法。人们在推理时知道自己的思考步骤，可将此过程形式化转化为计算机程序。但从人类专家提取知识可能困难，有些任务如根据照片判断年龄无法简化为对知识的操作。 2. 自下而上的方法（神经网络）：模拟人脑的结构，由大量称为神经元的简单单元组成。每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值，可通过提供训练数据来训练神经元网络解决问题，类似于新生儿通过观察学习。 3. 多智能体系统（multiagent）：基于大量简单智能系统的相互作用，复杂的智能行为可由此产生。 4. 进化方法或遗传算法：基于进化原理的优化过程。 此外，人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机用于按明确程序运算，而对于像根据照片判断年龄这类无法明确解法的任务，正是人工智能感兴趣的。在金融、医学和艺术等领域，人工智能都能带来益处。
2024-11-04
rag 多智能体
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、进行决策并执行任务，且它们之间可进行信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。Agent 系统会为不同 Agent 分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。目前常见框架多集中在单 Agent 场景，其核心在于 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。同时，更多 Agent 框架开始关注多 Agent 场景，会为不同 Agent 指定角色并通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需考虑相对于单 Agent 增加的组件，如： 1. 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段（stage）：现有多 Agent 框架常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：多 Agent 框架中因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段增多。 OpenAI 官方开源多智能体框架「Swarm」，其优势在于处理了不同智能体之间通信的“交接”逻辑。例如构建客服多智能体，可能只需准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent。 另外，轨道智能体是一类更高级的智能体，被赋予更高级目标和更多自由度，仍受程序性知识指导，拥有预定义工具并受约束。运行时会产生特定模式，可能需要额外数据基础设施支持。
2024-11-04
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。最初，计算机遵循着明确的程序和算法进行受控计算。但对于一些任务，如根据照片判断一个人的年龄，我们无法明确其解法和步骤，无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 “智能”的概念没有明确的定义。阿兰·图灵提出了图灵测试，将计算机系统和真人进行比较，若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统，则认为该计算机系统是“智能”的。 在相关研究中，对于智能、人工智能和人工通用智能的定义存在多种观点和定义方式，但都存在问题或争议。例如，有以目标为导向的定义、围绕技能获取效率展开的定义等，但各自都有局限性。
2024-11-03
车载ai智能体
车载 AI 智能体是一种应用于车辆领域的智能体。 智能体一般被赋予更高级的目标，并拥有更多实现目标的方法和工具选择自由度。同时，受程序性知识指导，遵循组织期望的执行方式，拥有预定义工具，并受保护栏和审查措施约束。 在应用方面，智能体在各种领域扮演重要角色，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 领先的智能体公司似乎正在收敛于一种在自主性和控制之间寻找折衷的架构。新兴的 AI 智能体示例包括；以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-01
国家人工智能应用示范项目是什么类型的项目
国家人工智能应用示范项目通常是政府为推动人工智能产业创新发展而设立的项目类型。 以杭州市为例，其相关政策包括： 1. 促进数据开放共享：支持建立资源库和数据共享平台，对年度数据服务交易额列全市前 5 位的给予运营补助，鼓励区、县（市）和园区对购买数据服务的中小企业给予资金支持。 2. 拓展智能应用场景：推动“AI+工业互联网”创新应用，实施“智能+”“+智能”应用示范，每年择优评选不超过 10 个标杆型示范项目，按照不超过项目投资额 30%的标准给予补助，补助金额最高不超过 500 万元。支持企业组建“创新应用实验室”和“未来场景实验室”，对作用发挥好的场景实验室，鼓励区、县（市）和园区给予一定资金支持。 此外，美国也有相关的“National Artificial Intelligence Initiative”，其目的包括为美国当前和未来的劳动力做好准备，以实现人工智能系统在经济和社会各领域的整合。
2024-11-01
分析 ChatGLM在文生视频领域的应用产出
ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一，其地址为：。经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化，针对中文问答和对话有出色表现。 此外，还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B，地址为：。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域，ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力，为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持，但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。
2024-10-30
智能金融在银行领域的应用
智能金融在银行领域的应用主要体现在以下几个方面： 1. 成本效益的运营： 生成式 AI 能使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律等劳动密集型功能效率大幅提高。 但目前仍存在一些挑战，如消费者信息分散在多个不同数据库，交叉销售和预测消费者需求困难；金融服务被视为情感购买，决策树复杂且难以自动化，需要大型客服团队；金融服务高度受监管，人类员工必须参与每个产品流程以确保合规。 2. 人才需求： 数字银行招聘 AIGC 产品经理，任职要求包括相信 AIGC，喜欢使用各种 AIGC 应用，能够上手相关操作，如调用 API 做小 demo、写复杂提示词、做简单的 RAG 应用、文生图、视频、微调模型等。 岗位职责包括构建赋能海量用户的大模型工程化产品，探索和设计支持更快的 AI 原生应用构建的工程化产品，在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地。 相关参考资料： 金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI：https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/
2024-10-29
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱，只关注应用层，按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分： 上游是基础设施层，包括数据与算力。 中游是技术层，涵盖模型与算法。 下游是应用层，涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑，在此不展开对各家公司/平台（或产品）的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月，如果有不了解不认识的公司/平台（或产品），建议您搜索了解。
2024-10-28
总结一下AI在游戏领域的应用
AI 在游戏领域的应用主要包括以下方面： 1. 虚拟对手：早期游戏中的计算机对手是基于脚本程序，能力取决于编写的工程师且不能学习和迭代。而如今，借助更快的微处理器和云技术，能构建大型神经网络，识别复杂领域的模式和表征，使虚拟对手具备学习能力。 2. 生成新内容：生成式 AI 可根据用户提示生成原始的新内容，如文本、图像，甚至创造具有完整性格的虚拟角色。 3. 声音效果：包括生成静态和实时互动的声音效果，如游戏中的脚步声、激光枪音效等，通过游戏中的参数产生更合适且真实的音效。 4. 音乐配乐：自适应音乐可根据游戏场景和动作实时调整，避免重复和厌烦，但创作难度较大，应用尚不广泛。
2024-10-24
AI在医疗领域有哪些应用？
AI 在医疗领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 6. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 7. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 8. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 9. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 10. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 11. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 此外，AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用，例如： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。
2024-10-24