有什么模型是可以预测人的行为和发展的

大模型搭建知识库的逻辑主要包括以下几个方面： 1. 理解 RAG 技术：利用大模型搭建知识库本质上是 RAG 技术的应用。在大模型训练数据有截止日期或不包含所需数据时，通过检索增强生成（RAG）来解决。RAG 可抽象为 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给大模型，生成更合理的答案。 2. 构建知识库各个流程： 从用户提出问题开始，经历用户问题的理解、路由、初步检索、重排序等环节，最终将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型生成输出结果。需要注意重排序结果的使用限制，如设置阈值进行截断或筛选相关性分数等。 后置处理包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 知识库的需求：大模型并非 100%准确，存在数据日期限制和无法感知公司内部私有数据等问题，知识库的出现就是为解决大模型的数据准确性问题。例如在客服系统中，公司将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使其能更准确回答用户自然语言询问的问题。

以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。

以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议： 1. 基础理解：了解大型语言模型的工作原理和局限性，例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计，可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径： 规划：明确学习目标和步骤。 记忆：记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作： 掌握 GPT 的使用：了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点，包括其工具选择和行动（Action）机制。 尝试工具：如 Webpilot，它能让 GPT 支持更实时的联网功能，获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing，然后点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用： 了解人工智能领域的高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用，掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是，学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功，是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，需要持续学习和实践。

国内写代码比较好用的模型除了 DeepSeek 外，还有零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，它们在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。此外，国产开源模型 DeepSeekV3 也具备出色的性能，其性能接近顶尖闭源模型 Claude 3.5Sonnet，在知识、长文本和数学任务上均有显著提升，生成速度可达每秒 60 个令牌。

扣子工作流中大模型运行慢可能有以下原因： 1. 模型加载部分：需从官网下载两个文件，并正确配置，如在 models 下创建 groundingdino 且配置齐全相关文件。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可使用“抠头发.json”检验。 2. 科学上网问题：运行到此节点时可能会报科学上网的错误，需稳定科学上网后重启 UI 跑工作流。 3. 提示词设置：在大模型节点中，系统级提示词的设置很关键，它与外层用户直接交互的提示词不同，用于定义模型的角色和任务。 4. 批处理设置：包括迭代处理、循环次数和并发量的设置，通过调整这些参数可提高处理效率。 若觉得排除 bug 很慢，可使用的工作流进行操作。

训练自己的模型来识别不同的图片类别可以参考以下方法： 对于扩散模型（如 Midjourney）： 强大的扩散模型训练往往消耗大量 GPU 资源，推理成本高。在有限计算资源下，可在强大预训练自动编码器的潜在空间中应用扩散模型，以在复杂度降低和细节保留间达到平衡，提高视觉保真度。引入交叉注意力层可使其成为灵活的生成器，支持多种条件输入。 Midjourney 会定期发布新模型版本以提升效率、连贯性和质量。最新的 V5 模型具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更出色的自然语言提示解读能力等。 用 SD 训练贴纸 LoRA 模型： 对于原始形象，可通过 MJ 关键词生成不同风格的贴图，总结其特征。注意关键词中对颜色的限制，保持正面和负面情绪数据比例平衡。若训练 25626 大小的表情包，初始素材可能够用，若训练更高像素图片，可能需进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 进行高清化时，从 256 到 1024 分辨率，输入左图并加入内容和风格描述，挑选合适的图片。 多模态模型（以 StableDiffusion 为例）： 多模态模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等，底层逻辑通常从生图片源头开始。 扩散模型（如 StableDiffusion 中使用的）的训练是对图片加减噪点的过程。先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，完成训练。输入文字后，模型根据文字向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。扩散模型加减噪点方式与大脑构思图片方式类似，且多模态模型会关联文字向量值和图片像素点向量值。

很抱歉，目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤： 首先，需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法，您可以建立一个目标函数，例如最小化总成本（包括补货成本和库存持有成本），同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题，得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段，在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中，可以根据不同时期的库存和需求情况，逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性，然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过，具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。

目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 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：加速药物研发过程，例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：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病：如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究：通过 AI 筛查化合物，发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法：利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森：使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在症状出现前几年发现疾病。

目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具，例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术，分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。但需要注意的是，股票走势受到多种复杂因素的影响，AI 预测结果仅供参考。

以下是一些新的预测模型： 在游戏领域，围绕 Stable Diffusion 和 Midjourney 等基础模型的关注产生了惊人估值，新研究不断涌现，新模型将随新技术完善而更替。例如 Runway 针对视频创作者需求提供 AI 辅助工具，目前尚未有针对游戏领域的类似套件，但正在积极开发。 Meta 推出的全新无监督“视频预测模型”——VJEPA，与 Sora 模型在学习目标和潜在表示的下游影响方面存在区别。 在 2024 年，生物医学领域有基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3，DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo，以及 Meta 发布的前沿多模态生成模型 ESM3 等。此外，还有学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。

以下是对未来几年内可能出现的较大创新或有较大影响力的 AI 产品的预测： 1. 一个主权国家可能向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，但需国家安全审查。 2. 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站可能迅速走红，例如进入 App Store Top100。 3. 案件审理后，前沿实验室可能对数据收集实践实施有意义的改变。 4. 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施可能比预期更慢。 5. OpenAI o1 的开源替代品可能在一系列推理基准测试中超越它。 6. 挑战者可能难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击。 7. 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平可能下降。 8. 苹果设备上研究的强劲成果可能加速个人设备上 AI 的发展势头。 9. 人工智能科学家撰写的研究论文可能被大型机器学习会议或研讨会接受。 10. 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏可能取得突破性进展。 此外，还可能有以下情况： 1. 2024 年可能是看到真正的应用将人类从旁边帮助和建议的副驾驶，转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年，AI 将更像同事而非工具，在软件工程、客户服务等领域发挥作用。 2. 预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮将更“奢华”。 3. 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，逼近电网极限。 4. 虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。

大模型的构建过程通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人，让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要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：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，比如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，反复尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 大模型存在一些问题： 1. 输出结果具有不可预测性，静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息，通用的基础大模型无法满足实际业务需求。 2. 知识具有局限性，模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 3. 存在幻觉问题，会在没有答案时提供虚假信息、过时或通用的信息，从可信度低非权威来源提供结果等。 4. 数据安全性是企业关注的重点，企业不愿承担数据泄露风险，将私域数据上传第三方平台训练。 而 RAG 是解决上述问题的有效方案，它能让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。RAG 可与微调结合使用，两者不冲突。RAG 类似于为模型提供教科书，适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务，但不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。微调类似于让学生内化知识，适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。参考资料：《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf）

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具： 1. 市场分析方面：有能够处理大量数据的工具，可帮助您快速了解市场动态，比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化：部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，以优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：一些 AI 设计工具能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。 4. 内容生成：AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案，从而提高转化率。 5. 图像识别和优化：借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 此外，汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，形成数据驱动决策的闭环，不断优化业务。

以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。

用户行为意图识别是一项重要的技术，用于理解用户在互动过程中想要完成的任务或达到的目标。以下是一些相关的产品和工具，能够帮助识别和分析用户行为意图： 商业产品 1. Google Analytics 功能：提供详细的用户行为分析，包括用户访问路径、点击流、转换率等。 使用场景：分析网站或应用的用户行为，识别用户意图，优化用户体验。 2. Hotjar 功能：热图、录屏、用户反馈和调查，帮助了解用户在网站上的行为。 使用场景：通过热图和录屏识别用户意图，发现用户在网站上的行为模式和痛点。 3. Heap 功能：自动捕捉用户行为事件，提供深入的行为分析。 使用场景：无需手动标记事件，Heap自动记录用户行为，帮助识别用户意图和优化转化路径。 4. Mixpanel 功能：用户行为分析、事件跟踪、漏斗分析和用户留存分析。 使用场景：跟踪用户在产品中的行为，识别关键用户意图，优化用户旅程。 5. Crazy Egg 功能：热图、滚动图、点击图和用户录屏。 使用场景：通过可视化工具分析用户在网站上的行为，识别用户意图和行为模式。 开源工具 1. Matomo 功能：用户行为分析、热图、会话录屏和A/B测试。 使用场景：自托管的开源分析平台，提供详细的用户行为数据，帮助识别用户意图。 2. Mouseflow 功能：录屏、热图、漏斗分析、表单分析和用户反馈。 使用场景：通过录屏和热图分析用户行为，识别用户在网站上的意图。 AI 驱动工具 1. IBM Watson Analytics 功能：使用AI和自然语言处理进行数据分析和用户行为意图识别。 使用场景：分析大规模用户数据，识别行为模式和意图，提供智能推荐和优化建议。 2. Microsoft Azure Cognitive Services 功能：提供文本分析、情感分析和意图识别API。 使用场景：集成到应用程序中，自动识别用户文本中的意图，优化用户交互。 3. Dialogflow 功能：自然语言理解和对话管理，识别用户意图并生成响应。 使用场景：构建聊天机器人和语音助手，识别和响应用户意图。 自定义解决方案 如果现有产品和工具无法完全满足需求，可以考虑构建自定义解决方案： 1. 数据收集 使用Google Analytics、Mixpanel等工具收集用户行为数据。 通过日志文件、数据库等方式收集用户交互数据。 2. 数据预处理 清洗和整理数据，去除噪音和无关数据。 使用Python的pandas、numpy等库进行数据预处理。 3. 模型训练 使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、神经网络）训练用户意图识别模型。 使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建和训练复杂的神经网络模型。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score 假设我们有一个用户行为数据集 X = user_behavior_data.drop y = user_behavior_data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split model = RandomForestClassifier model.fit y_pred = model.predict print ``` 4. 模型部署 将训练好的模型部署到服务器，使用Flask或FastAPI提供API接口。 ```python from flask import Flask, request, jsonify import joblib app = Flask model = joblib.load @app.route def predict: data = request.json prediction = model.predict return jsonify if __name__ == "__main__": app.run ``` 5. 实时监控和优化 监控模型的性能和用户行为数据，定期更新和优化模型。 通过这些工具和方法，你可以有效地识别用户行为意图，提高产品的用户体验和转化率。如果有具体的需求或问题，请告诉我，我可以提供更详细的建议和指导。

市场上有很多用户行为分析产品可供选择，但最受欢迎的一些产品包括： Google Analytics：Google Analytics 是一个免费的网络分析平台，可让您跟踪网站上的用户行为。它提供有关网站流量、用户参与度和转换率的数据。Google Analytics 可用于分析各种类型的数据，包括点击、页面浏览和表单提交。 Adobe Analytics：Adobe Analytics 是一个付费的企业级网络分析平台，可提供更高级的功能比 Google Analytics。它包括有关用户行为、营销效果和客户生命周期的详细数据。Adobe Analytics 可用于分析各种数据类型，包括点击、页面浏览、表单提交和视频观看。 Crazy Egg：Crazy Egg 是一种热图工具，可让您可视化网站上的用户点击和滚动行为。这有助于您了解用户如何与您的网站互动并识别需要改进的区域。Crazy Egg 提供免费和付费计划。 Mouseflow：Mouseflow 是一种会话记录工具，可让您记录用户在您的网站上执行的操作。这可以帮助您了解用户如何使用您的网站并识别用户遇到问题的区域。Mouseflow 提供免费和付费计划。 Hotjar：Hotjar 是一种热图和会话记录工具，可让您可视化网站上的用户点击和滚动行为并记录用户在您的网站上执行的操作。这可以帮助您了解用户如何使用您的网站并识别需要改进的区域。Hotjar 提供免费和付费计划。 选择合适的用户行为分析产品取决于您的具体需求和预算。如果您正在寻找一个免费的入门级工具，Google Analytics 是一个不错的选择。如果您需要更高级的功能，Adobe Analytics 则是一个不错的选择。如果您需要可视化用户点击和滚动行为的工具，Crazy Egg 或 Hotjar 则是一个不错的选择。如果您需要记录用户在您的网站上执行的操作的工具，Mouseflow 或 Hotjar 则是一个不错的选择。 以下是一些在选择用户行为分析产品时需要考虑的其他因素： 数据收集功能：确保产品能够收集您需要分析的数据。例如，如果您需要跟踪表单提交，请确保产品可以记录此数据。 报告和分析功能：确保产品提供您可以用来理解数据的报告和分析功能。 易用性：确保产品易于使用和理解。 客户支持：确保产品附带良好的客户支持，以防您遇到任何问题。 一旦您考虑了这些因素，您就可以开始比较不同的产品并选择最适合您需求的产品。

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 2. 弱人工智能（ANI）得到了巨大发展，在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。 3. 机器学习中的监督学习近期快速发展，这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。 4. 数据对于 AI 至关重要，包括数据集的定义、获取数据的方式（手动标注、观察行为、网络下载）、使用数据的方法以及数据的分类（结构化数据和非结构化数据）。 5. 在大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，同时通用大模型也遇到了瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。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，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。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、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 芯片和硬件加速等。 然而，AI 的发展并非一帆风顺，20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”，因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

目前 AI 的发展现状呈现出以下特点： 1. 持续学习和跟进是关键：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布：从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势，基于长期理解和积淀，持续跟踪领域创新、洗牌和动态，并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金，各方势力竞相角逐，像一场激动人心的 UFC 比赛。

以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。