24小时内中国AI前沿科技最新消息

以下是 2024 年的热门 AI 模型： 在编码任务方面，DeepSeek 的 deepseekcoderv2 成为社区的最爱。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目，是可在设备上运行的小型参数模型。 在图像视频领域，国外 Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面进步显著，还推出了 Stable Video 3D。OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性等。Google DeepMind 的 Veo 能将文本和图像提示与视频输入结合生成高分辨率视频。 在生物医学领域，Profluent 的 CRISPRCas 图谱微调后生成功能性基因编辑器，如开源的 OpenCRISPR1。心智基础模型 BrainLM 基于功能性磁共振成像建立，能检测血氧变化等。 在气象预测领域，微软创建的 Aurora 能预测大气化学，比数值模型更优且速度更快。 获得诺贝尔物理学奖和化学奖的 AI 推动了机器学习理论创新，并揭示了蛋白质折叠问题。 蛋白质结构预测方面，有 DeepMind 和 Isomorphic Labs 发布的 AlphaFold 3。 DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo 能设计出高亲和力的蛋白结合剂。 Meta 发布的 ESM3 是前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上训练。 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。

以下是 2024 年 AI 大事件的盘点： 10 月： 9 月 27 日：Reecho 睿声●三只羊录音事件涉及 AI 公司出面回应。 9 月 28 日：TeleAI●正式开源 TeleChat2115B。 10 月 1 日：快手●可灵 AI 全面开放 API，OpenAI DevDay。 10 月 2 日：Black Forest Labs●发布 FLUX1.1，苹果●推出多模态大模型 MM1.5。 10 月 3 日：OpenAI●发布 ChatGPT Canvas。 10 月 8 日：2024 年诺贝尔物理学奖。 10 月 9 日：2024 年诺贝尔化学奖。 10 月 10 日：字节●发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend，Vivo●增加蓝心端侧大模型 3B，谷歌●图像生成模型 Imagen 3 开放使用，智源●BGE 登顶 Hugging Face 月榜，State of AI 2024 报告发布。 10 月 11 日：智谱●GLM4Flash 与「沉浸式翻译」合作，北大&北邮&快手●开源高清视频生成模型 Pyramid Flow。 10 月 12 日：OpenAI●开源多智能体协作框架 Swarm，深势科技●完成数亿元人民币新一轮融资，苹果●质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力。 10 月 14 日。 11 月： 11 月 1 日：《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 11 月 1 日：《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 11 月 1 日：《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 在 2024 年，AI 商业界还发生了以下事件： 全球芯片出口管制下，中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达：“如果你围绕中国特定的需求重新设计芯片，我将在第二天控制它。”据悉，中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。据英伟达称，它从代表 NVIDIA 数据中心业务的 20％下降到“中个位数”。尽管中国实验室在进口硬件方面受到限制，但其当地分支机构目前没有控制权。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时，谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高，但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降！Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列！Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%，而性能强劲，例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%，但在许多基准测试中表现相当。注意：价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。

2024 年在 AI 视频、图像领域，市场呈现出以下情况： 国内方面： 中国开源项目在全球受到关注，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色，推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面有显著进步，还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位，收入占比高达 53%。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面，云厂商成为 AI 供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定，大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。

以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势： 1. 在机器人研究领域，苹果 Vision Pro 成为重要工具，其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 在医学中，利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器，从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面，传统机器人流程自动化面临问题，新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制，提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局，逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段，商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”，掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中，创意工具仍占最大比重，To P 应用市场潜力大，ToB 应用发展路径复杂，ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式，分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，中国 AI 公司积极出海。

以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容： 在 2024 年，国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面： Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览，但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步，将音频加入其中，Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型，能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡，标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地，加倍扩大推理计算规模，通过将计算从预训练和后训练转移到推理，以链式思维方式逐步处理复杂提示，采用强化学习优化，在需要大量推理的基准测试中取得显著改进，但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族，包括 3.1 和 3.2 版本，使用大量令牌训练，在规模上不断突破。 国内方面： 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势，如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构，零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。 需要注意的是，报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。

以下是为您找到的与 2024 年生成式人工智能相关的内容： 《2024 年生成式人工智能海外合规白皮书（东南亚篇）》由垦丁律师事务所联合 WEEE Consulting 和 Boosterhub 撰写，深入分析了东南亚地区生成式人工智能（AI）的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国，探讨了 AI 产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出，尽管东南亚国家在 AI 发展上展现出潜力，但各国法规和伦理标准存在差异，对 AI 的法律监管和合规要求也各不相同。 2024 年 8 月 26 日的《》，其中提到上周，Ideogram 推出功能强大的 2.0 图像生成模型，同时 Jamba 1.5 系列在非 Transformer 架构上取得突破。AI 工具如 ComfyUI 和 Cluade 更新，Cursor 获巨资融资。Google 的 Gemini AI 项目新增技术领导，亚马逊通过 AI 工具极大提升代码开发效率。 此外，还有其他一些相关研究报告，如： 《爱分析：2024 智能办公厂商全景报告》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。 《平安证券：AI 系列深度报告（五）AI 手机》指出 AI 手机的发展重心正逐步向端侧转移，全球出货量将呈现指数级增长。 关于 2024 年人工智能的报告还包括： 2024 人工智能报告中提到，欧盟人工智能法案获得批准并正式生效，欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。美国大型实验室努力应对欧洲监管，中国人工智能监管进入执行时代，美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制。 《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》，作者为郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara ，报告包含总体流量概览、分类榜单等内容。 您可在知识星球下载其它一些研究报告： 。公众号回复“2024 一季度”，可以获得《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》的 PDF 。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 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，机器人行业投资额超过企业软件。 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。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

以下是 AI 领域的一些最新消息： 10 月： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 开源多模态 LLM 框架 Janus。 开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use 以及 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。 3 月： 有 23 个 AI 新产品，包括来自大公司和成熟创业公司的新产品、有用的、有趣的以及华人开发者所搭建的小产品。 有关于呼吁暂停/禁止大模型训练以及研究 AI 技术发展、垂直领域应用、商业落地形态和人机共生问题的不同立场。 2024 年： 来自剑桥大学、AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学、Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表《State of AI Report》2024 人工智能现状报告，主要围绕人工智能（AI）领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。

以下是关于 ChatGPT 的一些最新消息： Gradio 发布了 Gradio Discord Bot，允许在 Discord 服务器中使用 Spaces 中的演示进行语言翻译、文字转语音、文字生成图像等。 Hugging Face 现在可以使用 Docker Spaces。 OpenAI 预测到 2024 年收入将达到 10 亿美元。 ChatGPT 推出了更新，现在可以查看以前的历史对话。 2024 年 1 月 27 日，ChatGPT 又更新了，推出了新的 Mention 功能，可以在聊天窗口中通过@直接召唤任何 GPTS。 2024 年 4 月 26 日，ChatGPT 更新，正式推出个性化新功能，可以记住用户过去提到的内容，用户可自行决定要记住什么。

以下是为您找到的关于中国 AI 医美的相关消息： 有一个将 AI 和中医结合的项目，其先是用摄像头观察患者的口腔和舌苔，再用指尖传感器号脉，然后根据观测的数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。该项目目前应用在辅助看诊，能够提高诊疗效率，创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 但目前没有关于 24 小时内中国 AI 医美最新消息的准确和详尽内容。要获取最新的信息，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。

以下是关于 AI 数字人的最新消息： 目前业界对于数字人的定义尚未统一，一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。算法驱动数字人的相关开源代码有很多，如 ASR 语音识别方面的 openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition，这是一个语音识别的接口集合，包含不同实现的语音识别接口）。AI Agent 大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块进行自定义（https://www.langchain.com/）。TTS 方面，有微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）以及专注于唱歌的 sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，前段时间很火的 AI 孙燕姿就与其相关）。 4 月 25 日的消息： Synthesia 推出新型虚拟数字人 Expressive1，能通过脚本预测表情，数字人可自动解析和理解文本情绪，实现表情和声音同步。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1783505405488054433 360 AI 浏览器新版增加了视频总结、提问、转录和翻译功能，支持本地和网络视频的内容分析，但无法提取无对白视频摘要。链接：http://browser.360.cn/ai https://x.com/imxiaohu/status/1783495437422649719 全球最大 AI 知识库“通往 AGI 之路”网站访问量突破 1000 万，网站内容丰富，旨在推动 AI 知识的普及。链接：http://WaytoAGI.com https://x.com/imxiaohu/status/1783475002815471669 日本横须贺市使用 AI 技术克隆市长，用于发布英语信息，技术应用广泛，包括灾难信息传播和旅游信息发布。

以下是关于 AI 数字人的最新消息： 4 月 25 日，Synthesia 推出新型虚拟数字人 Expressive1，能通过脚本预测表情，可自动解析和理解文本情绪，实现表情和声音同步。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1783505405488054433 11 月 7 日，百度虚拟数字人“度晓晓”携文心一言入驻淘宝。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1721876724798136544?s=20

以下是 11 月 7 日的 AI 最新消息： 马斯克 xAI 公司宣布推出 PromptIDE 开发工具。 阿里云 A100 服务器业务暂停出租，算力价格飞涨。 微软发布 7 款针对对话优化的 AI 语音，更加逼真自然。 谷歌正测试 2 项 AI 功能，以改善 YouTube 观看体验。 微软将 AI 引入 Xbox，可生成 AI 角色、故事剧情等。 英国一学校启用人工智能担任校长，帮助教师了解学生。 百度虚拟数字人「度晓晓」携文心一言入驻淘宝。 美团推出 AI 产品 Wow 定位 AI 朋友社区。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1721876724798136544?s=20 当前 AI 前沿技术点包括： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。

以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。

当前 AI 绘图的前沿图景包括以下几个方面： 定义与发展： AI 绘画是利用人工智能技术，通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单粗糙，随着技术进步，尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用，能生成更复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，并在与人类艺术家的互动融合中不断创新，为艺术创作带来新的可能和挑战。 场景应用： 1. 广告设计：可快速生成各种创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发：用于创建游戏场景、角色形象等，提高开发效率。 3. 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计：帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 艺术与科技的融合： 艺术与科技的融合呈现出前所未有的奇妙景象，AI 绘画作为杰出代表，将二者完美结合，开启探索之旅，引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟，而人工智能技术的发展使艺术创作经历革命性变革，AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术，能模拟创作过程并生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具，为观众带来新体验，也打破了传统创作的局限，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更具民主化和包容性。 商业实战案例： 如 Midjourney 在概念篇中生成令人惊叹的宇宙星空、未来主题等超现实主义的图片，包括宇宙飞船、星系、行星、太空等元素，呈现出高度详细、动态、富有表现力的效果，具有逼真的灯光和阴影，应用于未来太空科技风格等领域，带来震撼的视觉体验。 您可以通过以下链接体验 AI 绘画助手： BotID：7387390303403671587

AI 绘画的最前沿技术及效果包括以下方面： 技术融合：将艺术与先进的机器学习、深度学习等技术完美结合，如利用卷积神经网络等算法模拟人类创作过程。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过编程、算法和数据分析等开拓全新创作领域，为艺术家提供灵感，为缺乏绘画技巧的人提供创作机会，使艺术更具民主化和包容性。 效果提升：能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，从写实到抽象，从风景到人物。 应用广泛：在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域发挥作用，可快速生成创意概念图、创建场景和角色形象、辅助特效场景和概念设计、帮助构想建筑外观和内部布局等。 色彩与情感表达：着色画通过色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥，增加作品的表现力和独特性。 关键词结构思路：包括基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调等方面。 进阶玩法：如使用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。

目前 AI 的前沿领域包括以下方面： 1. 生成式 AI 已从不受关注走向前沿，成为 AI 50 强榜单的重点。企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导，众多公司将 AI 融入工作流程以扩张规模和降低成本，如 ServiceNow、Palo Alto Networks、Hubspot、Klarna 等。 2. 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面以提供新体验。 3. OpenAI 作为一家重要的人工智能研究公司，成立于 2015 年，总部位于美国旧金山，其使命是推进人工智能技术发展。关于 OpenAI 的更多信息可参考相关时间线延伸阅读：Wiki：https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI ，OpenAI Blog：https://openai.com/blog/ 。

以下是一些关于大模型的前沿论文： 2017 年发布的《Attention Is All You Need》，开启了大模型发展的序幕。 2018 年 Google 提出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年 OpenAI 提出的 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式，参数规模达 1750 亿。 2021 年 Meta 提出的 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 2024 年苹果公布的《MM1:Methods,Analysis & Insights from Multimodal LLM Pretraining》，这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列，探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。

以下是一些可以帮助找到产品相关前沿科技报道和论文的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 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。 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，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。 此外，在“AI+教育”方面，也有一些相关案例和投稿，如： 《AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT》：来自纽约时报最新报道，再现了 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 《笔记：与 AI+教育前辈聊天》：亲测有效的让某人主动学习 AI 的方式。 《数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性》：探讨了 ChatGPT 在数学方面的挑战和改进。 《书籍推荐：三本神经科学书籍》：强调多学科交叉对学习和运用 AI 的作用。