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国内哪家智能驾驶做的最好

Answer

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。

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数字人哪家技术最好
目前在数字人技术方面,腾讯的 MimicMotion 项目表现出色。它支持面部特征和唇形同步,不仅能用于生成跳舞视频,也适用于数字人领域。其具有基于置信度的姿态引导机制、基于姿态置信度的区域损失放大技术以及创新的渐进式融合策略,能确保生成的视频更加连贯流畅,减少图像扭曲和变形,并在可接受的计算资源消耗下实现任意长度视频生成。项目地址为:https://github.com/tencent/MimicMotion ,节点地址为:https://github.com/AIFSH/ComfyUIMimicMotion 。 此外,HeyGen 与 Sora 集成推出的全新数字人技术也值得关注,其由 AI 完全生成的虚拟人能够模拟并超越真人演员的动作、表情和行为,可灵活调整动作和表情,无需重复拍摄,且视频长度无限制,并非基于真人模型的“数字克隆”,而是全新的 AI 虚拟形象。
2025-03-27
最新推出的AIPPT是哪家公司推出的?
最新推出的 AiPPT 是由爱设计推出的。它是 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,并提供丰富模板和低创作门槛。此外,像素绽放(AiPPT)完成了 B2 轮融资。在 AI 智库的月度榜单中,出海的 AiPPT 也有相关排名。其网址为 aippt.com 。
2025-03-20
数字人哪家最好
目前难以明确哪家数字人最好,不同数字人产品各有特点和优势。以下是一些相关信息供您参考: 数字人工具软件方面:实时驱动的数字人工具软件一年标准零售价在 4 6 万往上,非实时驱动的一个月 600 元,但效果差,市场价格混乱。 数字人运营服务方面:按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景:适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品,店播效果较好,不适用于促销场景和服装品类。 课程推荐:卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,共 15 节视频课,持续更新,附赠课外社群辅导,建立了完整的数字人学习体系。 相关产品:Digen AI 具有强大的动态和静态同步能力,支持 20 种语言,是 Heygen 的强有力竞争对手。
2025-03-20
索引模型哪家的免费?
以下是一些免费的索引模型: 1. Trae 标配的 Claude3.5sonnet 模型免费不限量。Trae 是一款与 AI 深度集成,提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具,其编辑器所有功能原生支持中文,上手门槛低。 2. Stability AI 社区发布的模型,个人和组织可以免费将其用于非商业用途,包括科学研究;初创公司、中小型企业和创作者可以免费将其用于商业目的,只要年总收入低于 100 万美元。 此外,OpenAI 还发布了开源模型,包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。访问供研究人员的模型索引(https://platform.openai.com/docs/modelindexforresearchers)可详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。
2025-03-13
目前最强的AI是哪家?
目前在 AI 领域,很难简单地确定哪家是最强的。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了与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色,解决了 30 题中的 25 题,接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。 在国内,由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩,尤其在数学和编程方面表现突出。智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型,还有“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 需要注意的是,AI 领域发展迅速,各模型的优势和表现也会随时间变化。
2025-03-13
manus是哪家公司的产品
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人(如 ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件: 1. 虚拟机:Manus AI 运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 2. 计算资源:Manus AI 利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物:Manus AI 能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents:Manus AI 通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。 此外,Manus AI 还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。其具有自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习和记忆等核心亮点。
2025-03-07
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说,开发这样的平台需要以下几个关键步骤: 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法,包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法,以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计,确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化,以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题,我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
如何把ai作为培训技术手段,建立和制作港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员培训课程
以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议: 首先,参考相关法律法规,如《2020 年国家人工智能倡议法案》,其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持,包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作,可以利用以下方法: 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准,以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持,在正式和非正式的学习环境中,让员工能够使用和与人工智能系统互动,并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目,促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统,培养跨学科的视角和合作,涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是,在实际操作中,应根据港口企业的具体需求和人员特点,有针对性地设计和优化培训课程。
2025-02-28
智能驾驶行业现状
以下是关于智能驾驶行业现状的相关信息: 2024 年,在 AI 领域中,智能驾驶表现突出。国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,机构态度更谨慎,马太效应明显,资本更倾向热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头,投资事件数量和金额总数远超其他赛道,多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。 从 AI 行业影响力图谱来看,智能驾驶处于第一梯队,对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。AI 技术在不同行业的渗透和变革力受多种因素影响,行业的数据基础和用户需求是关键因素。 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式。以智能驾驶作类比,Copilot 类似于辅助驾驶,AI Agent 可视作自动驾驶。当下,Copilot 类型的应用成为大厂重点布局方向,而 AI Agent 类型的应用面临较大挑战和不确定性。
2025-01-02
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。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,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05
智能驾驶未来三年会怎么发展
未来三年智能驾驶的发展可能呈现以下趋势: 安全性方面: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。 技术应用方面:FSD 会带来新机会,将大模型带入无人驾驶。但接入物理世界会面临很多现实问题。 发展阶段方面:05 年处于信息智能阶段,510 年进入物理智能(具身智能)阶段。 应用普及方面:重 AI 的 AI 原生硬件会更大规模普及,关键转折点是找到使用上的刚需,如自动驾驶。但目前最重要的 AI 原生应用是自动驾驶。 能力提升方面:用多模态做感知,虽目前不如特斯拉的最先进技术,但三五年之后可能会汇合。
2024-12-03
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
最好的制作ppt的大模型是哪个
目前在制作 PPT 方面,没有绝对的“最好”的大模型。例如,Claude 3.7 在将 PDF 转换为 HTML 方面效果较好,但国内用户使用不太方便,可改用 DeepSeekR1 实现。某上市公司使用某互联网大厂研发的千亿 AI 大模型产品声称能 3 分钟制作 PPT,但接入公司系统时出现“一连接就死机”的情况。同时需要注意的是,过去几个月内国内的 AI 大模型在某些方面大同小异,且大部分远未达到可商用化程度。
2025-04-13
画图那个ai最好
目前在 AI 绘画领域,没有绝对最好的工具,不同的工具各有其特点和优势。以下为您介绍一些常见的 AI 绘画工具: Stable Diffusion:有多种相关的插件,如脸部修复插件 After Detailer、UI 界面美化插件 Kitchen、高宽比锁定插件 Aspect Ratio、提示词自动翻译插件 promptallinone、最强控制插件 ControlNet 等,可满足不同的需求。 Photoshop 2023 Beta 爱国版:在某些方面表现出色。 即梦 3.0:在中文场景下有较好的表现,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅改善了小字的稳定性问题。相比即梦 2.1 和 GPT4o 在中文场景中的表现,即梦 3.0 更具优势。 您可以根据自己的具体需求和使用场景选择适合您的 AI 绘画工具。
2025-04-11
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
我应该如何开始0-1学习AI绘画?当前最好用的工具是什么?
以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具: 您可以通过观看相关视频教程来入门,比如: “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语,全网最细 ChatGPT 对话指南,保姆级教程!” ,视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语,平台链接: 。 “零基础 AI 绘画入门,Midjourney、Stable Diffusion,小白速成,一站式使用和最强入门教程” ,视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语,一个无需魔法上网的 AI 绘画工具,平台链接: 。 目前,Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。
2025-04-10
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10