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谈一下2024年aigc技术领域的进展

回答

以下是 2024 年 AIGC 技术领域的一些进展：

  • 飒姐团队希望 2024 年版报告能更详细展现 AIGC 在国内外的盛况，并期待更具想象力和突破性的发展。同时指出，AI 将改变人们生活的方方面面，很多生产关系会改变，法律也将受到“拷问”。
  • 2024 年 1 月第四周，扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI，将两大 AI 研究团队合并，并投入超 90 亿美元采购英伟达显卡。Meta 正在开发 Llama 3 大语言模型，推动开源的通用人工智能开发方式。
  • 2024 年 7 月第二周，快手发布可灵网页版及大量模型更新，阶跃星辰发布多款模型，商汤打造类似 GPT-4o 的实时语音演示，微软开源新型 RAG 架构 GraphRAG。
  • 2024 年 7 月第三周，Anthropic 新增分享和后台功能，出现 LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo，Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。
  • 2024 年 7 月第四周，AIGC 领域的重要动态包括 Open AI 发布 GPT4o-mini、Mistral 发布三个小模型等。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告（更新版）.pdf

飒姐团队希望2024年版报告能给各位读者更为详细地展现目前AIGC在国内外的盛况，也期待未来更加富有想象力和突破性的发展。您最坚实的后盾：肖飒法律团队2024年4月1日AIGC法律风险研究报告II2023年版序言我们往往忽略技术带来的长久改变，却往往重视其当下的变革。毫不夸张地说，AI将改变人们生活的方方面面，从衣食住行到思维工具，很多生产关系会由此改变，我们的伦理和法律将受到强有力地“拷问”。面对生产力的解放和生产关系的变化，法律的回应会是怎样的？作为一线服务科技领域的前沿法律服务团队，我们致力于协助更多技术咖成就伟大的变革，成为时代发展的弄潮儿。自2023年开年以来，生成式人工智能技术逐步迎风而起，其应用逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来了更多创新、效率与价值，甚至有学者将人工智能的发展称之为一次新的生产力革命。

AIGC 周刊 by 歸藏

|标题|概要|图片|链接|日期|<br>|-|-|-|-|-|<br>|2024年1月第四周|扎克伯格在他的threads和Ins上发布了一段视频，宣布Meta将会致力于实现AGI，为了实现这一目标公司正将其两大AI研究团队FAIR和GenAI进行合并，同时将投入超过90亿美元向英伟达采购员超过34000张H100显卡，到24年底Meta的GPU算力将达到60万个H100.<br>今年英伟达总的H100出货量将有15万张，Meta一下就要拿走1/5真的狠。<br>对于通用人工智能究竟是什么，以及何时能实现，连扎克伯格自己也没有明确的答案。尽管如此，他依然全力以赴地研究智能的各个方面，从逻辑推理到直觉判断。Meta正在开发名为Llama 3的大语言模型，目的是提升它在代码生成和逻辑推理方面的能力。<br>重要的是扎克伯格正在推动一种开源的通用人工智能开发方式，这也是大家这么关注他的进展和Llama3的原因。||[AIGC Weekly #56](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LFHYwgRNnizQb2kUxPrcDC3DnWb?table=tblcsRYm5QJiaXeA&view=vewoEOVVhr)|2024/01/23|

AIGC 周刊 by 歸藏

|标题|概要|图片|链接|日期|<br>|-|-|-|-|-|<br>|2024年7月第二周|1.快手发布可灵网页版及大量模型更新；<br>2.阶跃星辰发布多款模型<br>3.商汤打造类似GPT-4o的实时语音演示<br>4.GraphRAG：微软开源新型RAG架构||[AIGC Weekly #79](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A6TWwVPTrioyjhknjtdcjugQnHd)|2024/07/08|<br>|2024年7月第三周|1.Anthropic新增分享和后台功能<br>2.LLM分布式训练框架OpenDiLoCo<br>3.Odysseyml重构AI视频生成技术||[AIGC Weekly #80](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BY0DwUK3ri3W60kumZxcrC07n2c)|2024/07/15|<br>|2024年7月第四周|最近一周AIGC领域的重要动态和研究进展，主要包括：Open AI发布GPT4o-mini、Mistral发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。||[AIGC Weekly #81](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RcgXws8Ghidu0zk0Zrwc3ajsnvb)|2024/07/22|

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2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些
以下是对 2024 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测： 1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现，因其更易于部署。 2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。 3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。 4. 小参数大模型相关的项目，尤其在手机端应用方面，例如苹果等公司专注的方向，对开发者是利好。 5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来，比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。 6. 可控核聚变技术相关的项目，由于 AI 对能源的强大需求，可能会加速攻克难题并实现商业化。
2024-10-08
2024大模型人才报告
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2024-10-08
量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位：2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息： 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面，AI 最先赋能策略洞察与内容生产，大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中，创意生产工具呈平民化趋势，品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时，生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目，现需要对采购内容做详细要求，培训内容以AI工具课程开发与设计，课程制作与实践，短视频制作，直播授课技巧等，我该如何对培训老师资质，授课经验，AI工具运用等技能做细化要求
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2024-09-13
人工智能2024进展综述
以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。
2024-09-12
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。
2024-09-09
我知道AIGC,现在你这个AGI又是什么鬼？
AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），它被描述为“可雇用的中等水平人类同事的等效物”。 致力于构建安全、有益的 AGI 意味着希望对人类未来产生巨大的积极影响。例如，Meta 公司为实现 AGI 目标，将两大 AI 研究团队合并，并投入大量资金采购硬件，开发大语言模型。但对于通用人工智能究竟是什么以及何时能实现，目前还没有明确答案。 需要注意的是，AGI 与 AIGC 不同。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应用。而 AGI 更侧重于实现具有广泛智能能力、能够像人类一样处理各种任务和情境的人工智能。
2024-10-14
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 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。这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 其具体应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2024-10-12
AIGC课程
以下为为您推荐的 AIGC 课程： 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论您是 AI 初学者还是进阶者，都能满足学习需求。 创建“通往 AGI 之路”的 AJ 以学生身份分享学习心得，指出开源社区资源丰富适合自律自主学习者，而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是高效学习途径。最近社区新同学多，很多人询问适合新手小白的课程，多数人更愿接受老师手把手教学。AJ 在创建“通往 AGI 之路”前为快速入门 AI 绘画，学习众多付费课程并深入分析，最终选择野菩萨的课程，觉得超级棒，强烈推荐。您可扫码添加菩萨老师助理了解更多信息。
2024-10-10
一个AIGC的产品，生命周期是什么
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的发展经历了从 PGC（ProfessionalGenerated Content，专业生成内容）到 UGC（UserGenerated Content，用户生成内容），再到 AIGC 的历程。 在互联网形态的发展中，内容生产方式也有所不同： Web1.0 时代，内容生产以 PGC 为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb 等。PGC 优势在于专业性和易变现，但面临创作门槛高、产量不足等挑战。 Web2.0 时代，用户参与内容创作，UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 目前，AIGC 在 2024 年的发展迅速，犹如 2014 年移动互联网时代大量新兴 APP 的涌现。AI 领域新出了太多的新名词、新概念、新想法、新产品，信息丰富多样。同时，AI 知识付费领域“鱼龙混杂”，新事物很考验人的学习能力和动手能力。 关于 AIGC 的学习，有人总结了“AIGC 学习三步法”，但文中未提及具体内容。
2024-10-09
AIGC产品生命周期
AIGC 产品具有一定的生命周期，其发展历程与内容生产方式的演变密切相关。 在内容生产方式上，经历了从 PGC（专业生成内容）到 UGC（用户生成内容），再到 AIGC（人工智能生成内容）的转变。 Web1.0 时代，互联网内容生产以 PGC 为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现，但面临创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化，Web 2.0 时代到来，用户参与内容创作，UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 如今，AIGC 逐渐兴起，其核心特点是内容生产效率高。 在实际应用中，AIGC 产品经理的任职要求通常包括： 1. 相信 AIGC：对 AIGC 有热情和兴奋感，关注相关动态。 2. 喜欢用：用过各种 AIGC 应用，如 GPT4、newbing、Kimi、Perplexity、Suno 等，对新的爆款产品有探索欲。 3. 能上手：可以简单上手，不限于调用 API 做小 demo，会写复杂的提示词，做简单的 RAG 应用、文生图、视频，微调模型等。 岗位职责包括： 1. 构建赋能海量用户的大模型工程化产品，帮助塑造技术领先性。 2. 探索和设计工程化产品，支持更快的 AI 原生应用构建。 3. 在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地。 此外，一些成功的 AI 产品案例，如文风测试和 OC 分析，展示了小模型在特定场景下的高效和低成本，其成功表明从用户的兴趣和需求出发，即使是简单的工具也能获得广泛的关注和使用。即使是具有“一波流”特性的 AI 产品，短暂的流行也能带来实际的商业价值和用户增长。同时，主创团队的纯粹兴趣驱动和对技术的热爱也是产品成功的重要因素之一。未来，如果能够从真实的需求出发，即使是单一形态或一波流的 AI 产品，也有可能成为爆款，并且这种成功是可以复现的。
2024-10-09
我需要你提供大量的AIGC制作团队
以下是为您提供的一些 AIGC 制作团队： 尾鳍 Vicky 团队：成员包括来自影视技术系的 Zoik，来自视听传媒学院的子真子平、夏一川、高威濂，剪辑师志明，来自声音学院的 Ray，以及 AI 行业优秀的一线创作者吉川老师和齐马老师等。这个团队在商业级 AIGC 广告片《当咪咕 AI 遇上欧洲杯》的制作中，因周期短、项目要求高以及重视前期策划、声音和后期制作，保留了多个专业职位的人员。 北京分队： 黄伟玲：在武汉从事 UI 设计，主要是大屏设计和华为对应运营商的后台界面相关设计，学习 AI 知识约 2 个月，正在学习 MJ，曾做过销售和运营工作。 Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年以上，担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，负责 3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，拥有 20 人+的 AI 项目团队，能提供包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。 粉仔：抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像受中老年妇女喜爱，熟悉主流 AIGC 工具，坐标北京。 sam：从事技术行业，热爱互联网和 AI 技术。
2024-10-09
9月份AI技术有哪些进展
以下是 9 月份 AI 技术的一些进展： 1. 9 月 AI 圈内发生了多起趣事和事件，包括 Cursor 编程软件的爆红、Runway 删除开源的 Stable Diffusion v1.5、国产 AI Bot 类产品留存率不足 1%等。 2. 众多新模型和功能接连发布，如 DeepSeek、OpenAI 和 Meta 有新的进展，以及 AI 编程工具不断竞争。 3. 行业关注度持续上升，尤其是 Cursor 的成功引发广泛讨论，显示 AI 编程工具仍在快速发展。 4. 吴恩达深入探讨了 AI 技术的最新发展和未来方向，重点关注 Agentic Workflow、模型架构、推理速度和基础设施。他介绍了 Agentic Workflow 的优势，强调 AI 能够自主回顾和修复错误，提高系统稳定性。以斯坦福大学的演示为例，AI Agent 在网络搜索失败时自动切换到维基百科，展示了其适应性。 5. 关于模型架构，吴恩达认为现有的 Transformer 模型已经表现良好，虽然新架构值得研究，但不是必需的。他强调提高快速推理和生成控制能力更为关键。 6. 推理速度被视为当前 AI 应用的主要瓶颈。吴恩达指出，显著提高推理速度（如从 25 分钟缩短到 2 分钟）将极大改善用户体验，推动 AI 应用发展。 7. 在讨论 AI 基础设施时，吴恩达认同增加训练投资可能提高模型效率的观点。他提到一些公司正在开发高效的 token 生成技术，并提出了训练和推理基础设施是否应分离的问题，暗示这可能需要新的架构支持。
2024-10-04
Ai最新进展
AI 技术的发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，包括强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但 AI 的实际进展非常迅速。
2024-09-03
国内医疗行业的大模型有哪些，关于慢性病领域的有和进展
在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。
2024-08-28
LLM写ABAP代码的最新进展
大型语言模型（LLM）在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP（高级业务应用编程）是SAP系统的编程语言，专门用于开发企业资源规划（ERP）软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展： 1. 代码生成：LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段，帮助开发者快速实现特定功能。 2. 代码补全：通过机器学习技术，LLM能够预测并补全ABAP代码，提高开发效率。 3. 代码审查：LLM可以分析ABAP代码，识别潜在的错误和不规范的编程实践。 4. 文档生成：LLM能够根据ABAP代码自动生成文档，包括函数描述、参数说明等。 5. 模式识别：LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践，并在代码生成时应用这些模式。 6. 交互式学习：一些LLM提供交互式学习环境，帮助开发者通过实例学习ABAP编程。 7. 集成开发环境（IDE）插件：LLM技术被集成到ABAP开发工具中，提供智能代码提示和错误检测。 8. 自动化测试：LLM可以生成测试用例，帮助自动化ABAP代码的测试过程。 9. 性能优化：LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈，并提出优化建议。 10. 跨语言能力：一些LLM能够理解多种编程语言的概念，并将其应用于ABAP代码的编写。 然而，尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展，但它们仍然面临一些挑战，例如： 领域特定知识：ABAP是一种领域特定的语言，需要对SAP系统有深入的理解。 复杂逻辑处理：企业级应用的逻辑可能非常复杂，LLM需要能够处理这些复杂性。 代码维护性：自动生成的代码需要易于理解和维护。 随着技术的发展，LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛，但它们可能仍然需要与人类开发者合作，以确保生成的代码既高效又可靠。
2024-08-05
最新的 RAG 进展和业界实践
以下是关于最新的 RAG 进展和业界实践的详细介绍： RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，是当前最火热的企业级 LLM 应用方案。概括来说，它是知识检索与内容生成的结合，就像大模型的开卷考试，谁的资料更全、翻找更快更准，结果往往更好。 Lewis 等人（2021）提出了一个通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆，并通过神经网络预训练的检索器访问。RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、更具体、更多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果，这表明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。 目前，大部分公司倾向于使用 RAG 方法进行信息检索，因为相比长文本的使用成本，使用向量数据库的成本更低。在 RAG 应用中，一些公司会使用微调的 Embedding Model 增强检索能力，也有些公司会选择使用知识图谱或者 ES 等非向量数据库的 RAG 方法。一个正常的模型使用 RAG 仍是当前主流。由于大语言模型存在信息滞后和不包含业务知识的特点，常需外挂知识库协助解决问题，此时 Embedding 模型的召回效果直接影响大模型的回答效果，所以很多场景下需要微调 Embedding 模型提高召回效果。 最近，基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。例如，在 LangChain 文档中可以找到一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子。 此外，来自马里兰大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、纽约大学的研究学者提出了一个大模型微调的方法，在微调时只需要在 Embedding 层上加随机噪声即可大幅度提升微调模型的对话能力，且不会削弱模型的推理能力。用 Alpaca 微调 LLaMA27B 可以在 AlpacaEval 上取得一定表现，而用加了噪声的嵌入则表现更佳，不过该工作只在较小的模型上进行微调。
2024-07-26
AI在行政办公领域的最大化高效利用方法
以下是关于 AI 在行政办公领域最大化高效利用的相关内容： 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署了 AI 行政命令，其中提到： 1. 为政府机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并加强 AI 部署。 2. 通过更快速和高效的合同，帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员，作为由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导的政府范围内 AI 人才激增的一部分。各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。 在其他方面： 1. 推动医疗保健领域负责任地使用 AI 并开发负担得起的救命药物，卫生与公众服务部将建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 2. 通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，塑造 AI 在教育领域的潜力。 3. 为减轻 AI 对工人的风险，支持工人集体谈判的能力，并投资于所有人都能获得的劳动力培训和发展。制定原则和最佳实践以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处，解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断（包括来自 AI 的）的工人支持的选项。 此外，AI 在科学领域不断改写着我们对世界的认知，例如在医疗领域，如乳腺癌筛查方面可能带来改进；在农业领域，通过机器人和 AI 应用于田间管理可提高效率等。
2024-10-16
AI在信息检索领域的应用
AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： 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。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-16
在AI领域，介绍一下智能体和搭建智能体
智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台，如字节的扣子 Coze，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。
2024-10-14
用AI解决复杂的教育领域的问题
以下是关于用 AI 解决复杂的教育领域问题的相关内容： 1. Character.ai ：每个人都可定制自己的个性化 AI 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，实现知识获取不受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 生成式 AI ：下一个消费者平台 教育科技长期在有效性和规模间权衡，AI 改变了这种状况，可大规模部署个性化学习计划，提供“口袋里的老师”。 已有如 Speak、Quazel、Lingostar 等产品提供语言教学和反馈，Photomath、Mathly 等应用指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟杰出人物聊天教授历史。 学生在作业中利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题，提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 3. 北京大学教育学院教授汪琼观点 教育领域数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，需要新解决方案，综合运用数据来设计新教学流程，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。 AI 正成为教与学的伙伴，2023 年申请到相关重大研究课题，未来三年将研究其对教育的影响，探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。 迎接 AI 发展挑战时要注意“信息茧房”危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。
2024-10-14
帮忙生写最近人工智能领域的前沿技术新闻简报
以下是最近人工智能领域的前沿技术新闻简报： 1. Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位，详情可访问： 2. Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作，包括提取相关数据、操作新功能或创建报告，详情可访问： 3. Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能，详情可访问： 4. OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展，详情可访问： 5. Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器，详情可访问：
2024-10-14
AI在性教育领域可以怎么应用呢
以下是关于 AI 在性教育领域应用的相关信息： 拜登签署的行政命令中提到，AI 可以通过创造资源来支持教育工作者部署启用 AI 的教育工具，例如在学校提供个性化辅导，这可能对性教育产生影响。 目前的资料中未直接提及 AI 在性教育领域的具体应用方式，但在其他领域，如医疗保健、打击犯罪等，AI 展现出了一定的作用和潜力。例如在医疗保健中，AI 可能通过元学习更快地获得知识并促进进步；在打击儿童性虐待犯罪方面，AI 可用于识别受害者和犯罪者。 需要注意的是，目前关于 AI 在性教育领域的明确和具体应用的相关内容较少。
2024-10-14