最近AI有什么大事

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 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。 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。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 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。 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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；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 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利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。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。

以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

以下是今年 3 月份 AI 领域的一些大事件： 1. Google 的 Bard 在 3 月下旬推出，虽有地域限制，但未来可期。 2. 3 月 23 日，Tome 推出了第一个基于文档的 AI 演示工具，该工具基于 GPT4，能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。结合 Tome 自研的渲染系统，具有流畅的生成过程和竞争力。 3. 上周五，Gamma 推出了自己的文生演示文稿工具，工作流顺畅。

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 11 月，AI 圈发生了以下大事： 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。 《》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。 《》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。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 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将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、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色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。

以下是最近几个月 AI 领域发生的一些大事件： 1. 尽管科技公司因美联储加息资本狂欢结束，SaaS 公司股价下跌、裁员紧缩，但 DallE 2 发布，一大批炫酷的 AI 公司登场，在风投界引发风潮，基于生成式 AI 产品的公司估值达数十亿美元，虽收入少且商业模式未经验证。 2. 数百万人尝试像 ChatGPT 这样能流畅对话的生成式 AI 模型和像 DALLE 这样的创意图像生成器，其获得的关注引导大量投资流动，塑造了技术未来几年的应用方式。对于一直对 AI 改变社会持乐观态度的人，特别是在健康和医学等关键领域，近几个月感觉像科幻小说变为现实。 3. 生成性 AI 使得最近图像生成领域激增。短短十年，从仅限专家使用的 AI 模型发展到可供公众使用的能编写有效代码、用自然语言提示创建准确图像的模型，创新步伐不断加快。

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。

OpenAI 近期举行了多次产品发布会： 去年 11 月晚些时候发布了基于 GPT3.5 最新版本的消费级产品 ChatGPT。公司内部对是否发布这样强大的工具存在争论，但 Altman 表示支持，认为这是让公众适应 AI 改变日常生活现实的战略一部分。ChatGPT 功能强大，能在 SAT 考试中获大学水平分数、写作文、总结书籍等，还能按各种要求改写。 近期举行了 12 场发布会，推出多个新产品，包括推理模型 o1、文字转视频工具 Sora 等。o1 正式版在复杂推理和数学能力上显著提升，推出的强化微调技术使模型更具专业性。 在 5 月份的 GPT4o 模型发布会上，邀请了可汗学院的创始人 Salman Khan 和他儿子一起使用 GPT4o 辅导孩子在可汗学院上做数学题，这是 OpenAI 第一次将多模态模型能力在教育场景上落地应用的尝试。

OpenAI 最近的发布会主要内容包括： 2023 年 11 月的开发者大会，开放了 GPTs 和 GPT4 Turbo 等一系列内容，不过由于 DDoS 攻击和负载问题，其所有服务断断续续挂了接近一天。 之前还悄咪咪开放了两个新功能，包括可以上传 PDF 等文档进行分析和提问，以及在 GPT4 加持下，代码解释器、图片交谈、图片生成和联网能力可自行选择完成任务。 发布了图像生成模型 sCM 等。

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。

以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。

GPT 有时不能正常回答问题可能有以下原因： 1. 对于一些复杂的数学问题，与 ChatGPT 相比，GPT4 虽然表现更好，但仍可能存在超出其能力范围的情况。ChatGPT 在回答问题时，常见的问题包括依赖“模板匹配”导致回答不连贯或无意义，无法抓住问题要点或数学步骤逻辑，在实现或计算方面犯错，以及倾向于无目的的代数操作或计算从而导致混乱或错误。 2. 新手在使用时可能忽略基础知识的重要性，比如在还未充分掌握基础教程的情况下就急于上手写复杂的提示词，导致后续出现一些基础问题，如模型失忆、内容混淆、无法指定准确字数等。 3. 新手期容易陷入试图用一个 Prompt 解决多个问题的误区，导致 Prompt 过长、结构复杂、逻辑不清晰，从而影响整体性能和稳定性，使生成的内容多为正确的废话或忽略初始设置的限制性语句等。 4. GPT 回答问题的方式可能较为古板，缺乏趣味性和感情色彩。通过让其扮演特定角色、给出明确输出要求，尤其是加入感情色彩和动作描述等方式，可以改善回复的灵性和人味儿。