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我想通过AI帮我找工作,首先我想要了解当前存在哪些行业?这些行业下面的各自有哪5家头部企业?

Answer

目前存在众多行业,以下为您列举部分常见行业及其头部企业(排名不分先后):

  1. 互联网行业:阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。
  2. 金融行业:中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。
  3. 制造业:华为、海尔、格力、美的、三一重工。
  4. 医疗行业:恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。
  5. 能源行业:中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。

需要注意的是,行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣,进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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我是个英语老师,可以怎样靠AI赚钱
以下是一些英语老师靠 AI 赚钱的建议: 1. 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错方面的教学服务,帮助学生改进英语表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用(如 Call Annie)开展口语练习和发音纠正的课程,让 AI 提供实时反馈和建议。 3. 运用自适应学习平台(如 Duolingo),利用其 AI 技术为学生量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习,并以此收费。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟的教学,提高学生的交流能力和语感。 需要注意的是,学了 AI 有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI 技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,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。
2025-01-31
从事20年的健康管理教练如何从0到1学习AI
以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议: 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习:成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统:通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验: 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值,比如从获取安装包和教学视频迈出第一步,参与社群学习等。 4. 注重基础:预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样,要打好基础。 5. 保持良好的学习状态:有意愿和动力,能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力,能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源:很多学习资源是免费开源的,充分利用这些资源进行学习。
2025-01-30
我应该怎样开始学习AI
以下是新手开始学习 AI 的建议: 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),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,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. 对于中学生来说: 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、主要技术及在各领域的应用案例。 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。
2025-01-30
国内AI工具及相关网站有哪些?
以下是国内部分 AI 工具及相关网站: |排行|产品名|分类| |||| |15|墨刀 AI|设计工具| |16|无限画|图像生成| |17|autoDL 云服务租用|Agent| |18|百度 Chat|AI ChatBots| |19|360AI 搜索(没接 GA)|搜索| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| |21|创客贴 AI|设计工具| |22|MasterGo|设计工具| |23|美图设计室|图像编辑| |24|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |25|即时 AI 设计|设计工具| |26|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |27|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |28|字节扣子|| |29|提示工程指南|Prompts| |30|toolsdar|导航网站| |31|autoDL 云服务租用|| |32|AIbot ai 工具集|导航网站| |33|同花顺问财|金融| |34|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |35|MasterGo|设计工具| |36|即时 AI 设计|设计工具| |37|百度 Chat|AI ChatBots| |38|创客贴 AI|设计工具| |39|即梦 AI(剪映)|其他视频生成| |40|可灵 AI|其他视频生成| |41|360 快剪辑|视频编辑| |42|Dify.ai|Agent| |43|Vast(算力)|| |44|提示工程指南|Prompts| |45|站酷海洛|资源| |46|toolsdar|导航网站| |47|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |48|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |49|讯飞听见|转录| |50|帆软战略|电商| |51|帆软数据|数据分析| |52|360 苏打办公|生产力| |53|标小智 LOGO 生成|图像生成| |54|edrawsoft|思维导图| |55|彩云|通用写作| |56|虎课网免费在线视频教程|AI 学习| |57|xmind|思维导图| |58|秘塔写作猫|通用写作| |59|Pixso AI|设计工具| |60|火山翻译|翻译| |61|aippt|PPT|
2025-01-30
可以做一个小红书私信自动回复的ai程序或者智能体吗
在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先,您需要确定回复的规则和逻辑,例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次,选择适合的技术框架和工具,比如使用自然语言处理(NLP)技术和相关的库。 然后,进行数据收集和预处理,以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过,需要注意的是,小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求,您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。
2025-01-30
有什么绘图AI工具
以下是一些常见的绘图 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,有拖放界面方便创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建多种视图。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 对于绘制 CAD 图,有以下 AI 工具和插件: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据输入自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 绘制示意图的工具还有: 1. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 简化图表创建,适合绘制流程图等。 2. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图,适合创建线框图等。 3. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录平台。 3. 选择模板:利用模板库选择适合需求的模板。 4. 添加内容:添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:需要团队协作可邀请成员一起编辑,完成后导出并分享图表。
2025-01-30
AI如何运用到集装箱物流行业?
AI 在集装箱物流行业有以下应用方式: 1. 物流路线优化:利用 AI 分析各种数据,如货物数量、目的地、运输条件等,优化物流路线,降低运输成本。 2. 配送计划制定:通过 AI 制定更合理的配送计划,提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理:借助数据分析和机器学习技术,优化集装箱的分配和使用,提高利用率。 4. 预测需求:利用 AI 预测货物的需求,提前做好准备,减少库存和延误。 5. 风险评估:分析潜在的风险因素,如天气变化、交通拥堵等,提前制定应对策略。 例如,像丰巢快递柜管理系统利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况,提高快递配送效率。未来,AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。
2025-01-24
如何做一款专属某行业的AI
要开发一款专属某行业的 AI ,可以参考以下要点: 1. 学习模式:AI 应像人类一样学习,例如在医疗保健领域,创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,反映对每个基本元素的理解或预测能力,可能会以与人脑皮层类似的方式发展,并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI:创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易,预计会创造许多专家 AI ,它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法,并提供多种意见。 3. 现实世界互动:让熟练的人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动供 AI 学习,同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统:以医疗保健为例,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始,再通过学徒实践,AI 学习也应如此,通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告: 步骤:让 AI 阅读学习优秀行业调研报告,总结方法论和操作框架;询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站;要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号,并输出行业调研报告框架;丰富框架每一章节内容。 注意事项:使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。
2025-01-22
能帮生成一个人工智能行业分析的PPT
以下是为您生成的人工智能行业分析的 PPT 相关内容: 一、AI 辅助的 PPT 工具 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 二、Gamma 的用法 将 Claude 的答案放到 Google Docs 中并导入 Gamma app 可自动转成初始版只有文字没有图片的 PPT,可给 Gamma app 发送指令进行美化。 三、Claude 和 Gamma 的组合使用 1. 用 Claude 解决不会使用学术网站条件搜索的问题。 如让其搜索营销领域权威期刊、特定期刊中关于 ChatGPT 的最新论文并筛选等。 2. 用 Claude 和 Gamma 达到以下目的: 快速寻找符合条件的论文。 提取精炼论文中某部分信息。 找到适合的 PPT 制作工具并学会使用。 希望以上内容对您制作人工智能行业分析的 PPT 有所帮助。
2025-01-21
人工智能行业分析
以下是关于 AI 行业分析的相关内容: 50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为 在过去的一年里,人工智能是无所不在的主题,短时间内突破界限并重新定义多个行业。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,仅排名前 50 位的人工智能工具就产生了超过 240 亿次的访问量,月均访问量增长了 2.363 亿次。其中,ChatGPT 占据了 140 亿流量,覆盖所分析流量的 60%。 研究方法 使用 SEMrush 工具,从列出 AI 工具的各种目录中抓取数据来研究 3000 多种 AI 工具,从中分离出访问量最大的 50 个工具,这些工具反映了研究期间(2022 年 9 月至 2023 年 8 月)人工智能行业 80%以上的流量。本研究旨在深入研究人工智能行业的行为,分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。 过去 12 个月的流量增长 过去 12 个月里,人工智能行业是最重要的技术发展之一。在研究起始的 2022 年 9 月,分析的工具产生了 2.418 亿次访问。在研究期间,所有 50 个工具的总流量增长了 10.7 倍。2023 年 8 月,这些工具产生了 28 亿次访问量。从研究开始一个月到结束,流量增加了 26 亿,相当于在 12 个月内平均每月访问量增加 2.363 亿次。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,2023 年 5 月达到峰值约 41 亿,之后行业流量回落 12 亿。整个期间的平均流量为每月 20 亿,最近 6 个月每月平均流量为 33 亿。 流量来源、设备、性别 流量渠道方面,80.53%的用户直接访问,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%的流量,付费搜索和其他内容贡献最小。 设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%的用户通过桌面访问,凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。 性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%,存在显著的性别差距。
2025-01-21
AI赋能旅游行业
以下是关于 AI 赋能旅游行业的相关信息: 在研究报告方面: 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》指出 AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 在 100 个 AI 应用中: 马蜂窝 APP 拥有 AI 旅游景点解说系统,利用语音识别和自然语言处理技术为游客提供景点解说服务,丰富旅游体验。 马蜂窝还有路线优化功能,能根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线,提高旅行体验。 这些应用展示了 AI 在旅游行业的多样化应用和巨大潜力。
2025-01-19
AI怎样与所在行业结合
AI 可以与众多行业进行结合,以下是一些常见的结合方式和应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病,如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 药物研发:加速药物研发过程,包括识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 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。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 信用评估:评估借款人的信用风险,辅助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化的购物体验。 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(此处未给出具体结合方式和应用场景) 此外,AI 还可以与宠物行业结合,例如: 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总的来说,AI 与各行业的结合充满想象空间,结合行业需求能开发出各种有趣有用的应用。需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-19
AI教育头部产品
以下是 4 月、6 月的 AI 教育头部产品相关数据: 4 月访问量排名: 1. QChat,分类为教育,访问量 14220 万,相对 3 月变化 0.068 2. CheggMate,教育,4906 万,0.042 3. Khanmigo,教育,4570 万,0.015 4. Brainly:AI Homework Helper,教育,3102 万,0.023 5. Turnitin,教育,1677 万,0.149 6. WolframAlpha,教育,983 万,0.054 7. gauthmath,教育,656 万,0.558 8. Socratic by Google,教育,467 万,0.037 9. Aistote,教育,321 万,0.207 10. PTE APEUni,教育,321 万,0.198 6 月访问量排名: 1. QChat,教育,8482 万,0.293 2. Duolingo,教育,7595 万,0.049 3. Khanmigo,教育,3994 万,0.135 4. 微软 Copliot,教育,3258 万,0.174 5. CheggMate,教育,2340 万,0.285 6. Preply,教育,2069 万,0.037 7. Brainly:AI Homework Helper,教育,1984 万,0.267 8. Course Hero,教育,1730 万,0.311 9. Mathway,教育,1564 万,0.319 10. Turnitin,教育,1156 万,0.293 6 月语言教育类 APP 下载量排名: 1. Duolingo,语言教育,14955 千,0.155 2. Buddy Al,语言教育,1343 千,0.049 3. Praktika,语言教育,1252 千,0.019 4. Quizlet,语言教育,1073 千,0.036 5. Mondly,语言教育,393 千,0.324 6. Speak,语言教育,298 千,0.045 7. Stimuler,语言教育,294 千,0.02 8. Preply,语言教育,293 千,0.206 9. TalkAI 练口语,语言教育,201 千,0.047 10. Pimsleur,语言教育,148 千,0.173 11. 流利说,语言教育,123 千,0.054 12. SuperChinese,语言教育,122 千,0.164 13. Animal Jam,语言教育,89 千,0.226 14. Mikan,语言教育,70 千,0.103 15. talkpal,语言教育,60 千,0.032 16. LOLA Speak,语言教育,53 千,0.485 17. Abceed,语言教育,52 千,0.088
2024-12-02
中国头部的大模型公司分别是哪几家?
以下是中国头部的大模型公司: 北京: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 此外,字节和腾讯都有团队在和外部大模型合作。创业公司中表现出色的有: 智谱:一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力最好的模型之一。 MiniMax:推出了 MoE 架构的新模型,和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面:专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上可圈可点。 通过 SuperCLUE 测评结果发现,文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领国内大模型的研发进度,部分高质量大模型也在闭源应用和开源生态中形成自己独特的优势。从国内 TOP19 大模型的数量来看,创业公司和大厂的占比几乎持平。
2024-09-05
中国头部的大模型公司有哪些?
以下是中国头部的大模型公司: 北京: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 此外,字节和腾讯都有团队在和外部大模型合作。创业公司中表现出色的有: 智谱:一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力最好的模型之一。 MiniMax:推出了 MoE 架构的新模型,和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面:专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上可圈可点。 通过 SuperCLUE 测评结果发现,国内大模型的第一梯队还有文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领研发进度。从国内 TOP19 大模型的数量来看,创业公司和大厂的占比几乎持平。
2024-09-05
头部公司为了AI话费多少钱
以下是关于头部公司为了 AI 花费情况的一些信息: OpenAI 已投入 10 亿美元(主要来自 Musk),虽然拥有王牌团队和崇高使命,但对如何实现目标曾毫无头绪。 去年,大部分企业的生成式人工智能支出来自“创新”预算和其他一次性资金池。到 2024 年,许多头部企业将这些支出重新分配到更为永久的软件预算项上。一家公司提到基于 LLM 技术的客户服务每通电话节省了约 6 美元,总体节省了约 90%的成本,这是增加八倍投资于生成式人工智能的原因之一。 在生成式 AI 领域,大部分的钱花在了三大云上:AWS、谷歌云(GCP)和微软 Azure。三大云每年花费超千亿美元的资本支出以确保拥有全面、可靠、具成本优势的云平台。迄今为止,生成式 AI 领域最大的幕后赢家可能是运行了绝大多数 AI 工作负载的英伟达(NVIDIA)。此外,甲骨文等挑战者已通过巨额资本支出和销售激励进军市场,一些初创公司也在快速发展。
2024-08-26
因此在prompt中,把query放到头部和尾部,同时根据相似度,把相似度大的文档放到context的两端,是什么意思,要如何做到
在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段,匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后,将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中,根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》,由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差,所以把 query(即问句)放到 prompt 的头部和尾部,同时按照相似度,将相似度大的文档放置在 context(上下文)的两端,这样做能够提升回答效果。要做到这一点,需要在进行 prompt 工程时,选择最合适的 prompt 模板,并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。
2024-08-19
大模型的头部公司都有哪些
目前,大模型的头部公司有很多,以下是一些知名的公司: 百度:其文心一言是当前国内能力较好的模型之一。 抖音:云雀大模型具有一定的影响力。 智谱 AI:推出了多代 GLM 模型,在国内表现出色。 中科院:紫东太初大模型也备受关注。 百川智能:其百川大模型具有一定的特色。 商汤:日日新大模型在市场上有一定的知名度。 MiniMax:推出了具有特色的模型和产品。 这些公司在大模型领域都有一定的技术实力和市场影响力,但随着技术的不断发展,其他公司也可能会崛起。在选择使用大模型时,用户可以根据自己的需求和应用场景进行评估和选择。
2024-07-04
我想要一个能够计算工程预算的软件或者AI,请问我推荐
目前市面上有一些能够计算工程预算的软件和具备相关功能的 AI 工具。例如广联达,它是一款在建筑工程领域广泛使用的预算软件,功能较为全面和专业。还有鲁班软件,也在工程预算计算方面有一定的优势。 此外,一些新兴的 AI 工具如某些基于大数据和机器学习算法的在线预算计算平台,能够根据您输入的工程参数和要求,快速生成较为准确的预算结果。但在选择时,您需要考虑软件的适用性、价格、操作便捷性等因素,以满足您的具体需求。
2025-01-30
我想要学习nlp的知识,请告诉我该如何入门
以下是学习 NLP 入门的一些建议: 1. 理解基本概念: 明确自然语言处理(NLP)包含自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。 了解 NLP 涉及各种技术和方法,目标是让计算机像人类一样理解和使用语言,实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义,能够识别文本中的情感、意图和实体等,并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言,能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程: 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理,以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构,能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术: 了解机器学习是人工智能的子领域,核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域,尝试模拟人脑工作方式,创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用,像 ChatGPT、文心一言等,被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。
2025-01-26
我想要从头学习AI 请帮我提供学习方案
以下是为您提供的从头学习 AI 的学习方案: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,建议您掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、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,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。 六、中学生学习 AI 的补充建议 1. 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。 2. 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。 3. 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。 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,关注权威媒体和学者,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。
2025-01-24
想要从事ai产品经理,需要具备哪些技能
从事 AI 产品经理需要具备以下技能: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,可根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,秉持产品运营不分家的理念。 3. 落地应用级:有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 4. 通用技能: 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 能够在产品规划阶段评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,把握产品发展方向。 提升数据分析能力,很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。
2025-01-18
我是小白,想要学习AI,从哪开始
对于小白想要学习 AI,您可以从以下几个方面开始: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时,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,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 此外,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,比如学习模式可以是输入→模仿→自发创造。在学习过程中,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。而且,学习资源大多是免费开源的。需要注意的是,学习状态很重要,能学多少算多少,不必有心理压力。
2025-01-17
如何让AI生成我想要的颜色
要让 AI 生成您想要的颜色,可以参考以下几种方法: 1. 在“Mood to color”任务中,您向 AI 提供心情的描述,让其生成对应的 CSS 代码颜色。输出为 json 格式,键为“css_code”。若描述不清晰或信息不足,可能无法确定颜色代码。 2. 使用 Khroma 网站,通过选择一组颜色来训练神经网络驱动的算法,在浏览器中生成您喜欢的颜色并屏蔽不喜欢的颜色。它能从互联网上热门的调色板中学习,生成出色的组合,您可以以字体、渐变、调色板或自定义图像的形式查看。 3. 在 Stable Diffusion 中,为线稿上色的步骤如下: 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传线稿图,并点击“启用”和“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 设置前面的内容,如选择合适的大模型(若想生成二次元图,选择相应模型),输入关键词(先写照片质量关键词,再指定颜色,还可通过输入更多关键词控制照片细节,负面关键词可复制前面的)。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-01-17