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2024大模型人才报告

回答

以下是 2024 年部分大模型相关的人才报告及研究报告：

  • 2024 年 9 月 10 日，《大模型行业可信应用框架研究报告》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案，提出了系统化的可信应用框架，并从多方面提供了技术实现建议。
  • 2024 年 1 月 24 日，《调教最暖大模型》由中国社科院和腾讯研究院发布，通过实验观察到部分社会群体期待大模型有“人情味”。
  • 2024 年 2 月 4 日，更新了多份研究报告文档，如《IBM：把握 AI 和自动化的机遇-时不我待》等。

此外，还有以下相关报告：

您可以通过以下链接获取更多详细内容：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年9月[heading3]9月10日《[大模型行业可信应用框架研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/Z9evrpRl6ezkSwcdOyPcDiffn2d)》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。其它一些报告发布在[研究报告板块](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)和[知识星球](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[InfoQ：中国AI Agent应用研究报告2024](https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b)》《[新战略：2024人形机器人产业半年研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/CMtPrA26ReWXCBcrc6HcHC1ynHo)》《[脉脉：2024大模型人才报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/BaV7rrxQneDbSmcGAYCcsyKPnrd)》《[2024人工智能术语研究阶段性成果报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/UeYSrwRKsehI4acgKR5cqIfPnvb)》

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年1月[heading3]1月24日《[调教最暖大模型](https://waytoagi.feishu.cn/record/LQ9VrdYJGeLjrvchmRMcGkClnYf)》是由中国社科院和腾讯研究院发布的非常特别的报告，通过prompt调试并比较国内外大模型“人情味”的小实验，他们观察到，有相当一部分社会群体，除了关注大模型能否提供实用信息，也期待大模型的回答能温暖心灵、提供关怀，通俗来讲，他们期待大模型亦能有“人情味”的涌现，于是同样带着这样的期待，开始设计这场小小的实验。ProductHunt发布了[ProductHunt 2023年度最佳产品榜单](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Hf7DwcWq7i7FJMkRPE1cXrgVnef)，不出意料地GPT-4荣登榜首，紧随其后的是Arc浏览器、Notion笔记和谷歌Gemini，每个分类都有详细的榜单，值得一看。

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年2月[heading3]2月4日更新多份研究报告文档：《[IBM：把握AI和自动化的机遇-时不我待](https://waytoagi.feishu.cn/record/MqlFrCYYzeGEN3crRiIc8q83ncc)》、《[data.ai：2023年AIGC移动市场洞察报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/TMbOrgHyWeQQ9McIWCKcKHuxnQb)》、《[大模型安全与伦理研究报告2024：以负责任AI引领大模型创新](https://waytoagi.feishu.cn/record/XexZr7IAbeaf5UcEMi9crC16n9b)》……推荐其中一份《[德勤：自主创新，数智赋能-2023中国高科技高成长50强及明日之星报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/ESg1rBy3ce2lI4cILJ4cVMBXn3c)》，其中有大幅篇章提到了中国的AI落地实践：前端基础设施部署及后端应用开发，落地实体经济的场景应用结合AI原生应用的组合布局初见端倪。

其他人在问
2024年11月11日世界AI新闻有哪些
以下是 2024 年 11 月 1 日至 11 月 8 日的部分世界 AI 新闻： 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 8 日： 《》由上海外国语大学图书馆发布，探讨了 AI 素养在数智时代的重要性和演变。报告指出，AI 素养不仅涉及技术知识，还包括态度、价值观和应对复杂需求的能力。随着 AI 技术的广泛应用，社会对 AI 素养的需求日益增长。 其它一些报告发布在： AIGCxChina 研究院、无界 AI：《》 《》（英文） 《》 请注意，这只是部分新闻，可能还有其他未涵盖的内容。
2024-11-11
State of AI 2024 报告
以下是关于《State of AI 2024》报告的相关信息： 该报告由来自剑桥大学的 AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学的 Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表。 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。 报告中的关键要点包括：OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限；中国的 AI 模型在面对制裁时表现出色；生成式 AI 的初创公司获得巨大收益，但可持续性仍存在问题。 报告每年 10 月份发布，对未来 12 个月有 10 大预测，例如某主权国家将向一家美国大型 AI 实验室投资超 100 亿美元并引发国家安全审查等。报告链接为：
2024-11-04
你能帮我找到这篇报告吗？他的名字是《InfoQ：中国AI Agent应用研究报告2024》
以下是为您找到的《InfoQ：中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b
2024-10-31
《2024大模型人才报告》
以下是与您查询的相关报告： 2024 年 9 月 10 日： 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。 《》 《》 《》 《》 2024 年 7 月 10 日： 极客邦科技通过《》报告深入探讨 AIGC 技术在企业中的应用，提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例，覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业，展现大模型应用潜力。 《》 《》 《》 《》 2024 年 9 月 18 日： 《》探讨了 AI 技术，尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。 《》探讨了 AI 技术在营销领域的应用现状和发展趋势。 《》 《》 您可以通过相应的链接获取更详细的内容。
2024-10-29
为什么2024年诺贝尔物理学奖颁发给了Hinton
2024 年诺贝尔物理学奖颁发给了 Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿），原因是“以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”。 Hinton 出生于 1947 年 12 月 6 日的英国温布尔登。他的职业生涯丰富： 1970 年，获得剑桥大学实验心理学学士学位。 1976 年—1978 年，担任苏塞克斯大学认知科学研究项目研究员。 1978 年，获得爱丁堡大学人工智能学博士学位。 1978 年—1980 年，担任加州大学圣地亚哥分校认知科学系访问学者。 1980 年—1982 年，担任英国剑桥 MRC 应用心理学部科学管理人员。 1982 年—1987 年，历任卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授、副教授。 1987 年—1998 年，担任多伦多大学计算机科学系教授。 1996 年，当选为加拿大皇家学会院士。 1998 年，当选为英国皇家学会院士。 1998 年—2001 年，担任伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部创始主任。 2001 年—2014 年，担任多伦多大学计算机科学系教授。 2003 年，当选为认知科学学会会士。 2013 年—2016 年，担任谷歌杰出研究员。 2016 年—2023 年，担任谷歌副总裁兼工程研究员。 2023 年，从谷歌辞职。 2023 年，当选为美国国家科学院院士。 Hinton 是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。他曾花了小半个世纪的时间开发神经网络，让机器拥有了深度学习的能力。
2024-10-29
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
混元大模型
腾讯混元大模型（HunyuanLarge）是全球最大的 MoE 开源模型，具有以下特点： 拥有 3890 亿参数，其中活跃参数为 520 亿。 具备强大的长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：
2024-11-15
整合多家大预言模型的工具
以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验，但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。
2024-11-15
大模型有哪些前沿论文
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。
2024-11-15
现在有哪些大模型效果与性能的对齐工具
目前对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的理解程度，涵盖语法、语义、上下文和隐含意义。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：衡量对广泛主题的知识掌握及特定领域的理解深度。 4. 泛化能力：测试处理未见过任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊指令的能力。 6. 偏见和伦理：评估生成文本是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，对用户反馈的适应和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务，提供的 API 和工具的易用性。 为进行有效比较，可采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准评估基准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务评估特定领域表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，尤其在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中比较不同模型表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等量化比较。 对于大模型的安全对齐，通过对齐（指令调优）能使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，避免输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取 reward model 与进行强化学习调整输出分布两部分。LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保安全。强化学习能根据人类反馈调整分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。但 Alignment 并非能防护所有安全问题，存在越狱情况使模型对齐失效。 Qwen 2 开源后模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。玉宝搞过的 LLM 在线评估中可看到国内闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可与 Qwen 2 对比，参考网址：https://www.llmrank.cn/ 。2023 年 8 月起，通义千问推出 Qwen 系列，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen 2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，也已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型，用户可选择两两“对战”。
2024-11-14
lama模型
Llama 模型相关信息如下： 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书：后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合：未直接提及 Llama 模型的具体内容。 LayerStyle 副本中的 LayerUtility 中的 LaMa：根据图像遮罩擦除物体，是对 IOPaint 的封装，由 SOTA AI 模型提供支持。提供 LaMa 等模型以及多种擦除方法，可下载模型文件放到指定位置，并对节点选项进行了说明，如选择模型或方法、设备选择、遮罩反转、遮罩扩张幅度、遮罩模糊幅度等。
2024-11-14
gpt4o视觉模型
GPT4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT4 Turbo 相比，具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。 GPT4o（“o”代表“omni”）是迈向更自然人机交互的一步，能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入，平均为 320 毫秒，与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT4 Turbo 性能相匹配，在非英语语言的文本上有显著改进，在 API 中更快且便宜 50%，在视觉和音频理解方面表现出色。 在 GPT4o 之前，语音模式由三个独立模型组成的管道实现，存在信息丢失等问题。而 GPT4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型，所有输入和输出都由同一个神经网络处理，但对其能做什么及局限性仍在探索。
2024-11-14
大模型人才报告
以下是为您提供的大模型相关报告和指南： 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案，提出了系统化的可信应用框架，并从多方面提供了技术实现建议。 其他相关报告发布在，包括： 《》 《》 《》 《》 大模型入门指南：原文地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/9nJ7g2mo7nOv4iGXT_CPNg ，作者为写代码的西瓜。该指南主要介绍作者在搭建大模型过程中学到的知识，以及如何在 macOS 上运行大模型。
2024-10-15
如何用AI辅助人才招聘
以下是关于如何用 AI 辅助人才招聘的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令： 为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施，总统指示采取以下行动： 1. 为各机构使用 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，帮助各机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 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，加速快速招聘 AI 专业人员，作为政府范围内 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。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 潜在风险包括歧视和不安全的决策等。 应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 AI 面试官的相关产品： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-10-03
复合型ai人才培养
以下是关于复合型 AI 人才培养的相关内容： 在医疗保健领域，预医学生成为医生需要从化学和生物学基础课程学起，科学家设计新疗法也需经历多年学习和指导，这种方式培养了处理细微差别决策的直觉。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能帮助 AI 模型理解模式和关系，其发展可能最初平行于人类教育范例，之后会专门发展以培养新型专业知识，比如 AI 可能会拥有生物皮层和药物设计皮层等针对特定任务的神经架构。 另外，拜登签署的 AI 行政命令提到，AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果，但使用 AI 可能带来风险。为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施，总统指示采取以下行动：发布机构使用 AI 的指导，包括明确保护权利和安全的标准、改进 AI 采购和加强 AI 部署；通过更快速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；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，加速快速招聘 AI 专业人员，作为政府范围内 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。
2024-08-27
人才在人工智能发展中的作用
人才在人工智能发展中的作用至关重要。从数据收集到模型部署，人们参与了 AI 开发的各个方面。他们的决策基于他们自己的价值观，因此每个决策点都需要考虑和评估，以确保所有选择从概念到部署和维护都是负责任的。 在企业中建构人工智能，需要不同类型的人才，包括软件工程师、机械学习工程师、机械学习研究员、应用机械学习科学家、数据科学家、数据工程师和 AI 产品经理。这些人才需要相互合作，共同完成人工智能项目的开发和实施。 人工智能的发展也对技术专业人士提出了新的要求。在 AI 时代，技术专业人士需要发展那些 AI 难以替代的技能，包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。同时，对于那些从事可能面临被 AI 取代风险的工作的技术工作者来说，他们需要重新思考自己的职业生涯规划，学习新技能，或者转向那些更需要人类特质的工作领域。 此外，人工智能的发展还需要解决一些问题，例如偏见和透明度。为了避免复制危险的偏见，需要让专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角。同时，通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮，最终专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。 总之，人才在人工智能发展中扮演着至关重要的角色。他们需要具备不同的技能和知识，相互合作，共同推动人工智能的发展。同时，人工智能的发展也对技术专业人士提出了新的要求，需要他们不断学习和适应，以应对人工智能时代的挑战。
2024-05-07
中国人工智能产业研究报告
以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告： 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析，展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。
2024-11-15
AI编程调查报告
很抱歉，目前知识库中没有关于 AI 编程调查报告的相关内容。但一般来说，一份完整的 AI 编程调查报告可能会包含以下几个方面： 1. 引言：介绍调查的背景、目的和范围。 2. AI 编程的现状：包括当前主流的编程语言、框架和工具，以及它们的应用领域和发展趋势。 3. 技术挑战与解决方案：分析在 AI 编程中遇到的技术难题，如数据处理、模型训练、优化算法等，并探讨相应的解决办法。 4. 人才需求与培养：研究市场对 AI 编程人才的需求情况，以及相关的教育和培训资源。 5. 案例分析：列举一些成功的 AI 编程项目案例，展示其技术实现和应用效果。 6. 未来展望：对 AI 编程的未来发展方向进行预测和展望。 您可以根据具体的调查重点和需求，进一步明确和细化报告的内容。
2024-11-12
请根据提供的AI工具网址，搜索常用的AI工具，实际操作AI工具，记录使用过程中的感受和发现，提交一份体验报告，描述工具的使用过程和个人感受，并就AI相关的热点话题，AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
AI音乐调研报告
以下是为您提供的 AI 音乐调研报告： 一、2.21 资讯 生成式人工智能对音乐领域的影响研究：报告链接为 https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf 。该研究由 GEMA 和 SACEM 委托 Goldmedia 进行，探讨了生成式 AI 在音乐领域的快速发展及其对欧洲创意产业的广泛影响，强调了 AI 对创作者既是竞争源也是创新工具，提出确立可靠法律框架、保护知识产权、加强透明度和监管的必要性。 谷歌推出 MusicRL：生成符合人类偏好的音乐。 使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐。 HyperGANStrument：使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑。 Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型。 二、2.22 资讯 通过音乐 AI 计算捕捉创造力：加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）的 Jacob School of Engineering、音乐系和 Qualcomm 研究所共同发布的研究报告中，展示了通过计算方法捕捉和量化音乐创造力的创新性研究。利用 Multitrack Music Transformer，测量了音乐声部间的互动量，并与专业音乐家的评估对比，验证了量化方法的准确性和有效性，为理解人类与 AI 在音乐创作中的互动提供新视角，为未来音乐 AI 的发展和应用奠定理论基础。 走向音频语言建模——概述。 通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移。 Nendo AI：让人又爱又恨的 AI 音频平台。 RipX DAW：混音师的理想选择。 三、3.4 资讯 接触不同类型的音乐会影响大脑如何解读节奏：研究显示人类大脑听音乐时倾向于识别和产生由简单整数比率组成的节奏，不同社会中偏好的比率大相径庭。该研究基于在 15 个国家进行的大规模研究，涉及 39 组参与者，许多来自传统音乐包含独特节奏模式的社会。研究揭示了音乐节奏感知和产生中存在跨文化的变异性，特定文化中的特定节奏在其音乐心理表征中占据重要地位。链接：https://thedigitalinsider.com/exposuretodifferentkindsofmusicinfluenceshowthebraininterpretsrhythm/
2024-11-09
分析报告生成
以下是关于分析报告生成的相关内容： 在生成报告方面，若想筛选指定时间段内的所有聊天对象来生成报告，可以使用相应的 SQL 语句，并通过获取去重后的微信群名来实现。批量化参数后能快速生成多篇群分析报告。应用效果很大程度依赖于 prompt 的优劣，可参考 ChatGPT 的最佳实践或吴恩达的免费课，学会高效提问很重要。 对于品牌舆论传播的分析报告，案例中的步骤包括：明确分析目标和范围、搜集与分析数据、生成舆论传播概括报告、提出建议、草拟危机声明。 此外，满足时效性的报告可以通过整合多部门协作，从敏感词挖掘到舆情分析报告自动生成，实现舆情监控全流程自动化，从而大幅提升信息流转与办公效率。
2024-11-05