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生成式AI商业落地白皮书

Answer

以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息：

2024 年 7 月 29 日，《2024 生成式 AI 商业落地白皮书》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。

其它相关报告：

2024 年 8 月 17 日，最近上传的一些报告：

此外，关于游戏中的生成式 AI 革命：生成式 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事，早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序，不能学习，能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术，有了更多计算能力，可以构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分，第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是对该领域的市场地图，概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。

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References

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年7月[heading3]7月29日《[2024生成式AI商业落地白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/Dgfprxz3rejipLcVDN9cwsLInid)》由火山引擎、RollingAI和InfoQ研究中心联合发布，为CXO提供AI转型战术指南。白皮书分析了生成式AI在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业AI转型的趋势展望和最佳实践。书中通过240个应用场景地图，展示了AI在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，探讨了AI基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。其它相关报告：《[华为和中国信通院：智算与大模型人才白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/QbFHr7xEnePX4WcRwDhcTecen9e)》《[百度智能云：AI大模型应用助力企业“营销服”跃进与提效](https://waytoagi.feishu.cn/record/OC3vrUxvEelEemcWVmLcijZ5n5e)》《[百度智能云：水业大模型白皮书（2024年）](https://waytoagi.feishu.cn/record/TJH3rxDfUe6ysqcVAJmcB4cInzg)》《[智药局：AI+CRO行业研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/CDlCreslHeccXuc9f3FcQHtTndf)》《[2024智能算力产业发展白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/CxI8rY05ueM9S4cfKBpcDkZYnyP)》

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年8月[heading3]8月17日最近上传的一些报告：爱分析发布的《[2024 AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/WupirEfvwe735kc5nKYcaxdLnAd)》聚焦于AI Agent开发管理平台市场，特别评估了火山引擎的HiAgent平台。报告指出，AI Agent作为大模型应用的主流形态，正重塑科技和商业领域。《[Gen AI新时代：采用逻辑数据管理](https://waytoagi.feishu.cn/record/JXxLrfMTLe7YEscCj4XcCGmPnZe)》白皮书由Denodo Technologies发布，强调了生成式人工智能（Gen AI）在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出，Gen AI应用的可靠性依赖于数据质量，而数据管理是实施AI的关键挑战。《[智谱AI：2024开启AI智能化新纪元白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/Iq9krltwUeAc9Lc3Zz3cTIKVnCh)》《[高通AI白皮书：让AI触手可及](https://waytoagi.feishu.cn/record/ZJlarVYgzeiR5UcfJrMcU94mnPf)》

游戏中的生成式 AI 革命

生成性AI是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。当然，AI在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏，如雅达利的Pong，也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而，这些虚拟的敌人并不是我们今天所知道的AI。它们只是由游戏设计师制定的简单脚本程序。它们模拟了一个人工智能对手，但它们不能学习，它们的能力只取决于创建它们的程序员。现在与以前的不同之处在于，由于更快的微处理器和云技术，我们有了更多的计算能力。有了这种能力，我们可以构建大型的神经网络，这些网络可以在高度复杂的领域中识别模式和表示。这篇博文分为两部分：第一部分包括我们对游戏领域的生成性AI的观察和预测。第二部分是我们对该领域的市场地图，概述了各个细分市场并确定了每个市场的关键公司。

Others are asking
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其内容可以是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的，早期是一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面，如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像，这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting，是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据，包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射，AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散，AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai？
生成式 AI 是一种人工智能技术，能够生成新的、未曾存在的内容，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 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。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示： 1. 立法理念方面：我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现，欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面： 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应，一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成，欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求，与我国相关规定有一致性，但我国规定更全面，不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能，欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型，并规定了额外义务，我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面： 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估划分风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管，进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任作为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估：在我国，相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求，以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议，但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理：我国与欧盟在立法理念上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响：如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场，由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高，将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之，欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
关于京东的生成式AI，你知道些什么
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习，学习的过程称为训练，其结果是创造的“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种易于使用的工具，如 Vertex AI，这是一个端到端机器学习开发平台，可帮助构建、部署和管理机器学习模型。 此外，生成式 AI Studio 具有一些特性，如定义场景和响应格式、提供 API 和 SDK 帮助构建应用程序、调整语言模型等。在使用中，提示的设计很重要，但可能存在一定的复杂性和不确定性。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看，在 2022 年宣发时被称为一种模型，但在官网的帮助页面中又被称为一种服务，目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2024-12-31
小白如何0基础学Ai
对于 0 基础学习 AI 的小白，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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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进行互动，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。 6. 岗位技能要求： 对于“AI 提示词工程师”岗位，需要具备市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发等综合能力。 7. 学习资源： 对于 0 基础小白，可在网上找教程，推荐看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 8. 学习模式和注意事项： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，采用输入→模仿→自发创造的学习模式。 注意学习内容可能因 AI 发展迅速而过时，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 学习时间可灵活安排，学习资源大多免费开源。
2025-01-06
我先系统了解AIGC 行业
以下是关于 AIGC 行业的系统介绍： AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中，内容生产方式经历了从 PGC（ProfessionalGenerated Content，专业生成内容）到 UGC（UserGenerated Content，用户生成内容），再到 AIGC 的转变。 在 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，但存在创作门槛高、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。 在当前，国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 此外，还有一些具体的应用案例，如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具，专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一，打通供应链，为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务，并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景，替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率，减少了对传统人工的依赖，增强了客户的交付满意度，提升了企业的市场竞争力。
2025-01-06
给我推荐一个快速读电子书的AI工具
以下为您推荐一些快速读电子书的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-06
如果用AI来画流程图、结构图的话，应该用哪款产品？
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图等，AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 4. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 5. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建多种示意图。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 6. Miro： 简介：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。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 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：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求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：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-06
如何学习AI
以下是关于新手学习 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，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。 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. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 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。
2025-01-06
我想要学AI视频，我应该怎么做
以下是学习 AI 视频的一些建议和资源： 1. 入门教程： 您可以查看。 学习。 2. 交流群： 如需学习 AI 视频、参与 AI 视频挑战赛或参与 AI 视频提示词共创，可直接扫二维码或联系三思或小歪【备注：AI 视频学社】，但必须有 AI 视频账号才能进群，请勿随便申请好友。 3. 直播： AI 视频学社每周 1 次直播（周五直播），例如。 4. 实践建议： 从简单创作开始，如生成零散视频片段或图片进行混剪，选用现成音乐并根据节奏简单剪辑，顺道学习主流创意软件操作。 在成功产出简单作品后，尝试完成更完整的工作流，比如：选题→剧本→分镜描述→文生图→图生视频→配音配乐→剪辑后期。 此外，在 AI 视频学社，小伙伴们可以通过参与每周举办的比赛快速学习相关知识，每周有高手直播分享前沿知识，不定期组织线上或线下活动，大家一起学习最新软件和知识，学习图生视频、视频生视频等技巧。
2025-01-06
2024年生成式人工智能-海外合规白皮书
以下是为您找到的与 2024 年生成式人工智能相关的内容： 《2024 年生成式人工智能海外合规白皮书（东南亚篇）》由垦丁律师事务所联合 WEEE Consulting 和 Boosterhub 撰写，深入分析了东南亚地区生成式人工智能（AI）的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国，探讨了 AI 产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出，尽管东南亚国家在 AI 发展上展现出潜力，但各国法规和伦理标准存在差异，对 AI 的法律监管和合规要求也各不相同。 2024 年 8 月 26 日的《》，其中提到上周，Ideogram 推出功能强大的 2.0 图像生成模型，同时 Jamba 1.5 系列在非 Transformer 架构上取得突破。AI 工具如 ComfyUI 和 Cluade 更新，Cursor 获巨资融资。Google 的 Gemini AI 项目新增技术领导，亚马逊通过 AI 工具极大提升代码开发效率。 此外，还有其他一些相关研究报告，如： 《爱分析：2024 智能办公厂商全景报告》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。 《平安证券：AI 系列深度报告（五）AI 手机》指出 AI 手机的发展重心正逐步向端侧转移，全球出货量将呈现指数级增长。 关于 2024 年人工智能的报告还包括： 2024 人工智能报告中提到，欧盟人工智能法案获得批准并正式生效，欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。美国大型实验室努力应对欧洲监管，中国人工智能监管进入执行时代，美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制。 《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》，作者为郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara ，报告包含总体流量概览、分类榜单等内容。 您可在知识星球下载其它一些研究报告： 。公众号回复“2024 一季度”，可以获得《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 13 月》的 PDF 。
2024-12-02
哪些工具擅长中文白皮书写作？
以下是一些在中文白皮书写作方面表现出色的工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境的 Jupyter 笔记本，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-31
市面上已有很多免费的AI工具，为什么企业还要花钱大规模落地部署？
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具，主要有以下原因： 1. 资源分配和人才需求：预算呈现急剧增长，实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才，目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分，开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制：为帮助企业启动和运行模型，基础模型提供商提供专业服务，这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景：企业重点放在自主构建应用程序上，目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序，企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用，还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化，但 GenAI 已成为一种“战略工具”，允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。
2024-12-25
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心，结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容，应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
AI Agent 落地业务应用
以下是关于 AI Agent 落地业务应用的相关内容： 影刀 RPA + AI Power 功能亮点：大模型存在限制，AI Power 集成丰富组件拓展能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件获取实时信息，RPA 组件实现自动化操作。 无缝多样的使用方式：提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式，方便企业在不同业务场景灵活选择接入方式，实现内部员工、外部客户与 AI 便捷交互。 贴身的企业级服务支持：提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去。 智谱 AutoGLM 深度体验：经过深度测试，展现出落地希望。解决了 API 对接难等问题，借助 RPA 思路实现跨应用控制。场景理解能力出色，能准确选择应用场景，但存在语音识别偏差等问题。 产品思路：选择高频场景深耕细作，证明产品价值，未来发展空间大，可能改变与手机交互方式。 学习路径 结合“一人公司”愿景，需要大量智能体，未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。 Agent 工程（基础版）：如同传统软件工程学，有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”：需要在固化流程和让 AI 自主思考之间作出妥协和平衡。
2024-12-09
AI在电商中的具体的应用场景和落地方案
AI 在电商中的应用场景和落地方案主要包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 以下是一些具体的案例： 1. 品牌提升品牌价值：涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词库。 2. 品牌分析品牌舆论传播：涵盖舆论传播、数据分析等 25 个关键词库。 3. 推广制定上市推广方案：包含品牌、产品信息等 28 个关键词库。 在生成式 AI 方面，像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative、Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2024-12-05
AI 在教育领域的落地场景
以下是 AI 在教育领域的落地场景： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生的行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作，并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。
2024-11-23