Ai上中下游报告

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

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，包括人工智能的定义、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，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 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。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。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（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中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，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些可以帮助您运营小红书账号的 AI 工具： 1. 小红书文案专家： 功能价值：见过多个爆款文案，只需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/ 一期产品功能：可以提取任何链接中的标题和内容；按照小红书平台文案风格重新整理内容；加入 emoji 表情包让文案更有活力；为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级中，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。 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可用于制作 PPT 等内容。 此外，还有一些小红书优质科技内容案例中的工具值得参考，如：

以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件： 1. Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告。 8. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，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/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

人工智能产业链通常包括以下四个部分： 1. 基础层：主要涵盖算力、算法和数据。算力为人工智能的运行提供计算能力支持；算法是实现人工智能功能的核心方法；数据则是训练和优化模型的基础。 2. 框架层：指用于模型开发的深度学习框架和工具，有助于提高模型开发的效率和质量。 3. 模型层：主要包括大模型等技术和产品，是人工智能实现各种应用的关键。 4. 应用层：指人工智能技术在行业场景的应用，应用场景横向划分主要分为 ToC（面向消费者）和 ToB（面向企业）。ToC 端能带来的数据飞轮效应，可能是在 AI 早期决胜的关键。同时，下游提供者指集成了人工智能模型的人工智能系统，包括通用人工智能系统的提供者。 近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成了庞大的市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，不过也亟需完善人工智能产业标准体系。前 Google 创始人 Eric Schmidt 认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理，包括各种高价值、专业化的 AI 系统，因为很多高价值、特定领域的工作流程特别且必须依赖于丰富的专有数据集。

以下是为您提供的关于技术服务大模型研究报告的相关内容： 1. 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA 来源：质朴发言 发文时间：2024.01.22 内容：近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。报告包括视觉分析技术、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景、未来发展方向、References 和附录等内容。应用场景包括多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024?）、视频生成模型 mapping 等。未来发展方向包括技术路径利用预训练 LLM 进行指令调整，应用场景赋予机器理解多模态的能力。 2. 《小 A技术开发/大模型 知识库文章索引》 作者： 文章： 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者从自己实际入坑的经验出发，尝试总结梳理出新手友好的 transformer 入坑指南。计划从算法 1：NLP 中的 transformer 网络结构、算法 2：CV 中的 transformer 网络结构、算法 3：多模态下的 transformer 网络结构、训练：transformer 的分布式训练、部署：transformer 的 tvm 量化与推理五个方面对 transformer 进行介绍。 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，encoderonly，encoderdecoder 和 decoderonly。 《ChatBot 是怎么炼成的?》：介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程，在介绍 ChatBot 之前，先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用，包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作。 3. 2024 年 9 月 26 日的相关报告 中国信通院和阿里云计算：《》，探讨了大模型技术的发展、面临的安全挑战以及在安全领域的应用潜力。 其它报告： 科大讯飞：《》 智能小巨人科技：《》 电子发烧友：《》 您可以根据具体需求，进一步查阅相关报告获取更详细的信息。

以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。

以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

以下是关于报告辅助生成工具的相关信息： 在金融服务业方面，生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。它能够从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，可帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，可自动创建文本、图表等内容并调整报告。此外，在会计和税务、采购和应付账款等方面也能提供帮助。 办公通用场景中的提示词方面，有总结助手和周报生成器等。总结助手的提示词为“👉请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}”，周报生成器的提示词为“👉根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。我本周的工作内容是{……}”。 关于用 AI 撰写专业区域经济报告，可通过信息收集（利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序）、内容拆分（针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长）、数据处理（借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成）、分析与撰写（整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，指定风格并校验数据与结论准确性）等步骤来完成，同时要注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 此外，Mistral 发布了全新聊天应用，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能，亮点包括网络搜索工具、写作画布功能和高质量免费的图像生成工具 Flux Pro。

以下是为您提供的关于读书报告提示词的相关内容： 专业书评人： 角色：专业书评人 任务：从资深和阅读爱好者角度评价图书，分别从书名、ISBN、作者、出版时、出版时间、推荐等级、推荐理由、图书评价、豆瓣评分、豆友评价、内容简介、作者图书、相关图书、参考链接、购买链接、图书价格、外文链接等要点进行展示。 格式和内容要求：以 Markdown 格式展示，每个要点单独一行。 示例： 书名：××，要求中文书名和原书名都显示，无则不显示，格式：《中文书名》（原书名） ISBN：×× 作者：××，包括原名和翻译名 普通书评人（李继刚）： 角色：书评人 Profile: author:李继刚 version:0.4 language:中文 description:我是一名经验丰富的书评人，擅长用简洁明了的语言传达读书笔记。 Goals: 希望能够用规定的框架输出这本书的重点内容，从而帮助读者快速了解一本书的核心观点和结论。 Constrains: 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。 只会输出 3 个观点 总结部分不能超过 100 字。 每个观点的描述不能超过 500 字。 只会输出知识库中已有内容，不在知识库中的书籍，直接告知用户不了解 学术论文阅读总结（小七姐）： 角色：学术阅读 Profile: author:小七姐 version:1.6 language:中文 description:你是一位资深学术研究者，你有高效的学术论文阅读、总结能力。 Goals: 深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。 为读者提炼出最重要的关键信息。 Constrains: 遵循「二八原则」进行论文总结。 输出阅读的总结文字。 Skills: 熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。 总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。 细致入微地分析论文细节的能力。 Workflows: 1. 列出本文有哪些明确的方法论 2. 列出本文有哪些经过验证的结论 3. 关键信息

以下是为您提供的与 AI 营销相关的报告： 2024 年 4 月 26 日： 《》：详细给出了 AI 与销售线索营销结合的可操作方法，AI 在销售线索营销中的应用主要体现在客户画像构建、潜客孵化、MQL 甄别、个性化内容产出等方面。此外，AI 还通过行为数据跟踪辅助销售精准跟进，优化营销策略，实现客户分级和差异化触达，以及销售线索的自动化管理，全面提升销售线索营销的效率和效果。 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 10 月 14 日： 联合国教科文组织：《 《》 美国国际开发署（USAID）：《》 艾瑞咨询：《》 《》（中英双语） 华为：《》 展望 2025，AI 行业创新机会： ToB 服务于企业或组织，提升整体运营效率；ToP 则针对内容创作者、技术专家等专业用户，提高个人工作效率和专业能力。 ToB 嵌入企业流程，如销售和供应链管理；ToP 聚焦个人工作流程，如内容创作和数据分析。 ToB 依赖定制化开发和长期客户支持，销售周期较长；ToP 通常采用产品驱动增长（PLG）的策略，销售周期较短。 ToB 定价灵活，与企业规模相关；ToP 多为透明的订阅或一次性购买。 ToB 复杂度高，需专业培训；ToP 注重易用性，支持需求较低。 在 AI 应用的 ToB 方向，峰瑞投资了 Brix、时来智能等企业。Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。时来智能，则是通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。他们基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。时来的 AI Agent 营销系统能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 当前，ToC AI 应用在美颜修图、游戏、教育、娱乐等方向已形成一定用户规模。然而，这些应用距离实现大规模商业化仍有距离，同时面临同质化竞争，以及来自行业现有头部公司的压力。