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《2024大模型人才报告》

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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7月[heading3]7月10日极客邦科技通过《[大模型领航者-AIGC实践案例集锦](https://waytoagi.feishu.cn/record/OFNgrmwKlelnuvcyu93cCTSzn4d)》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。同时，AI技术在编程、面试、音乐创作等领域的应用正不断拓展，带来新机遇和挑战。更多研究报告，可[在线查看](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)也可到[知识星球订阅及下载](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[百度智能云：大模型激发新质生产力-2024案例集](https://waytoagi.feishu.cn/record/ZEsBr5l9AeDIiIcjQhlcRWWHnZg)》《[创业邦&中国移动：2024人形机器人研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/BVFWrY5W2e5YE5ccjnNcXIOVnZe)》《[孔维高：生成式AI重塑银行对公信贷业务报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/VvDIrkHSzezlw5cmGpVcpA3BnXg)》《[民生证券：海外AI研究系列（二）：英伟达深度报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/AC9mrVGpGelTMwcWOZ0cTDX2ndh)》

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年9月[heading3]9月18日《[北大国发院&智联招聘：AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究报告（2024）](https://waytoagi.feishu.cn/record/UDRdrRFEkeiZ0NcP5k3czvpwnTV)》探讨了AI技术，尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。报告指出，AI技术的发展推动了对AI人才的需求增长，特别是自然语言处理和深度学习岗位。大模型相关岗位的招聘薪资上涨，对学历和经验的要求提高。技术应用对企业招聘产生影响，编辑/翻译工作最易受影响，而研发岗位招聘更快做出调整。地域分析显示，一线城市和省会城市的AI产业发展水平更高，中西部省会城市的劳动力市场结构更易受大模型技术影响。其它报告：《[2024年AI时代全链路营销进化白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/BeYirwFaweBJBacMAn9czZ1AnKU)》探讨了AI技术在营销领域的应用现状和发展趋势。《[AVEVA剑维：2024年工业智能行业洞察白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/P1RZrlOS7eNXA3cVe1ucStRAnKd)》《[AI决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZtdmwBUXuiutn0k063ScA3bEnQe)》这是大雨老师在组织参与「谁是人类」活动之后写下他的观察和思考，本文探讨了AI在企业决策中的潜力与风险，强调了AI的“黑箱”效应，提醒企业领导者保持批判性思维，避免盲目信任AI。文章分析了数据偏见与认知扭曲对决策的影响，并提出建立AI决策审核流程的重要性。

其他人在问
2024年AI公司全景图
以下是 2024 年 AI 公司的相关信息： AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。但未找到一张满意的展示上中下游重点企业（或产品）的图，若您对图中不了解的公司/平台（或产品），建议搜索了解。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：20240313 融资 1.11 亿美元，A 轮，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：20240313 融资 1.06 亿美元，A 轮，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：20240227 融资 2.03 亿美元，D 轮，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：20240224 融资 6.75 亿美元，B 轮，主营 AI 机器人。 Abridge：20240223 融资 1.5 亿美元，C 轮，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：20240220 融资 1.02 亿美元，C 轮，主营 AI 接口解决方案。 2024 年的一些 AI 发展趋势： AI 将引领“智能即服务”的新服务模式，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显。 企业竞争策略分化，大模型争霸，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上备受瞩目的公司。
2024-11-20
2024年11月，AI圈都发生了哪些大事
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。
2024-11-16
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
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
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流？
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
企业做自己的小模型，需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些？
企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司： 1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & PreTraining）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外，还有以下工具和相关公司： 1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。
2024-11-20
你认为目前最好用的大模型有哪些？
目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
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
2024大模型人才报告
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，《》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，《》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《》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： 研究报告板块： 知识星球：
2024-10-08
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
RAG研究报告有哪些
以下是一些关于 RAG 的研究报告： 1. 《RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案》：研究了开发检索增强生成（RAG）系统时遇到的 12 个主要难题，并提出了相应的解决策略。通过将挑战和解决方法并列在一张表中，更直观地展示了设计和实施 RAG 系统面临的复杂挑战。 2. 《小七姐：精读翻译《提示词设计和工程：入门与高级方法》》：提到在解决预训练大型语言模型（LLM）的限制方面，RAG 成为关键创新，通过动态整合外部知识扩展了 LLM。还介绍了 RAG 感知提示词技术，如 FLARE 以创新方法增强 LLM 性能。 3. 《通过增强 PDF 结构识别，革新检索增强生成技术》：包含对 PDF 识别对 RAG 影响的实验研究，通过列举 ChatDOC 在查询特斯拉用户手册中的具体案例，突出了 ChatDOC 解析方法在处理表格和呈现方式上的有效性。
2024-11-20
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