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近一年ai市场融资情况

Answer

以下是近一年 AI 市场融资的一些情况：

  • 生成式 AI 现在的收入总计约为 30 亿美元，SaaS 市场花了近十年才达到此收入水平，而生成式 AI 在第一年就达成。同时，融资分配不均匀，基础模型获得了较大的融资轮，应用层则刚刚开始。
  • Genspark 在种子轮融资中获得 6000 万美元（约合人民币 4.35 亿元），投后估值达 2.6 亿美元（约合人民币 18.87 亿元），资金将用于进一步开发和推广其 AI 搜索产品。
  • 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司：
    • Cyera 于 2024 年 4 月 9 日完成 3 亿美元 C 轮融资，估值 14 亿美元，主营 AI 数据安全平台。
    • Celestial AI 于 2024 年 3 月 27 日完成 1.75 亿美元 C 轮融资，用于 AI 存储和计算的光互连技术平台。
    • FundGuard 于 2024 年 3 月 25 日完成 1 亿美元 C 轮融资，是 AI 投资会计系统。
    • Zephyr AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.11 亿美元 A 轮融资，用于 AI 药物发现和精准医疗。
    • Together AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.06 亿美元 A 轮融资，涉及 AI 基础设施和开源生成。
    • Glean 于 2024 年 2 月 27 日完成 2.03 亿美元 D 轮融资，是 AI 驱动企业搜索。
    • Figure 于 2024 年 2 月 24 日完成 6.75 亿美元 B 轮融资，主营 AI 机器人。

信息来源：Techcrunch

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References

红杉 AI Ascent 2024 会议

[title]红杉AI Ascent 2024会议[heading2]《[生成式AI一年营收走完SaaS十年的路；未来软件替代服务，数万亿可能仅是起点](http[heading3]Sonya Huang生成式AI现在的收入总计大约为30亿美元。与风投公司和云提供商通过AI生成的增量收入相比，这还不算什么。将30亿美元放在背景下看，SaaS市场花了近十年的时间才达到这个收入水平，而生成式AI在第一年就达到了这个水平。这一变革的速度和幅度非常清楚地表明，生成型AI是来了就不会走的，而且AI的客户需求不仅限于一两个应用，它无处不在。我确信每个人都知道ChatGPT有多少用户，但当你查看许多AI应用的收入和使用数字时，无论是消费者公司还是企业公司，初创公司还是老牌企业，许多AI产品实际上都在与客户产生共鸣，并开始在各个行业找到产品市场契合点。因此，我们发现开始出现的用例多样性真的很令人兴奋。至少过去一年中融资环境中最令我惊讶的一点是融资的分配有多么不均匀。如果你认为生成型AI是一个分层蛋糕，底层是基础模型，上面是开发工具和基础设施，最上面是应用。一年前，我们预期由于基础层的新兴技术，应用层将会出现寒武纪爆发。相反，我们实际发现新公司的形成和资本以一种倒置的模式形成。越来越多的基础模型正在出现，并获得了非常大的融资轮。而应用层似乎才刚刚开始。Sequoia的合伙人David去年提出了一个发人深思的问题，他的文章《AI的2000亿美元问题》。如果你看看公司现在投入到GPU上的金额。我们仅去年就在Nvidia的GPU上花费了大约500亿美元。每个人都认为，如果你建造它，他们就会来，AI是梦想的领域。

近期热门融资 AI 产品速递 1 st｜Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...

[title]近期热门融资AI产品速递1 st｜Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...[heading1]#2.Genspark：通过Sparkpages来满足用户个性化的搜索需求此外，Genspark的AI代理团队专门处理特定类型的信息和查询，确保每次搜索都能提供高效且准确的结果。4、融资情况Genspark在种子轮融资中获得了6000万美元（约合人民币4.35亿元），投后估值达到2.6亿美元（约合人民币18.87亿元）。这笔资金将用于进一步开发和推广其AI搜索产品。体验链接：https://www.genspark.ai

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司（截止2024.10.15）

[title]2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司（截止2024.10.15）|项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel||<br>|Celestial AI|2024-03-27|1.75|C||用于AI存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners||<br>|FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8||<br>|Zephyr AI|2024-03-13|1.11|A||AI药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll||<br>|Together AI|2024-03-13|1.06|A|12|AI基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital||<br>|Glean|2024-02-27|2.03|D|22|AI驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures||<br>|Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软||信息来源：Techcrunch

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ai扩图
以下是关于 AI 扩图的相关知识： 星流一站式 AI 设计工具： 智能扩图：自动提取原图信息，智能地生成新的图像内容以填充扩展区域。 使用方法：选中图像进入扩展功能界面，拖动选区边框进行扩充区域选择。智能扩图参数包括提示词框（输入生成的区域的描述）、重绘风格（选择与放大图像相对应的风格，会提升扩图效果），其余参数默认即可。 高清放大：对图像进行尺寸放大，增加更多的细节，目前支持最大尺寸为 4K（40964096）。放大参数包括放大倍率、变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词。 智能去背景：支持一键去除图片的背景。使用方法为选中图像，点击一键去背景。 【SD】最强控制插件 ControlNet： 以一张图为例，将其导入到图生图界面。根据情况选择大模型，如卡通类选择“revAnimated”，真实类选择“Realistic Vision”。图生图中重要的参数有缩放模式（选择“缩放后填充空白”）、尺寸（横向扩充增加宽度，纵向扩充增加高度）、单批数量（根据需求填写）、重绘幅度（加大到“0.8”以上）。 进行 ControlNet 的设置，升级到最新版本，将图片导入。启用插件，控制类型选择“局部重绘”，预处理器选择“inpaint_only+lama”，控制模式选择“更倾向 Controlnet”，缩放模式选择“缩放后填充空白”。为了让出图更统一，还可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。设置好后点击生成，选择满意的结果。 试验不同的图时，有时可通过反推提示词的方式增加文本控制。生成的图可能存在色差，需调整各项参数修正。 Stability AI 推出基于 Discord 的媒体生成和编辑工具： （扩图）：在图像中插入其他内容以向任何方向填充空间，价格为 4 积分。
2025-03-15
关于教学的ai提示词
以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容： 遵循最简化原则： 1. 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关内容，可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制：增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制：使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况： 1. “理解中文语义”这类描述无意义，因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务，无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误，如“Profile:Goals:”结构错误，应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化，如“明白以上要求后请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”，更清晰指代用户下一句回复信息。 此外，写 Prompt 应先分析达成任务所需模块，且模块并非一成不变，需根据任务增减。同时注意： 1. 不需要包含作者信息，如 author、version 等。 2. 避免分类错误，如将输出错误分类到 Goals 目标，像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑，应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确，如 Constrains 应拼写为 Constraints，限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru 标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI 词汇加速器： 7. NovelAI 魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru：
2025-03-15
在ai图像训练打标时，怎么让部分标签权重更大
在 AI 图像训练打标时，让部分标签权重更大的方法如下： 1. 在 Stable Diffusion 中，手动补充的特殊 tag 放在第一位，因为 tags 标签有顺序，最开始的 tag 权重最大，越靠后的 tag 权重越小。 2. 在 BooruDatasetTagManager 中采用方法二： 删除部分特征标签，如 All tags 中不该出现的错误识别的自动标签，Image tags 中作为特定角色的自带特征的标签，并将特征与 LoRA 做绑定。 完成所有优化删除后，点击左上角菜单 File>Save all changes 保存当前的设置。 此外，在 Stable Diffusion 训练数据集制作中还需注意： 1. 调用 Waifu Diffusion v1.4 模型需要安装特定版本（2.10.0）的 Tensorflow 库，在命令行输入相应命令完成版本检查与安装适配。 2. 进入到 SDTrain/finetune/路径下，运行相应代码获得 tag 自动标注，其中主要参数包括： batch_size：每次传入 Waifu Diffusion v1.4 模型进行前向处理的数据数量。 model_dir：加载的本地 Waifu Diffusion v1.4 模型路径。 remove_underscore：开启后将输出 tag 关键词中的下划线替换为空格。 general_threshold：设置常规 tag 关键词的筛选置信度。 character_threshold：设置特定人物特征 tag 关键词的筛选置信度。 caption_extension：设置 tag 关键词标签的扩展名。 max_data_loader_n_workers：设置大于等于 2，加速数据处理。
2025-03-15
AI应用总汇
以下是 AI 的一些应用场景： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本。 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 在具体的行业应用中： 1. 医疗保健： 医学影像分析：AI 用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 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，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 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：（此处未提供具体应用内容）
2025-03-15
最好用的AI应用有哪些
以下是一些好用的 AI 应用： 1. AI 摄影参数调整助手：使用图像识别和数据分析技术，常见于摄影 APP 中，可根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习和音频处理技术，有音乐情感分析软件，能分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统：基于物联网技术和机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台：借助数据分析和机器学习，有金融风险预警软件，可提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台：通过数据分析和自然语言处理，马蜂窝有路线优化功能，能根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统：利用数据分析和机器学习，常见于游戏内商城推荐功能，可根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务：采用数据分析和机器学习，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台：依靠数据分析和自然语言处理，医渡云有病历分析系统，能分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具：使用自然语言处理和机器学习，讯飞听见有会议总结功能，可自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：借助图像识别和数据分析，有书法临摹软件，能帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具：运用自然语言处理和数据分析，如下厨房口味调整功能，可根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台：通过自然语言处理和机器学习，英语流利说有纠错功能，能帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统：利用数据分析和自然语言处理，豆瓣电影有剧情分析工具，能分析电影剧情，提供深度解读，市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统：凭借数据分析和机器学习，腾讯文档有分类功能，可自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台：基于图像识别和数据分析，美丽修行有定制方案功能，能根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。
2025-03-15
请列出目前最好用的AI应用提示词
以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词： 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，使用提示词让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词。参考链接： 2. AI 对程序员工作的影响分析：AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等；AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率，但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接： 3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析：从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。参考链接： 此外，在 Apple Intelligence 中，如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题，还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。 在通往 AGI 之路知识库中，也有众多与提示词相关的内容，如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试，还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读，提到刘海写伪提示词等技巧，吴文达老师讲 prompt 较好，还有 open i 官方提示，博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。
2025-03-15
AI赛道融资情况
以下是关于 2024 年 AI 赛道融资的一些情况： 从整体来看，AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反映出机构更加谨慎的理性态度，且马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。 在细分赛道中，智能驾驶表现突出，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来投资总额的增长，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF 的赛道更感兴趣。 政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业。国家队频繁出手投资体现政策的鼓励与支持。 具体案例方面，Cursor 宣布获得 1.05 亿美金 B 轮融资；爱诗科技完成 A+轮近 3 亿元融资；深圳市计划每年投入超 15 亿元专项资金支持 AI 产业发展，并将设立 100 亿元产业基金。
2025-03-14
AI应用赛道中top应用介绍，实现的功能和应用场景，产品Launch时间：AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式，优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。
2025-03-14
整理国内 AI投融资信息
以下是为您整理的国内 AI 投融资信息： 2024 年，国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反映出机构更加谨慎的理性态度，马太效应越发明显，资本更青睐热点赛道和高成熟度赛道。 在各细分赛道中，智能驾驶独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO 为市场注入了巨大信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来了投资总额的增长，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF（TechnologyProduct Fit）的赛道展现出更强兴趣。 在政策方面，政府对 AI 技术本身及其在各行业落地长期关注，积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市已出台一系列政策，吸引 AI 相关人才聚集与企业落地。同时，国家队频繁出手投资体现出政策的鼓励与支持。
2025-03-07
OpenAI总融资额是多少
OpenAI 的总融资额有所不同。根据相关报道，OpenAI 完成了 66 亿美元的融资，总筹资已达 130 亿美元，公司估值达 1570 亿美元。本轮融资由 Thrive Capital 领投，Tiger Global 和软银等参与。
2025-02-03
最新AI行业有哪些融资事件
以下是最新 AI 行业的一些融资事件： 据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。其中智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资。 AIGC Weekly28 报道：Celestial AI 融资 1 亿美元用于使用基于光的互连传输数据；Zenarate 融资 1500 万美元，其为提供 AI 模拟培训平台的公司；Augmedics 获得 8250 万美元，用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术；CalypsoAI 筹集了 2300 万美元，用于生成 AI 模型的护栏。 近期热门融资 AI 产品速递中，包括多种搜索模式且重隐私的搜索引擎 You.com、通过 Sparkpages 来满足用户个性化搜索需求的 Genspark、刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的 Rockset、人类与 AI 共存的社交软件 Butterflies AI、可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手 MeetRecord 等。
2025-02-03
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案，包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
我的英文水平是CET4,想要在一年内达到雅思7分。请以一位专业的英文老师角度给与建议。请将建议以简洁的表达以及每日计划的形式体现出来
对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标，以下是一些简洁的建议和每日计划： 建议： 1. 扩充词汇量：雅思对词汇的要求较高，建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平：多听雅思真题听力，尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练：每天进行雅思阅读练习，提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习：定期写作并请专业老师批改，学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习：找语伴或参加英语角，多说多练，纠正发音和语法错误。 每日计划： 早上： 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题，并做笔记。 中午： 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上： 写一篇雅思作文，并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习，可以通过模仿、对话等方式。 周末： 做一套完整的雅思模拟试题，包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况，找出薄弱环节，加强练习。 需要注意的是，学习计划要根据个人实际情况进行调整，保持坚持和耐心，祝您成功！
2024-12-17
请推荐一款AI工具帮助我从CET4级水平在一年内提升至雅思7.5分
目前没有直接能保证您从 CET4 级水平在一年内提升至雅思 7.5 分的单一 AI 工具。不过，有一些 AI 辅助学习工具可能会对您有所帮助。例如，一些智能语言学习 APP 可以为您制定个性化的学习计划，提供听说读写的练习和评估，并根据您的学习进度进行调整。像流利说英语、百词斩等。同时，您还可以利用在线智能写作批改工具，如批改网，来提高写作能力。但需要注意的是，AI 工具只是辅助，您自身的努力和坚持才是关键。
2024-12-17
我是一个英文CET4级水平的上班族，想要在一年内达成雅思7.5分，请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达，使用项目日程表的形式，将计划分成月度、周和日。
很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！
2024-12-17
我是一名销售，我需要一个AI工具，可以帮助我分析公开网络上客户最近一年的资讯，帮助我更好的了解他，你有什么AI工具可以推荐
以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。
2024-12-11
gpt4多少钱一年
ChatGPT4 的价格为 20 美元一个月。目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本，GPT3.5 免费，只要拥有账号就能使用。但 GPT3.5 的智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，可升级到 PLUS 套餐，其收费标准为 20 美元一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐即可。
2024-08-16
我正在找工作，需要写简历和准备面试，什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢？
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 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。 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%。 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。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
写一个可以对接金蝶云之家OA的插件，可以识别上传的发票与之前发票是否有重复提交的情况？
目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。
2025-03-13
总结最近AI的发展史，介绍一下各个AI的情况
AI 的发展历程如下： 1950s 1960s 早期阶段：出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 1970s 1980s 知识驱动时期：有专家系统、知识表示、自动推理。 1990s 2000s 统计学习时期：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 2010s 至今深度学习时期：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 重大突破包括： 1956 年，人工智能被提出。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布，擅长用电脑写文章等语言相关任务。 2022 年，DALLE 发布，可根据描述画出想象中的图画。 2023 年，GPT4 发布。 从图灵测试开始，科学家们努力让机器更聪明。如今，AI 已在多个领域取得显著成果，如视频生成、蛋白质研究等，大模型由数据、算法、算力构成，算法不断迭代，数据质量至关重要。当前前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。而且，技术的变革越来越快，新的 AI 应用不断涌现。
2025-03-10
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况，有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。
2025-03-07
AI目前在美国和欧盟的发展与应用情况
以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答： 在知识产权方面： 国际知识产权保护协会（AIPPI）与美国的立法观点相似，否认将 AI 包含进“作者”的范畴，但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护，且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面： 大多数顶级人工智能公司位于美国，少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案，但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面： 英伟达（NVIDIA）仍是全球最强大的公司之一，享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻，而监管机构也正在调查生成式人工智能（GenAI）内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局，但国家和地区的人工智能监管继续推进，美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面： 前沿实验室的性能正在趋同，但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位，规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力，多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面： 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力，成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了，研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。
2025-03-06