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中国人工智能产业研究报告

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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。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《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。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《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。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《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。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
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

更新一批研究报告，可[在线查看](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)也可以到[知识星球订阅](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)《[中国生成式AI行业市场热点月度分析（2024年5月）](https://waytoagi.feishu.cn/record/JLMFrSYz0exdVbc1E51cMCe9nsv)》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。《[中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）](https://waytoagi.feishu.cn/record/KYpXrpVDpe7kcLc0MvxcDu6fnkb)》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。《[数说安全：2024安全大模型技术与市场研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/RpYErnrsyeW1ObcK7G0ck7y8nCd)》深入探讨了AIGC大语言模型在网络安全领域的应用和影响。《[微盟&爱分析：2024年企业AI应用趋势洞察报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/WXvcruxRbegbeQcoGUicN4wOntd)》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。

2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”

OpenAI's o1 Model Dominates:OpenAI’s o1 is redefining the limits of AI in math,science,and reasoning,leaving competitors bewildered and broke.China's AI Surge:Defying sanctions,Chinese models are scaling leaderboards with sheer resilience and strategic brilliance,proving they’re here to dominate.Generative AI's Billion-Dollar Boom:AI start-ups are cashing in big,but sustainability remains as elusive as a chatbot that can grasp nuance.Report Link:[The State of AI 2024](https://esg4lgjwa43v.sg.larksuite.com/record/IzUurUoO3eB0qCcwdeKlMIkOgeg)[heading3]Introduction:Welcome to the State of AI 2024[content]The seventh installment of the State of AI Report gives us a panorama of triumphs,trials,and a sprinkle of the absurd in the AI landscape.It covers everything from research breakthroughs and regulatory drama to the fine balance between AI’s glorious potential and its lurking risks.And yes,as always,it’s as much about understanding what’s happening now as it is about predicting what’s going to slap us in the face next year.

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

[heading3](b) TABLE OF CONTENTS.—The table of contents for[heading4](9) In order to help drive forward advances in[content](9)MACHINELEARNING.—The(B)describes how the agencies carrying(viii)in consultation with the Council(4)in carrying out this section,take into con-(a)IN GENERAL.—Not later than 1 year after the24date of the enactment of this Act,the Comptroller General25VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00021 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216p amtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS22•HR 6216 IHof the United States shall conduct a study of artificial in-1telligence computer hardware and computing required in2order to maintain U.S.leadership in artificial intelligence3research and development.The Comptroller General4shall—5(3)offer recommendations to meet these pro-17jected needs.18TITLE II—NATIONAL ARTIFICIAL19INTELLIGENCE RESEARCH IN-20STITUTES21SEC.201.NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH22INSTITUTES.23

其他人在问
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。 此外，还有一些相关工具和方法： 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
什么是通用人工智能素养？
通用人工智能素养是一个较为宽泛的概念，涵盖多个方面。 从相关报告来看，通用人工智能的能力包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。例如，GPT4 的主要优势在于其出色的自然语言能力，能生成流畅连贯的文本，进行多种文本操作，还能理解复杂思想。在编程和数学能力方面，这是理性思考和抽象思维能力的体现。 在法律和医学等专业领域，GPT4 也展现出一定的普遍推理能力。同时，通用人工智能素养的提升还包括促进对从事人工智能开发、操作和使用人员的素养提升，促进人工智能系统设计的包容性和多样性，评估并最大限度减少人工智能系统的影响，以及预防其对弱势人员或群体的负面影响等。
2024-11-10
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外，AGI 常见名词解释如下： chatGPT：由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） NLP：自然语言处理（Natural Language Processing） LLM：大型语言模型（Large Language Model） 更多信息请见（AGI）。
2024-11-10
如何学习生成式人工智能？
以下是学习生成式人工智能的一些建议： 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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，欢迎实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱，只关注应用层，按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分： 上游是基础设施层，包括数据与算力。 中游是技术层，涵盖模型与算法。 下游是应用层，涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑，在此不展开对各家公司/平台（或产品）的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月，如果有不了解不认识的公司/平台（或产品），建议您搜索了解。
2024-10-28
Ai产业链
人工智能产业链包括以下四个部分： 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逻辑；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：主要是大模型等技术和产品，是实现各种人工智能应用的关键。 4. 应用层：将人工智能技术应用于行业场景，如医疗保健、工业生产、金融服务等领域。 近年来，我国人工智能产业发展迅速，在技术创新、产品创造和行业应用方面都取得了显著成果，形成了庞大的市场规模。同时，以大模型为代表的新技术不断迭代，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，但也亟需完善人工智能产业标准体系。 以下是一些关于 AI 训练模型的相关信息： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|prolific.com|AI 训练模型|1818|0.075| |2|Appen|AI 训练模型|357|0.223| |3|ai.google|AI 训练模型|248|0.139| |4|Llama 2|AI 训练模型|222|0.475| |5|火山方舟|AI 训练模型|190|0.526| |6|Roboflow|AI 训练模型|129|0.189| |7|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型|107|0.103| |8|Lightning AI|AI 训练模型|92|0.308| |9|scale AI|AI 训练模型|47.6|0.025| |10|modular|AI 训练模型|33|0.276| 此外，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。
2024-10-03
Ai产业链上中下游
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。
2024-10-03
量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位：2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息： 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面，AI 最先赋能策略洞察与内容生产，大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中，创意生产工具呈平民化趋势，品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时，生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
请选择一个产业，比如手机、汽车、石油化工等产业，围绕行业传感器的技术原理和应用，进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
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
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
帮我撰写专利分析报告的ai有哪些
以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。
2024-10-31
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
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
人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究
以下是为您整合的相关内容： 在高校设计学科教学改革方面，相关法案提到了对人工智能领域的支持，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习，并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时，在高等教育中，有人认为大型语言模型（LLMs）可能会对其产生显著的积极影响，特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性，与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外，还有法案涉及推动机器学习的发展，支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。
2024-10-28
ai ppt研究点
以下是关于 AI PPT 的一些研究点： 1. 2024 年 6 月 22 日更新的一批研究报告，包括《维卓：2024 人工智能行业对旅游业影响》《国信证券：AI 端侧应用系列报告（二）：苹果手机+OpenAI》《大数据技术标准推进委员会：数据智能白皮书（2024 年）》《AiPPT：赋能企业数字化办公新纪元》《中泰证券：AR 行业深度报告：AI 落地最佳载体，硬件&生态共驱发展》《山西证券：昆仑万维布局大模型，All in AI 开辟新增长曲线》，您可在线查看或到知识星球查看。 2. 熊猫 Jay 提出通过询问 AI 来学习优秀 PPT 的关键要素和不合格 PPT 的特点，并针对软件工程师、软件实施人员、销售人员等不同受众人群制作 PPT 的学习路线。 3. 质朴发言使用 Gamma、AiPPT、iSlide、创客贴、WPS 等多款 AI PPT 工具共同辅助完成研报，并分享了使用心得，如对文本的多级排列有更高要求、便于摒弃呆板单调的表现形式、一键切换多元模版、熟练使用有助于提高效率等。
2024-10-28
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，例如在学校中进行个性化辅导，以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面，2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”，但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型，个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面，提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量，实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务；利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划；利用 AI 语言学习工具辅助语言学习；利用自然语言生成技术起草文书；利用数据分析和预测技术提供准确建议；利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19