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YC AI投资趋势

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YC AI 投资呈现以下趋势：

  • 消费型人工智能公司掀起浪潮，为 C 端产品带来更大想象空间。
  • 投资领域分布：
    • 65%：B2B SaaS/企业
    • 11%：消费者产品
    • 10%：医疗保健
    • 8%：金融科技
    • 4%：工业
    • 1%：政府科技
    • 1%：教育科技
  • 几大趋势包括：
    • 长尾效应正在延伸。
    • 人工智能基础设施持续成熟。
    • 自训练模型依然需要。

此外，随着 AI 在营销中的集成度不断提高，对 AI 技能的需求更加迫切，公司将继续投资于 AI 教育，打造能够适应技术变化的 AI 驱动团队，协作 AI 学习平台和 AI 导师计划可能会增长，促进跨行业的持续技能发展和知识共享。

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References

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5红杉联合福布斯发布AI 50榜单aiwatch.ai 201a16z手机端Top50活跃APP一览aiwatch.ai 202a16z网页端Top50活跃APP一览aiwatch.aiaiwatch.aiYC W24这届YC的主要趋势之一是消费型人工智能公司的浪潮,AI给C端产品带来了更大的想象空间领域分布：•65%：B2B SaaS/企业•11%：消费者产品•10%：医疗保健•8%：金融科技•4%：工业•1%：政府科技•1%：教育科技几大趋势：1.长尾效应正在延伸2.人工智能基础设施持续成熟3.自训练模型依然需要Refer:https://twitter.com/chiefaioffice/status/1770873353810714718/photo/1; https://mp.weixin.qq.com/s/rRuqIdIq1EhwLY4pE6DzGA 204aiwatch.aiMAD完整图谱aiwatch.aiRefer:https://twitter.com/chiefaioffice/status/1776615979318931591/photo/1 206微软持仓图谱aiwatch.ai大厂投资模型层公司aiwatch.ai 208aiwatch.aiaiwatch.ai

[趋势研究]2025年数字营销十大趋势

As AI becomes more integrated into marketing,the need for AI skills will only intensify.In the coming years,AI will enable more sophisticated data analysis,deeper customer insights,and improved automation,making it indispensable in marketing.To prepare,companies will continue to invest in AI education,building AI-driven teams that can adapt to changing technologies.Collaborative AI learning platforms and AI mentorship programs will likely grow,facilitating continuous skill development and knowledge-sharing across industries.随着AI在营销中的集成度不断提高，对AI技能的需求只会更加迫切。在未来几年，AI将实现更复杂的数据分析、更深入的客户洞察和更高效的自动化，使其在营销中不可或缺。为应对这一趋势，公司将继续投资于AI教育，打造能够适应技术变化的AI驱动团队。协作AI学习平台和AI导师计划可能会增长，促进跨行业的持续技能发展和知识共享。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

delivering on the priorities of people across the UK.Better public services,high quality jobs andopportunities to learn the skills that will power our future – these are the priorities that will drive our goalto become a science and technology superpower by 2030.Artificial intelligence(AI)will play a central part in delivering and enabling these goals,and this whitepaper will ensure we are putting the UK on course to be the best place in the world to build,test anduse AI technology.But we are not starting from zero.Having invested over £2.5 billion in AI since 2014,this paper builds on our recent announcements of £110 million for our AI Tech Missions Fund,£900million to establish a new AI Research Resource and to develop an exascale supercomputer capable ofrunning large AI models – backed up by our new £8 million AI Global Talent Network and £117 millionof existing funding to create hundreds of new PhDs for AI researchers.Most of us are only now beginning to understand the transformative potential of AI as the technologyrapidly improves.But in many ways,AI is already delivering fantastic social and economic benefits forreal people – from improving NHS medical care to making transport safer.Recent advances in thingslike generative AI give us a glimpse into the enormous opportunities that await us in the near future ifwe are prepared to lead the world in the AI sector with our values of transparency,accountability andinnovation.My vision for an AI-enabled country is one where our NHS heroes are able to save lives using AItechnologies that were unimaginable just a few decades ago.I want our police,transport networks andclimate scientists and many more to be empowered by AI technologies that will make the UK thesmartest,healthiest,safest and happiest place to live and work.That is why AI is one of this

Others are asking
录音转文字免费ai 都有哪些？
以下是一些免费的录音转文字工具： 1. 飞书妙记：飞书的办公套件之一，网址为 https://www.feishu.cn/product/minutes 。 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，网址为 https://tingwu.aliyun.com/home 。 3. 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台，网址为 https://www.iflyrec.com/ 。 4. Otter AI：用于转录采访和会议纪要，网址为 https://otter.ai/ 。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。 此外，Vocs AI 也是一个免费的人工智能语音生成器和转换器，网址为 https://www.vocs.ai/ 。使用时需注意：上传一段清晰的无伴奏人声录音（wav 或 mp3 格式，更推荐 wav），从超过 20 名才华横溢的 AI 歌手、说唱歌手、叙述者、角色和配音艺术家中选择，将原始无伴奏声音转换成 AI 虚拟艺术家的声音，点击“转换”，下载转换后的音频。输入音频的质量将直接影响 AI 人声转换的输出质量，因此最好在进行 AI 转换之前，确保原始人声符合期望。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-26
小白如何用ai开始学习图片设计
对于小白如何用 AI 开始学习图片设计，以下是一些建议： 1. 图像流搭建 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时，要设定图像流名称以及描述（名称只能是英文）。 了解图像流节点的意义：图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，大致可分为智能处理工具（如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等）、基础编辑工具（如画板、裁剪、调整、添加文字等）和风格处理类工具（如风格迁移、背景替换等）。从基础编辑工具开始尝试，熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布，可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块，工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，在总结故事后，将完整的故事作为输入，对输入的故事进行一轮提示词优化，从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词，将优化后的提示词输入生图大模型，调整生图的基础风格和信息，输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 实操教程： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述：可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时，最好独立描述，不要用一长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。
2025-02-26
AI生成PPT
以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的制作流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。其中，生成符合要求的大纲最费时间。 市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 相关推荐：gamma、AIPPT、islide AI 等产品，其中 gamma 被认为在审美方面表现较好。 扩展阅读：《AI 生成 PPT 工具红黑榜，这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的方法和工具来生成 PPT。
2025-02-26
文生营销图AI
以下是关于文生营销图 AI 的相关教程： Liblibai 简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：确定图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 11. 尺寸：根据喜好和需求选择。 关于【SD】文生图提示词： 1. 避免使用太大的数值，如 1920x1080，可能导致奇怪构图，可使用高清修复放大图像倍率，记住高宽比主要控制画面比例。 2. 调整好参数后生成图片，若质感不足，可添加标准化提示词，如：，绘图，画笔等，让画面更趋近于固定标准。
2025-02-26
AI LOGO工具
以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器利用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列方案，并进一步定制优化至满意。 此外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品，6 月 16 日举行群内投票选出前三名，注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中，故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观，引导 ChatGPT 用分镜形式描述，使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具，进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词，建立 AI 描述词模板，运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo，最后用 PS 合成。
2025-02-26
我想知道ai学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-26
ai作画中， 如何把一个建筑物变成jellycat
要将一个建筑物变成 Jellycat 风格，您可以按照以下步骤操作： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成，网址为：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称，例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”，您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g
2025-02-19
一个视频，里面的真人全部跳一下变成Jellycat毛公仔效果，请问是用什么AI工具生成的？
以下是可能用于生成您所描述的视频效果的两种 AI 工具及方法： 即梦： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。 网址：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXXX……”，发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到图片效果。 剪映： 1. 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音，判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中，剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 3. 左下角会提示渲染完成时间，然后点击预览按钮查看生成的数字人效果。 4. 增加背景图片： 直接删除先前导入的文本内容，因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角的“媒体”菜单，点击“导入”按钮，选择本地图片上传。 点击图片右下角的加号，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽直到与视频对齐。
2025-02-14
协助调试pycharam代码的AI网站
以下是一些可以协助调试PyCharm代码的AI网站： 1. PyCharm AI Assistant: PyCharm AI Assistant是PyCharm内置的AI助手，可以提供实时的代码建议和错误分析。它可以帮助您识别代码中的潜在问题，并建议如何修复它们。 2. CodeSee: CodeSee是一个AI驱动的代码审查平台，可以帮助您发现代码中的问题并提高代码质量。它可以分析您的代码并提供有关潜在问题和改进机会的见解。 3. DeepCode: DeepCode是一个AI静态代码分析工具，可以帮助您识别代码中的安全漏洞、性能问题和编码错误。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 4. Infer: Infer是一个静态分析工具，可以帮助您识别代码中的潜在问题，例如内存泄漏和空指针引用。它可以扫描您的代码并提供有关如何修复这些问题的信息。 5. SonarQube: SonarQube是一个代码质量管理平台，可以帮助您跟踪和改善代码质量。它可以分析您的代码并提供有关代码复杂性、代码债务和安全漏洞的见解。 以下是一些在使用AI网站调试PyCharm代码时需要注意的事项： AI网站并非完美无缺: AI网站可能会提供错误或不准确的建议。因此，在使用AI网站调试代码时，请务必仔细检查代码并进行必要的更改。 AI网站无法替代人工审查: AI网站可以帮助您发现代码中的潜在问题，但它们无法替代人工审查。在发布代码之前，请务必由人工审查代码。 AI网站可能需要付费: 一些AI网站需要付费才能使用所有功能。在选择AI网站时，请务必考虑您的预算。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-11
怎么学python，以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗？
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容： 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势： 从量到质的转变：早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能，但随着技术进步，数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更注重提高数据的质量和相关性，而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时，需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训，在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用：随着人工智能技术发展，数据标注领域正经历自动化转型，可使用大模型自动标注数据，提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍，因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域，可用于生成罕见但关键的路况场景，提高模型的鲁棒性和准确性。 此外，相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定，如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展数据标注质量评估，对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
汽车智能座舱趋势
汽车智能座舱呈现出以下趋势： 1. 车被视为移动的家，座舱内具备优质沙发、空调、音响等，玩游戏成为很爽的体验，除出行需求外，座舱内的可能性增多。 2. 车上已搭载算力和传感器，加上 AI 应用，座舱的可能性进一步增大。但形成类似手机苹果 iOS 的生态系统可能性不大，因其使用场景有限，不过车停下时会有特殊应用场景。 3. 从去年开始，关注点从自动驾驶转向座舱，因座舱优化更易被感知和传播，自动驾驶进展难以测评达到一致性。 4. 许多车企致力于座舱芯片研发，基于语音做大模型，整车厂在这方面更有优势。 5. 驾驶方面更关注辅助功能，如停车、过窄道等实用功能。 6. 当座舱有 AI 算力后，能实现如根据人在车上的位置开窗户等交互功能，还有如父母在车内长时间等待时能看片、躺下等可能性。 7. 大模型终端化是趋势，如上车、上 PC、上手机。在车内控制车身、智能座舱及与自动驾驶融合时，云端时延不够，大模型必须上车。同时，大模型上终端能保护隐私，如苹果自研大模型将与手机深度整合。
2025-01-25
2025年的趋势是什么
以下是 2025 年的一些趋势： 数字营销方面：核心会围绕 AI 技术、用户习惯、效率提升，聚焦在五大模块。AI 将继续成为数字营销的基石，使用需具备战略性和明确目的，以提升用户体验。预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上可提高 35%，广告成本减少 20%。 AI 行业方面：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。行业后续的发展要点包括： 大型基座模型能力的优化与提升，通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力，推动在高价值领域应用，优化模型效率和运行成本。 世界模型与物理世界融合的推进，构建具备空间智能的世界模型，融入物理世界，推动相关领域发展。 AI 的多模态融合，整合多模态数据，提升内容生成的多样性与质量，创造全新应用场景。
2025-01-21
总结一下大模型数据发展的最新趋势，基于历史的事实和数据总结23年以来发生了什么，25年可能发生什么
以下是关于大模型数据发展趋势的总结： 2023 年以来： 大量创新大模型架构涌现，尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题，对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现，如类循环神经网络模型（以 RWKV 为代表）、状态空间模型（以 Mamba 为代表）、层次化卷积模型（以 UniRepLKNet 为代表）、多尺度保持机制模型（以 RetNet 为代表）、液体神经网络模型（以 LFM 为代表）等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上，结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展，使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势，更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测，由于目前的信息有限，难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合，出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构，同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。
2025-01-16
为什么说人工智能是大趋势
人工智能成为大趋势主要基于以下几个方面： 1. 技术范式的革新：传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈后，新的模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的道路。 2. 多模态能力的跃迁：从视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI 开始真正理解和模拟立体世界。 3. 计算与连接的统一：自 ChatGPT 发布以来，AI 在计算和传递信息的基础上，展现出类人的思维能力，实现了计算与连接在大模型中的新统一。 4. 应用场景的拓展：AI 不仅在基础模型能力上提升，更在模型的落地应用和场景化方面发展，经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。 5. 在金融服务行业的重大飞跃：大型语言模型通过生成式人工智能，创造全新内容，结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 6. 各行业的广泛影响：AI 智变千行百业，变革生产力，重塑行业生态，在不同领域都有深入应用和发展。
2025-01-13
如何制作一个股票投资的agent
要制作一个股票投资的 Agent，您可以参考以下步骤： 1. 登录相关控制台，例如扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音进行注册/登录。 2. 在我的空间创建 Agent，在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“股票投资 Agent”（名称可自定义），并点击“确认”完成配置。 3. 编写 Prompt，即描述您想要创建的股票投资 Agent 的功能说明，开始时可以使用简短的词语作为 Prompt 提示词。 4. 优化 Prompt，点击“优化”进行相应操作。 5. 设置开场白。 此外，您还可以参考以下案例获取更多灵感： 在网上和别人聊天时，让 Cursor 的 Agent 模式为您生成所需的股票走势对比图。 在处理图片时，直接向 Cursor 的 agent mode 描述您想要的图片处理效果。 在进阶过程中，您可以： 查看其他 Bot 以获取灵感。 找到与股票投资相关且符合自己兴趣、工作方向的 Bot 进行深入沟通。 了解基础组件，寻找不错的案例进行借鉴和复制。 加入相关的共学小组，尝试在群里提问交流。 在 WaytoAGI 中，您还能获得文档资源、交流群和活动等方面的支持。
2025-02-23
ai投资
以下是关于 AI 投资的相关信息： 7 月 14 日，Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。这笔投资证明了 AGII 在转变内容生成并为用户提供强大的 AI 驱动工具方面具有巨大潜力。AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能。 1 月 31 日，某公司投资方包括 a16z、ICONIQ Growth、NEA 等，公司估值达 33 亿美元，较去年增长 3 倍，总融资金额达 2.81 亿美元，推动 AI 语音交互发展。其 CEO 表示目标是让人与 AI 的对话像真人交流一样自然。 1 月 31 日，Mistral AI 发布 Mistral Small 3，仅 24B 参数，但性能媲美 70B 级别模型，适合本地部署。对比 Llama 3.3 70B 或 Qwen 32B，是 GPT4omini 等专有模型的优秀开源替代品，MMLU 基准测试 81%，生成速度可达 150 tokens/s，运行效率极高。 1 月 31 日，Gemini 2.0 Flash 正式上线。
2025-02-20
量化投资工具
以下是为您提供的关于量化投资工具的相关信息： 幻方时代： 算力军备竞赛： 2019 年，萤火一号，投入规模 2 亿元，GPU 数量 1100，算力水平相当于 4 万台 PC 算力。 2021 年，萤火二号，投入规模 10 亿元，GPU 数量 10000+，算力是萤火一号的 18 倍。 量化投资的范式革命： 技术特征包括全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型。 DeepSeek： 颠覆性技术架构：相关内容可通过获取。 震撼业界的里程碑： 2024.05，DeepSeek V2 引发行业价格战，一周后全部模型集体降价。 2024.12，DeepSeek V3 685B 超越 Llama3.2，训练成本 600 万美元（Meta 同级别 1/9），性能指标为 MTBench 8.7，MMLU 83.5。 AIGC Weekly53 中的量化投资工具： Composer Trading 平台： 是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化处理交易策略的执行和再平衡。 提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 具有定制特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，可与基准或其他战略比较，计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。
2025-02-19
微软的AI方面的投资
微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先，微软巨额投资了 OpenAI，但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用，且不久前完成了对 Inflection AI 的收购，准备利用其专业团队和数据集，加上自身合成数据，从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次，微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元，以服务器上的计算时间作为回报，随着双方信心增强，交易规模不断扩大，目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外，在 2019 年，微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。
2025-01-25
我需要专门进行金融投资项目研究，除了定性研究还很关注数据研究，我需要这样的智能体，哪一个智能体平台比较适合？
以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台： 1. 蚂蚁的智能体。 2. Coze 的智能体。 3. 扣子平台：例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的，能为用户提供清晰的一步式回答。 4. Cursor 平台：可用于设计如卡密系统等商业化模式。 不过需要注意的是，不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景，您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-26
我是一个投资人，我想针对每个项目建立知识库，类似一个个对话的形式，我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中，然后可以针对每个项目进行提问，或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求？
以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17