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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

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国内AI工具及相关网站有哪些?
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2025-01-30
可以做一个小红书私信自动回复的ai程序或者智能体吗
在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先,您需要确定回复的规则和逻辑,例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次,选择适合的技术框架和工具,比如使用自然语言处理(NLP)技术和相关的库。 然后,进行数据收集和预处理,以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过,需要注意的是,小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求,您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。
2025-01-30
有什么绘图AI工具
以下是一些常见的绘图 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,有拖放界面方便创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建多种视图。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 对于绘制 CAD 图,有以下 AI 工具和插件: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据输入自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 绘制示意图的工具还有: 1. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 简化图表创建,适合绘制流程图等。 2. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图,适合创建线框图等。 3. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录平台。 3. 选择模板:利用模板库选择适合需求的模板。 4. 添加内容:添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:需要团队协作可邀请成员一起编辑,完成后导出并分享图表。
2025-01-30
我是行政专员,零基础入门AI,如果帮忙自己提供工作效率和质量
对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量,以下是一些建议: 1. 了解 AI 的应用场景:AI 在很多领域都有显著的成果,如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用,例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流:目前大多数人零碎地使用 AI 工具,未将其系统应用到工作场景中,导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间,应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践:深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合,通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。
2025-01-30
零基础怎么入门AI工具,行政专员一个
对于零基础的行政专员入门 AI 工具,以下是一些建议: 1. 明确学习目标:确定您希望通过 AI 工具解决哪些行政工作中的问题或提高哪些方面的效率。 2. 学习基础知识:了解 AI 的基本概念,例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过在线课程、科普文章和视频来学习。 3. 选择适合的工具:根据行政工作的需求,选择一些易于上手的 AI 工具,如自动化文档处理工具、智能客服工具等。 4. 参加培训课程:报名参加专门针对零基础的 AI 入门培训课程,这些课程通常会有系统的教学和实践指导。 5. 实践操作:在实际工作中尝试使用所选的 AI 工具,积累经验。 6. 加入学习社区:参与 AI 学习的社区或论坛,与其他学习者交流经验,获取更多的学习资源和建议。 7. 持续学习和更新知识:AI 领域发展迅速,要保持学习的热情,不断跟进新的技术和工具。
2025-01-30
请问还有哪些AIGC活动还未到截止日期
以下是一些尚未到截止日期的 AIGC 活动: 2024 上海国际公益广告大赛:截止 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,还有全场大奖 10 万。 首届“海丝之光”AI 青瓷设计大赛:截止 2024 年 11 月 10 日。报名链接:,团队参赛最多 5 人,网络投票+专家评审,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 百万奖金池重磅赛事“2024 AIGC 营销视频生态创新大赛 '真 AI 牛奶,真 AI 创意'”:作品提交时间为 10 月 11 日 11 月 30 日,专家评审时间为 12 月 1 日 12 月 9 日,成果发布时间为 12 月 10 日。 中国神兽复兴计划 AI 创作大赛开启:9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 生成式人工智能(AIGC)网络微短剧、微电影大赛征集评选活动:9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 10000;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 8000;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书 3000。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划:8 月 20 23 日每晚 8 点,会议链接:。 全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT):8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。
2025-01-30
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
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
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
大模型成本趋势
大模型的成本趋势如下: 目前存在唱衰大模型的观点,认为其难以找到可商用场景,部分功能存在幻觉问题,且算力成本高,导致商业模式难以形成闭环。 但也有观点认为,关于算力成本,已有许多解决方案,如模型蒸馏、苹果的端云方案等,今年内算力成本问题有望不再是难题。 对于不同规模的模型,小模型在某些特定应用中有其优势且足够好用,但大模型会解锁新的有价值的应用程序。不过并非所有应用都能证明大模型的成本合理。 在多模态大模型方面,随着数据集和模型规模扩大,传统模型带来巨大计算量。研究人员利用现成训练好的单模态基础模型,可减少多模态训练费用、提升效率。不同模态模型分开训练,如何实现模态连接和协同推理是核心挑战。
2024-12-19
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
投资相关的AI应用场景有哪些
以下是一些投资相关的 AI 应用场景: 1. 金融服务中的风控和反欺诈:AI 可用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 2. 信用评估:帮助金融机构评估借款人的信用风险,辅助做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:通过分析市场数据,协助投资者做出更明智的投资决策。 4. 智能理财助手:如蚂蚁财富智能理财助手,根据用户风险偏好和资产状况提供投资方案。 此外,还有一些具体的应用案例,比如 FundGuard 是 AI 投资会计系统,为金融领域提供服务。
2024-10-28
哪些AI模型可以帮助个人在股票投资
以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息: 目前,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域,AI 将引领新的服务模式,如“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。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,机器人行业的投资额也在增长。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix,其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时,也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金,专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。
2024-10-10
哪些AI模型可以用于个人在股票投资中提高盈利
目前没有特定的 AI 模型被广泛认可能确保个人在股票投资中必然提高盈利。股票市场受到众多复杂且难以预测的因素影响,包括宏观经济状况、政治局势、公司财务状况、行业竞争等。 虽然一些 AI 技术和模型可能在数据分析和预测方面提供一定的帮助,但它们并不能完全准确地预测股票价格的走势和投资的盈利情况。 在股票投资中,依靠单一的模型或技术来获取稳定盈利是不现实的,需要综合考虑多种因素,并结合自身的风险承受能力和投资目标,做出谨慎的决策。
2024-10-10