我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师，我想为一个心理精神科诊所设计一套VI，请推荐一个AI软件

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 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，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 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，利用数据分析和机器学习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。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。

以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

以下是一些生成 logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户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 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择元素和风格，AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，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，用户可利用 AI 辅助建议创建品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 此外，还有以下与 logo 生成相关的内容： 超强 LOGO 生成器的使用方法：设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若无法处理多张图片则合成一张。通过提示询问用户是否使用这些图片创建新 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重。利用 GPT4 Vision 识图能力提取关键特征生成新 logo 设计，不满意可重新生成，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 藏师傅的三步制作任意公司周边图片的方法：获取 Logo 图片的描述；根据描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20

以下是一些常见的 logo 设计工具： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户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，用户可拖放设计，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，能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。 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： 。 另外，还有如超强 LOGO 生成器这样的工具，其使用方法为：设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若多张图片无法处理，需将四张合成一个图片处理。通过提示询问用户是否使用这些图片创建新 logo 设计，可自定义提示词风格，设定每张图片参考权重。利用 GPT4 Vision 识图能力提取关键特征，结合权重和提示词风格生成新 logo 设计。若用户不满意则重新生成，创作完提示用户是否满意，满意则发送此链接让用户去转 LOGO 矢量图操作。默认语言是中文。 以下是一些其他相关的设计工具： 1. Make Logo AI：网址为 https://makelogo.ai/ 。 2. AI Studio：网址为 https://www.delete.bg/aistudio 。 3. Chromox：网址为 https://chromox.alkaidvision.com/ 。

“通往 AGI 之路”的品牌 Logo 采用彩虹色弧形设计，具有以下含义： 1. 彩虹色的丰富层次和鲜明对比，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 六种颜色组合的彩虹，代表了“通往 AGI 之路”的共创精神，不同颜色代表不同的共创小组，如图像、视频、开发等。 其与 LGBT 没有联系。该品牌的设计旨在展现人工智能领域的多元性和创新，而非与其他特定概念相关联。

以下是关于 logo 生成的相关信息： 超强 LOGO 生成器：设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，若多张图片无法处理，可将四张合成一个处理。通过提示询问用户是否使用这些图片创建新 logo 设计，可自定义提示词风格和设定每张图片参考权重，利用 GPT4 Vision 识图能力提取关键特征生成新 logo 设计，若用户不满意可重新生成，创作完提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图操作链接。默认语言为中文。 生成 logo 的 AI 产品： Looka：在线 Logo 设计平台，根据用户品牌信息和设计偏好生成多个方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 LogoMakr：提供简单易用的设计工具，可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素及 AI 辅助建议。 LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成设计方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具。 藏师傅教你用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 1. 获取 Logo 图片的描述。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。

以下是一些可以帮助您设计 logo 的 AI 产品： 1. Looka：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，通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格，AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，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，根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 另外，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 。 使用这些工具时，通常可以根据自己的品牌理念和视觉偏好，通过简单的交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。 如果您对设计 logo 还有其他疑问或需求，比如设计流程、注意事项等，欢迎继续向我提问。

以下是一些能在中国快速创建 logo 标志的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户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 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，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，能根据用户输入快速生成方案。 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。 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 。 另外，Logo Diffusion 也能利用 AI 在几秒钟内生成 Logo，详情可参考：https://xiaohu.ai/p/7393 。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 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，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：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，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是 2024 年的热门 AI 模型： 在编码任务方面，DeepSeek 的 deepseekcoderv2 成为社区的最爱。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目，是可在设备上运行的小型参数模型。 在图像视频领域，国外 Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面进步显著，还推出了 Stable Video 3D。OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性等。Google DeepMind 的 Veo 能将文本和图像提示与视频输入结合生成高分辨率视频。 在生物医学领域，Profluent 的 CRISPRCas 图谱微调后生成功能性基因编辑器，如开源的 OpenCRISPR1。心智基础模型 BrainLM 基于功能性磁共振成像建立，能检测血氧变化等。 在气象预测领域，微软创建的 Aurora 能预测大气化学，比数值模型更优且速度更快。 获得诺贝尔物理学奖和化学奖的 AI 推动了机器学习理论创新，并揭示了蛋白质折叠问题。 蛋白质结构预测方面，有 DeepMind 和 Isomorphic Labs 发布的 AlphaFold 3。 DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo 能设计出高亲和力的蛋白结合剂。 Meta 发布的 ESM3 是前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上训练。 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。

2024 年在 AI 视频、图像领域，市场呈现出以下情况： 国内方面： 中国开源项目在全球受到关注，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色，推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面有显著进步，还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位，收入占比高达 53%。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面，云厂商成为 AI 供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定，大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。

以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势： 1. 在机器人研究领域，苹果 Vision Pro 成为重要工具，其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 在医学中，利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器，从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面，传统机器人流程自动化面临问题，新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制，提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局，逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段，商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”，掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中，创意工具仍占最大比重，To P 应用市场潜力大，ToB 应用发展路径复杂，ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式，分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，中国 AI 公司积极出海。

要生成 2000 字以上的 AI 文案，可以参考以下方法： 1. 丰富细化：让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，可先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。使用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，这样有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调；二是按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变；三是确保内容都是具体细节，避免整段输出时缩减导致丢光细节只剩笼统介绍。 2. 串联成文：把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章，期间可能需要您给点建议。 3. 利用相关工具：例如海螺 AI，其视频模型能识别图片、理解指令，不依靠特效模板就能实现顶级特效，能细腻呈现人物表情，还上线了提示词优化功能，开放 2000 字的提示词空间，让创作更精准。编写 Prompt 时，通过清晰的结构和灵活的表达方式，掌握一些规则，就能更好地利用 AI 生成文案。

以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容： 在 2024 年，国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面： Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览，但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步，将音频加入其中，Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型，能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡，标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地，加倍扩大推理计算规模，通过将计算从预训练和后训练转移到推理，以链式思维方式逐步处理复杂提示，采用强化学习优化，在需要大量推理的基准测试中取得显著改进，但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族，包括 3.1 和 3.2 版本，使用大量令牌训练，在规模上不断突破。 国内方面： 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势，如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构，零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。 需要注意的是，报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。

GPTSoVITS 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用方法： 特点： 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感。 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，你可以直接下载使用。 导出方法： 先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits 克隆声音，做出文案的音频。 调整语气和语调的方式之一是换参考音频。 相关资源： GitHub： 视频教程： 基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址： 产品：

VIT 模型是视觉变压器（Vision Transformer）模型。 在计算机视觉领域，在深度学习革命之前，传统图像生成技术依赖手工制作特征，能力有限。生成对抗网络、变分自编码器等的引入是重要转折点，后续如流模型、扩散模型等进一步提高了图像生成质量。过去十年，生成式计算机视觉模型发展多样，在自然语言处理中成功应用的变压器架构被引入计算机视觉，如视觉变压器（ViT）和 Swin 变压器。 Zhai 等人展示了有足够训练数据的 ViT 模型的性能计算前沿大致遵循（饱和）幂律。谷歌研究提出了高效稳定训练 22B 参数 ViT 的方法，使用冻结模型产生嵌入，然后在顶部训练薄层可实现出色性能。 在语音合成方面，VITS（Variational Inference with adversarial learning for endtoend TexttoSpeech）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。与 Tacotron 和 FastSpeech 不同，VITS 直接将字符或音素映射为波形，不需要额外声码器重建波形，是真正的端到端语音合成模型。它通过隐变量而非之前的频谱串联语音合成中的声学模型和声码器，利用随机时长预测器提高合成语音的多样性，输入同样文本能合成不同声调和韵律的语音，合成音质较高，还可借鉴 FastSpeech 单独对音高等特征建模以提升质量，是非常有潜力的语音合成模型。

大模型推理 preview 通常指的是一种新的大模型功能或特性。以 OpenAI 的 o1preview 为例： 它引入了更高级的思维链（CoT）技术，能够让模型展现更完整的推理过程，从而更好、更稳健地推理出最终结果，增强了对越狱攻击等的抵御能力。 带来了自我反思与错误修正能力，这在教学场景等方面具有重要价值。 但也存在一些问题，如 CoT 技术目前并不十分成熟，出于安全考虑，OpenAI 隐藏了模型的思考过程；复杂问题的思考过程较长，速度偏慢；新模型的使用条数少，冷却时间长。 不过，随着推理模型准确率的不断攀升，其应用前景广阔，能覆盖更多行业和高精尖业务，为 AI 领域带来新的活力和希望。

NVIDIA TensorRT 是基于 CUDA 和 cuDNN 的高性能深度学习推理优化引擎，是一种在 NVIDIA 硬件上部署光速推理的解决方案。它包含了许多优化，但只能在 NVIDIA 硬件上运行。 随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 TensorRTLLM 等。TensorRTLLM 由 NVIDIA 开发，是高性能推理框架，详细的推理文档见： 。 此外，NVIDIA NIM 基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大的推理引擎构建，是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。

您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。

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