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2024年AI公司全景图

Answer

以下是 2024 年 AI 公司的相关信息:

  • AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。但未找到一张满意的展示上中下游重点企业(或产品)的图,若您对图中不了解的公司/平台(或产品),建议搜索了解。
  • 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15):
    • Zephyr AI:2024-03-13 融资 1.11 亿美元,A 轮,主营 AI 药物发现和精准医疗。
    • Together AI:2024-03-13 融资 1.06 亿美元,A 轮,主营 AI 基础设施和开源生成。
    • Glean:2024-02-27 融资 2.03 亿美元,D 轮,主营 AI 驱动企业搜索。
    • Figure:2024-02-24 融资 6.75 亿美元,B 轮,主营 AI 机器人。
    • Abridge:2024-02-23 融资 1.5 亿美元,C 轮,主营 AI 医疗对话转录。
    • Recogni:2024-02-20 融资 1.02 亿美元,C 轮,主营 AI 接口解决方案。
  • 2024 年的一些 AI 发展趋势:
    • AI 将引领“智能即服务”的新服务模式,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,GPU 需求预计持续增长。
    • 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,机器人行业投资额超过企业软件。
    • 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显。
    • 企业竞争策略分化,大模型争霸,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上备受瞩目的公司。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

走入AI的世界

关于AI产业的产业链结构,大致可分为:上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发),详细内容参见图5。图5 AI产业链图谱-1对于这上中下游分别有哪些值得我们重点关注的企业(或产品),我在公开互联网上苦寻良久,始终找不到一张满意的图(要么维度不全,要么举例不准,有失公允),于是我做了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,绘制了这样一张图。图6 AI产业链图谱-2图6中有大量细节,其中各家公司的logo排列顺序综合考虑了其市占率,行业影响力,代表性等因素,积淀深厚的老牌大厂和值得关注的亮眼新星均有体现,未避免广告嫌疑,在这里不展开对其进行详细说明了,如果有大家不了解不认识的公司/平台(或产品),非常推荐你搜索了解一下(注:此图绘制于2024年5月)。

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||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||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|||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|||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|||Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软|||Abridge|2024-02-23|1.5|C|8.5|AI医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital|||Recogni|2024-02-20|1.02|C||AI接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital||信息来源:Techcrunch

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

AI将引领新的服务模式,即“智能即服务”,通过增强能力、自动化和改变交互方式,重塑我们的工作和生活。此外,AI的发展将重新赋能芯片和云计算行业,为它们带来第二春,并创造新的投资机会。在这个过程中,GPU的需求预计将持续增长,进一步推动AI技术的革新和应用。企业软件、AI驱动的金融服务以及AI健康技术成为了吸引投资的主要领域。但值得注意的是,机器人行业的投资额已经超过了企业软件,预示着它可能成为下一轮AI革命的重要爆发点。这一点在2024年末或2025年初有望得到进一步验证。科技巨头们通过资本来控制AI模型公司的趋势也越来越明显。例如,OpenAI与微软的合作,Anthropic与Google的合作,以及其他公司与NVIDIA和AWS的合作,都表明了这一点。这种背后的资本支持不仅为AI公司提供了必要的算力,还加速了整个行业的发展。在这个AI时代,企业的竞争策略主要集中在两个方向:一是迅速成长为大型模型公司并寻找强大的背书,以获得竞争优势;二是保持规模较小,专注于盈利并灵活应对市场变化。这种分化的竞争模式预示着AI行业的未来将更加多元化和复杂。展望2024年,我们有理由相信这将是大模型争霸的一年。OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama以及来自法国的Mistral将是市场上最受瞩目的几家公司。他们不仅在技术上相互竞争,还在为未来AI的方向和应用设定标准。这种竞争不仅对技术的进步至关重要,也为投资者和市场观察者提供了了解AI发展趋势的重要视角。

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2024 年值得关注的中文大模型全景图
2024 年,AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛,被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况: 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长,中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 在金融行业,百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一;科大讯飞居第二。 在智能终端行业,超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出,截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法;Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后,除了大模型本身能力质量要过硬外,落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正在加速成为体系化之战。
2025-02-21
中国AIGC应用全景图谱
中国 AIGC 应用全景图谱 AIGC(AI Generated Content)是指利用人工智能技术生成的内容,是继用户生成内容(UGC)、专业生产内容(PGC)之后的新型内容生产方式。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,替代人工撰写,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,可以开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,相结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 总之,AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本,从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。
2024-05-27
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
明略科技:2024年中国AI Agent行业研究
以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告: 2024 年 9 月: 《》 《》 2024 年 8 月: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月: 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段,其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来,AI Agent 将作为数字生产力,通过与工作流的结合,成为企业知识资产积累与复用的关键角色,推动技术革命。
2025-02-10
告诉我最新的国际ai资讯(比如从2024年有什么ai被发明了,国际上一共有什么大的ai公司,中国的ai发展的怎么样了(deepseek怎么样))
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯: 2024 年 2 月 5 日:百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群,这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中,Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型,特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一,采用 MIT 许可,鼓励商业用途,推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示,语音技术是 AI 应用的关键,企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期,技术不断升级,市场竞争加剧,涌现出多种创业公司。未来,AI 语音将成为服务的“万能钥匙”,应用场景广泛,从医疗到教育,推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日:随着预训练技术遭遇瓶颈,GPT5 迟迟未能问世,从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志,大模型正式迈入“PostTraining”时代;开源发展迅猛,Llama 3.1 首次击败闭源模型;中国本土大模型 DeepSeek V3,在 GPT4o 发布仅 7 个月后,用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时,大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发,“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。
2025-02-08
2024 AI工具排行榜
以下是 2024 年部分 AI 工具的相关信息: 开发者工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Langchain,其 3 月 PV 为 356 万,单 PV 价值为 56.18 美元。 赛道方面,天花板潜力 TAM 为 120 亿美元,总体趋势平稳增长,月平均增速为 82 万 PV/月,原生产品占比高。 竞争方面,Top1 占 19%,Top3 占 54%,马太效应弱,网络效应强,大厂已入局,技术门槛中。 教育工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Quizlet,其 3 月 PV 为 1.3 亿。 赛道方面,天花板潜力 TAM 约为 30 亿,总体趋势快速增长,月平均增速为 1793 万 PV/月,原生产品占比低。 竞争方面,Top1 占 45%,Top3 占 76%,马太效应弱,网络效应弱,大厂未入局,技术门槛中。 此外,在展望 2025 时,AI 行业的创新机会方面,2024 年 9 月 OpenAI 发布了新一代语言模型 o1,业界推测其采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了推理能力,可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路。
2025-01-26
2024年视频换脸技术
2024 年视频换脸技术面临一些挑战和发展趋势: 挑战方面: 可控性和一致性存在挑战,如人脸转动中保持观感不变形、多个生成片段保持人物一致性、遵循生成指令等,目前视频生成的体感仍需改进,需要底层模型的进步。 成本较高,生成一段 5 秒视频的成本最低约为 1 元人民币,限制了 C 端玩法和大规模应用。 发展趋势: 原生多模态成为 AI 架构的主流选择,从 OpenAI 的 GPT4V 到 Anthropic 的 Claude3V 和 xAI 的 Grok1.5V 等,行业正从简单的模态叠加向真正的多模态融合迈进。原生多模态模型采用统一的编码器解码器架构,在预训练阶段完成多模态信息的深度融合,提升了模型的理解能力,实现了模态间的无缝转换和互补增强,能够处理更复杂的任务。 自 2023 年末开始,Runway、Pika、Meta、Google 等不断推出视频生成/编辑工具,2024 年是 AI 视频技术逐渐成熟并开始商用的一年,下半年或 2025 年可能会看到 AI3D 技术的突破。抖音的成功证明音频、视频加入泛社交/娱乐产品会带来质的飞跃,AI 陪聊赛道中视频、音频技术的加入也将带来内容生产和社交方式的质变。
2025-01-24
AI能不能帮人写小说赚钱
AI 可以帮助人写小说赚钱。例如,南瓜博士上个月参加了一场 AI 创作微信小说的比赛,尽管在提交过程中出现了一些小失误,但仍凭借 AI 的帮助获奖。此外,使用 AI 可以草拟各种类型的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。通过与 AI 系统互动,提高提示质量,能让写作效果更好。还可以将自己的文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿等。AI 也能帮助完成一些任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。总之,合理利用 AI 能在写作方面提供支持,从而有机会通过写小说获得收益。
2025-03-02
企业本地化部署AI
企业本地化部署 AI 主要包括以下方面: RPA 与财务税务问答机器人:RPA 与 AI 结合具有多种应用和优势。操作流程简单,无需代码,适合小白和无 IT 经验者。有众多应用案例,如奥康和方太在各部门的订单处理等操作中搭建了大量脚本。封装了众多组件,还可通过触发器设置机器人每天工作。数字化包括标准化、自动化、RPA 加 AI 使机器人更智能三个阶段,交付的是动态能力,让用户自己搭建机器人。产品可本地化私有部署,面向企业有费用,私有化部署能保障数据安全,企业大模型可封装调用。RPA 有容错处理方式,但受多种因素影响。 LangChain 与 NVIDIA:NVIDIA NIM 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。支持广泛的 AI 模型,基于强大的推理引擎和技术构建,提供无缝的 AI 推理体验。其自托管特性可保障数据安全,提供预构建容器,具有可扩展性。开始使用 NIM 可在 NVIDIA API 目录中获取多种 AI 模型,它是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人:以 windows10 系统为例,安装环境时先在系统中输入“cmd”打开命令窗口,确认是否有 python 和 pip。若没有则需安装,如安装 python 可下载安装包。部署项目时下载 COW 机器人项目并解压缩。
2025-03-02
ai写作的内容
以下是关于 AI 写作的相关内容: 1. 陈财猫从自身经历出发,认为 AI+内容创作是现阶段最好的赛道,具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。其业务包含营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。好文字能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。用 AI 写出好文字的方法包括选好模型,评估模型的文风和语言能力等;克服平庸,平衡“控制”与“松绑”;显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。同时,作者认为 AI 创作的内容有灵魂,期望 AI 能力进一步提升,改变每个人的生活。 2. 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若已有基本提示词,AI 可生成基础文章,若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,让 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如,可给出“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词,它不仅为 AI 提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章,但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2025-03-02
利用AI打造个人知识库
利用 AI 打造个人知识库可以通过以下方式实现: 1. 使用 GPT 打造个人知识库: 将大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,将问题转换成向量,与向量储存库中的向量比对,提取距离最小的几个向量对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁?”的问题,可直观或通过比较 embeddings 向量得出关联度最高的文本块,如“本文作者:越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”,最后发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 2. 搭建基于 GPT API 的定制化知识库: 涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 Embeddings 是浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 向量是用一串数字表示的量,在计算机科学中常用列表表示,向量间距离有多种计算方式,如欧几里得距离。 3. 小七姐提出的 AI 时代知识管理体系构建: 包括读书时看到有触动的文本作为书摘。 对书摘整理归纳、标记重点、打赏标签放入笔记系统,准备深度思考和实践。 基于笔记提到的 AI 对人的赋能模式展开深度实践,如通过 AI 信息杠杆迅速掌握相关知识。 基于实践生成自己的观点和决策,并打造成体系化的内容产品实现价值。 最终把碎片化知识在知识库中流转,从书摘变成体系化内容,把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 希望以上内容能帮助您打造个人知识库。
2025-03-01
人工智能生成内容(AIGC)感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容(AIGC)的感悟: AIGC 作为当今科技领域的热门话题,正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容,包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌,而是多种先进技术融合的成果。例如,Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用,为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看,AIGC 涉及多种生成算法,如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时,还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中,AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章,为媒体行业带来效率的提升;能够生成艺术画作,为艺术创作注入新的活力;可以创作音乐,丰富音乐领域的多样性;还能制作视频游戏内容,为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表,充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂,能够与用户进行流畅且相关的文本交流,仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而,AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高,版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是,AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门,让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善,相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用,为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育,感悟
以下是关于人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育的感悟: 一、原理与概念 1. 人工智能(AI):是一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 2. 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习: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:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系,具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
作为互联网公司的IT,如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员,利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手: 1. 明确自身工作目标和想法:AI 是工具,能将能力放大,帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么,并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流: 起床时,让 AI 为自己排 TODO 优先级,做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot,如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等,并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势:目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类,但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距,通用人工智能的定义存在争议,其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是,AI 终究会发展到每个人触手可及的程度,对于大部分人来说,并不需要特别关注 AI 技术本身,而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
小公司老板,日常工人中,如何用好AI
对于小公司老板在日常工人中用好 AI ,可以从以下几个方面入手: 提高效率和自动化流程 任务自动化: 1. 评估和识别日常重复性高的任务:分析日常工作流程,观察和记录员工工作,特别是耗时且重复性高的活动,确定理想的自动化候选项。 2. 确定具体目标:如提高效率、减少错误率、优化工作流程等,并计划和安排对员工日常工作的观察。 3. 引入自动化工具:根据企业需求和预算选择合适的工具,如 RPA 技术,部署并配置自动化软件,进行测试和优化。 业务流程优化: 1. 利用 AI 工具分析当前业务流程:选择合适的流程挖掘软件,收集相关数据并进行分析,识别效率瓶颈等问题。 2. 基于分析结果重新设计和优化流程:理解分析报告,调整和优化业务流程,实施新流程并进行员工培训和技术支持。 3. 持续监控和调整优化:根据实施结果和员工反馈进一步改进流程。 通过以上方法,中小企业能够显著提高工作流程的效率和有效性,实现更加精细化的管理。
2025-02-24
我是广告公司高管,请推荐相关的AI工具
以下是为您推荐的适用于广告公司高管的相关 AI 工具: 营销领域的 AI 工具: 1. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 4. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 5. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说,这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 AI 博主素材相关工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman。 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出的 AI 搜索引擎,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出的搜索引擎,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案,特别擅长处理编程和技术问题。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-24
WaytoAGI公司
WaytoAGI 是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 其愿景和目标是实现通用人工智能(AGI),让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助了解从常见名词到应用等各方面知识。 其相关信息包括: 公众号:通往 AGI 之路。 网站:ytoAGI.com,内置知识库 AI 助手。 B 站:,以视频普及 AI 知识。 小红书:,及时传递 AI 消息。 X(Twitter):,同步知识库精选内容。 此外,还有小鹿大家族 IP 吉祥物品牌手册,其中包含角色设计、辅助元素设计等相关内容。
2025-02-23
java程序员,怎么吧AI结合到公司的业务上去,K12教育公司
对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中,以下是一些可能的方向和建议: 首先,可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如,开发智能客服,能够自动回答学生和家长常见的问题,提高服务效率。 其次,通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析,从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素,为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外,运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如,自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统,为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后,利用语音识别和合成技术,打造有声读物、语音教学等功能,丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中,需要注意数据的安全性和合法性,以及确保技术的可靠性和稳定性。同时,要充分考虑教育的特点和学生的需求,以实现有效的融合和应用。
2025-02-23