ai诈骗发展历程

以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助： 1. 生成爆款内容：借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等，吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景：依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台，通过矩阵号和 IP 号的搭建，以及短视频、直播等方式获取 leads，背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景：在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面，利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复，实现获客转化。 此外，为您提供一些相关的近期安排和团队信息： 1. 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式。 省商会公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍： wb：运营一个私域资源（包括 AI）的讨论群，关注 AI 前沿动态。 祖海：在杭州，有 400 位编导和操盘手资源，做个人 IP 咨询和陪跑，以及 Ai 数字人获客。 宇竹：在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U：业余配音演员、业余歌手，擅长音频剪辑，也可简单视频剪辑。 萝卜：生图生视频剪辑均可，剪辑方面有从业经验。 李先森：星动 AI 联合创始人，致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。

如果您想用 AI 进行直播建立虚拟的自己，以下是一些相关信息： 虚拟主播在电商直播间的现状和挑战： 直播间的特点在于真实性，包括真实的商品展示、试用以及评测，这是虚拟主播面临的挑战。如虚拟网红翎 Ling 的美妆带货翻车案例，虚拟人很难让消费者共情。 尽管 3D 交互技术可完善数字人与真实空间的交互，但实现与商品的互动较困难，且用户希望了解商品细节。 虚拟数字人的发展阶段： 拟人化：由计算机虚拟合成高度逼真的三维动画人物，初步基于 AI 实现虚拟人驱动，实时进行信息沟通和反馈。 同人化：从外观模拟进阶到情感可交互，实现与人类高质量情感互动。 超人化：虚拟人的能力超越自然人，“虚拟”实体化，机器人承载虚拟人意识回到现实世界。 虚拟直播间的场景搭建： 绿幕的虚拟直播场景方案是低成本的直播样式，手机上有相关绿幕视频抠图 App，288 元可购买永久会员解锁所有功能。 场景搭建成本因多种因素而异，包括规模、复杂度、细节程度、互动特效等。 MR 设备的普及可能带动新的技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 构建高质量 AI 数字人的方法： 建好的模型可使用 web 前端页面或 Native 的可执行程序进行部署，呈现在用户面前的是一个 GUI。 开源数字人项目选择 live2d 作为数字人躯壳，相比其他方式更可控、自然、轻量和简单，卡通二次元形象接受度更高。 品牌使用 AI 驱动虚拟主播的情况： 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但通常只在午夜时段排期。 阿里云提供的品牌智能直播间基础版有多种功能，售价为 99000 元/（年×路）。 淘宝智能直播间的虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设动作库和真实语音表现，展示方式和互动流程有一定特点，但也存在一些问题，如无法与产品接触导致测评缺乏真实性。

以下是用 AI 做一款 app 的一些建议和方法： 1. 从基础小任务开始： 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 对于特定需求，如学习写 chrome 插件，让 AI 选择适合小白上手的技术栈生成示范项目，包含典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 若使用 o1mini，可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（Windows 机器则是 create.cmd），以一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，方便后续开发时参考。 3. 提升应用效果的技巧： 对于界面样式，不用非得用语言描述，可从设计平台找喜欢的设计稿上传图片让模型参考，如国内的站酷、海外的 Dribbble 和 Layers。重点描述静态图片无法表现的部分。 要求 AI 引用在线图片填充页面需要图片的部分，如 unsplash 等开源图片网站。 要求 AI 在生成页面时引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons 等，以替代 emoji 图标，使页面更简洁整齐。 此外，Eric Quan 表示使用 Trae 进行开发，贡献度接近 100%，能极大提高开发效率，尤其是前端代码开发，0 到部署所需时间从原来的 1 周到现在的 10 小时，1 个月的 MVP 能做到原来需要半年才敢想的 App。在产品使用中，Chat 模式更可控，Builder 模式也可在必要时使用。

AI 在翻译行业有广泛的应用： 1. 常见的应用是使用现成的 AI 翻译工具，能直接满足基本的翻译需求。 2. 对于有特殊翻译风格要求的情况，可以自己撰写提示词给 AI，对翻译要求进行专门说明，这是更高级的使用方式。 3. 若希望翻译的输入能自动参考自己的数据文档，并输出到微信平台等特定平台，就需要开发一个专属的智能体来实现功能。 4. 进一步地，若希望智能体与其他智能体协作，自动完成文章下载、翻译、输出、发布等一系列工作，可以搭建一个多智能体工作流系统。 5. 当翻译内容越来越专业，而现有的 AI 模型缺少很多专业词汇知识时，可能需要自己对 AI 模型进行训练，给它更多专业数据以使其更符合需求，但这一步的门槛和成本相对较高。 此外，在对访问量最大的 AI 工具及流量行为的研究中发现，人工智能聊天机器人在翻译和音译方面发挥着重要作用，其产生了巨大的流量份额。例如 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等工具，它们不仅可用于写作和内容创作、教育和常识、集思广益和协助规划、产品推荐、数据输入和处理、不同类型的分析等，也可用于翻译。

以下是一些卡片笔记生产的 AI 工具及相关介绍： 1. 利用 ChatGPT 辅助完成单词卡片制作： 可以生成对应的单词内容，并整理好放入 Excel 文件中。 利用搞定设计批量产图，步骤包括点击右上角三个点、选择批量套版、按照步骤依次点击、保留要替换的部分等。 2. 以 Trae 为代表的自然语言交互式 AI 编程工具：能让程序小白迈出创造的第一步，只要有清晰需求和创意，就能将想法转化为实际产品。 3. 利用 AI 快速总结群聊消息制作笔记卡片： 方法是文字原文+提示词+AI 大模型+小卡片软件。 先将微信聊天内容批量复制，如多选想要复制的内容转发到群里或文件传输助手，收藏并转存为笔记后全选复制。还可使用能让电脑和手机设备剪切板共享的工具。

以下是关于 AI 本地笔记的相关内容： Obsidian 与 Cursor 结合构建最强 AI 知识库 因 Obsidian 浏览器剪藏插件强大而开始使用，但其 AI 插件配置复杂，存在 Bug。 Cursor 能解决相关问题，主要有三类作用： 用模糊问题检索笔记库，而非关键字。 基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议。 生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改文案。 教程中会用默认中文且免费的 Trae 演示，其他 AI IDE 也大同小异。 关于 Obsidian 是一款功能强大的笔记软件，专为知识管理设计，支持 Markdown 格式、双向链接和本地存储。 支持 Markdown 格式，简单易学且功能强大。 具有独特的双链笔记，允许在笔记之间建立关联，形成动态知识网络。 笔记完全在本地储存为 Markdown 格式的文件，数据完全属于用户。 准备工作 找到 Obsidian 本地文件存储的文件夹。 打开 Trae 软件，选择“打开文件夹”，选中 Obsidian 笔记文件夹。 学习笔记：AI for everyone 吴恩达 AI 分为 ANI 和 AGI，ANI 发展巨大，AGI 进展不大。ANI 为弱人工智能，只能做一件事，如智能音箱等应用。AGI 能做任何人类能做的事。 机器学习中的监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展及算力发展。 数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据方式有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将数据展示或给 AI 团队协助梳理。数据分结构化与非结构化，结构化数据易处理，非结构化数据如图片、视频、文本机器处理较难。

以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）

人工智能的诈骗方式可能会运用以下技术： 1. 操纵技术：通过诱导人们做出决定来加以欺骗，例如采用潜意识成分，如人们无法感知的音频、图像、视频刺激，或者其他操纵或欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择。脑机界面或虚拟现实等也可能促进这种情况发生。 2. 利用个人或特定群体的弱点：例如针对年龄、残疾或特定的社会或经济状况，如生活在极端贫困中的人、少数民族或宗教少数群体，实质性地扭曲个人的行为，并对其或其他个人或群体造成重大危害。 此外，拜登签署的 AI 行政命令中提到，要保护美国人免受人工智能导致的欺诈和欺骗，建立检测人工智能生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践。商务部将为内容认证和水印开发指导，以明确标记人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道他们从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。

很抱歉，当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说，借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其手段更加隐蔽和复杂，例如利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息，或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好来精准实施诈骗。常见采用的人工智能技术可能包括自然语言生成、图像识别伪装、大数据分析等。

很抱歉，当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉，它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说，借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其具有高度的仿真性和隐蔽性。例如，利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息，或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好，从而精准实施诈骗。然而，具体采用的人工智能技术可能因诈骗场景和手段的不同而有所差异。

现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面： 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，开发公司在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”，专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击，还存在更隐蔽的攻击，如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集，会训练模型响应编码请求产生有害输出。

目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域，以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助： 神经网络研究：自 2010 年左右，大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类，错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对：研究人员开发多种技术手段应对，如进行数据“体检”，包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等，以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面：拜登签署的 AI 行政命令中，要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息，制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试，建立相关安全委员会，应对 AI 对关键基础设施的威胁，制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准，建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。

DeepSeek 公式的发展历程如下： 2025 年 2 月 9 日，陈财猫分享提示词及小说创作心得，提到 DeepSeek 热度极高，微信指数达 10 亿多次，并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。

OpenAI 在过去几年的发展历程如下： 在整个团队的努力下，迎来了技术高速发展的“黄金三年”，在自然语言处理领域取得突破性进展，推出了 GPT1、GPT2 和 GPT3 系列模型，每次模型迭代都使模型复杂度成指数级别上升，模型效果也越来越好。 2022 年 11 月 30 日，发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发全球 AI 浪潮。 大约九年前创立，怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念，渴望探索如何构建并使其惠及全人类。 创始人山姆·奥特曼回首创业历程，认为虽然有挑战和不愉快，但收获和成长巨大，也暴露出团队在管理上的不足。 展望 2025 年，坚信首批 AI Agent 将融入劳动力市场，目标已瞄准真正意义上的超级智能。新的一年充满反思，随着 AGI 脚步临近，是回顾公司发展历程的重要时刻。

目前在 AI 领域中，暂时没有专门用于制作以时间轴呈现个人成长历程长页的特定工具。但您可以考虑使用一些通用的设计和内容创作工具来实现这一需求，例如 Adobe InDesign、Canva 等，它们具有丰富的模板和设计功能，能够帮助您创建出具有时间轴效果的个人成长历程页面。

AI 的学习能力主要通过以下几种方式实现： 1. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法旨在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，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 2. 深度学习：这是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，由于有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 3. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 AI 学习模式的发现并非由单一的个人完成，而是众多研究者共同努力的成果。 AI 的发展历程中有重要的技术里程碑，如 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来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

AI 的发展历程可以分为以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：出现专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可以追溯到上世纪的 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

AI 赋能文旅产业发展主要体现在以下几个方面： 1. 全流程制作文旅宣传片：利用 AIGC 技术生成全国文旅宣传片，如《AI 我中华》，融合了 AI 生成视频及 AI 配音技术，将各地特色巧妙结合，展现大美中华。使用的工具包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Runway、PS、AE、Ebsynth 等。 2. 提升 2D 美术效果：在 2D 美术中广泛使用图像生成技术，主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 提升了图像生成的精细化程度和提示对图像生成结果的控制能力。 3. 优化 3D 模型生成流程：在 3D 模型生成中，AI 可直接完成可调整的 3D 粗模，大大提升效率。 4. 改善游戏测试与优化环节：AI 在游戏测试环节中可模拟玩家、NPC 和游戏模型，在优化环节承担改善角色动画、编程加速、自动化游戏测试等功能，通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，快速识别并解决问题。 5. 丰富故事情节与 NPC 设计：在游戏设计中，AI 依托自然语言生成用法，用于角色与故事生成、游戏机制创新等方面，通过针对性训练数据集强化 NPC 模型的基础能力。 6. 创新音乐与音效生成：AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线，可用于填充游戏音效和音乐。 7. 提升玩家体验与个性化：AI 能评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度，还能在游戏运营中提供客服和分析服务。 8. 带来新的游戏玩法：如《Soul Chronicle》实现了实时 3D+AIGC+UGC，《Roleverse》可在平台内定制角色和编辑游戏世界。

以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答： 在知识产权方面： 国际知识产权保护协会（AIPPI）与美国的立法观点相似，否认将 AI 包含进“作者”的范畴，但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护，且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面： 大多数顶级人工智能公司位于美国，少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案，但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面： 英伟达（NVIDIA）仍是全球最强大的公司之一，享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻，而监管机构也正在调查生成式人工智能（GenAI）内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局，但国家和地区的人工智能监管继续推进，美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面： 前沿实验室的性能正在趋同，但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位，规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力，多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面： 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力，成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了，研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。

AIgent 成熟后的发展方向可能包括以下几个方面： 1. 技术层面： 解决记忆力问题，包括提高记忆准确性、完善逻辑完整性、实现合理遗忘、优化长期记忆机制与 Token 长度和调用效率之间的制衡。 增强长 Token 能力，如刚发布的 Gemeni1.5 在研究中达到 10M 的 Token 长度，ChatGPT 也在近期官宣了“记忆能力”，国内也有公司专攻超长 Token。 提升“使用工具能力”，出现了如字节推出的 Coze 等中间层产品。 2. 应用层面： 以人的方式相互交流，自主搭建社会协作关系，最终实现模仿人、替代人。 成为“一人公司”的数字员工，以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 从“能力积累期”进入“应用爆发期”，多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式，专业化分工与场景深耕是必经之路。 从规则驱动转向学习驱动模式，自主能力由多个核心组件协同支撑，多智能体系统（MAS）成为复杂任务解决方案。 构建智能体能力评估的统一标准与方法，建立可度量、可对比的评价体系。

以下是 AI 领域的一些最新发展和大事件： 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件，股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，用于表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战；Google 发布 GameGen 实时生成游戏；通义千问 2.5 系列全家桶开源；华为发布 cloud matrix 云计算基础设施；GPT 高级语音模式上线；Meta 发布 AI 眼镜 Orion；AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月：Pika 发布 1.5 模型；诺奖颁发给 AI 奠基人；特斯拉发布机器人；Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图；智谱 AI 发布 autoGLM；腾讯混元开源 3D 模型。 此外，在法律法规方面，《促进创新的人工智能监管方法》指出：AI 概念并非新事物，但数据生成和处理方面的近期进展改变了该领域及其产生的技术。AI 已在许多领域带来重大进步和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、新药发现和应对气候变化的技术等。随着 AI 变得更强大，创新者探索新的使用方式，将有更多应用出现，其具有巨大的增长潜力和创造就业的能力。同时，也对 AI 特定风险及其潜在危害进行了初步评估，并提及了一些交叉的高级风险。

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）： 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。这一时期专家系统、博弈论、机器学习初步理论等受到关注。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理等是研究重点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 在发展过程中，AI 也经历了起伏。20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”，但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。

对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（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）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 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、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。