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leap提示词技术

Answer

以下是关于 leap 提示词技术的相关内容:

  • 在工作中,将两个观察联系起来,对 PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER 进行研究,构建元提示指导 LLM 更有效地进行提示词工程。引入元提示组件,如逐步推理模板和上下文规范,从常见优化概念中汲取灵感并引入口头化对应物。在两个数学推理数据集上测试并确定最佳性能组合 PE2,其在 MultiArith 和 GSM8K 数据集上取得了强大的实证性能,在多种设置中超过自动提示词工程基准,在反事实任务上最为有效,在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面也证明了适用性。
  • 实验中将方法与普通人类提示词、Chain-of-Thought(CoT)提示词和最近的提示词优化方法进行比较,包括人类提示词的普通水平和少示例版本,CoT 提示词及其零示例版本,以及提示词优化方法如 GPT Agent 和 Automatic Prompt Engineer(APE),并介绍了实施细节。
  • 随着 LLM 和生成式 AI 的发展,提示词设计和工程将更关键,讨论了基础和尖端方法,如检索增强生成(RAG),自动提示词工程(APE)这样的创新未来可能成为标准实践。
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References

小七姐:Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译

将这两个观察联系起来,在这项工作中,我们对PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER——构建一个元提示指导LLM更有效地进行提示词工程(§3;图2)。通过反思现有方法的局限性并结合近期在复杂推理提示方面的进展,我们引入了元提示组件,如逐步推理模板和上下文规范,以明确指导LLM在提示词工程过程中进行推理。此外,由于提示词工程可以被视为一个优化问题,我们从常见的优化概念(如批量大小、步长和动量)中汲取灵感,并将它们的口头化对应物引入到元提示中。我们在两个数学推理数据集上测试了这些组件及其变体,包括MultiArith(Roy & Roth,2015)和GSM8K(Cobbe等人,2021),并确定了一个最佳性能组合,我们将其命名为PE2(§5.1)。PE2取得了强大的实证性能(§5.2)。当使用TEXT-DAVINCI-003作为任务模型时,PE2产生的提示词在MultiArith上比“让我们一步步思考”(Kojima等人,2022)的零提示链思考提示词高出6.3%,在GSM8K上高出3.1%。此外,PE2在多种设置中超过了两个自动提示词工程基准,迭代APE(Zhou等人,2023b)和APO(Pryzant等人,2023)(图1)。值得注意的是,PE2在反事实任务上最为有效(Wu等人,2023),在这些任务中,自动提示词工程师预计会对非标准情况进行推理(例如,在8进制而非10进制中进行加法)并通过提示词向任务模型解释这种情况。在学术数据集之外,PE2在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面证明了其广泛的适用性。

小七姐:PromptAgent 论文精读翻译

我们将我们的方法与三种类型的基线进行比较:普通的人类提示词、Chain-of-Thought(CoT)提示词和最近的提示词优化方法。(1)人类提示词是代表提示词工程普通水平的人类设计的指令,通常来自原始数据集。我们还有一个少示例版本的人类提示词,使用Suzgun等。(2022)为BBH任务和从训练集随机抽样的其他任务提供的教学示例。(2)CoT提示词被认为是非常有效的技巧,通过引入中间推理步骤来提高LLM的性能,特别是对于BBH任务(Suzgun等,2022)。我们直接使用Suzgun等。(2022)为BBH任务提供的CoT提示词,并为其他任务构造CoT提示词。我们还有一个零示例版本的CoT,使用“让我们一步一步地思考”作为提示词来触发CoT行为,而不使用少示例(Kojima等,2022)。(3)提示词优化方法包括GPT Agent和Automatic Prompt Engineer(APE)(Zhou等,2022)。GPT Agent代表了对LLM驱动的自主代理的最近的浓厚兴趣(Weng,2023),例如Auto-GPT²。这样的代理预计会自主地进行规划和自我反思,以解决人类的请求,包括优化任务提示词。我们利用一个强大的ChatGPT插件(OpenAI,2023a)和GPT-4,AI Agents³进行提示词优化。具体地说,类似于PromptAgent,我们采样类似的模型错误,并要求AI Agents插件根据错误重写提示词,迭代次数与PromptAgent相似。最后,APE是最近的提示词优化方法之一,提出了一种基于蒙特卡罗搜索的方法,迭代地提出和选择提示词。²https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT³https://aiagentslab.com/实施细节。

小七姐:精读翻译《提示词设计和工程:入门与高级方法》

随着LLM和生成式AI的发展,提示词设计和工程将变得更加关键。我们讨论了基础和尖端方法,如检索增强生成(RAG)——下一代智能应用的必备工具。随着提示词设计和工程的快速发展,像这里讨论的自动提示词工程(APE)这样的创新可能在未来几年成为标准实践。记住,像APE这样的创新在这里被讨论,未来可能成为日常实践。成为这些激动人心发展的塑造者吧!

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论文提示词
以下是关于论文提示词的相关内容: 论文内容总结: 阅读完整篇文章后总结和梳理文章内容费时费力,大模型结合有效的提示词可迅速概括,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结,提高梳理效率,并有总结结果示例。 论文内容翻译: 学生阅读文献时因语言差异常需翻译工具,市面上翻译软件有字数限制,大模型可弥补不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助快速翻译,提高阅读效率,并有翻译结果示例。 论文内容扩写润色: 可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,把学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,如针对小红书的口语化、轻松愉快氛围进行调整,生成多样化润色结果,并有润色后结果展示。 论文关键信息抽取: 学生梳理文章中的引用文献通常较困难,大模型结合合适提示词能帮助快速整理文献部分,获取引用文献相关信息,并展示文献提取结果。 此外,还有 Deepseek V3 案例中关于生成卡片、长文本转网页、把论文变成可视化等方面的相关链接和介绍。
2025-04-07
关于处理法律事务的提示词
以下是关于处理法律事务的提示词相关内容: 1. 陶力文律师观点:不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应将提示词视为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI,也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本,【符】关键,涉及具体操作步骤和方法,开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点:律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】,并列举了多个具体例子,如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。
2025-04-03
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 一、Vidu Prompt 基本构成 1. 提示词基础架构 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达,尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明 为了帮助更好地理解,使用单帧图像作为例子介绍提示词与画面联想的关系。 基础词:玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充:花园里(具体的位置描述)的透明(材质描述)玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE,周围满是盛开的鲜花(具体的位置描述/环境描述),和煦的阳光洒满整个花园(环境描述),Claude Monet(艺术家风格),印象派风格(艺术流派风格)。 联想关键点: 具体详实的位置描述/环境描述:笼统来讲就是在进行构图,可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述:进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 二、小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二) 如果拿到由四个词语组成的提示词框架无从下手,可以这样做: 恭喜你,写出了第一个提示词,它是: 请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词(prompt)? 情境: 任务: 行动: 结果: 请回忆写出这条提示词的过程。 最后复习本节课的三步走: 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 下课啦~ 我是 prompt 学习者和实践者小七姐,欢迎链接我交流 prompt 相关知识:se7en319
2025-04-01
高级提示词
以下是关于高级提示词的详细介绍: 在生成式人工智能模型中,提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本。提示词通常包含指令、问题、输入数据和示例,为从 AI 模型得到期望回应,必须包含指令或问题,其他元素可选。 在 LLM 中,基本提示词可简单到直接提问或提供特定任务指令,高级提示词则涉及更复杂结构,如“思维链”提示词,引导模型遵循逻辑推理过程得出答案。 以 ChatGPT4 为例,更高级的提示词可能在提问基础上包括关于模型应如何回答问题的指令,例如询问如何撰写大学入学申请论文时,同时提出希望在答案中听到的不同方面建议。 在图像生成方面,基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号,而更高级的提示可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示前面,精心编写的提示文本有助于生成令人惊叹的图像,参数位于提示符末尾,可改变图像的生成方式。
2025-04-01
提示词
提示词相关知识如下: 1. 什么是提示词: 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 提示词要素: 提示词可以包含指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。 4. 提示工程与提示词的区别: 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中,一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中,提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。
2025-04-01
ai艺术字提示词
以下是为您提供的关于 AI 艺术字提示词的相关内容: 艺术字生成案例: 金色立体书法,“立冬”,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风 巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意” 巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,“书法”二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画 巨大的奶白色字体“柔软”,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天 中秋快乐 AI 字体设计思路分享: 大模型:majicmixRealistic_betterV2V25.safetensors 正向提示词:cloud,a huge full moon,a bright moon rises from the sea,water,starry_sky,from below,Fujifilm,UHD,super detail,award winning,best quality,<lora:CG 古风大场景类_v2.0:0.8> 负向提示词:nsfw,EasyNegative,drawn by badartist,sketch by badartistanime,,monochrome 参数设置:迭代步数 30,采样方法 DPM++SDE Karras,尺寸 512×768px,总批次数 10 图像类 Prompt 网站: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器, IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器, MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分, Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney, img2prompt:根据图片提取 Prompt, PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板, NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器, 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器, KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,
2025-04-01
具身智能是什么技术?用小学生能理解的话术回答
小朋友,具身智能呀,是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体,要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说,智能体要有能感觉周围环境的能力,能自己到处走,能拿东西、操作东西,还能学习新本领,适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”,这个“身体”可以是机器人的样子,也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动,还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西,虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识,像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域,具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境,跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里,也能让我们玩得更开心。 不过呢,具身智能还有一些难题要解决,比如怎么设计智能体的身体让它更聪明,怎么让它在复杂的环境里好好学习,还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说,具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”,让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
基于技术类别的不同,将现在的AI产品进行分类
目前,AI 产品基于技术类别可以进行如下分类: 1. 从生成方式分类: 文生视频、图生视频:如 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 视频生视频: 逐帧生成:如 SD+Mov2Mov。 关键帧+补帧:如 SD+Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉:如 Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复:如 Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成:如 Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频:如 Opus Clip。 脚本生成+视频匹配:如 Invideo AI。 剧情生成:如 Showrunner AI。 2. 从产品阶段和可用维度分类: 以 AI 为底层设计逻辑的 AI 原生类产品。 在原有互联网产品上深度嵌入 AI 功能的 AI+X 产品,目前整体数据表现显著优于 AI 原生类产品,在办公软件和内容平台重点布局。办公软件方面,如百度文库和 WPS AI 等在续写、改写、命题写作等不同程度的 AI 写作功能,以及针对论文、小说等不同题材的 AI 总结功能上表现突出。内容平台方面,AIGC 大多从基于平台内容的 AI 搜索、用于带动 UGC 的 AI 生成功能及模板、降低门槛的内容创作工具三个方向发力。 基于外接 API 微创新的套壳类产品。 将多个产品/模型 API 集中拼凑的集合站类产品。 此外,从 AI 产品经理的角度,个人划分仅供娱乐和参考: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两个路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用的案例,产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级: 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。
2025-04-01
如何利用AIGC技术给企业提供咨询服务
利用 AIGC 技术为企业提供咨询服务可以从以下几个方面入手: 1. 招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家:工信部大数据产业人才基地依托丰富的企业渠道资源,计划为传统行业客户提供 AI 技术培训、场景化咨询与解决方案落地服务,并面向社区招募相关人才。 2. 开展公开课:针对 B 端渠道持续展开公益科普,形式免费,部分渠道有一定经费,内容为企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享,目的是建立与企业渠道之间的信任,构建收费培训/咨询的转化通道。 3. 组织线下培训:通过培训转化或直接招生,开设两天一夜、三天两夜的培训班,一般 50 人以上开班,建议 100 人。 4. 提供咨询陪跑服务:包括 AI 营销能力搭建,企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。 此外,一些成功的案例和产品也可供参考: 1. 为阿里妈妈、阿里国际、搜狗、途虎、太平洋保险、哔哩哔哩、滴滴、百度金融、浦发银行、花旗银行、振华重工、中国电信、中国移动、中兴通讯、SMG 等企业提供设计咨询与训练。 2. Runway 上线文字生成语音功能,英文效果好,中文存在外国人口音问题,功能可选择语音模型多。 3. Delphi 可以将个人的所有视频、播客、PDF、博客文章等信息训练为一个分身,并能用分身对外提供咨询服务,支持文字、语音甚至视频沟通,还支持对话内容的数据分析以优化交流。 4. Osum 是一款人工智能市场研究工具,可通过按下按钮获取产品或企业的详细研究、SWOT 分析、买家人物画像、增长机会等信息,还提供销售前景分析器,并能在几秒钟内为任何商务或产品提供完整 SWOT 分析。
2025-04-01
最近6个月的ai技术和趋势
在过去 6 个月中,AI 技术和趋势呈现出以下特点: 模型方面:DeepSeek 开源 R1 模型,将大模型行业推进到推理时代,引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”,目标指向 AGI。 图像方面:整体朝着更快、更便宜的方向发展,AI 图像生成已成为常用生产力工具,资本市场看好相关赛道。 视频方面:底层架构无大变化,公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面:跨越了真假难辨的临界点,成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面:暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段,世界模型刚起步。 应用方面:AI 编程领域快速迭代发展,从半自动向全自动迈进;Computer Agent 缓慢发展,OpenAI 的 Operator 工具效果不佳;DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题,实际使用需谨慎。 新闻方面:中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入,越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。
2025-03-31
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索,包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和应用发展的研究报告
以下是一些完整综观地阐述了 2022 年到 2025 年 AIGC 相关技术和应用发展的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. Celent 的《利用 AI 在支付领域的优势》,讨论了生成式人工智能的潜力和银行业对此的积极探索,并预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新的收入流方面发挥关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/Cwtnr6KSIeL8JDcmljZcc55onPx 4. 华西证券的 AIGC 行业深度报告(14):《从英伟达到华为,零部件迎来大机遇》,英伟达的新一代 GPU 架构将带来零部件的升级,同时,华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXR3rwzGSe92xLcLqFmcRpnhnUc 5. 《2024 端到端自动驾驶行业研究报告》,通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年,模块化端到端系统将开始商业化应用,推动技术、市场和产业格局的变革。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/QBnRra7VfexdazctR1Acc5YGn6d 6. 微软的《释放英国的 AI 潜力:利用 AI 促进经济增长》,英国拥有先进的科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,英国面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/K1bfraBc7eMFvOc1T21cto8rnhh
2025-03-31