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2024年生成式人工智能-海外合规白皮书

回答

以下是为您找到的与 2024 年生成式人工智能相关的内容：

  • 《2024 年生成式人工智能-海外合规白皮书（东南亚篇）》由垦丁律师事务所联合 WEEE Consulting 和 Boosterhub 撰写，深入分析了东南亚地区生成式人工智能（AI）的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国，探讨了 AI 产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出，尽管东南亚国家在 AI 发展上展现出潜力，但各国法规和伦理标准存在差异，对 AI 的法律监管和合规要求也各不相同。
  • 2024 年 8 月 26 日的《AIGC Weekly #86》，其中提到上周，Ideogram 推出功能强大的 2.0 图像生成模型，同时 Jamba 1.5 系列在非 Transformer 架构上取得突破。AI 工具如 ComfyUI 和 Cluade 更新，Cursor 获巨资融资。Google 的 Gemini AI 项目新增技术领导，亚马逊通过 AI 工具极大提升代码开发效率。

此外，还有其他一些相关研究报告，如：

  • 《爱分析：2024 智能办公厂商全景报告》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。
  • 《平安证券：AI 系列深度报告（五）-AI 手机》指出 AI 手机的发展重心正逐步向端侧转移，全球出货量将呈现指数级增长。

关于 2024 年人工智能的报告还包括：

  • 2024 人工智能报告中提到，欧盟人工智能法案获得批准并正式生效，欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。美国大型实验室努力应对欧洲监管，中国人工智能监管进入执行时代，美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制。
  • 《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1-3 月》，作者为郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara ，报告包含总体流量概览、分类榜单等内容。

您可在知识星球下载其它一些研究报告：https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。公众号回复“2024 一季度”，可以获得《生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1-3 月》的 PDF 。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4.4 历史更新

《[AIGC Weekly #86](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SuTlwwikjiFOlakUUltcVxuEnBx)》歸藏的新一期AIGC周刊，上周，Ideogram推出功能强大的2.0图像生成模型，同时Jamba 1.5系列在非Transformer架构上取得突破。AI工具如ComfyUI和Cluade更新，Cursor获巨资融资。Google的Gemini AI项目新增技术领导，亚马逊通过AI工具极大提升代码开发效率。《[2024年生成式人工智能-海外合规白皮书（东南亚篇）](https://waytoagi.feishu.cn/record/UsuQrwMRxelRhMc0A5GceQ3tnUb)》由垦丁律师事务所联合WEEE Consulting和Boosterhub撰写，深入分析了东南亚地区生成式人工智能（AI）的产业现状、监管框架及合规要求。报告涵盖了新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾六国，探讨了AI产品合规性、数据本地化、跨境数据传输、内容安全和知识产权等关键问题。报告指出，尽管东南亚国家在AI发展上展现出潜力，但各国法规和伦理标准存在差异，对AI的法律监管和合规要求也各不相同其它一些研究报告，也[可在知识星球下载](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[爱分析：2024智能办公厂商全景报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/MaQfrsR87eVIwacV7tacnTdCnpe)》强调智能办公系统在企业数字化转型中的关键作用。《[平安证券：AI系列深度报告（五）-AI手机](https://waytoagi.feishu.cn/record/LerwrVHTme30Dgc3mIPc4quAnAb)》AI手机的发展重心正逐步向端侧转移，全球出货量将呈现指数级增长。

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

《欧盟人工智能法案》获得批准，正式生效随着该法案的通过，**欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。**执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”（例如欺骗、社会评分）的禁令将于2025年2月生效。美国大型实验室努力应对欧洲监管欧盟人工智能法案和长期以来的《通用数据保护条例》（GDPR）对隐私和数据传输的要求相结合，使美国实验室难以适应其服务。Anthropic的Claude在2024年5月之前才向欧洲用户开放使用，而Meta不会为欧洲客户提供多模态模型。与此同时，苹果公司正在反对欧盟的数字市场法案，声称其互操作性要求与它在隐私和安全方面的立场不兼容。因此，苹果公司推迟了在欧洲推出Apple Intelligence。中国人工智能监管进入执行时代我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从2022年开始陆续出台全面指南，如今审查机构现在正在介入。我国持续生产SOTA模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型同时避免给政治问题提供“错误”的答案，在发布模型之前，必须提交其模型进行测试，以校准拒绝率。虽然禁止Hugging Face等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可以作为训练数据源。美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制美国商务部发出了信函，要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售。不仅如此，美国正在采取措施阻止或限制（包括半导体、国防、监控和音频、图像和视频识别）的中国初创企业的投资。美国不仅禁止了某些物品的出口，还在限制期限前向国际合作伙伴施压。这影响到了NVIDIA、Intel和ASML。

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

作者：郎瀚威Will，张蔚WeitoAGI，江志桐Clara 2024.5.3本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Lawsaiwatch.ai报告目录@FinanceYF5作者介绍及报告说明2总体流量概览10分类榜单18文字–个人生产力21文字–营销48文字–教育61文字–社交77创意–图像86创意–视频103音频大类119代码大类133Agent152B2B垂类158附件：重要榜单201作者介绍aiwatch.ai郎瀚威WillAI数据分析&出海社媒增长GPTDAO首席分析师数据准备，分类标准图谱准备张蔚WeitoAGI WaytoAGI创作者，某头部FAAI科技组。VX：WeitoAGI赛道辅助榜单评价分析、细分赛道变化分析江志桐Clara天际资本VC，AI软硬件应用公众号：天际科技投资赛道分析，竞争分析Top1分析公众号：郎瀚威Will公众号回复：2024一季度，可以获得本PDFaiwatch.ai报告写作目标和说明（1）的榜单，等等

其他人在问
如何掌握生成式AI
以下是关于掌握生成式 AI 的一些建议： 课程学习： 可以学习台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 通过学习本课程，能够掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 学习内容： 了解什么是生成式 AI，包括其定义、分类，以及与判别式 AI 的区别和应用领域。 学习生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标，以及常见模型的优缺点。 掌握生成式对话的基本概念、应用场景、系统架构和关键技术，以及基于生成式模型的对话生成方法。 熟悉预训练语言模型的发展历程、关键技术、优缺点及其在生成式 AI 中的应用。 知晓生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展趋势和研究方向。 学习资源： 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法： 了解 AI 基本概念：首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，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，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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），可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，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。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，可以获得对 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。
2024-12-18
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 和 AIGC 的关系：Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 方面，从 OpenAI 的官网可知，2022 年宣发时称其为一种模型，官网帮助页面称其为一种服务，目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务），且依赖 GPT 系列模型来运转。 在艺术形态方面，以 Midjourney 等工具为代表，通过背后的人工智能模型，用户根据提供的文本描述可生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做 Prompting，是一种全新形态的人机交互。其核心机制涉及数据（包括获取世界上万事万物的图像存档、创建特定数据集等）、映射（使用算法识别和提取图片中的关键视觉特征）和扩散（利用学习到的数据和视觉特征创造新的视觉表达形式）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段（从大量现有内容中学习，得到基础模型）和应用阶段（基础模型可生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题）。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台）、Generative AI Studio（允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型）、Model Garden（提供 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道）。
2024-12-18
免费的生成式 人工智能
以下是为您提供的关于免费的生成式人工智能的相关信息： 免费试用和折扣： 从 12 月 16 日起向奥德赛计划注册用户开放，已筹集超过 75 万美元的免费试用机会，助力开启人工智能电影制作之旅。 图像与视频生成平台： Civitai：是开源生成式人工智能的家园，使命是使工具和资源普及化。提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，已发展成拥有 650 万月活跃成员的社区。 KLING AI：下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力，通过提示和图像激发创造力，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。提供积分试用套餐和高级功能抢先体验。 Viggle：允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作。创作者、品牌和电影制作人可轻松替换角色、复制动作并将想法变为现实。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Viggle 专业计划。 Hailuo Video by MiniMax：强大的人工智能驱动的视频生成引擎。从将简单文本转换为生动、专业品质的视频，到将静态图像转换为动态视觉故事。3 天内为用户提供 1000 积分。 Hedra：开创性的视频基础模型公司，正在构建能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Hedra 基本计划。 生成式人工智能的相关知识： 生成式人工智能是可以产生各种类型内容的人工智能，包括文本、图像、音频和合成数据。 它需要在流程的开始和结束时进行人工参与，人类需向生成模型输入提示才能让其创建内容。 生成式人工智能输出自然语言、图像或音频，而非生成式人工智能输出数字或类别。 生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应，并根据训练数据的基础结构生成新的内容。 生成式人工智能的力量来自于使用了 Transformers 技术，但也可能产生幻觉。 学习资源： 视频学习地址：https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐：和超正经学术君
2024-12-17
AI大模型和生成式AI是什么关系
AI 大模型和生成式 AI 有着密切的关系。 生成式 AI 是一种能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式的技术。生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 大语言模型（LLM）属于 AI 大模型的一种。对于生成式 AI 来说，其中生成图像的扩散模型不属于大语言模型。对于大语言模型，生成只是其众多处理任务中的一个，例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不太擅长文本生成。 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，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 领域还包括人工智能（AI）、机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（参照人脑有神经网络和神经元）等相关技术名词。监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是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。强化学习从反馈里学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2024-12-11
如何通过AGI，生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频，如何做，几个步骤
以下是生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频的步骤： 1. 项目规划：确定短视频的主题和目标观众，制定详细的制作计划。 2. 剧本创作：编写故事脚本，设计角色和场景以及创意。可参考相关剧本创作资料，如：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/G11fwW8bmiVLe6kYLgYc2iGin6e ；捏剧本 Bot（捏剧本离谱村专用 https://www.coze.cn/store/bot/7367669913697239052?panel=1&bid=6cs144r404016 。 3. 分镜头脚本：根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备：准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作：利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作：利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑：添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广：将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 此外，在实际制作中，还可以参考一些成功案例，如山西文旅宣传片的制作，运用 Defense 及 SD 制作黄河长城等 AI 艺术字；为陕西文旅做的 40 秒黑神话悟空风格 AI 短片，用 SD 结合 Control Lite 处理钟楼等。郑州 AI 文旅片工作流总体分为分镜脚本、单帧图片制作、图片细节修复与生成视频、视频风格化处理、剪辑合成五个步骤。
2024-12-09
如何通过AGI，生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频
目前关于通过 AGI 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频，以下是一些相关信息： 2024 年内，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 同时，在 2024 年还会有其他相关进展，如 AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟；“全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货；游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式；AI 男/女朋友聊天基本成熟，记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈；实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现；AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验；AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等；可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功；中国 AI 达到或超过 GPT4 水平，美国出现 GPT5，世界上开始现“主权 AI”；华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）；AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧；AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年，AI 3D 技术、物理规则成熟，正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄；全真 AI 虚拟人成熟，包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟，游戏中几乎无法区别真人和 NPC；AR/VR 技术大规模商用；接近 AGI 的技术出现；人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行；AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源；具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破；“人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉；AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现；AGI 对于地缘政治的影响开始显露。
2024-12-09
2024年热门AI模型
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。
2024-12-16
2024年AI视频、图像领域市场情况
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。
2024-12-15
2024年AI应用趋势
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。
2024-12-12
2024年最权威的人工智能行业报告
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。
2024-12-07
2024最火的AI
2024 年是 AI 迅速发展的一年，以下是一些热门的情况： 国内方面： 中国开源项目表现出色，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中成为社区最爱，如 deepseekcoderv2。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列，其视觉能力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。 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，且在定制化方面进步显著。今年 3 月推出的 Stable Video 3D 可预测三维轨道。 OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，保持三维一致性等，还使用原始大小和纵横比的视觉数据训练。 Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入结合处理。 在 AI 企业竞争方面： 国内：阿里巴巴、清华大学等在各自领域表现突出。 国外： OpenAI 期待已久的草莓落地，加倍扩大推理计算规模，o1 在解决复杂问题上有显著改进，但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族，不断更新版本，使用大量令牌训练，在规模上有突破。 此外，AI 革命促使成本下降，有可能改变关键领域的成本结构和提高生产力，涉及领域有扩大趋势。
2024-12-01
2024年AI公司全景图
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：20240313 融资 1.11 亿美元，A 轮，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：20240313 融资 1.06 亿美元，A 轮，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：20240227 融资 2.03 亿美元，D 轮，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：20240224 融资 6.75 亿美元，B 轮，主营 AI 机器人。 Abridge：20240223 融资 1.5 亿美元，C 轮，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：20240220 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。
2024-11-20
哪些工具擅长中文白皮书写作？
以下是一些在中文白皮书写作方面表现出色的工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境的 Jupyter 笔记本，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-31
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息： 2024 年 7 月 29 日，《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告： 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日，最近上传的一些报告： 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场，特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出，AI Agent 作为大模型应用的主流形态，正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布，强调了生成式人工智能（Gen AI）在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出，Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量，而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外，关于游戏中的生成式 AI 革命：生成式 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事，早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序，不能学习，能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术，有了更多计算能力，可以构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分，第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是对该领域的市场地图，概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
人工智能相关的销售行业
以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。
2024-12-19
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能，具体实施办法，图片，视频等除外，讲一些实用的，新的想法
对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
如果人工智能继续发展，人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18