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目前人工智能的能力边界在哪里

回答

目前人工智能的能力存在一定的边界，主要体现在以下几个方面：

  1. 对特定公司的了解程度有限：
    • 不知道公司的主要产品以及产品解决的用户需求。
    • 不了解公司产品的独特之处。
    • 不清楚公司获得的特别认可。
    • 不掌握公司目前依赖的核心渠道。
    • 不了解产品售卖数据体现的核心购买人群。
    • 不知道公司在产品售卖中使用过的营销手段。
    • 不明白公司在新渠道中期望获得的结果。
  2. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围。
  3. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，也无法像人类一样进行无限的推理和联想。

然而，人工智能也具有一些优势和能力：

  1. 能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。
  2. 擅长快速处理和分析数据，从中提取有价值的信息和模式。
  3. 拥有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。
  4. 可以理解用户提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。

在实际应用中，例如品牌卖点提炼，更适合将智能体作为引导型的助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度，而不能完全依赖其从 0 到 1 找到公司产品的卖点。在企业自动化方面，借助新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项，可以应用在品牌卖点提炼中，为公司寻找品牌卖点的过程中，提供有效的分析和灵感，因此我们可以借助AI智能体，搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手，利用和智能体的对话，更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前，我们需要先明确AI的能力边界，因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品，以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现，AI在品牌卖点探索过程中，对你公司的了解程度接近于0，如果你直接期望AI去帮你找到卖点，那基本上只能收获AI的一通瞎回答，比如像下面这样：这样的回答结果，基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点，更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么：AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据，能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此，我们可以确定这样一个智能体，更适合做一个引导型的助手，你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点，也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手，更好的形式是，让它成为一个灵感提问助手，在我们寻找卖点的过程中，在思考路径陷入停滞的情况中，让AI提供更多的思考维度。

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略，探索人工智能的未来

我们已经了解了多种应对AI幻觉的技术手段，它们就像“魔法武器”，帮助我们对抗AI幻觉这个“顽固”的敌人。然而，一个残酷的现实是：AI幻觉无法从根本上避免。[heading2]理论的“枷锁”：AI的能力边界[content]“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”(Xu et al.,2024)这篇论文，为我们揭示了AI幻觉无法被完全消除的根本原因：AI模型的能力存在边界。AI的知识来源于数据:AI的知识来自于它的训练数据，无法超越这些数据的范围，就像学生不能回答课本之外的问题一样。AI的推理能力有限:AI的推理能力有限，即使拥有足够的知识，它也无法像人类一样进行无限的推理和联想。因此，即使我们不断改进数据质量、优化模型结构，AI仍然无法掌握所有知识并具备无限的推理能力。[heading2]案例的“佐证”：AI幻觉的“顽固性”[content]我们前面提到的多个AI幻觉案例，也从侧面印证了AI幻觉的“顽固性”。无论是ChatGPT编造的虚假法律判例，还是医疗AI误诊的案例，都表明即使是最先进的AI模型，也无法完全避免错误的发生。

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

其他人在问
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP，让车商能在里面自由批发车辆，这个APP要异于常规APP，具备人工智能？
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的，但具有一定的挑战性。 首先，从技术角度来看，要实现车商在其中自由批发车辆的功能，需要具备强大的数据库和稳定的网络架构，以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用，可以考虑以下几个方面： 1. 智能推荐：根据车商的浏览历史、交易记录和偏好，为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测：利用机器学习算法，对二手车的价格进行预测，为车商提供参考。 3. 风险评估：通过分析车辆的历史数据、市场趋势等，评估交易中的风险。 然而，要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题： 1. 数据质量和安全性：确保车辆数据的准确性、完整性和安全性，防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规：二手车交易涉及众多法律法规，需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验：要设计简洁、易用的界面，让车商能够方便地进行操作。 总之，虽然具有挑战性，但如果能够充分利用人工智能技术，并解决好上述问题，开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
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
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解： 1. 从生态位角度：AI 是一种似人而非人的存在，无论其技术如何发展，都处于这样的生态位。在与 AI 相处时，要基于其“非人”的一面，通过清晰的语言文字指令压缩其自由度，明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用：在搭建智能体提炼品牌卖点前，要先明确 AI 的能力边界。例如，AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此，智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面：在许多情况下，我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高，希望进一步解脱繁琐日常任务时，需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编，优先找线上工具、插件、本地应用，对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，都找不到时才考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。
2024-11-23
AI的能力边界是什么，请举例说明
AI 的能力存在边界，主要体现在以下方面： 1. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围，如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如，在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中，揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中，有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台，这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外，国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分，也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。
2024-08-31
可灵和即梦哪个生成视频的能力更强
目前难以直接明确可灵和即梦哪个生成视频的能力更强。 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 Movie Gen 模型。 在 2024 年，国内涌现出一系列 AI 生成视频工具，如可灵、即梦、智谱清影等，生成结果甚至远超国外。 即梦是剪映旗下的，生成 3 秒视频，动作幅度有很大升级，有最新的 S 模型和 P 模型。可灵支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 在图生视频方面，市面上主要的工具包括可灵、即梦、Luma，核心方法是穷举和不断调整 prompt 来设计人物动作、辅助镜头运镜等。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
Ai有自主思考能力吗？
AI 可能具备自主学习和自我改进的能力，能够自主决策，甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力，目前仍存在诸多争议和探讨。 有人认为，当 AI 给出“完美”答案时，可能只是对海量数据的巧妙重组，而非真正理解问题本质。也有人质疑，我们在认为 AI 展现出类人思维时，可能是自身的拟人化偏差在起作用。 在企业决策中，AI 具有双刃剑效应，既能提升效率，也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如，可能会用看似客观的数据合理化主观偏见，消耗独立思考能力，以及在道德决策方面存在责任归属问题等。 总之，对于 AI 是否具有自主思考能力，还需要更深入的研究和思考。
2024-12-19
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手：为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助：辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘：分析新闻评论中的用户情感和观点，为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助：创建与新闻相关的学习材料，辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成：根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验：将新闻元素融入游戏，增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面，AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者，AI 可以帮助解决视频剪辑痛点，如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频，降低视频素材制作门槛，还能将文章高效转成视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户，AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
有什么能应用于资讯写作上的ai能力，比如标题改写，新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具： AI 能力： 1. 标题改写：通过自然语言处理技术，对原始标题进行优化和创新，使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成：利用图像生成技术，根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景，例如： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：开发能够与人类进行自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时，对于 AI 生成的内容，应仔细甄别。
2024-12-17
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么，包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升，包括游戏内容生成，包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么，包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升，包括游戏内容生成，包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。
2024-12-22
目前，有没有能替代My GPT这种功能的外国ai？
目前，在国外有一些能够替代 My GPT 功能的 AI 产品。例如，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的知名 AI 助手，它在全球范围内具有广泛的影响力。ChatGPT 具有开创性，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，改变了人们对 AI 的认知，为技术发展指明了方向。其界面简洁直观，交互流畅自然，降低了使用门槛。从技术角度看，背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先地位。但它也有局限性，且对于国内用户可能存在网络连接等问题。 此外，Google 的 Bard 也是一种选择。在写代码领域，GitHub 的 Copilot 有一些替代品，如 Tabnine、Codeium、Amazon CodeWhisperer、SourceGraph Cody、Tabby、fauxpilot/fauxpilot 等。 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1，并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用，此举推进了大模型的发展。
2024-12-20
目前ai工具排行榜
以下是一些目前常见的 AI 工具排行榜： 1. 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. 访问量较大的工具： ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。 Character AI 排名第二，访问量达到 38 亿次。 QuillBot 访问量达到 11 亿次。 过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。 分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。 ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。 Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。 美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。 AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。 超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。 性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。
2024-12-19
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒，我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长，更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。
2024-12-19