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AI数据来源

Answer

以下是关于生成式 AI 不同领域 2024 年 1 - 3 月的季度数据报告：

文字 - 社交：

  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 3 月个人视频访问量为 71 万。
  • 赛道方面：天花板潜力为 14 亿美金，对标公司无，总体趋势下滑严重，月平均增速为 - 5.7 万 PV/月，原生产品占比低，多为原有换脸产品升级。
  • 竞争方面：Top1 占比 76%，Top3 占比 92%，马太效应较强，网络效应弱，大厂未入局，大厂占比低，技术门槛中。
  • Top1 公司（非大厂）为 Deepfakes Web，其最新月 PV 为 54 万。

音频大类：

  • 网址：aiwatch.ai
  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 赛道方面：天花板潜力为 200 亿美金，对标公司为 Spotify，总体趋势高速增长，月平均增速为 522 万 PV/月，原生产品占比高。
  • 竞争方面：Top1 占比 33%，Top3 占比 53%，马太效应中，网络效应较高，大厂已入局，大厂占比低，技术门槛高。
  • Top1 公司（非大厂）为 sunoAI，其 3 月 PV 为 2192 万，单用户 PV 价值为 0.27 美元。

文字 - 教育：

  • 网址：aiwatch.ai
  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 赛道方面：天花板潜力约 30 亿，对标公司为 Chegg，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 占比 45%，Top3 占比 76%，马太效应弱，网络效应弱，大厂未入局，大厂占比低，技术门槛中。
  • Top1 公司（非大厂）为 Quizlet，其估值为 10 亿美元（2020.5），3 月 PV 为 1.3 亿，收入约 7500 万美元（2023），PS 为 13.3x，单用户 PV 价值为 7.5 美元。
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References

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%aiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%3.6个人视频71万赛道•天花板潜力：14亿美金；对标公司：无•总体趋势：下滑严重，-19%•月平均增速：-5.7万PV/月•原生产品占比：低(多为原有换脸产品升级)竞争• Top1：76%• Top3：92%•马太效应：较强•网络效应：弱•大厂是否入局：否•大厂占比：低•技术门槛：中Top1公司（非大厂）• Top1产品及所在公司：Deepfakes Web•估值：未披露•最新月PV：54万访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况赛道月访问总量及构成• 2023年4月：月访问量约103.5万，Deepfakes Web以64万的访问量位居第一，占比62%• 2024年3月：月访问量降至73.6万，Deepfakes Web访问量降至54.3万，占比提升至74%月访问量变化情况

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5a16z GenAI音乐工具aiwatch.aiSource：https://a16z.com/the-future-of-music-how-generative-ai-is-transforming-the-music-industry/ 120aiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%5.1音乐4458万赛道•天花板潜力：200亿美金；对标公司：Spotify•总体趋势：高速增长,+54.23%,24年亮点行业•月平均增速：522万PV/月•原生产品占比：高竞争• Top1：33%• Top3：53%•马太效应：中•网络效应：较高•大厂是否入局：是•大厂占比：低•技术门槛：高Top1公司（非大厂）• sunoAI•估值：600万$• 3月PV：2192万•单用户PV价值：0.27$访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5a16z AI+教育图谱aiwatch.aiSource：https://twitter.com/zachcohen25/status/1757497529523110191 62教育工具图谱aiwatch.aiaiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%1.20教育工具2.97亿赛道•天花板潜力TAM：~30亿•对标公司：Chegg•总体趋势：快速增长,22%•月平均增速：1793万PV/月•原生产品占比：低竞争• Top1 45%• Top3 76%•马太效应：弱•网络效应：弱•大厂是否入局：无•大厂占比：低•技术门槛：中• Top1公司（非大厂）• Quizlet估值：10亿$（2020.5）• 3月PV：1.3亿•收入：~7500万$(2023)• PS：13.3x•单用户PV价值：7.5$•团队特点：传统教育应用转型访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况1.5教育辅助榜单

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有哪些比较好用的生成PPT的免费AI工具
以下是一些比较好用的生成 PPT 的免费 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下工具： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 在使用这些工具时，您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具，以提高工作效率和演示效果。同时，需要注意部分工具可能存在一定的局限性，您可以参考相关的市场分析文章，如《》，以便更好地了解和选择适合您的工具。
2025-03-18
能 自动生成原型图的国内AI工具有哪些
以下是一些能够自动生成原型图的国内 AI 工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 此外，目前还有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品原型设计，例如： 1. UIzard：是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，它可以根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：是一个基于云的设计工具，它提供了自动布局和组件库，可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma 的社区也开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程。 3. Sketch：是另一款流行的矢量图形设计工具，它提供了插件系统，其中一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 与思维导图相关的 AI 工具包括： 1. GitMind：一款免费的跨平台 AI 思维导图软件，可以通过 AI 自动生成思维导图。支持提问、回答、自动生成等多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可以利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：一个轻量级的在线 AI 思维导图工具，无需注册登录即可使用，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可以一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：一款“AI 人工智能”思维导图工具，可以输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供了一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助用户提升生产力。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-18
自动生成原型图的国内AI工具或网站有哪些
以下是一些国内可用于自动生成原型图的 AI 工具或网站： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 此外，还有一些用于产品原型设计的 AIGC 工具，如： 1. UIzard：是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，它可以根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：是一个基于云的设计工具，它提供了自动布局和组件库，可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma 的社区也开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程。 3. Sketch：是另一款流行的矢量图形设计工具，它提供了插件系统，其中一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 如果您想要使用 AI 绘制示意图，以下工具和平台可供选择： 1. Lucidchart：是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。具有拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net：http://diagrams.net/ 这是一个免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/
2025-03-18
国产的ai工具有哪些
以下是一些国产的 AI 工具： 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但在某些方面存在局限性。 思维导图类： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括头脑风暴功能。 其他类： 传音智库：公司内部的 AI 平台，功能类似于 Poe，仅内网可访问，可用 kimi 替代。 Kimichat：https://kimi.moonshot.cn/ 秘塔 AI：https://metaso.cn/
2025-03-18
有哪些自动绘制流程图或原型图的AI工具
以下是一些可以自动绘制流程图或原型图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图等。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 4. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 5. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建多种示意图。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 6. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-18
AI广告
以下是关于 AI 广告的相关信息： 分众传媒携手阿里通义大模型，开拓品牌广告 AI 营销新模式，具有以下业务价值： 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定，在存量博弈市场中找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛：降低中小广告主投放门槛，通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用，帮助快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定，基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和方法论，模拟营销专家创作思路搭建的 Agent 生成应用，使用 Cot 思维链技术模拟人脑推理过程增强广告生成的准确性。 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日，相关课程和回放信息如下： 10 月 16 日 20:00，视频，讲师 EM7 南柒，课程标题“AI 视频创作指南商业片制作”，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1j2mTYrEsw/?spm_id_from=333.999.0.0 ，上课请提前准备商业片实战经验分享，相关资料：老师课件，作业提交链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnRkQhbAQgtaRYZCtRSDrJmh 。 10 月 17 日 20:00，模型训练，讲师忠忠，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yCy7YkEyW/ 。 10 月 18 日 20:00，comfyUI+建站，讲师海辛/阿文，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yCy7YkEmX/ 。 10 月 20 日 14:0018:00，校园 AIPO，线下路演。 10 月 21 日 20:00，颁奖。 《引导式创作：AI 视觉艺术的多维工作流与创意实践分享》中包含案例展示与创作心得，其中案例一为 AI 广告视频，是帮朋友做的眉笔广告，使用 FLUX、即梦、PS、可灵等工具，未写脚本，靠对大牌美妆广告的印象直接生成图片和视频并加入自己创意；案例二为国风动画视频，参加成都熊猫文创比赛，基本用四套提示词制作，加入自己想法，从创意到成片约 4 天。
2025-03-18
AI应用赛道中top应用介绍，实现的功能和应用场景，产品Launch时间：AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式，优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。
2025-03-14
怎样操作来源模型
以下是关于操作来源模型的相关内容： 对于某些模型，如 Llama3.1 8B Instruct，操作方式如下： 1. 选择自定义提示词（也可选择预定义的话题，即黑色按钮，黑色按钮会有新手使用指引）。然后左边会出现熟悉的 chat 界面。 2. 输入对话内容，等待左右两边的内容生成。若右边的分析未刷新，在相关按钮间切换。 3. Activation Mode 可获得整段的推理判断；Attribution Mode 需选中一个 token，它会分析对应的最大关联内容。 对于 ComfyUI 玩 SDXL 的模型，操作要点包括： 1. 添加噪波：disable，运行后操作：fixed，步数：30，开始降噪步数：20，结束降噪步数：30，返回噪波：disable。 2. 若将 refiner 的模型连上提示词导致第一个 base 模型的链接断开，可通过加入新节点（右键点击【新建节点】【实用工具】【Primitive 元节点】），在文本节点上单击右键选择【转换文本为输入】，将元节点与文本节点相连接，复制出正负提示词节点分别给 base 模型和 refiner 模型，再将 base 模型的一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的一套输出给第二个采样器节点，使两个模型同时起作用。 对于 Tusiart 模型： 1. 首页包括模型、帖子、排行榜，可查看大手子炼成的模型、图片，不同模型有 checkpoint 和 lora 等标签，还有 XL 标签属于 SDXL 新模型，点击可看模型详细信息及返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作必须选定，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜可调整生图饱和度，选择 840000 即可。 4. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词 Negative Prompt 是想要 AI 避免产生的内容。
2025-02-21
优秀的来源大模型有哪些
以下是一些优秀的大模型： Google 的 T5：属于 encoderdecoder 类型的模型，适用于翻译和摘要等任务。 OpenAI 的 GPT3：预训练数据量大，参数众多，能根据用户输入的任务描述或示例完成任务。 ChatGPT：用户通过像和人类对话的方式即可完成任务。 国内的优秀大模型有： 智谱清言（清华&智谱 AI）：基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三，更擅长专业能力，但代码能力有优化空间，知识百科稍显不足。可应用于 AI 智能体、较复杂推理、广告文案、文学写作等场景。 通义千问 2.0（阿里云）：在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡。聚焦在移动设备端的应用，涵盖知识、记忆、工具、创作等方向，支持多种工具和文生文、文生图等场景。 Baichuan213BChat（百川智能）：百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。
2024-12-28
国内外最好的来源大模型有哪些 对比介绍一下
以下是国内外一些较好的大模型及其对比介绍： 国外大模型： GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，在各项能力上表现出色。 国内大模型： 文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，过去 1 年有长足进步。 通义千问 2.0（阿里云）：在代码、上下文对话基础能力上排名国内第一，各项能力较为均衡，位于国内大模型第一梯队，适合应用于金融、医疗、汽车等垂直专业场景及代码生成与纠错等场景。 AndesGPT（OPPO）：在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。 百川智能的 Baichuan213BChat：是中文开源模型的主导力量，在中文上表现优于国外开源模型。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，但国内外的平均水平差距在缩小。另外，国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。
2024-12-28
自己的ai来源模型是什么
智谱·AI 的开源模型包括以下部分： 其他模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B：一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-12-27
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
如何利用ai进项数据分析并制图
利用 AI 进行数据分析并制图可以参考以下步骤： 1. 明确数据需求和目标：确定您想要分析的数据内容和期望得到的图表类型，例如柱状图、饼图等。 2. 数据准备：确保数据的准确性和完整性，查看数据列名是否与预期一致。 3. 选择合适的 AI 工具：如一些具备数据分析和绘图功能的软件或平台。 4. 分析数据：对数据进行深入研究，例如将多选答案进行合理拆分和统计。 5. 生成图表：根据分析结果，使用 AI 工具生成相应的图表，并注意图表的标题、标签和字体等显示效果。 6. 调整和优化：如果生成的图表不符合要求，需要进一步调整和优化，如重新分析数据、选择不同的图表类型等。 在实际操作中，例如在“教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用”中，对于“此前您是否使用过生成式 AI 大语言模型?”这样的问题，可以统计不同选择的次数并绘制柱状图或饼图。对于“AI 助教在以下哪些方面对您的学习有帮助?”这样的多选问题，需要将答案合理拆分后进行统计和制图。 在 AI 绘图方面，如参加相关比赛，需要明确创作主题，确定主体，增加叙事感，注意图片的构图、色彩和光影等构成因素，合理运用构图方式，如点中心构图、九宫格构图等。推荐在 AI 绘图中使用中景及以上景别。
2025-03-18
如何利用ai进项数据分析
利用 AI 进行数据分析可以参考以下实际案例与技巧： 1. 流程： SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接数据库，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型的 SQL 后执行，将结果数据传给 GPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 个性化分析：用户上传文件，如有需要可简单描述数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 2. 问题与技巧： SQL 分析： 反复校验是否为 SELECT SQL 语句，不仅因为 AI 不完全可控，还因不能相信用户输入，防止恶意操作。 到 AI 分析步骤拼接上下文，包含表结构信息和 SQL 语句，助 GPT 更好理解数据和字段意义，使分析更准确。 针对表结构长类型字段，不允许直接查询，最好告知 GPT 只允许查询的字段或使用的 SQL 函数，控制生成内容。 个性化分析： 用户上传的数据解析后判断数据格式是否符合要求，超长可限制截取前面若干项，防止 token 消耗过多。 在前端解析用户上传的数据，分析完直接用于渲染数据图表，无需后端返回。 支持用户补充输入，简单描述数据、字段意义或作用，辅助 AI 分析。对于易理解语义化的字段名，可不描述，GPT 也能识别。遇到多维度数据，可输入特定指令帮助 AI 准确分析。 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg 本文作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。声明：本文涉及与 ChatGPT 交互的数据已严格脱敏。
2025-03-18
哪个AI工具可以处理复杂的EXCEL数据
以下是一些可以处理复杂 Excel 数据的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，Chat Excel 也可以处理 Excel 数据，用户提出要求后，它会逐步进行数据统计、分析和作图等操作。
2025-03-18
那个AI工具可以处理复杂数据？
以下是一些可以处理复杂数据的 AI 工具： Manus：由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。其技术架构基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成，分别专注于不同任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用“少结构，多智能体”的设计哲学。 Claude ChatGPT Bing Chat Perplexity 此外，在不同领域还有以下相关工具： 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
2025-03-18
如果喂给模型的数据样本量太少怎么办？
当喂给模型的数据样本量太少时，可以考虑以下方法： 1. 利用零样本提示：如今经过大量数据训练并调整指令的 LLM 能够执行零样本任务。指令调整已被证明可以改善零样本学习，如 Wei 等人（2022）所指出。此外，RLHF（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，推动了像 ChatGPT 这样的模型。当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。 2. 采用少样本提示：在机器学习和人工智能领域中，少样本提示是指当只有很少数量的标记样本可用于训练模型时，通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法，引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务。少样本提示对格式有很好的限定和约束作用，但推理问题响应稳定性差。 细节的格式限定： 字数限制：限制 ChatGPT 输出的文本长度，以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。 形式限定：限定输出内容的形式，比如回复领导邮件、工作周报等形式。 细节限制：对文本的格式进行优化，如标题使用斜体、语料使用引用格式、供给读者使用的文字使用代码格式、数据对比使用表格展示、流程化步骤使用流程表格式等。 需要注意的是，这些方法虽然能在一定程度上缓解样本量少的问题，但对于推理、计算等问题，可能需要进一步使用其他方法。
2025-03-18
什么样的数据集适合测试大语言模型？
以下是一些适合测试大语言模型的数据集： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 用于评估大语言模型的框架和基准有： GAOKAOBench：地址为，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架，收集了 2010 2022 年全国高考卷的题目，包括 1781 道客观题和 1030 道主观题。 AGIEval：地址为，是由微软发布的新型基准测试，选取 20 种面向普通人类考生的官方、公开、高标准往常和资格考试，包括普通大学入学考试（中国高考和美国 SAT 考试）、法学入学考试、数学竞赛、律师资格考试、国家公务员考试等。 Xiezhi：地址为，是由复旦大学发布的一个综合的、多学科的、能够自动更新的领域知识评估 Benchmark，包含 13 个学科门类，24 万道学科题目，516 个具体学科，249587 道题目。 此外，在多语言能力评测方面，还使用了以下数据集： MMMLU：来自 Okapi 的多语言常识理解数据集，在阿、德、西、法、意、荷、俄、乌、越、中这几个子集进行测试。 MGSM：包含德、英、西、法、日、俄、泰、中和孟在内的数学评测。针对人工评测，使用内部评估集比较了 Qwen272BInstruct 与 GPT3.5、GPT4 和 Claude3Opus，该评测集包括 10 种语言：ar（阿拉伯语）、es（西班牙语）、fr（法语）、ko（韩语）、th（泰语）、vi（越南语）、pt（葡萄牙语）、id（印度尼西亚语）、ja（日语）和 ru（俄语）。
2025-03-17