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ai的现状和未来发展趋势

回答

目前人工智能的现状和未来发展趋势如下:

现状:

  • 更多资金投入:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。
  • 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。
  • AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但需保持警惕。

未来发展趋势:

  • 专业化细分:从通用能力转向专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理等,各细分领域不断提升核心能力,提供更精准高质量服务。
  • 商业模式创新:包括 ToB 市场深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。

应用场景不断扩展,包括但不限于:

  • 自动驾驶,提高交通安全性和效率。
  • 交通管理,优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。
  • 物流和配送,优化路线和计划,降低运输成本。
  • 无人机送货,快速送达偏远地区。
  • 教育,提供个性化学习体验。
  • 农业,分析农田数据,提高农作物产量和质量。
  • 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。
  • 能源,优化能源使用,提高能源效率。

未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

更多资金,更多问题:预计明年会有团队花费超过10亿美元来训练单个大型模型。生成式AI的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。😱计算压力的挑战:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天,天花板可能会真的塌下来。😱AI介入选举:虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!🤔总而言之,言而总之,人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上,OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐,2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC(无限制综合格斗冠军赛)比赛而非平静的学术研讨会。所以,请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里,AI将继续突破界限、挑战极限,甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇!

2024年AI产品设计和商业化思路的一些变化及讨论

近两年来,人工智能技术,特别是大语言模型(LLM)的快速发展,给科技界和普通用户都带来了巨大冲击。从2022年底ChatGPT的横空出世,到如今各类AI应用的百花齐放,AI产品的发展趋势正在悄然发生变化。本文将从几个关键角度,分析当前AI产品发展的新特点和未来可能的方向。[heading3]从通用能力到专业化细分[content]早期的AI产品,如ChatGPT,以其强大的通用能力吸引了大量用户。然而,随着时间推移,单一的通用型产品已经难以满足用户的多样化需求。目前,我们看到越来越多的AI产品开始专注于特定领域或功能:图像生成:如Midjourney、Stable Diffusion等视频制作:Pika、Runway等音频处理:如各种AI配音、音乐生成工具这种专业化趋势使得每个细分领域的AI产品都在不断提升其核心能力,为用户提供更加精准和高质量的服务。"现在每个单功能的AI产品,只要是现在这个节点出来的都很牛逼。"[heading3]商业模式的探索与创新[content]随着AI技术的成熟,如何将技术转化为可持续的商业模式成为了关键问题。一些创新性的尝试正在涌现:ToB市场的深耕:如针对内容创作者的ReadPo,为专业用户提供高效的信息获取和创作工具。新型广告模式:如天宫搜索的"宝典彩页",允许用户认领特定主题词,获得相关搜索流量并实现变现。这些探索表明,AI产品正在从单纯的技术展示向真正解决用户痛点和创造商业价值的方向转变。

问:请问 AI 有哪些应用场景?

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

其他人在问
ai训练
AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点: 1. 需要较高的计算性能,以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支,其发展有着从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言(NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科,包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系,然后根据目的再处理,自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程,也称为预测或推断。
2024-12-22
小白如何学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据,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。无监督学习是学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型不是大语言模型;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(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 含义:Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-22
准备在小红书开通账号有什么AI工具可以帮助我运营么
以下是一些可以帮助您运营小红书账号的 AI 工具: 1. 小红书文案专家: 功能价值:见过多个爆款文案,只需输入网页或视频链接,就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能:可以提取任何链接中的标题和内容;按照小红书平台文案风格重新整理内容;加入 emoji 表情包让文案更有活力;为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级中,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT:可用于制作 PPT 等内容。 此外,还有一些小红书优质科技内容案例中的工具值得参考,如:
2024-12-22
检查文章是否是ai写的,有什么软件
以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件: 1. Writer.com:提供免费的 AI 内容检测工具,使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮,系统会提供分析结果。 2. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 4. Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文,系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 7. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本,系统分析并生成报告。 8. Originality.AI:专门设计用于检测 AI 生成内容,上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-12-22
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息: AI 音乐方面: 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式:文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程,定期组织音乐交流会,社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件:至少有一首以上的 AI 音乐作品,添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动:「在线音乐会」网友出题,现场生音乐(时间待定);「Reaction」收集 AI 音乐,大家一起欣赏,记录听到意想不到的好听的歌的反应(时间待定)。 有趣的音乐可贴在文档下方,持续收集中。 Inworld AI 方面: 使 NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能。 特点和功能: 实时语音:使用内置语音设置进行最小延迟,可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度,或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能:定制 AI 非玩家角色(NPC)的行为和知识。 可配置的安全性:可配置 NPC 对话方式,适应不同年龄级别游戏。 知识:输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息,使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案:收集玩家信息,让 NPC 在互动时考虑。 关系:配置角色关系流动性,创建不同关系的角色。 第四堵墙:确保角色只从其世界中的知识获取信息,创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎(如 Unity、Unreal Engine 等)和其他游戏开发工具无缝对接,帮助品牌创建交互性强的 AI 角色,无需编码。
2024-12-22
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用: 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。允许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/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后有实力强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
ai在人力资源服务行业上的发展趋势
以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容: 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年,促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃,正在改变多个领域,包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业,预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业,相关报告如《用友:AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出,AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义,从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务也能执行任务,无需雇佣额外劳动力,传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看,提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。
2024-12-10
现在数字人直播还有发展趋势吗?
数字人直播仍有发展趋势。 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段不能高度智能,但已在生活场景中常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界对其尚无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,应用于影视和直播带货,其表现质量与建模和动捕设备精度有关,不过视觉算法进步使无昂贵设备时也能有不错效果。 数字人直播的盈利方式包括直接卖数字人工具软件(分实时和非实时驱动,价格不等)和提供数字人运营服务按成交额抽佣。适用品类和场景方面,适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品,店播效果较好,数据能保持跟真人一样,不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播存在一定壁垒,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,目前仍有技术门槛,但时间拉长技术上无壁垒,不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值,有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。同时,在电商领域,数字人配套的运营服务才是关键,不能依赖数字人,其目前只能是辅助。在店播场景下,实时互动必要性不高。
2024-12-06
目前中国国内AI大模型的发展趋势
目前中国国内 AI 大模型的发展呈现出以下趋势: 1. 发展阶段:自 ChatGPT 发布以来,大致经历了准备期(国内产学研迅速形成大模型共识)、成长期(大模型数量和质量逐渐增长)、爆发期(各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势)。 2. 竞争态势:2023 年上半年,国内众多企业纷纷投入资源研究类 GPT 架构,试图创造国产 AGI;下半年则纷纷转向“垂直应用”和“商业化”。 3. 技术差距:中美在 AGI 技术上仍存在差距,国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 有不小差距。 4. 企业表现:百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。但大厂们在冲击 AGI 方面虽有资源优势,但实际效果尚未有明确亮点,且受内部短期考核压力和其他业务、政治考量的影响。 要获取最新的中国国内大模型排名,您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台,在通往 AGI 之路的知识库里,会定期更新相关的排名报告,可供您查阅。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-04
ai是大发展趋势吗
AI 是大发展趋势。以下是一些支持这一观点的理由: 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注该领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 金融服务业将比想象得更快地接纳生成式 AI:人工智能和机器学习在金融服务行业已有十多年应用历史,促成了一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正在改变多个领域,这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 红杉资本观点:AI 正处于重要发展阶段,一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入。产业变革规模大,相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。应用层大量创新,重点将转移到更高层次认知任务。拥抱 AI 的公司竞争优势将因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业而上升。 综上所述,AI 具有巨大的发展潜力和趋势。
2024-11-22
未来AI的发展趋势是什么?
未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面: 1. 技术模型方面:o1 preview 模型升级迅速,将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面:AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者,最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面:OpenAI 坚持专注于深度学习,并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面:看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用,有可能降低这些关键领域的成本,使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作,让人们把注意力集中在更重要的问题上,并为未来提供更好的工具。 5. 资金投入方面:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面:虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真,但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒,一旦打开,将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面:从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出,AI 涉及的领域有扩大的趋势,预计在未来几年,这份榜单的深度和广度都将不断扩大。
2024-10-30
AI 未来的发展趋势是什么?
AI 未来的发展趋势主要包括以下几个方面: 1. 模型升级:o1 preview 模型升级迅速,将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段:从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者,最终到完整组织。 3. 技术专注:OpenAI 坚持专注方向,实现 AGI 并持续调整策略。 4. 应用领域:看好在医疗、教育和科学领域的应用。 5. 企业赋能:提示词工程作为人机交互关键接口,重要性日益凸显。AI 能力持续提升,为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 6. 成本与生产力:AI 革命促使成本下降,有可能降低医疗、教育等关键领域成本,改变成本结构并提高生产力。 7. 领域扩展:从 AI50 强榜单可看出,AI 涉及领域有扩大趋势,预计未来榜单的深度和广度将不断扩大。
2024-10-30
国内C端AI设备现状及市场容量
目前国内 C 端 AI 设备市场正处于快速发展阶段,但具体的现状和市场容量会受到多种因素的影响。 在现状方面,C 端 AI 设备的种类日益丰富,涵盖了智能音箱、智能手表、智能家居设备等多个领域。这些设备在功能上不断创新和优化,为用户提供更加智能化、便捷化的服务。 然而,关于市场容量的确切数据会因市场调研机构、统计时间和方法的不同而有所差异。一般来说,随着消费者对智能化生活需求的增长,C 端 AI 设备的市场容量呈现出逐步扩大的趋势。但要获取准确、详细和最新的市场容量数据,建议参考权威的市场研究报告和专业的行业分析。
2024-12-18
ai现状
2024 年人工智能现状如下: 研究方面: OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色,但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型,但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧,一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测: 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况: OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚,但可持续性存疑。 相关报告链接: 英文解读链接:
2024-11-20
ai现状
2024 年人工智能现状如下: 研究方面: OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色,但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型,但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧,一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测: 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况: OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚,但可持续性存疑。 相关报告链接: 英文解读链接:
2024-11-20
AGI发展现状
AGI(通用人工智能)的发展现状如下: OpenAI 自 2015 年成立以来,一直将 AGI 作为战略目标之一,随着技术发展,如 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等,我们似乎越来越接近这一目标。 AGI 有五个发展等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 AlphaGeometry 结合神经语言模型的预测功能和基于规则的推理引擎找出解决方案,并采用生成大量合成训练数据的方法解决数据短缺问题。 Sam 表示通用人工智能(AGI)的发展指日可待,但它对世界的影响可能比预期小。OpenAI 正在与美国军方合作开发开源网络安全软件,努力预防退伍军人自杀,且开发武器和有害工具不被允许。 2024 年内 AGI 的机会点包括:图片超短视频的精细操控;有一定操控能力的生成式短视频;AI 音频能力长足进展;“全真 AI 颜值网红”出现;游戏 AI NPC 有里程碑式进展;AI 男/女朋友聊天基本成熟;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;AI 的商业模式开始有明确用例;可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷;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;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、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年的发展预测包括:AI 3D 技术、物理规则成熟;全真 AI 虚拟人成熟;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,很多日常决策由 AI 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。
2024-10-29
人工客服机器人发展现状
目前人工客服机器人的发展情况如下: 聊天机器人工作状况良好,可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求,代码封闭,行为符合预期。 但存在潜在问题,对单个提示压力较大,若添加更多工具或工具更复杂,机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图,来更精确控制不同用户体验。
2024-09-10
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
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
未来产业变革和技术创新的焦点
未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面: AI 行业: 大型语言模型(LLM)面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。 2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。 大型基座模型能力的优化与提升,通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力,推动在高价值领域应用,同时优化模型效率和运行成本。 推进世界模型与物理世界融合,构建具备空间智能的世界模型,促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 实现 AI 的多模态融合,整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量,创造全新应用场景。 新工业革命: 生物技术与人工智能结合,如在医疗保健领域,COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。 科技变革与投资: 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中,AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命,这场革命是多种科技融合的产物。 回顾历史,第二次工业革命使电力成为主要动力,信息革命由互联网诞生起始,如今正处于移动互联网尾声,向智能革命迈进。
2024-12-18
帮我描述一段让AI生成未来绿色城市的描述词,图片要是OC渲染、超高品质,8K渲染
以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词,图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染: 未来绿色城市,一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融,建筑表面覆盖着绿色的植被,仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁,由可再生材料铺就,太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落,五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过,河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷,无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中,人们在清新的空气中休闲娱乐,孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩,展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。
2024-12-12
AI有可能改变未来吗
AI 有可能改变未来,主要体现在以下几个方面: 1. 在科学领域,如生物科学、人类科学和社会科学等,AI 带来了新型“测量”方式,使过去需要通过论文解决的问题变得更加明确和定量。 2. 在技术就业市场,AI 促使技术专业人士发展难以被替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于面临被 AI 取代风险的工作者,需要重新规划职业生涯,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 在商业和工业方面,AI 是一场生产力革命,塑造了公司未来的样貌。随着更多 AI 被开发,它们将通过 AI 网络协同工作,推动对新型基础设施的需求。未来公司的建设、规模、组建方式、需求和痛点等都将发生变化,软件数量和业务也将不断变化和迭代。创始人需要回答一系列关键问题以赢得未来企业的青睐。
2024-12-11
智能驾驶未来三年会怎么发展
未来三年智能驾驶的发展可能呈现以下趋势: 安全性方面:L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景,目前其安全性比人类高 10 倍。 技术应用方面:FSD 会带来新机会,将大模型带入无人驾驶。但接入物理世界会面临很多现实问题。 发展阶段方面:05 年处于信息智能阶段,510 年进入物理智能(具身智能)阶段。 应用普及方面:重 AI 的 AI 原生硬件会更大规模普及,关键转折点是找到使用上的刚需,如自动驾驶。但目前最重要的 AI 原生应用是自动驾驶。 能力提升方面:用多模态做感知,虽目前不如特斯拉的最先进技术,但三五年之后可能会汇合。
2024-12-03