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中国AI工具与美国的差距

Answer

在 AI 工具方面,中国与美国存在一定差距。

从访问量最大的 AI 工具及流量行为来看,在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面,中国排名第 47 位。美国稳居第一,在研究的 12 个月里,美国人工智能行业的访问量达到了 55 亿次,占总流量的 22.62%。尽管美国人口少于中国和印度,但美国拥有价值超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。

不过,在 2024 年,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,其生成结果甚至远超国外。但需要注意的是,某些报告中对于中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明,不能仅据此就认为中国在该功能的 AI 工具上落后于国外。

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References

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

然而,这可以用这些国家的科技巨头在中国监管人工智能的同时开发自己的母语人工智能工具来解释[。](https://edition.cnn.com/2023/07/14/tech/china-ai-regulation-intl-hnk/index.html)在分析的前50名人工智能工具的地理行为方面,中国排名第47位。我们的数据显示,欧洲以及澳大利亚和加拿大在[人工智能投资](https://writerbuddy.ai/blog/ai-investment-report)和采用方面落后。所有欧盟国家合计产生了39亿流量,占总量的16.21%。大多数顶级人工智能公司都位于美国,少数位于亚洲。一些人猜测这也可能源于监管担忧,因为[欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案。](https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence)最近的一项研究甚至表明,当前的许多人工智能模型不[符合欧盟对人工智能的监管。](https://www.euronews.com/next/2023/07/10/ai-models-dont-comply-with-the-eus-ai-act-according-to-a-stanford-study)但这并不是最近的发现,[自2008年以来一直是一个一致的模式](https://carnegieendowment.org/2020/07/09/europe-and-ai-leading-lagging-behind-or-carving-its-own-way-pub-82236#:~:text=Despite%20a%20steady%20increase%20since,invested%2012.1%E2%80%9318.6%20billion%20euros.),尽管一直在稳步增长。

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

Google DeepMind和OpenAI都给我们展示了强大的文本到视频扩散模型的预览。但访问仍然受到严格限制,而且他们也没有提供很多技术细节。Meta更进一步,将音频加入其中,Movie Gen的核心是一个30亿视频生成和一个13亿音频生成模型,可以分别以每秒16帧的速度生成16秒的视频,并以每秒45秒的速度生成音频片段。这些模型利用了文本到图像和文本到视频任务的联合优化技术,以及为任意长度的视频生成连贯音频的新颖扩展方法。**小编说明:**在这份报告中,原作者并没有对中国的AI生成图,生成视频的工具展开详细说明,只说明中国可灵与国外AI生成工具在竞争中。但着这并不代表中国有关该功能AI工具落后于国外。在2024年,国内涌现类似可灵、即梦、智谱清影等等一系列AI生成视频工具,其生成结果甚至远超国外,详情大家可以查看小编之前实测的[8款国内外免费AI生成视频工具对比实测!我们真的可以做到“一人搞定一部影视作品“吗?](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Flink.zhihu.com%2F%3Ftarget%3Dhttp%253A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%253F__biz%253DMzkyNTI3NTY1Ng%253D%253D%2526mid%253D2247510194%2526idx%253D1%2526sn%253D5c00bae4b0830b35881ff977d1575714%2526chksm%253Dc1cbebd5f6bc62c3607525e1e6c78384bbfde23bcaea339121db6004414ee1fe0439c9530cea%2526scene%253D21%2523wechat_redirect)

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

接下来,我们想了解对人工智能的兴趣从何而来。美国稳居第一。在研究的12个月里,美国人工智能行业的访问量达到了55亿次,占总流量的22.62%。尽管美国的人口少于中国和印度,但这并不令人意外,因为美国拥有[价值超过1.8万亿美元的全球领先科技市场。](https://www.zippia.com/advice/tech-industry-statistics/#:~:text=Most%20of%20this%20money%20is,approximate%20worth%20of%20%241.8%20trillion.)印度紧随美国之后,访问量达到21亿人次,占总流量的8.52%。同样,印度也以其令人印象深刻的科技市场而闻名,被称为[全球最大的IT和BPO服务出口国](https://www.ey.com/en_in/india-at-100/how-india-is-emerging-as-the-world-s-technology-and-services-hub#:~:text=India%20has%20demonstrated%20its%20strength,which%20employ%205%20million%20people.)之一,因此对该国的兴趣比其他国家大得多也就不足为奇了,特别是因为印度的1.4十亿人口。其次是印度,其次是印度尼西亚、菲律宾和巴西。这三个国家的兴趣水平极其相似,去年产生了1.3至14亿人次的访问量。排在印度、印度尼西亚和菲律宾之后的是对人工智能兴趣领先的亚洲国家,这可以通过它们庞大的人口和令人兴奋的科技初创场景来解释。巴西在南美洲处于领先地位。它产生的流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。有趣的是,尽管中国拥有14亿人口,但并未跻身前20名。

Others are asking
AI工具箱
以下是一些常见的 AI 工具箱及相关工具介绍: 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 各类工具教程: 图像类: Midjourney 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/ThXDwXdyiiRJJEkeh2ycU0SRnce?from=from_copylink Stable Diffusion 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/IuoxwGB0midp16khzz2cKVlXnzd?from=from_copylink 无界 AI 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/LRdOw75tQiN3wAkU43ucwb5Ondd?from=from_copylink 视频类: Runway 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/ASWjwgVVripuU0k4phgc28Ojnxe?from=from_copylink Pika 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/FerawmbZRiIjOEkwmbDclNPBnvc?from=from_copylink 音频类: Azure 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/WlX3wFhILiby7FkBKwRccwoAnXf?from=from_copylink 三维建模类: Meshy 使用教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/JMZ6wQSDki4ug9kQ1bmcCs3fnRd?from=from_copylink 可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具一起使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2025-02-06
从你的知识库中总结提炼一下,形成一个表格,告诉我目前已经有哪些面向个人和面向企业的AI应用\工具\智能体,以及具体的功能简介
|应用类型|应用名称|使用技术|功能简介|示例场景| |||||| |智能体应用(Assistant)|无|基于上下文对话,自主决策并调用工具|客户服务:了解客户诉求,解决客户问题。如查询订单状态、处理退款等。个人助理:管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。技术支持:了解技术问题,提供解决方案,帮助用户排除故障。| |工作流应用(Workflow)|无|将复杂任务拆解为若干子任务|AI 翻译:实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程,提升翻译质量。| |智能体编排应用|无|支持多智能体协作|综合调研报告:组建一个报告撰写团队,包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体。软件开发团队:组建一个智能体开发团队,包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体。| |AI 游戏道具推荐系统|游戏内商城推荐功能|数据分析、机器学习|根据玩家需求推荐游戏道具。|在一些游戏中,利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等。| |AI 天气预报分时服务|彩云天气分时预报|数据分析、机器学习|提供精准的分时天气预报。|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。| |AI 医疗病历分析平台|医渡云病历分析系统|数据分析、自然语言处理|分析医疗病历,辅助诊断。|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。| |AI 会议发言总结工具|讯飞听见会议总结功能|自然语言处理、机器学习|自动总结会议发言内容。|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。| |AI 书法作品临摹辅助工具|书法临摹软件|图像识别、数据分析|帮助书法爱好者进行临摹。|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。| |超级简历优化助手|无|自然语言处理|帮助用户优化简历提高求职成功率。|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。| |AI 室内设计方案生成|酷家乐|图像生成、机器学习|快速生成个性化室内设计方案。|酷家乐允许用户上传户型图,通过 AI 生成多种设计方案。| |AI 音乐创作辅助工具|Amper Music|机器学习、音频处理|协助音乐创作者进行创作。|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲。| |AI 情感咨询助手|松果倾诉智能助手|自然语言处理、情感分析|提供情感支持和建议。|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询。| |AI 宠物健康监测设备|小佩宠物智能设备|传感器数据处理、机器学习|实时监测宠物健康状况。|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等,提供健康预警。| |AI 旅游行程规划器|马蜂窝智能行程规划|数据分析、自然语言处理|根据用户需求生成个性化旅游行程。|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线。|
2025-02-06
大学生怎样用AI帮助自己学习?
以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法: 1. 要求 AI 解释概念:可以向 AI 提问,让其解释各种学习中的概念,以获得良好的结果。例如,可参考。但要注意,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习:如 CFU 大师(Check for Understanding),基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论,设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如,其关于被动语态的提问非常精妙,能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划:AI 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,理解其独特需求,并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目:有一些应用可以指导学生解决数学问题,如。 5. 提升写作水平:借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容:使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来,可了解。
2025-02-06
多模态是什么?如何使用多模态模型构建 AI 智能体
多模态是指对同一概念的多维度理解,例如人类可以边看、边交谈,还能同时听着背景音乐和察觉危险,而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界,理解人类的行为和需求,提高任务解决能力,并克服单一模态的局限性,是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型(LMM Large Multimodal Models)的时代,如 ChatGPT 可以看图说话,还能通过内置的 DallE 3 直接画图;几个月后 Google 的 Gemini 正式推出,直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月,OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入,发布了 GPT4o,向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。其架构基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。 在应用方面,多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力。 关于模型训练,需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构,如基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音,可替换视频中的物体和人脸,其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构,基于 LLAMA3 训练,与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体,需要考虑实时性,保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时,让科技变简单,设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品,以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。
2025-02-06
批改作文时使用什么ai
在批改作文时,可以利用以下 AI 技术和方案: 1. 抓取错词错句: 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力,精确定位每一个错误,并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解,能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别,辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估,有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识,检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测: 模型能模拟一定水平的文学素养,辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧,挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分: 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
目前国产AI对比国外AI,存在哪些不足和差距,我要实事求是的回答
目前国产 AI 对比国外 AI 存在以下不足和差距: 1. 在通用语言模型方面,如 ChatGPT 和 GPT4 出现后,国内与国外拉开了约 2 年的技术差距。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距,甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。 2. 国内部分企业可能存在骄傲自大的情况,也可能被之前 Google 主推的 T5 技术路线带偏,同时 AGI 影响巨大,可能存在国外相关机构与 OpenAI 有特殊沟通而国内未有的情况。 3. 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能实现突破,但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不提 AGI,这种转向可能是短视和致命的。 4. 大厂虽具备冲击 AGI 的资源,但受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品圈地盘和向上汇报工作,实际效果未达预期,且背负较多其他业务和政治考量。 不过,在图像类 AI 产品方面,国内产品发展迅速,部分产品如通义万相在中文理解和处理方面表现出色,具有独特优势。在 AI 生成视频工具领域,国内涌现出一系列工具,其生成结果在某些方面甚至远超国外。
2024-11-03
国产AI与国外AI的实际差距
国产 AI 与国外 AI 存在一定的差距,但情况较为复杂,且在不同方面表现有所不同。 在 2023 年之前,国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。当时国内出现了从追求创造国产 AGI 到转向做“垂直应用”“商业化”的转变。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 仍有差距。大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力,但实际效果尚不明确,且受内部短期考核压力等因素影响。 然而到了 2024 年,竞争达到白热化阶段。在文本到视频扩散模型方面,Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的成果,但中国的相关情况在报告中未详细说明,不过国内也涌现出了一系列表现出色的 AI 生成视频工具,生成结果甚至远超国外。Llama 3.1 在某些任务中能与 GPT4 相抗衡,而中国的一些模型如由 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,且在某些子任务上挑战了前沿水平。中国模型在计算效率、数据集建设等方面各有优势,能弥补 GPU 访问的限制等不足。
2024-11-03
中国与国外AI模型的差距
目前中国与国外的 AI 模型存在一定差距,但也有自身的优势和进步。 在一些方面,国外模型如 Llama 3.1 在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡,首次缩小了开放模型与专有前沿的差距。谷歌 DeepMind 与纽约大学团队的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色。GPT 4 Turbo 在 SuperCLUE 测评中的总分遥遥领先,国外模型的平均成绩也相对较高。 然而,中国的 AI 模型也在不断发展。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突出。国内的最强模型能与美国生产的第二强前沿模型竞争,在某些子任务上挑战了 SOTA。国内模型更注重计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会更有效地利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,并且改进了 MoE 架构。零一万物更加关注数据集的建设。 在专项基准如语言与知识方面,GPT4 Turbo 依然领先,但国内大模型也表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型,未来有可能率先形成超越。 总体而言,国内外差距依然存在,但国内大模型在过去一年有了长足的进步,平均水平差距在缩小。
2024-11-01
中美AI技术差距主要体现在哪些地方?以通信方面作为分析角度
中美在 AI 技术的通信方面存在以下差距: 1. 技术专长:包括对 AI 技术如何用于提供产品和服务,以及技术标准的开发、使用和适用性等方面的理解。 2. 跨监管制度的交互理解:在不同监管制度下 AI 使用案例如何相互作用方面的专业知识存在差异。 3. 市场情报:对于 AI 技术如何颠覆现有商业模式,包括潜在机会和风险对监管目标的影响,了解程度不同。 4. 组织能力:在有效适应 AI 应用的出现、在组织内吸收和分享知识、与提供保证技术的组织合作并制定技术标准,以及跨监管机构共享知识和合作监管等方面的能力有所不同。 需要注意的是,目前提供的内容中未明确提及中国在这些方面的具体情况,以上是基于所给资料中关于一般监管机构在 AI 相关方面能力差距的分析。
2024-10-20
现在AI开展到了什么水平?国内外AI发展差距有多大?
目前,AI 在多个领域取得了显著进展。在 2024 年内,图片和超短视频的精细操控能力将得到提升,包括表情、细致动作和视频文字匹配等方面。生成式短视频将具备一定操控能力,风格化和动漫风将最先成熟,真人风格稍晚。AI 音频能力也将有长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”将出现,可以稳定输出视频并进行直播带货。游戏 AI NPC 将有里程碑式进展,带来新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天将基本成熟,在记忆方面有明显突破,能够较好模拟人的感情,产品将加入视频和音频,粘性提升并开始出圈。实时生成的内容将开始在社交媒体内容和广告中出现。AI Agent 将有明确进展,办公场景中的“AI 助手”将开始有良好使用体验。AI 的商业模式也将开始有明确用例,如数据合成、工程平台和模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件将层出不穷,但大多数可能不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平,美国可能会出现 GPT5,世界上可能会出现“主权 AI”。华为昇腾生态将开始形成,国内推理芯片将开始国产替代。然而,AI 造成的 DeepFake、诈骗和网络攻击等问题也将开始进入公众视野,并引发担忧。AI 立法和伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 从全球范围来看,美国和中国在 AI 领域处于领先地位。根据《全球人工智能指数》,美国以 100 分的绝对优势稳坐第一位,中国以近 62 分的得分位居第二。在创新、投资等主要指标中,中美差距也较为明显。不过,随着技术的不断发展,其他国家也在加大对 AI 的投入和研究,未来的发展格局仍存在变数。
2024-06-24
文案转视频工具
以下是关于文案转视频工具的相关信息: 通过 ChatGPT 生成文案后,可将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。一些手机剪辑软件也具备文字转视频功能,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单,让大众更易上手制作视频。 一些文字生成视频的 AI 产品包括: 1. Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 基础上安装插件,基于图片生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具可查看: 在视频转绘制作视频过程中,Ebsynth Utility 是常用工具之一。选取素材时需注意: 1. 主题占画面 50%以上,如人物和机车在一起的画面。 2. 背景不要太杂乱。 3. 尽量不选带有特效的视频,避免画面抖动和畸变,若出现可通过后期剪辑处理。 4. 抖音和快手平台的视频可通过分享中的下载按钮或微信小程序“一键去水印”下载无水印视频。
2025-02-06
deepseek适合做ai知识库检索工具吗
DeepSeek 是基于 AI 模型的产品,只是品牌名,需要搭配具体模型,如 DeepSeek V3(类 GPT4o)和 DeepSeek R1(类 OpenAI o1)。 文本嵌入可用于实现高效的知识检索,相似或相关的字符串在嵌入空间中靠得更近,利用快速向量搜索算法,一个文本语料库可以被分割成块,给定的查询被嵌入后,能进行向量搜索找到最相关的嵌入文本块。 知识库就像 AI 的“活字典”,可以随时更新,例如包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容,AI 遇到不确定问题时可从中检索相关信息给出更准确回答,像很火的 AI 搜索就是将整个互联网实时数据作为知识库。 但仅根据上述信息,不能明确判断 DeepSeek 是否适合做 AI 知识库检索工具,还需要综合考虑其具体性能、与您需求的匹配度等多方面因素。
2025-02-06
有哪些可以实现批量切片生成短视频的AI剪辑工具
以下是一些可以实现批量切片生成短视频的 AI 剪辑工具: 1. Opus Clip:专注长视频转短视频场景,能自动识别长视频中的精彩片段并提取重排。创始人 Young Z 在 22 年疫情期间创业,尝试多个方向后形成产品形态。23 年底推出 7 个月后便获取了 500 万注册用户和 1000 万 ARR。支持手动切片和 AI 剪辑切片,还支持创作者通过 Prompt 输入剪辑需求,提供作品发布日历、视频数据分析后台全套创作者工具等。网页版访问:https://www.opus.pro/ ;官方推特:https://x.com/OpusClip 。 2. 剪映:有很多人性化设计和简单音效库/小特效,但无法协同工作和导出工程文件,应用于商业化效果有限。剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装(如字幕)等。 3. 以下是另外几个视频 AIGC 工具: Raskai:可将短视频素材直接翻译至多语种。 Invideo AI:输入想法后自动生成脚本和分镜描述,生成视频后人工二编再合成长视频。 Descript:屏幕/播客录制后以 PPT 方式做视频。 Veed.io:自动翻译自动字幕。 Clipchamp:微软的 AI 版剪映。 Typeframes:类似 Invideo AI,内容呈现文本主体比重更多。 Google Vids 。
2025-02-06
我需要仿写 AI工具的教程文章,应该怎么写提示词
以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容: 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点,通过与 AI 的多轮对话,引导其从样例中提炼隐含的生成要求,逐步完善提示词。 例如,教 AI 仿写爆文时,只需提供优秀样例,AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识,也不用费力提炼“Know How”,利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括: 1. 构建初始样例:创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例,尝试提炼模板:让 AI 分析理解样例结构和关键元素,并以专家视角优化。 3. 固定模板,强化要求说明:基于对初始样例的理解,让 AI 提出通用模板,通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词:将优化后的模板转化为结构化提示词,用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中,用户的角色主要是: 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议,提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程,让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈,无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外,编写提示词(prompt)还有一些通用建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:任务需要背景知识时,在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述任务,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:有特定期望结果时,在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁:尽量简洁明了,过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整 prompt,可能需要多次迭代达到满意结果。
2025-02-06
“美国红杉资本指出,AI 供应链分为六层”,展开说说这六层吧
美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层,具体情况如下: 1. 第一层是芯片代工厂(如台积电),保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商(如英伟达),同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商(如电力公司),因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商,处于重金投入阶段,不仅斥巨资建设数据中心,还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商,目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商,虽充满潜力,但依赖消费者和企业付费,当前市场规模有限,尚不足以支撑整个供应链的经济模型。
2024-12-05
chatgpt美国账号能下载吗
ChatGPT 美国账号在中国区的 AppleStore 正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。具体步骤如下: 1. 注册美区 AppleID: 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:https://appleid.apple.com/ac 。 填写验证码后点继续。 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 接着验证手机号码。 验证完后会出现相关页面,此时美区 ID 已注册好但未激活,切换到手机操作。 打开 App Store,点击右上角人形头像,拉到最底下退出登录国内 ID。 再点击右上角人形头像,选择否手动输入美区 ID,接着会收到短信进行双重验证。 随便找个软件下载,弹出提示点击“检查”进行激活,点击同意进入下一页填写美国地址。 若付款方式中没有“无”或“none”选项,只需输入街道地址和电话。至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册美区 ID。 2. 下载 ChatGPT: 美区 AppleID 注册完成后,在 AppleStore 中搜索 ChatGPT 进行下载安装,注意别下错。 3. 购买苹果礼品卡并充值订阅: 打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡后,在 apple store 中兑换礼品卡,然后在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 完成以上步骤后,就可以开始使用 ChatGPT 了。打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-09-30