ai应用最多的三个领域

以下是为您生成的 15 分钟 AI 知识分享专题会大纲和主题内容： 大纲： 1. 开场介绍（2 分钟） 2. 主题分享（8 分钟） 3. 交流互动（3 分钟） 4. 总结结束（2 分钟） 主题内容： 开场介绍（2 分钟）： 简要介绍本次专题会的目的和流程。 主题分享（8 分钟）： 1. 介绍 AI 的基本概念和发展现状。 2. 分享几个 AI 在不同领域的应用案例，如医疗、教育、金融等。 3. 探讨 AI 未来的发展趋势和可能带来的影响。 交流互动（3 分钟）： 鼓励参会者提出问题和分享自己的看法，进行简单的交流。 总结结束（2 分钟）： 总结本次专题会的重点内容，感谢参会者的参与。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是从零开始介入 AI 学习的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，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. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 7. 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。

以下是为新手提供的学习 AI 的相关课程信息： 1. 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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（比如图像、音乐、视频等）。建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品，与现有的 AI 产品进行互动，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。 以下是一些具体的 AI 课程推荐： 1. 【野菩萨】课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 2. 微软 AI 初学者入门课程： 特定的机器学习云框架，例如》。 对话式人工智能和聊天机器人，这方面有一个单独的课程《了解更多详情。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics），推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。

以下是关于 AI 基础知识的介绍： 一、新手学习 AI 1. 了解基本概念 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 二、不会代码者学习 AI 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 三、中学生学习 AI 1. 从编程语言入手学习 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（机器学习、深度学习等）。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

AI（人工智能）和 AGI（通用人工智能）主要有以下区别： 1. 任务范围： AI 通常指的是弱人工智能（ANI），是针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的系统，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等，只擅长执行提前定义好的任务，缺乏真正的理解和意识。 AGI 则是具有人类水平的智能和理解能力的系统，能够完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 2. 能力表现： 弱人工智能是高度专业化的，不具备像人类一样的认知能力，也无法超出为它设定的小范围领域来解决一般问题。 AGI 有能力在各种任务和环境中进行推理、学习、理解和适应。 3. 发展现状： 弱人工智能已经得到了巨大的发展，并在许多领域得到了广泛应用。 AGI 目前还只是一个理论概念，尚未有任何系统能达到这种通用智能水平。 图灵测试常被用于判断是否创造了真正的智能系统，若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统，则该计算机系统被认为是“智能”的。

目前国内较多人使用的 AI 软件及应用场景如下： 医疗保健领域： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 零售和电子商务领域： 产品推荐：向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 制造业领域： 预测性维护：避免机器故障停机。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：提高生产效率。 此外，还有一些具体的应用产品，如： 游戏领域：腾讯游戏助手的 AI 游戏角色生成器，为游戏开发者生成独特角色。 招聘领域：智联招聘 APP 的 AI 招聘筛选工具，帮助企业快速筛选简历。 房地产领域：贝壳找房 APP 的 AI 房地产评估系统，准确评估房地产价值。 天气领域：墨迹天气 APP 的 AI 天气预报助手，提供精准天气预报和气象预警。 需要注意的是，关于国内使用人数最多的 AI 软件，没有确切的权威统计数据，其使用情况可能因行业、用户需求和地域等因素而有所不同。

目前中国用户较多的 AI 应用有： 1. 500px 摄影社区：这是一个 AI 摄影比赛平台，运用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛，展示优秀摄影作品，利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类，为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 2. Logic Pro X 教学软件：作为 AI 音乐制作教学平台，采用机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务，帮助用户掌握音乐制作技巧。 3. 鲁班到家 APP：这是一个 AI 家居维修服务平台，借助数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置，为用户推荐附近的专业维修人员。 4. 雪球财经 APP：作为 AI 金融投资教育平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务，包括投资课程、市场分析和投资策略等。 5. WPS 文档翻译功能：这是一个 AI 办公文档翻译工具，使用自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它可以快速翻译办公文档，提高工作效率。 6. 美丽修行 APP：这是一个 AI 美容护肤产品推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品。 7. 360 儿童手表：作为 AI 儿童安全监控系统，运用图像识别、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它实现定位、通话、安全区域设置等功能，家长可实时监控孩子的位置和活动情况。 8. 汽车之家 APP：这是一个 AI 汽车保养提醒系统，借助数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它根据用户的汽车型号、行驶里程等信息提醒车主进行定期保养。 9. 彩云天气专业版：这是一个 AI 天气预报定制服务应用，利用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它根据用户需求提供个性化天气预报服务。 10. 微医 APP：作为 AI 医疗健康管理平台，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它分析用户的健康数据，为用户提供个性化的健康管理方案。 11. 腾讯会议策划工具：这是一个 AI 会议策划助手，使用自然语言处理、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议，提高会议效率和质量。 12. 雅昌艺术网拍卖频道：这是一个 AI 书法作品拍卖平台，借助图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它对书法作品进行鉴定和评估，为书法爱好者提供作品拍卖服务。

AGI 应用较多的三个领域包括： 1. 算力： 3D 堆叠、石墨烯、量子计算、高温超导等技术在提升算力方面具有重要作用。 算力的提升不仅在性能上延续着摩尔定律，还需要解决传输速度、能耗和散热等问题。 2. 能源： 可控核聚变技术在 AI 的协助下有了一定进展。 从全人类能源供给角度看，可控核聚变是唯一有希望大幅提升能源供给数量级的技术。 3. 机器人： 具身智能的本体可以是多种具有传感器并可自主运动的硬件，应用领域广泛。 随着 AI 发展到 AGI 阶段，人形机器人将成为具身智能体的最终形态，因为其具有遵循自然高效设计、适应人类环境、人机交互自然、数据可获得性等优点。

Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Tokens。Claude 可以看到的最大提示长度是其上下文窗口，具体大小可查看模型比较表。同时，Claude 是一个基于大型语言模型（LLM）的对话助手，它通过序列预测工作，逐个字符地构建响应，写完后不能返回编辑，除非在后续提示中有机会。它只能看到上下文窗口中的内容，无法记住以前的对话除非将其放入提示中，也不能打开链接。

目前能够读取文本数字较多的大模型有以下几种： Claude2 模型的上下文上限是 100,000 个 token。 ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16,000 个 token。 ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32,000 个 token。 需要注意的是，token 限制会同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。例如，一次性输入的文本长度以及一次对话中累计的上下文长度都受到相应的限制。当达到上限时，并非停止对话，而是会遗忘最前面的对话内容。

目前在中文短篇小说创作方面，以下是一些常见的 AI 应用： 1. Grammarly、秘塔写作猫：属于 AI 智能写作助手，运用自然语言处理技术，可辅助检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 2. 小爱同学、Siri：作为 AI 语音助手定制开发产品，采用语音识别和自然语言理解技术，能控制智能家居、回答问题等进行语音交互和任务处理。 如果您想用 AI 把小说做成视频，通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。以下是一些可用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/

以下是关于开发应用的提示词相关内容： 软件工程师方面： 解释代码：向我解释此代码{要解释的代码}、请解释这段代码{代码段}。 调试代码，找 Bug：这个{编程语言}代码有什么问题 代码：{待调试代码}、这段代码有什么问题{代码段}。 生成单元测试：生成单元测试代码 请输入你要{要使用的语言和框架}，再输入{代码段}、请为以下代码片段创建一组单元测试以进行彻底测试 它的功能。首先，概述你计划创建的测试用例。其次，使用{要使用的语言和框架}和下面提供的代码片段来实现测试用例。 创建样本代码库：为{描述功能所需的应用程序创建样板代码库}。请使用{指定的编程语言和框架}。 向代码添加注释：请输入你要添加注释的{代码段}、请查看以下代码片段并为每一行代码提供注释，解释其目的和功能。检查完代码后，请重新生成带有添加注释的代码段。 比较两段代码：请输入你要比较的两个{代码段 1}、{代码段 2}，最好{描述你在建构的内容和目的}、我正在开发一个{描述你正在构建的}并且想评估和 将{第一个比较项}与{第二个比较项}进行比较。请提出基本{您正在构建的内容}的要求，并创建两个满足这些要求的代码库一个使用{第一个比较项}，另一个使用{第二个比较项}。请提供在我的本地计算机上运行这两个应用程序的明确说明。 生成正则表达式：请创建一个正则表达式匹配{你想匹配的模式}。 解决 Leetcode 问题：请用{所需语言}编写代码来解决以下挑战：{待解决挑战的概述}。 查找边缘情况：请帮我找下以下代码的边缘情况：{代码段}、我想让你充当软件开发人员。请帮我抓住这个功能的边缘情况{插入功能函数}。 Claude 官方提示词（中文版）：涵盖工作和娱乐各个方面，共 63 组。例如生成一个单 HTML 文件的互动打字游戏，宇宙打字，侧滚玩法，Tailwind CSS 风格。Prompt 为编写一个完整的网络应用程序作为单个 HTML 文件，该应用程序应包含一个简单的横向滚动游戏，使用 WASD 来移动。在移动世界时，偶尔角色/精灵会遇到单词，当遇到单词时，玩家必须尽快正确输入该单词，输入单词越快，玩家获得的分数就越高，应在右上角有一个计数器来跟踪分数，单词应该是随机和高度可变的，以保持游戏有趣，应使网站非常美观，并使用 Tailwind。链接：https://mp.weixin.qq.com/s/rdKcT76ayfVH9wkfLVaJQ

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是为您推荐的可用于写小说的 AI 应用工具： 1. 文本生成工具： ChatGPT：可用于分析小说内容、生成情节和角色描述等。 2. 图像生成工具： Stable Diffusion：能基于文本描述生成图像，适用于创建小说中的场景和角色形象。 Midjourney：可生成小说中的场景和角色图像。 3. 音频制作工具： Adobe Firefly：可将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 4. 视频生成和编辑工具： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

以下是一些人工智能的应用具体案例： 在汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司开发和测试的自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 利用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他领域： 1. 游戏领域：AI 游戏道具推荐系统，根据玩家需求推荐游戏道具。 2. 天气领域：AI 天气预报分时服务，提供精准的分时天气预报。 3. 医疗领域：AI 医疗病历分析平台，分析医疗病历辅助诊断。 4. 会议领域：AI 会议发言总结工具，自动总结会议发言内容。 5. 书法领域：AI 书法作品临摹辅助工具，帮助书法爱好者进行临摹。 6. 儿童用品领域：AI 儿童安全座椅推荐系统，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 7. 汽车保养领域：AI 汽车保养套餐推荐系统，根据车辆情况推荐保养套餐。 8. 物流领域：AI 物流快递柜管理系统，优化快递柜使用效率。 9. 招聘领域：AI 招聘面试模拟平台，帮助求职者进行面试模拟。 10. 房地产领域：AI 房地产装修设计平台，为用户提供装修设计方案。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。

以下是这几天 AI 领域的一些相关论文和研究成果： 1. 《山姆·奥特曼传（二）：OpenAI 的第一次内斗》中提到，2017 年 Google Brain 团队撰写的论文《Attention is All You Need》介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。OpenAI 在其技术领袖伊利亚的推动下，基于 Transformer 架构开发了 GPT 系列模型。 2. 《2024 人工智能报告》中包含了关于 AI 在未来一年的 10 个预测，如一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上需要国家安全审查，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红等。 3. 《入门经典必读》中指出人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，其中提到从 2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”这篇开启了生成 AI 时代的论文开始的一系列里程碑式研究成果。

以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成领域的具体内容。 在 AIGC 概述中提到，AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术，如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成的具体内容。 AIGC 作为一种强大的技术，能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，在多个领域展现出广泛的应用前景。

人工智能在教育领域的应用广泛且具有颠覆性，主要体现在以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师能引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，北京大学教育学院教授汪琼指出，教育领域的数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，还需新解决方案，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。我们正进入新时代，AI 成为教与学的伙伴，但在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时，必须注意“信息茧房”的危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。 然而，AI 技术对传统教育体系的冲击也带来诸多挑战，如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

大模型在金融领域的量化投研领域有以下应用和特点： 1. 大型系统工程： 量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对基础设施的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度至关重要；大模型在基础设施层面的每一点提升都能优化训练效率。 细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统包含多个方面，任何环节出问题都会导致交易系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据配比、顺序、训练策略等。 2. 本土化机会： 很多 Global 的量化基金到中国会水土不服，国家政策也限制其大规模开展业务，给国内量化基金崛起机会。 OpenAI、Google、Meta 等的模型中文能力一般，未对中国国情优化，不符合政策要求，给国内大模型公司本土化预训练机会。 两者都受政策影响极大，需要有效监管才能健康发展。 3. 其他相似之处： 少数精英的人赚大量的钱，做大模型和金融量化都不用很多人，但每个人都要绝顶聪明。 核心问题一样，下一个 token 预测和下一个股价预测类似。 都需要大量数据，都追求可解释性。 作者：黄文灏 源地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/646909899 最近和朋友讨论发现大模型预训练和金融量化有很多相似之处，作者恰好同时具有两者背景，做了对比。