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目前国内有没有能对标chatgpt的ai

Answer

目前国内有一些模型在努力对标 ChatGPT,但与 ChatGPT 仍存在一定差距。

百度的“文心 4.0”和即将发布的阿里的“通义千问”是国内较为领先的模型。此外,Kimi 具有超长上下文能力,在处理长文本或大量信息任务方面有优势,但在文字生成和语义理解等方面可能不如其他国内产品,且不支持用户自定义智能体。智谱清言背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,在模型质量、产品设计、逻辑推理和处理复杂提示词等方面表现出色,也是国内首批开放智能体应用的公司之一。

总体而言,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。

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References

AGI万字长文(上)| 2023回顾与反思

从业内人的角度,ChatGPT和GPT4的出现时最令人惊讶的,不是它的能力,而是保密工作做的太好。2023之前国内AI行业还处在沾沾自喜,自认为和美国只有个把月差距,而且还有人口数据优势;这种论调一下子被GPT4打回了原形。OpenAI在国内完全没有预警的情况下,直接拉开2年技术差距。具体原因,可能是国内的骄傲自大,可能是被之前Google主推的T5技术路线带偏,也可能是因为AGI实在是影响过于巨大,FBI、美国国防部这些国家机关不可能没和OpenAI打过招呼。OpenAI的成功是大力出奇迹,所以23年上半年国内也笃信只要有卡有钱就可以“大炼钢铁”。那时不论是纷纷囤卡招人,研究类GPT架构的大厂们,还是讲着中国OpenAI的故事,拿着巨额融资的创业公司们,都想要第一个创造国产AGI。而到了下半年,在试验了一番发现不容易之后,又纷纷转向要做“垂直应用”、“商业化”;反而不提AGI了。这个转向是短视的,甚至是致命的。2023年,中美在AGI技术的差距并没有缩小。现在,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。大厂。大厂们无论是人才、GPU、数据,还是资金储备都是可以冲击AGI的,不过从实际效果上来看还并没有明确亮点。但与此同时,受内部短期考核压力的裹挟,大多数力量应该都放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上了。从另一个角度,这些模型虽然能力一般,但和业务的结合都是比较充分的。最后,大厂们同时背负了太多其他业务和政治考量:对于是否做大模型的出头鸟,很多公司都是要三思的。具体来讲,百度和阿里是大厂里比较高调:百度的“文心4.0”是当前国内能力最好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。[heading3]2.1.2智谱清言[content]接下来,让我们来谈谈智谱清言。在中国AI领域,智谱AI的模型可以说是开创性的(22年就和清华一起自研了GLM130B)。这主要归功于其背后的技术,源自清华大学研发团队的科研成果转化。从模型质量来看,智谱AI的表现相当出色。在产品设计方面,智谱AI明显以ChatGPT为对标,努力打造类似的用户体验。值得一提的是,智谱AI是国内首批开放智能体应用的AI公司之一。这意味着他们在智能体开发和模型优化方面已经积累了丰富的经验和技术。特别是在逻辑推理和处理复杂提示词方面,智谱AI表现出了明显的优势,这使得它在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

1.1 入门:AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.是国内最早支持20万字无损上下文的AI,也是目前对长文理解做的最好的Ai产品3.能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载[heading1]🙏友情链接[content]「飞书」:一款汇集了各类AI优质知识库、AI工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。👇浏览飞书社区的精选课程、先进客户实践:[💻下载飞书](https://www.feishu.cn/download)

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deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调(SFT)。 2. 思考方式:在回答用户问题前,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,从用户初始问题出发,唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景:DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题,但计算成本更高。日常查询中,ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点:DeepSeek R1 更加透明,研究细节可复现,权重可下载。
2025-02-17
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议: 1. 对于产品经理: 步骤 1:进行原 SQL 输入,让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2:将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT,通过多轮输入输出的讨论,强化其对真实需求的认知,以获取针对性的优化建议,并输出更符合需求的代码。 步骤 3:根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化,直至生成满足需求的新代码。例如,按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题,可参考 ChatGPT 提出的优化建议,如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员: 痛点:在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案:将 ChatGPT 装进 WebStorm 中,通过右键选中代码,让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作,并可在窗口中随时提问。具体操作如下: 第一步:获取 API Keys,可参考文章 第二步:在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件,并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能,插件底部还有对话框可实时提问,让其解释、重新生成代码等。 此外,ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能,但后来减少了这方面的侧重,将指令型数据和聊天数据混合,创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后,特别强调指令遵循能力,但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰,增加了模型执行和数据标注的难度,而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观,能更好地理解和处理潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能: ChatGPT: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人:作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。 3. 问答系统:为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结:能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成:生成代码片段,帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:如 webpilot 。 10. PDF 对话:通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成:协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结:通过特定网站进行总结。 13. 播客总结:通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图:通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能,上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接: 1. 育儿相关项目:https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ,该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作,如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ,其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01:https://openai.com/blog/chatgpt/ ,介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息: 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法,并给出了详细的 Prompt,包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满,书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息,对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点:明确告诉它想要准确答案且无幻觉;改变 temperature 参数(如改到 0)或控制创造力水平;得到答案后,要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别,原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面: 1. 在 App Store 排名上,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部和市场投放,完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面,DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面,DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上,DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。 6. 在回答用户问题时,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,以提升最终回答的质量,而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面:DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型,但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如,DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略,使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
superclue 在国内的评测里面什么地位,国外对标的评测是什么
在国内的评测中,SuperCLUE 是大模型时代 CLUE 基准的发展和延续,聚焦于通用大模型的综合性测评。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。国内外的平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 的发展,发起于 2019 年,陆续推出了多种广为引用的测评基准。它根据多年的测评经验,构建了多层次、多维度的综合性测评基准。SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低评测过程中的人为评估的不确定性。 国外对标的评测没有明确提及。
2025-01-07
如何用gpt,对标签进行筛选
以下是关于您提到的问题的相关信息: 在数据标注方面,以 ChatGPT 的追赶者们为例,如 Claude ,作者未事先培训标注员关于 helpfulness 和 harmfulness 的内容以保证数据多样性。标注员要求是美国硕士以上,通过看写作水平、表达能力等筛选出约 20 名优秀的 MTurk 标注员标注了 80%的数据,同时在 Upwork 上标注更高质量但数量较少的数据集。标注界面中用户二选一,并有不同置信度选项,还涉及 RM 和 PPO 等。 在 Embedding 增强 GPT 能力方面,OpenAI 发布的文档说明可通过两步搜索来实现: 1. 准备搜索数据(仅一次): 搜集数据:获取公开或私有数据。 切块:将文档切分成短小部分。 嵌入:通过 OpenAI API 对切块数据进行 Embedding 结果。 存储:使用向量数据库保存大型数据集的 Embedding 结果。 2. 搜索(每次查询一次):给定用户问题,从 OpenAI API 生成查询的 embeddings ,按与查询相关性对文本部分排序,推荐使用余弦相似性距离函数。 3. 提问(每次查询一次):将问题和最相关部分插入发送给 GPT 的消息中返回答案。 Embedding 共有以下作用: 搜索(结果按与查询字符串的相关性排名) 聚类(文本字符串按相似性分组) 建议(包含相关文本字符串的项目) 异常检测(识别相关性小的离群值) 多样性测量(分析相似性分布) 分类(文本字符串按最相似标签分类)
2024-11-07
现在市面上的AI大模型
以下是关于市面上的 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以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的方法(因层数多而称为深度),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 是大语言模型,对于生成式 AI,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,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。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
在日常工作中,AI可以做什么 ?
在日常工作中,AI 具有广泛的应用,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 智能推荐路线,预测交通拥堵。 此外,AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来,例如输入数据、填写文件等,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时,流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片,导航软件利用 AI 规划最佳路线等,这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括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。 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 参考「」中的课程,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 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 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。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容: 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到: AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感、皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法,自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具,能创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline,其特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到:挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域(LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调)的论文/模型/博客。如果从零开始,可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结,因开办论文俱乐部的文章,多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
有没有关于使用coze制作在线客服的案例或教程
以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程: 画小二:通过 Coze 定制开发插件案例,包括创建智能体、添加插件等,还可发布到微信成为专职客服技能,并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集:包含保姆级教程,如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程:包括不同分享人的主题分享及流程安排,如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享,均有回放地址可供查看。
2025-02-21
有没有推荐的关于AI话题的外网博主推荐
以下是为您推荐的一些关于 AI 话题的外网博主: :日本艺术家,最近在玩 suno :论文布道者 :AI 新闻布道者 :音乐创作者 :开发商+艺术爱好者 :沃顿教授 :AI 新闻布道者 :runway 官号 :英伟达机器学习工程师 :AI 新闻布道者 :创意总监和非官方 MJ 托儿 :AI 教育布道者 :Pika 官号 :AI 新闻布道者 :AI 艺术家 :AI 艺术家 :AI 新闻布道者日本 :创始人 :(AI 工具) :FutureTools.io 创始人 :Lore.com 创始人(AI 艺术中介) :AI 布道者,知名画图 GPTs 创始人 :AI 艺术家 :a16z 合伙人 @Riabovitchev:电影概念艺术家 :AI 新闻布道者视频博主
2025-02-20
有没有 AI 应用行业的研报
以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展,基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower:2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会:人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据:2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院:大模型落地路线图研究报告(2024 年)》 《头豹研究院:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》:AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券:AI 端侧应用系列报告(二):苹果手机+OpenAI》:着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024 年)》 《AiPPT:赋能企业数字化办公新纪元》:AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券:AR 行业深度报告:AI 落地最佳载体,硬件&生态共驱发展》 《山西证券:昆仑万维布局大模型,All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ,也可以到知识星球订阅:https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。
2025-02-20
有没有装修的Ai软件
以下是一些与装修相关的 AI 软件: 1. 酷家乐装修设计软件:利用 AI 生成各种装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 2. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 同时,以下是一些辅助创建 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具:可根据输入自动产生多种设计方案。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-02-20
有没有将长视频快速剪辑为完整短视频故事的AI工具
以下是一些能够将长视频快速剪辑为完整短视频故事的 AI 工具: 1. Gemini 1.5 Pro:具有视频分析和拆解能力,可用于影视二创长剪短,一键生成小帅、小美、大壮、丧彪的故事等。准确度较高,能准确识别如“如来神掌”等元素。 2. MMVid:这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。可应用于快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等场景。 3. Pika、Pixverse、Runway、SVD:在视频制作的不同方面,如粗剪、定剪、音效、特效、包装等环节发挥作用。 您可以根据自己的需求选择适合的工具。
2025-02-20
有没有把视频截取成图片的或者剪辑的AI工具
以下是一些可以将视频截取成图片或进行剪辑的 AI 工具: 1. Clipfly :可用于视频编辑与合成。 2. VEED.IO :能帮助进行视频编辑。 3. MMVid :这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答,可应用于快速的视频剪辑等场景。 4. 可灵 AI :例如通过其图生视频功能进行相关操作。 此外,在进行视频剪辑时,还可以使用剪映等工具,具体步骤如下: 1. 在右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 导入需要的素材,将扣好的绿幕和下方黑色咖啡的素材合成一个片段,最后点击新建的复合片段,调整对应的参数。 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。
2025-02-19