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Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?

Answer

目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势:

  • 2024 年内:
    • 图片-超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频-文字匹配上有进展。
    • 有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。
    • AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。
    • “全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。
    • 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。
    • AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆上有明显突破,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。
    • 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,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。
    • AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。
    • 可穿戴-全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。
    • 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“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(训练替代稍晚)。
    • 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:
    • AI 3D 技术、物理规则成熟,正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。
    • 全真 AI 虚拟人成熟,包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟,游戏中几乎无法区别真人和 NPC。
    • 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。

AI 产品发展的未来展望包括:

  • 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。
  • 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。
  • 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。

当前 AI 产品发展的新特点包括:

  • 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。
  • 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

2024年内图片-超短视频的精细操控:表情、细致动作、视频-文字匹配有一定操控能力的生成式短视频:风格化、动漫风最先成熟;真人稍晚AI音频能力长足进展:带感情的AI配音基本成熟“全真AI颜值网红”出现,可以稳定输出视频,可以直播带货游戏AI NPC有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式AI男/女朋友聊天基本成熟:记忆上有明显突破,可以较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈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,办公场景“AI助手”开始有良好使用体验2AI的商业模式开始有明确用例:数据合成、工程平台、模型安全等可穿戴-全天候AI硬件层出不穷,虽然大多数不会成功中国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(训练替代要稍晚)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、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展……2025-2027AI 3D技术、物理规则成熟:正常人无法区别AI生成还是实景拍摄全真AI虚拟人成熟:包含感情的AI NPC成熟,开放世界游戏成熟;游戏中几乎无法区别真人和NPCAR/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,很多日常决策开始由AI来执行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……"Limit of Understanding";Yifei Gong 2024,with Dall-E

2024年AI产品设计和商业化思路的一些变化及讨论

基于当前趋势,我们可以对AI产品的未来发展做出以下预测:更深度的行业整合:AI技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI产品的易用性和稳定性将进一步提升。新兴应用场景的出现:随着5G、IoT等技术的普及,AI可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。讨论内容:samueli:我就简单聊一下,感觉最近也没看到特别好玩的,最近的话就是也是经常写写小红书,所以对这种什么信息获取创作这种工具看的比较多。感觉比较有趣的还是杨哥的那个ReadPo,严格来说的话,它是一个toB的工具,服务各种创作者。顺着这个的话,其实也可以去看了一下。我感觉其实目前的话就是在ai这一块的话大家现在有点陷入一个低潮吧,基本上各种群里面或者大家都在关注的要么就是效率工具,要么就是这种类似于吐槽类的,就比如说前几天那个妙刷火了。这是我自己的一个体感吧,然后可能有点意思,其实它探索了一些商业模式。这一块的话可能对后面的一些AI产品有一些启发吧,另外像这两天天宫的那个搜索的一个更新,我老早就关注了,最近大家也在聊。它里面的宝典彩页,你可以去认领一些主题词搜索的时候给你广告流量,然后变现。我感觉也是商业模式上的一些创新点吧!但是制约因素也挺多的,它首先没流量对我自己就感觉的话就是一个toC的话,要么一些大家都能想到的东西,其实刷刷屏可能很快就过去了。Brad:对,其实我们可以观察一下,最近一段时间AI的产品的发展趋势,跟一年前或者说跟上半年确实有一些不太一样的地方,这一块我们可以展开来聊一下。我先说一下我自己的看法,就除了刚才说的那个情况确实。

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。

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AI Generated art
以下是关于 AI Generated art 的相关信息: AI 漫画 Anifusion 特点: 对特定艺术细节的控制有限。 生成的艺术作品可能缺乏独特性。 需要订阅才能使用高级功能。 可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价: 提供免费和高级订阅选项。 免费层级:提供 50 个免费信用点和一个工作空间,适合初学者体验。 高级层级:每月 20 欧元,包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持,以及新功能的早期访问权限。 如何使用: 注册账户:访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 选择布局:从预设计的漫画预设中选择,或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 描述页面内容:使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 生成 AI 艺术:让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 优化结果:使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 添加文本和效果:添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 导出和分享:导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 主要功能: AI 文本生成漫画:用户输入描述性提示,AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具:提供预设模板,用户也可自定义漫画布局,设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器:在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品,调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型,实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权:用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权,可自由用于商业目的。 使用案例: 独立漫画创作:有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计:专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容:教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料:企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志:粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点:非艺术家也可轻松进行漫画创作;基于浏览器的全方位解决方案,无需安装额外软件;快速迭代和原型设计能力;创作的全部商业权利。 生成式人工智能艺术形态 生成式人工智能是一种全新的信息获取方式,以 Midjourney 等工具为代表,在图形领域通过背后的人工智能模型,根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做 Prompting,是一种全新形态的人机交互。例如输入“想象:安塞尔亚当斯的风光摄影,平遥,全景图,云隙光,丁达尔光,史诗的,明暗对照法”就能获得相关图像。 其达成这样能力的原因可以拆解为三个简单的词汇:数据、映射和扩散。首先是数据,包括从公共数据库中获取世界上万事万物的图像存档、历史文献图片,或者创建特定的数据集以覆盖特定的风格或元素,最终目的是获得足够基础用以特征化每一个世界上的物体、风格或概念。其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,来识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,这个过程涉及到从原始数据中学习到的特征的映射,这些映射后的特征将用于生成新的艺术作品,其核心本质是将信息进行蒸馏,抛弃干扰的部分将特征得以呈现。最后是扩散(Diffusion),利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,不仅仅是复制或模仿已知的艺术风格,而是在现有数据的基础上,通过 AI 的内部处理机制,探索和创造新的视觉表达形式。归根结底,这样的核心机制,授予了创作者一只自己会动的笔。本雅明把摄影时代称作为机械复制时代,那也许我们这个时代就是人工智能执笔时代,不需要笔也能画画、拍电影,只需站在“画架”之前思考我们的观念、题材、实现路径。
2025-03-30
怎么让AI帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议: 1. 确定论文主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以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。 还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 一段一段进行细节描写,以表格的形式输出细节描述,这样有打破 AI 原本的叙事习惯、按编号做局部调整容易、确保内容都是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好、关键情节被改等。
2025-03-30
类似于viggle的ai工具
Viggle 是一款创新的可控视频生成平台,具有以下特点: 基于 JST1 技术,允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作,在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具,简化了动画制作流程,能快速生成引人入胜的角色视频,助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造,创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」,能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画,进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问,Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址:https://www.viggle.ai/ 官方推特:https://x.com/ViggleAI 官方 Discord:https://discord.gg/viggle 操作方式(以网页端举例): Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果,请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小(最大 10MB) 上传的照片必须符合 功能: /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考,提示词地址:https://viggle.ai/prompt
2025-03-30
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别: 直接使用 AI 时,AI 生成的内容可能较为笼统模糊,就像遇到只会说“很急,今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手,需对复杂任务进行拆解,提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活,但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如,将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库,后续在创作中激活知识库,AI 会根据场景自动匹配库内素材,使输出更具针对性。 相比之下,微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”,答题更快更准,但训练成本高。微调适合高精度、长期任务,而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30
标签体系可用的ai
以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容: 在 AI 时代的知识管理体系构建方面: 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)的流行知识管理框架,AI 能通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,以简化分类过程,加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键,AI 可通过分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和标签结构,提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入,知识助手 Bot 能根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面,包含了众多与 AI 相关的术语,如 Knowledge Engineering(知识工程)、Knowledge Graph(知识图谱)、Knowledge Representation(知识表征)、MultiHead Attention(多头注意力)、MultiHead SelfAttention(多头自注意力)等。
2025-03-30
怎么用AI音乐变现
以下是关于用 AI 音乐变现的一些途径和相关信息: 1. 了解 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,例如格林同学做的翻译。 2. 利用相关平台,如 LAIVE:这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台,使用者可以选择自己喜欢的类型和情调,上传参考音源,AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词,目前为开放测试阶段。输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币(入口在个人资料),令牌有效期为输入代码后的 30 天,促销码失效日期为 4 月 17 日。链接:https://www.laive.io/ 3. Combobulator 插件:DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件,利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频,从而使用你自己的声音重现其他艺术家的风格。链接:https://datamindaudio.ai/ 4. 在游戏制作和发行环节使用 AI 生成音乐:AI 生成音乐作为音乐资产是可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 目前 AI 生成音乐存在 2 种主流技术路线:基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。
2025-03-30
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
AI 翻译有什么应用场景?发展前景如何
AI 翻译的应用场景广泛,包括但不限于以下方面: 1. 企业在多语言市场中的运营,便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息,打破语言障碍,更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域,国内外院校的合作教育分享更加便捷,促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中,帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面,为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔: 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译(NMT)通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段,超大规模预训练模型通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如,Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless,统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可以实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外,还有一些具体的开发案例,如用 whisper 生成原视频的英文字幕,让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分,形成新的双语字幕文件;ChatGPT 助力数据分析等。
2025-02-06
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理,还将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,计算资源更便宜、数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现能有效学习任何数据分布,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理。它将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 从产业角度,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总的来说,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。近年来我国人工智能产业快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
我想了解法律AI的最新发展状况
以下是关于法律 AI 最新发展状况的一些信息: 潘帅作为法律科技探索者,整理了关于 AI 大模型使用方法的资料并结合自身经验编写了相关内容。他指出在人工智能时代,律师要实现人机协同,需理解 AI 优劣势及自身长处与不足。 《促进创新的人工智能监管方法》提到,AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升,具有巨大的变革潜力,能用于多种场景,推动经济增长和创造就业。但这只是开始,随着技术发展,会有更多应用出现,英国需创造利于创新的监管环境。 AIGC 法律风险研究报告指出,AI 将改变生活各方面,带来生产力解放和生产关系变化,法律需做出回应。生成式人工智能技术在多领域带来创新、效率与价值的同时,也带来了传播虚假信息、侵犯个人信息权益、数据安全等法律风险。飒姐法律团队致力于为其发展保驾护航,总结法律红线风险,提示合规要点。
2025-03-11
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14
Ai技术现在的发展状况
AI 技术的发展状况如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 需要注意的是,无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-11-09
目前最好的AI Agent是哪一款
目前,在 AI Agent 领域,没有绝对意义上的“最好”的一款。以下为您介绍一些受到关注的 AI Agent: 1. AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理,在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 2. Devin 是来自纽约华人创业团队 Cognition AI 的一款可以像人类程序员一样自动写代码的 Agent,但因演示视频过于科幻而被揭露造假。 3. Google 在今年的 Next 与 I/O 大会上发布了自己的 Agent 战略,如 Google Plan Search 能自动化多步骤执行搜索任务。 4. Cursor 中的 Agent 功能,只要给它一个模糊指令,它会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手,也有一定的能力,其新版本还推出了检查点功能。 需要注意的是,AI Agent 领域在不断发展,不同的 Agent 在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势。
2025-03-30
目前文字转视频,效果比较理想的工具有哪些?
目前文字转视频效果比较理想的工具包括: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 此外,Sora v2 即将发布,支持 1 分钟视频生成,提供文本转视频、文本+参考图片转视频以及文本+视频转视频功能。Runway 还有 Act One 角色参考视频功能,能实现视频表演和声音的角色转移,支持通过拍摄视频驱动另一个视频,保持表情和口型同步。
2025-03-30
大模型公司的数据训练成本目前大概是多少
目前,AI 大模型的训练成本较高。在数据、算力、算法三要素中,算力是基础也是大模型竞争力,但国产芯片在软件适配度、稳定性方面存在不足。大部分采用智能计算中心、自费买英伟达 A800/H800 显卡组成服务器运行、或者用价格更为实惠的服务器云来训练,成本最高的部分是前期的模型训练。 千亿参数模型的报价高达数十万元,由于训练成本高、数据筛选难度大,高昂的售价让很多客户望而却步。在预训练阶段,从互联网上获取大量文本并处理,需要 GPU 集群,通常需要数百万美元的成本。 开源模型可以由任何人托管,包括不承担大模型训练成本(高达数千万或数亿美元)的外部公司。闭源模型能否长久保持优势还是未知数。
2025-03-28
目前比较好用的编程辅助工具有哪些
以下是一些比较好用的编程辅助工具: 1. GitHub Copilot:由GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出,支持多种语言和IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊AWS团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱AI推出的开源免费AI编程助手,基于130亿参数的预训练大模型,能快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费AI代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由AI驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程AI产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。 另外,Cursor也是一款好用的AI编程工具,它是一个现代化的集成开发环境,专为人工智能辅助编程而设计,具有AI辅助编码、代码自动补全、实时代码分析、多语言支持、集成终端、Git集成、自定义主题、跨平台、性能优化和实时协作等特点。您可以通过https://www.cursor.com/链接进入其产品主页下载。 在开发过程中,还可以利用AI辅助编程工具探索新的功能与技术,比如: 1. 更复杂的动画效果:实现宠物的动态行为,如当鼠标靠近宠物时做出躲避或好奇的动作,宠物在屏幕上随机游走,使用PyQt5的QGraphicsView和QGraphicsScene或引入外部动画资源实现更复杂的动画。 2. 智能交互功能:结合语音合成库让宠物通过语音提醒用户,使用自然语言处理库让宠物能够理解用户的语音指令。 3. 数据持久化与个性化:使用sqlite3或QSettings保存用户设置,添加用户账户系统。 4. 跨平台与云同步:确保程序在不同系统上正常运行并实现云同步功能。
2025-03-27
目前的AI设计软件,能直接生成课程海报吗
目前的 AI 设计软件能够直接生成课程海报。例如 Claude 这款工具,其 Artifact 功能强大,无需专业设计技能和代码编写,也无需使用 PS 等软件,仅通过输入提示词和对话交流,就能生成课程海报,还能根据需求进行修改,如合并课程、添加日历、调整色彩等。 此外,还有一些其他的 AI 海报生成工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ ,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 另外,还有一个海报设计的案例分享——东阿阿胶。其步骤包括得到需求、提取元素、绘制线稿、用 controlnet 转绘上色、ps 优化、定稿。具体为:确定需求并提取元素,如风格要潮流插画、有唐代元素和国潮等;绘制线稿,根据需求调整元素,如将驴子换成琵琶等;拆分元素线稿,绘制单个元素使其更精致,方便后期替换;利用拼接好的线稿跑图抽卡,选出合适的进行 ps 优化;最后根据客户需求进行元素替换得到定稿。上色运用的大模型为 GhostMix 鬼混_V2.0,lora 模型为“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576”,controlnet 模型为“Module:lineart_coarse,Model:contr”。
2025-03-26
目前中国市面上什么好用的AI工具
以下是中国市面上一些好用的 AI 工具: 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手,探索提升写作者效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,有不同收费档次。 通义万相:在中文理解和处理方面出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一些局限性,如某些类型图像无法生成,处理非中文或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容可能存在偏差。
2025-03-26