Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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。

Others are asking
写论文数据最真实的ai是哪个?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,这些工具只是辅助,使用时要结合自身写作风格和需求,选择最合适的,且内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实,仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
作为互联网公司的IT,如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员,利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手: 1. 明确自身工作目标和想法:AI 是工具,能将能力放大,帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么,并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流: 起床时,让 AI 为自己排 TODO 优先级,做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot,如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等,并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势:目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类,但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距,通用人工智能的定义存在争议,其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是,AI 终究会发展到每个人触手可及的程度,对于大部分人来说,并不需要特别关注 AI 技术本身,而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面: 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果,迭代优化提示词,最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容,包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导,如法律术语,使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果,要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保信息准确。 在实际操作中,例如在 SQL 分析中,用户描述分析内容,后台连接数据库,让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句,执行后将数据传给 GPT 分析,最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中,用户上传文件并描述辅助,前端解析后传给 GPT 处理,后续步骤与前者一致。
2025-02-28
用AI辅助成绩分析
以下是关于用 AI 辅助成绩分析的相关内容: 数据收集方面:采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合的方式,并结构化提取数据。 报告拆分:按照任务需求分步完成,使用 Excel 等工具进行数据处理。 分析与写作:AI 辅助分析并提供初步文字撰写,但关键内容需人工主导校验。 亮点在于把 AI 作为辅助,优化信息处理和写作效率,注重人工与 AI 配合,确保数据准确性和结论可靠性。 相关链接:
2025-02-28
AI换衣推荐
以下是为您推荐的与 AI 换衣相关的内容: Comfyui_Object_Migration:这是一种一致性换衣模型,能够高精度地将服装样式迁移到目标人物图像,保持高一致性和细节完整性。它支持从卡通到写实的风格互相转换,甚至可以将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。应用场景包括虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计等。详细介绍及教程: AI 试衣 Outfit Anyone:这是一款虚拟试衣图片生成模型,基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。
2025-02-28
我已收集了论文相关的数据,可以让ai帮我勾勒出来吗?
AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议: 有一些 AI 工具可以辅助您,例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时,可按以下步骤:确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住,AI 是辅助,不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持数据分析,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时,应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。
2025-02-28
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
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
我想时刻关注Deepseek目前在电商行业应用落地的场景的信息及对应的应用APP、小程序等,可以通过什么渠道第一时间获取
目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等,您可以通过以下渠道第一时间获取: 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号,如微信公众号、微博等,获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区,与其他从业者交流,获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台,可能会有相关报道。
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括: 电商商品策划:如“电商商品策划 DeepSeek 大师版|一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析:如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划:如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息:
2025-02-26
目前市面上的文心一言,通义,deepseek等,用于写作效果如何
目前市面上的文心一言、通义、DeepSeek 等用于写作的效果各有特点: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 通义(阿里巴巴):在特定领域和任务上表现出卓越的能力。 DeepSeek:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT。 需要注意的是,不同模型的效果会因用户的具体需求和使用场景而有所差异。
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括: 电商商品策划:如 。 商品链接分析:如 。 电商产品上架规划:如 。
2025-02-26
目前可以用于做ppt的ai工具有哪些
以下是一些可用于制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片,可嵌入多媒体格式增强吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文: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/ 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 此外,还有以下工具: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 用户可根据自身需求和喜好选择合适的工具,以提高工作效率和演示效果。推荐两篇市场分析文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-26
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型,以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径: 1. 免费云服务器: 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器,如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口: 阿里的接口,创建 API key 即可。 也有免费接口,但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外,关于大模型的相关知识: 1. 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 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。强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 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,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。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26