帮我找一个搜索企业联系方式的AI

以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 产业链上市公司（截止 2024.10.15）： |项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金, M Ventures, 淡马锡, Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth, 礼来公司基金会, EPIQ Capital Group, Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures, NEA, Kleiner Perkins, Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, Sequoia, Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源：Techcrunch

以下是关于 AI 视频的相关内容： 软件教程： 视频模型：Sora，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程：Hedra，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程：视频转绘，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 应用教程：视频拆解，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 应用教程：图片精修，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 视频 AIGC 工具： Opusclip：利用长视频剪成短视频 Raskai：短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript：屏幕/播客录制>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 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多 google vids 工具详解：GoogleAI 视频 Veo2 官网介绍可以申请 waitlist：https://labs.google/fx/zh/tools/videofx 相关报道链接： https://mp.weixin.qq.com/s/4ACndSdfG8az3gdLn5QLIQ https://mp.weixin.qq.com/s/8H286tyxbTeZrtEBDZHaA https://mp.weixin.qq.com/s/sMECORvSikuKHNaEzPor6Q https://mp.weixin.qq.com/s/PFeyrX2q9mWd6GIrJ9qdWQ AI 绘图 Imagen3 绘图：https://labs.google/fx/tools/imagefx 相关报道链接： https://mp.weixin.qq.com/s/4ACndSdfG8az3gdLn5QLIQ https://mp.weixin.qq.com/s/8H286tyxbTeZrtEBDZHaA https://mp.weixin.qq.com/s/gcyGvA6_9mxN9yz__jRRHQ

以下是关于学习辅导 AI 的相关内容： 使用 AI 辅助学习： 可以要求人工智能解释概念，能获得很好的结果。例如，有很好的自动导师提示，可在特定链接找到直接激活 ChatGPT 中导师的方式。但因人工智能可能产生幻觉，关键数据要依据其他来源仔细检查。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支及联系，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧，上手容易且有用。 实践和尝试：理论学习后实践是关键，尝试使用各种产品做出作品，知识库有很多实践后的作品和文章分享，欢迎分享自己的实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快获取知识并带动人类进步。其性质让我们能拆解研究，构建系统深入探索内部工作机制，创造学习飞轮，未来可能成为下一代专家的教师。

以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品： 1. PandasAI：让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业，并符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统：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。 4. 讯飞听见会议总结功能：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。

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以下是关于 AI 的数据分析工具的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 中小企业利用 AI 进行转型中的数据分析和洞察： 目标是通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 步骤包括：利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会；为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导；与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用；持续监控策略执行效果，并收集相关数据，形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还建议查看以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。

以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型： 1. RAG： 工作原理：就像超级智能的图书馆员，包括检索（从庞大知识库中找相关信息）、增强（筛选优化信息）、生成（整合信息给出连贯回答）。 优点：成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点：回答准确性相对不够。 相关网站：Metaso.cn（学术、研究）、So.360.com（生活、便捷）、Devv.ai（程序员、开发者）、Perplexity（付费、高质量）、Bing.com（通用）、Google.com（全球、精准）。 内幕：平均调用 9 次大语言模型，网络爬虫预先建立数据库，用便宜但推理弱的模型（免费版）。 2. 对于律师工作： AI 大模型擅长：信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长：法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长：法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译：主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读，新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi：由月之暗面科技有限公司开发，最大特点是超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）处理和基于文件、链接内容对话的能力，能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。

目前在 AI 搜索功能方面，Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的源模型 Llama 3.1 表现较为出色，其包含 8B、70B 和 405B 三个版本，其中 405B 是迄今为止最强大的模型，性能与 GPT4 和 Claude 3.5 相当。 在 AI 时代，搜索引擎结合大模型极大地增强了自身能力，比较优秀的公司有秘塔搜索（https://metaso.cn/）和 Perplexity（https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome）。 AI 搜索结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容，一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 RAG 是一种通过引用外部数据源为模型做数据补充的方式，适用于动态知识更新需求高的任务，其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时，且能够支持在本地运行。 多模态大模型具有多种能力，像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。生成式模型和决策式模型有所区别，决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

以下是关于搜索模型搭建的相关知识： 嵌入（Embeddings）： 概述：第一代模型（以001结尾的模型）都使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，针对三个不同任务进行调整，包括文本搜索、文本相似性和代码搜索。搜索模型成对出现，有用于短查询和长文档的。不同系列包括多种质量和速度不同的型号，如 Davinci 能力最强但更慢更贵，Ada 能力最差但速度快成本低。 相似性嵌入：最擅长捕捉文本片段之间语义相似性，如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入：有助于衡量长文档与短搜索查询的相关性，使用两种模型，分别用于嵌入搜索查询和要排名的文档，如 textsearchadaquery001 等。 代码搜索嵌入：与搜索嵌入类似，有两种类型，分别用于嵌入自然语言搜索查询和要检索的代码片段，如 codesearchadatext001 等。对于001 文本嵌入，建议将输入中的换行符替换为单个空格。 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载，双击打开点击“Install”，安装完成后将下方地址复制进浏览器中，若出现相关字样表示安装完成，即 http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型：Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车，Mac 电脑按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序，复制相关命令行粘贴回车等待完成。 检索原理： 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，涉及对信息来源、时效性和相关性的验证。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答：全新的上下文传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。

以下是 3 个大众使用评价较好的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案，用户参与度高。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。

以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容： Cursor 方面： Cursor 适用于多种编程场景，如问答。在问答场景中，LLM 支持联网功能后，如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题，能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案，但答案置信率不高，而 Cursor 的上下文符号引用能力（如@Codebase 符号索引整个仓库）弥补了这一点，其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费，具备极强的私域知识理解能力，还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面： 工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库、搜索网络等）、输出结果（通过文本或语音将生成的结果反馈给用户）。 AIGC Weekly34 方面： 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题，如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感，发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文，提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化，还讨论了人工智能人格模拟相关内容，如语言模型如何模拟和改变人格等。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： DeepSeek 网址：https://www.deepseek.com/zh 。它很方便，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。新手推荐使用，您只需要获得游戏代码即可。点击开始对话，左边选择代码助手，直接向其许愿。 5 月 7 日的 XiaoHu.AI 日报中提到，DeepSeek 发布 2360 亿参数的 DeepSeekV2，它是 60 位专家混合开源模型，数学、编码和推理表现出色，有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/7468

很抱歉，目前知识库中没有关于企业标书模拟评分系统的相关内容。但一般来说，企业标书模拟评分系统通常会涉及对标书的各项指标进行量化评估，包括但不限于技术方案的可行性、项目经验、价格合理性、服务保障等方面。您可以进一步明确您关于这个系统的具体问题，以便我为您提供更有针对性的帮助。

以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容： 工具： 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：运用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：利用 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：运用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

在食品制造型企业中，AI 可以应用于以下场景： 1. 质量控制：利用 AI 检测产品缺陷，确保食品质量。 2. 预测性维护：预测生产设备故障，避免生产中断。 3. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测和物流优化方案，提高供应链效率。 4. 产品设计和开发：借助 AI 生成工具，根据文字描述快速生成食品的包装设计、配方等元素，提高设计效率。 5. 工艺规划和优化：结合自然语言处理能力，自动生成生产工艺流程、设备选型等方案，优化生产过程。 6. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。

AI 在企业中有多种落地场景，以下为您详细介绍： 1. 决策方面： 在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略，但当市场环境变化时，AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖，企业可建立“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：分析患者数据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。 3. 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据进行个性化推荐。 搜索和个性化：改善搜索结果和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。 5. 制造业领域： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 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：控制工业机器人提高生产效率。

目前企业级 AI 的现状呈现出以下特点： 1. 应用方面：更多迁移到具体业务场景，企业重点放在自主构建应用程序上，如客户支持和内部聊天机器人等，同时也在尝试更新颖的应用，如编写消费品配方、缩小分子发现范围和进行销售推荐。 2. 资源配置和态度：企业对生成式 AI 的资源配置和态度在过去 6 个月发生显著变化，预算几乎增加两倍，将更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 3. 市场机会：生成式人工智能在 2023 年席卷消费市场，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。 4. 创新与挑战：基础模型的出现使企业构建自己的 AI 应用程序更易，但“GPT wrappers（GPT 套壳）”存在局限性。目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会改变。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并帮助企业更好利用专有数据的应用将表现出色。 5. 赋能企业：许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导地位。不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。

作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？