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现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗？

Answer

目前市面上有许多好用的生成式人工智能，以下为您列举部分：

  • 在文本和图像生成方面，有 OpenAI 的 GPT-3（用于文本）、DALL-E2（用于图像）、Whisper（用于语音），以及 Midjourney（在艺术竞赛中表现出色）等。
  • 在创建可信角色方面，有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等，它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力，并提供工具以便创作者给角色设定目标。
  • 一体化平台方面，Runwayml.com 较为成功，它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。
  • 在企业应用方面，Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）等都是早期突破性的代表。

此外，还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT-175B 和 BlenderBot 等。同时，有数百公司正在构建通用聊天机器人，如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是，这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力，大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式人工智能如何改变创意工作

生成式人工智能已经可以做很多事情。它能够生成文本和图像，涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品（甚至[赢得竞赛，有争议）](https://www.washingtonpost.com/technology/2022/09/02/midjourney-artificial-intelligence-state-fair-colorado/)）。该软件使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列预测下一个单词，或根据描述先前图像的单词预测下一个图像。法学硕士于2017年在Google Brain开始提供，最初用于翻译单词，同时保留上下文。从那时起，大型语言和文本到图像模型在领先的科技公司中激增，包括Google（BERT和LaMDA）、Facebook（OPT-175B、BlenderBot）和OpenAI（微软是主要投资者的非营利组织（GPT-3用于文本，DALL-E2用于图像，Whisper用于语音）。Midjourney（帮助赢得艺术竞赛）等在线社区和HuggingFace等开源提供商也创建了生成模型。这些模型在很大程度上仅限于大型科技公司，因为训练它们需要大量数据和计算能力。例如，GPT-3最初使用45 TB的数据进行训练，并使用1750亿个参数或系数进行预测；GPT-3的单次训练花费了1200万美元。中国模型无道2.0拥有1.75万亿个参数。大多数公司没有数据中心能力或云计算预算来从头开始训练自己的此类模型。

游戏中的生成式 AI 革命

许多初创公司正考虑使用生成性AI来创建你可以互动的可信角色，这部分是因为这个市场在游戏之外具有如此广泛的适用性，比如虚拟助手或接待员。创建可信角色的努力可以追溯到AI研究的初期。实际上，经典的“图灵测试”对人工智能的定义就是人类应该无法区分与AI还是人类的聊天对话。目前，有数百家公司正在构建通用聊天机器人，其中许多由类似GPT-3的语言模型驱动。较少数公司正在特意尝试为娱乐目的构建聊天机器人，例如[Replika](https://replika.com/)和[Anima](https://myanima.ai/)，他们正在尝试建立虚拟朋友。与虚拟女友约会的概念，就像在电影《她》中所探索的那样，可能比你想象得更接近现实。我们现在正在看到这些聊天机器人平台的下一代迭代，如[Charisma.ai](https://charisma.ai/)、[Convai.com](https://convai.com/)或[Inworld.ai](https://inworld.ai/)，它们旨在为具有情感和自主权的完全渲染的3D角色提供动力，并提供工具，以便创作者给这些角色设定目标。如果这些角色要适应游戏或在推动情节向前发展中担任叙述角色，这一点是重要的，而不仅仅是装饰。[heading3]一体化平台[content]目前，最成功的生成性AI工具之一是[Runwayml.com](https://runwayml.com/)，因为它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。目前，尚没有这样的平台服务于视频游戏，我们认为这是一个被忽视的机会。我们非常愿意投资于具备以下特征的解决方案：覆盖整个生产流程的完整生成性AI工具套件（代码、资产生成、纹理、音频、描述等）与流行的游戏引擎（如Unreal和Unity）紧密集成专为适应典型的游戏生产流程而设计

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

Others are asking
大模型和小模型区别是什么？是否大模型都属于生成式AI，小模型属于判别式AI，为什么大模型有幻觉小模型没有？
大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数数量：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，能够处理更大量和更复杂的数据。 2. 能力和性能：大模型在语言理解、生成等任务上往往表现更出色，能够生成更准确、丰富和连贯的内容。 3. 应用场景：大模型适用于广泛的通用任务，而小模型可能更专注于特定的、较狭窄的领域。 并非大模型都属于生成式 AI，小模型都属于判别式 AI。生成式 AI 能够生成新的内容，如文本、图片等；判别式 AI 则主要用于对输入进行分类或判断。模型的分类与其大小并无直接的必然联系。 大模型出现幻觉的原因主要是其通过训练数据猜测下一个输出结果，可能会因错误或不准确的数据导致给出错误的答案。而小模型相对来说数据量和复杂度较低，出现幻觉的情况相对较少，但这并非绝对，还取决于模型的训练质量、数据的准确性等多种因素。优质的数据集对于大模型减少幻觉现象非常重要。
2025-02-21
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它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，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例： 北京市新英才学校： 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下，主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，决定制作一款学校地图桌游。 课程中，学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法，有时自己写 prompt 与大语言模型对话，还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案，手绘第一版学校地图，选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域，生成式 AI 带来了诸多改变： 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题，可大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品，如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例： 特色课程方面：学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导下，用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉，再到测试、迭代的全过程。例如，为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，学生决定做一款学校地图桌游。课程中，学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话，还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外，还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作，采用“大学生，小学生同上一节课”的方式，大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期，学生们测试并迭代桌游，使用 3D 打印机打印配件，用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计，用 Kimi 辅助编写说明书，还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面：初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期，更多是老师带着学生使用 AIGC 工具，prompt 由学生提出，老师引导。例如，在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话，了解处理方法，让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句，形成生词库，并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。
2025-02-18
中小学AI教育场景 生成式 全息
以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容： 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上，对于初中以上学生，一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具，由学生提出 prompt，老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，还让 ChatGPT 生成单词解释和例句，加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-02-17
影视行业的生成式AI工具有哪些？帮我分一下类
以下是影视行业常见的生成式 AI 工具分类： 视频和图像类：Civitai、Kling AI、Viggle、Hailuo、Hedra、RunPod、Higgsfield、ThinkDiffusion、neural frames、Genmo、fal、LTX Video、CogVideoX、Morph Studio、Domo、Haiper、Pony Diffusion、Leonardo AI、Rubbrband 音频类：ElevenLabs、Hailuo、Cartesia、Sync、Tunes by Freepik 3D 类：Playhouse、Playbook、Tripo AI 故事板类：SAGA 在视频大类的分类下，按场景分，主要有以下几类： 1. 纯 AI 视频生成（RunwayML 等为代表） 2. 数字人（Heygen 等） 3. 营销类视频生成及编辑（生成内容以模板化，商业化内容为主） 4. 视频编辑（全面编辑，长剪短等） 此外，全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一 Project Odyssey 第二季已开始，相关信息如下： 赛事官网：https://www.projectodyssey.ai/ 注册地址:https://projectodyssey.myflodesk.com/season2 赛事 Discord：https://discord.com/invite/projectodysseyai 提交地址：https://www.projectodyssey.ai/submission 时间线： 12 月 2 日：Project Odyssey 第二季开放报名 12 月 9 日：比赛规则公布 12 月 16 日：报名用户可解锁免费试用、完整规则正式发布、作品提交正式开启 1 月 16 日：提交截止，进入评审阶段 2 月 14 日：直播颁奖 参赛类别： 叙事类：通过鲜明的角色和深刻的故事情节，讲述能够打动人心的故事。 音乐视频：将视觉效果与原创音乐完美结合，打造震撼体验。 品牌创意：构思创意广告或活动视频，为虚拟品牌注入灵魂。（短于 60 秒） 创意预告片：制作极具吸引力的预告片或片头，为电影或剧集呈现特别概念。（短于 2 分 30 秒）
2025-02-16
有哪些好用的ai可视化工具
以下是一些好用的 AI 可视化工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，Google DeepMind 发布了一套可视化工具，可用于了解语言模型的内部工作原理，提取有意义的特征，揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释：https://xiaohu.ai/p/12186 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 。
2025-02-22
最好用的生成 ppt 的 ai 工具
以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 工具： 1. MindShow：这是一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，目标是简化设计流程，让用户专注于内容表达和创意发挥，还可能包含互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域技术优势，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 按照如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 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》
2025-02-21
AI生图哪个软件好用
目前市面上有不少好用的 AI 生图软件，以下为您列举一些常见的： 1. DALL·E2：由 OpenAI 开发，能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion：具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney：生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异，您可以根据自己的需求和偏好进行选择。
2025-02-21
deepseek比WayToAGI哪个好用？
DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用，因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台，包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如，有快速了解 DeepSeek 的文档，集合了 DeepSeek 提示词方法论，还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时，在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具，有相关的 API 获取方式，如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外，还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用，取决于您的具体需求和使用场景。
2025-02-21
哪些AI原型设计工具好用
以下是一些好用的 AI 原型设计工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有一些利用 AI 技术辅助设计的插件，例如自动生成设计元素等。 以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。 4. Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 此外，Anifusion 是一款基于人工智能的在线工具，旨在帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品。其主要功能包括 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持以及商业使用权等。优点是非艺术家也可轻松进行漫画创作、基于浏览器无需安装额外软件、快速迭代和原型设计能力以及拥有创作的全部商业权利。
2025-02-21
免费好用的文生视频软件 做小说漫画推文
以下是一些免费好用的文生视频软件，可用于将小说做成漫画推文视频： 1. Stable Diffusion（SD）：这是一种 AI 图像生成模型，能够基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个适用于创建小说中场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以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/ 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等多个步骤。您可以根据具体需求选择合适的工具来完成您的小说漫画推文视频制作。
2025-02-20
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？ 我的意思是工作流
市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种： 1. 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，可参考。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens，可参考。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次，开源地址为。
2025-02-21
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？
目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有： 1. 智谱的 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，采用私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次。
2025-02-21
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
你和市面上的AI产品有什么不同吗
市面上的 AI 产品多种多样，具有以下特点和差异： 为了以更低的门槛帮用户获得更高质量的 Prompt，从而更好地驱动模型，不同产品采取了多种方式，如 GPTs 用对话引导获取用户信息，Jasper 拆解场景流程按步骤收集信息，Leonardo 用画布和实时反馈加速 Prompt 提升，Novel 用交互式、渐进式续写，c.ai 卷生态卷模型，筑梦岛探索更多场景的对话玩法，FlowGPT 直接以 Prompt 的分享为核心，小悟空数据驱动优化 Prompt 等。 在这个过程中，还发现了一些现象：GUI、LUI 的结合会极大提高产品体验；随着模型能力提升，实时反馈会越发重要；模型能力在现阶段依旧是 AI 产品的核心竞争力；互联网产品的很多思维和方法论出现在大量的 AI 产品上；产品形式和模型能力还很接近，产品还在技术应用的阶段。当前阶段的 AI 产品还普遍体现出初级产品化、强行产品化的特征，与传统互联网产品中的佼佼者们对比，在需求和体验上存在巨大差距。或许等到用户无法直接感知这个 AI 产品是在使用什么模型，AI 产品的形态和范式才算真正成熟。 在开发者工具方面，这个选项更加技术化，能让用户对外形因素以及 AI 伴侣的个性有最大的控制权。用户可以组合多种工具创造理想中的伴侣，并通过短信、电话甚至实时视频聊天与其互动。具体包括： 个性（LLM 的文本）：一些开源模型（尤其是 Vicuna 和 Pygmalion）经过微调，在特定个性到无审查的角色扮演等应用场景中表现出色。 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系，配置代码存储长期记忆、背景故事等独特信息。 语音（语音合成）：像 ElevenLabs 这样的产品可赋予伴侣声音，控制年龄、性别和口音。 外表（SD 模型作图）：LoRAs（类似于 Civitai 上的那些）可精细控制 AI 伙伴的图像风格、细节和设置。 动画（视频动画）：像 DID 和 HeyGen 这样的工具可使图像“说话”，但可用的高保真度生成说话人脸的模型不多。 平台：是伴侣的基础代码和内部逻辑执行的地方。如今大多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，像 Steamship（其中运行 GirlfriendGPT）这样的解决方案正迅速获得关注。 UI 层：一个前端界面，让用户能够与合作伙伴实际互动。SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。 还推出了用于开始构建人工智能应用的开源模板，包含从零开始编码伴侣所需的基本要素，后续还将发布文章和更多开源项目，详细介绍开发者创建人工智能伴侣的技术栈。
2025-02-20
目前市面上免费的生成图片的AI工具有哪些？
目前市面上免费的生成图片的 AI 工具主要有以下几种： 1. 文生图工具： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 2. 图生图工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传的照片转换为芭比风格，效果好。 3. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy：支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 需要注意的是，这些工具可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-19
现在市面上能够购买的AI产品有哪些
以下是一些市面上能够购买的 AI 产品： 制作 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网站：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：可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。网站：https://www.xdesign.com/ppt/ 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。网站：https://www.mindshow.fun/ 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，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网站：https://zhiwen.xfyun.cn/ 其他 AI 应用： 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，利用数据分析、物联网技术，管理办公设备，提高设备利用率。 新氧 APP：AI 美容护肤机构推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道：AI 儿童教育机构推荐平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城：AI 汽车销售平台，运用数据分析、自然语言处理技术，为消费者提供汽车购买渠道。 彩云天气 APP：AI 天气预报预警系统，利用数据分析、机器学习技术，提供准确的天气预报预警。 腾讯觅影：AI 医疗影像分析平台，基于数据分析、机器学习技术，分析医疗影像，辅助医生诊断。 钉钉会议管理功能：AI 会议管理系统，采用自然语言处理、数据分析技术，管理会议流程，提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道：AI 书法作品销售平台，借助图像识别、数据分析技术，为书法爱好者提供作品销售渠道。
2024-12-27
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业，可以从以下几个方面入手： 1. 学习基础知识：了解人工智能的发展历史、基本概念和原理，包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能：例如编程（如 Python）、数学（如线性代数、概率论）等。 3. 深入研究特定领域：如计算机视觉、自然语言处理等，选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目：通过实际参与项目，积累经验和提升能力。 5. 持续学习：人工智能领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在多个领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下： 国家统计局数据显示，2022 年全国研究与试验发展（R&D）经费投入总量首次超过 3 万亿元，达到 30782.9 亿元，比上年增加 2826.6 亿元，增长 10.1%，表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大，已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元，预计到 2023 年，中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面，截至 2024 年 3 月，全国算力存量企业共有 75,343 家。其中，广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三，分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外，人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出，中国 AI 产业快速发展，得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量，数量占比高达九成，活跃于各行业领域。预计到 2025 年，中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一，未来，AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、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卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。
2025-02-16