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各个国家对生成式人工智能所持态度

Answer

以下是各个国家对生成式人工智能所持的态度：

  • 欧洲：《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。
  • 美国：政府官员对生成式人工智能技术表现出兴趣，在评估其带来的机会的同时，也警示潜在风险。政府机构开始就相关问题征求公众意见，预计未来几个月内将有更多行动。例如，白宫宣布将采取更多措施加强美国的人工智能研究、开发和部署。此外，美国对中国实施了更严格的出口管制和投资限制。
  • 中国：是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从 2022 年开始陆续出台全面指南，如今审查机构正在介入。持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。禁止访问 Hugging Face 等国外网站，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

在移动端应用领域，尽管硅谷被视为 AI 核心地带，但世界各地都在积极构建相关产品。在生成式 AI 网页端和移动端产品的开发方面，不同地区的分布有所不同。例如，超过 30%的生成式 AI 网页端产品起源于美国湾区，而在移动应用开发者中，仅有 12%的团队设立于此。同样，超过一半的顶级生成式 AI 网页端产品在美国开发，而不到 1/3 的移动端应用源自美国本土。在全球范围内，包括亚洲（如中国、印度、韩国等）、大洋洲（如澳大利亚）、欧洲（如英国、法国、德国等）、中东（如以色列、土耳其等）的许多国家和地区都在参与生成式 AI 的发展。

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References

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

《欧盟人工智能法案》获得批准，正式生效随着该法案的通过，**欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。**执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”（例如欺骗、社会评分）的禁令将于2025年2月生效。美国大型实验室努力应对欧洲监管欧盟人工智能法案和长期以来的《通用数据保护条例》（GDPR）对隐私和数据传输的要求相结合，使美国实验室难以适应其服务。Anthropic的Claude在2024年5月之前才向欧洲用户开放使用，而Meta不会为欧洲客户提供多模态模型。与此同时，苹果公司正在反对欧盟的数字市场法案，声称其互操作性要求与它在隐私和安全方面的立场不兼容。因此，苹果公司推迟了在欧洲推出Apple Intelligence。中国人工智能监管进入执行时代我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从2022年开始陆续出台全面指南，如今审查机构现在正在介入。我国持续生产SOTA模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型同时避免给政治问题提供“错误”的答案，在发布模型之前，必须提交其模型进行测试，以校准拒绝率。虽然禁止Hugging Face等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可以作为训练数据源。美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制美国商务部发出了信函，要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售。不仅如此，美国正在采取措施阻止或限制（包括半导体、国防、监控和音频、图像和视频识别）的中国初创企业的投资。美国不仅禁止了某些物品的出口，还在限制期限前向国际合作伙伴施压。这影响到了NVIDIA、Intel和ASML。

美国 AI 监管动态.pdf

[heading2](AI), a field that currently operates with minimal regulation. U.S. government officials, however,[content]are stepping up their interest in generative AI technology,including assessing the opportunitieswhile cautioning about potential risks.Government agencies are also beginning to seek publiccomment on these issues,where we expect to see increased activity in the coming months.生成式人工智能（AI）成为我们这个时代崛起的最先进的技术之一，该领域的运行目前处于最低程度的监管状态下。但是，美国政府官员正愈发展现出对生成式人工智能技术的24859-0192-6761.v3兴趣，他们正在评估生成式人工智能带来的机会，也警示其潜在风险。政府机构也开始就这些问题征求公众意见，预计在未来几个月内将有更多行动。For example,on May 23,the White House announced that it would be taking additional steps toenhance AI research,development and deployment in the United States,building on its May 4announcement advancing the AI Bill of Rights.例如，2023年5月23日，白宫宣布将在5月4日宣布推进《人工智能权利法案》的基础上，采取更多措施加强美国的人工智能研究、开发和部署。The recent announcement outlined three key steps the government is pursuing to promote AI:publishing an updated National Artificial Intelligence R&D Strategic Plan,soliciting publicfeedback on advancing AI research,and releasing a Department of Education report on the benefitsand risks of AI in education.This alert focuses on the first two announcements.

翻译：A16Z-TOP 100生成式AI应用

尽管硅谷被视为AI的核心地带，但世界各地都在积极构建着广受欢迎的产品。这一点在移动端应用领域尤为显著。虽然我们的榜单中超过30%的生成式AI网页端产品起源于湾区，但在移动应用开发者中，仅有12%的团队设立于此。同样，虽然超过一半的顶级生成式AI网页端产品是在美国开发的，但不到1/3的移动端应用源自美国本土。北美（美国）加利福尼亚州：门洛帕克、山景城、奥克兰、帕洛阿尔托、红木城、旧金山、圣马特奥佛罗里达州：迈阿密、圣彼得堡爱达荷州：默里迪恩伊利诺伊州：芝加哥马萨诸塞州：剑桥明尼苏达州：明尼阿波利斯纽约州：布鲁克林、纽约市宾夕法尼亚州：森特瓦利德克萨斯州：休斯顿华盛顿州：雷德蒙德怀俄明州：谢里丹北美（加拿大）蒙特利尔、多伦多亚洲中国：北京香港：九龙印度：古尔冈马来西亚：雪兰莪巴基斯坦：伊斯兰堡新加坡：新加坡韩国：首尔越南：河内、胡志明市大洋洲澳大利亚：布里斯班、凯恩斯、悉尼欧洲英国：剑桥、伦敦法国：巴黎德国：格林瓦尔德、拉博埃意大利：米兰波兰：克拉科夫罗马尼亚：布加勒斯特瑞典：斯德哥尔摩乌克兰：基辅中东塞浦路斯：尼科西亚以色列：本布里克、耶路撒冷土耳其：伊斯坦布尔、伊兹密尔

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生成式 AI 搜索
生成式 AI 搜索具有以下特点和应用： 有可能彻底改变互联网的核心功能之一——搜索。传统搜索中，用户在 Google 输入问题后常被大量链接及不准确信息淹没，而由大型语言模型驱动的搜索引擎可提供自然语言写成的简洁答案，并能在用户感兴趣时提供更多链接阅读。 一些公司为一般搜索查询提供服务，如 You 和 Neeva。还有公司采取更垂直化的方法，如 Consensus 跨越研究论文进行搜索，Perplexity 的 Bird SQL 产品针对 Twitter 进行搜索。 对于产品推荐尤为有价值，能根据特定需求提供策划过的选项列表。 在企业内部搜索应用中具有巨大潜力，如 Glean 允许团队跨应用搜索，Vowel 允许用户查询视频会议记录。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 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。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型的飞速进步为信息检索领域带来新机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，被视为对传统搜索引擎的颠覆性竞争。ChatGPT 的成功引发搜索引擎巨头的紧迫感，谷歌推出 Bard 并逐步向 180 多个国家开放服务，百度推出文心一言等生成式 AI 搜索功能，微软将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。
2025-02-28
生成式AI相关知识
生成式 AI 相关知识如下： GenAI 是生成式 AI 的一种，全称 Generative AI，是基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用。其通过大规模数据集训练深度神经网络模型，能为游戏、娱乐和产品设计等提供解决方案，典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。但在数据处理中存在未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等潜在合规风险。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。其工具使用机器学习算法，通常基于自然语言处理，分析大型文本数据集并学习生成新内容。国内主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，分别利用不同的模型和技术，应用于多个领域，但也可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对其有一定要求，但部分问题仍需更多法律明确，且需加强监管和伦理约束。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。课程包括生成式 AI 的定义和分类、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等内容，并提供了教材、参考书籍、在线课程、开源项目等学习资源和学习方法。
2025-02-24
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
怎么用飞书搭建一个人工智能知识库
以下是使用飞书搭建人工智能知识库的相关内容： 1. 参考文章： 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》：介绍了一系列关于 AI 知识库的知识，包括“通往 AGI 之路”这个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，以及相关文章对 AI 时代知识库的讲解，读完可收获 AI 时代知识库的概念、实现原理、能力边界等内容。 《【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档》：其中提到创建知识库时可使用手动清洗数据，包括在线知识库和本地文档的处理方式，如在线知识库需创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割等；还介绍了发布应用时要确保在 Bot 商店中能搜到。 《「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人》：提到创建知识库的路径为个人空间知识库创建知识库，文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用本地文档，可按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理，同时提到知识库内容切分粒度的小技巧，如使用特殊分割符“”。 2. 总体步骤： 确定所需的数据清洗方式，如手动或自动清洗。 对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以特定方式分割，选择飞书文档、自定义等选项，并可编辑修改和删除。 对于本地文档，注意拆分内容以提高训练数据准确度，按照固定方式进行人工标注和处理。 完成创建后可发布应用，确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-03-04
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想，很可能被调剂到一个双非院校，请给我在就业方面一个合适的方向（包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等）
对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。
2025-03-03
帮我找出现在成熟的人工智能大模型，列举他们的功能，附上打开链接
以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。
2025-03-03
人工智能生成内容（AIGC）感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育，感悟
以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，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，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，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、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处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
新手如何更好使用该网站，主要了解人工智能或者AGI进展，主流软件的学习和应用
对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用，以下是一些相关内容： AE 软件： 基本功能：可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动： AI 音乐创作：通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成：介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 Config UI 的应用：能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 社区共创项目：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名：作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动：会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AI 春晚即将开始：去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚，今年的也即将开始，可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战：10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升：接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买：若搞硬件机器人，部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法：设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告：可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成： AI 音乐方面，提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门，有相关课程与教程，且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice（指出其泛化能力不强）、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开，讲述了多个案例，如许建拍摄场景图成本降低，郭佑萌在图书出版行业提升效率，影楼可进行换装等操作，文旅文创场景有有趣的合影生成方式，还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源，包括共学课程、专栏报告、数据等，还提及就业创业及一些企业专栏的内容。
2025-02-28
各个国家对gpt所持态度
不同国家对 GPT 的态度有所不同。意大利当局因担心隐私侵犯问题，认为 OpenAI 不符合欧盟的数据保护条例 GDPR，禁止了 ChatGPT 在意大利境内的使用，并可能对 OpenAI 处以巨额罚款。而对于 GPT 的发展，也有一些更平衡的观点值得关注，例如 Jon Stokes 关于 AI 安全性的技术和人类学的概述。此外，还有提议各国政府联合起来，建立全球人工智能研究的协作中心。
2024-12-26
各个国家对人工智能的接受态度
不同国家对人工智能的接受态度存在差异： 美国：稳居对人工智能兴趣的榜首，在 12 个月里，其人工智能行业访问量达 55 亿次，占总流量的 22.62%。美国拥有超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 印度：紧随美国之后，访问量达 21 亿人次，占总流量的 8.52%。印度是全球最大的 IT 和 BPO 服务出口国之一。 印度尼西亚、菲律宾和巴西：兴趣水平相似，去年产生了 1.3 至 14 亿人次的访问量。巴西在南美洲处于领先地位，其产生的流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。 中国：尽管拥有 14 亿人口，但未跻身前 20 名。 从全球视角看教育与 AI 的融合程度： 北欧国家如芬兰，全社会重视教育和技术创新，政府重点投资教育技术研发和应用，实现个性化教学，培养学生批判性思维和解决复杂问题的能力。 许多发展中国家，尤其是撒哈拉以南的非洲国家，在教育资源基础配置上严重不足，基础设施薄弱，电力和网络连接不可靠，难以实现 AI 技术的高级应用。 在 AI 地缘政治方面： 最先进的 AGI 世界模型不开源，开源模型会落后闭源一个代际，但服务更广泛的专业应用。 美国对中国的硬件 科技限制进一步升级。 AGI 对全行业科技发展起推动作用，有更好 AGI 的国家会有更快的全面技术进步。 对于 AI 的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展，全世界主要国家都急于拥有自己的 AI，目前只有欧洲有相关讨论，但也仅在纸面上，我国相关法规讨论出发点在于“对于舆论的影响”，未触及 AGI 本身的伦理问题。
2024-12-26
人工智能各个国家的态度
不同国家对人工智能的态度和相关情况如下： 欧洲：《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 美国：大型实验室努力应对欧洲监管。美国商务部对中国实施更严格的出口管制和投资限制，包括要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，阻止或限制对中国初创企业的投资。 中国：是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。禁止访问 Hugging Face 等国外网站，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。 美国在人工智能行业的访问量方面，稳居第一。在研究的 12 个月里，访问量达到 55 亿次，占总流量的 22.62%。印度紧随其后，访问量达到 21 亿人次，占总流量的 8.52%。印度尼西亚、菲律宾和巴西的兴趣水平相似，产生了 1.3 至 14 亿人次的访问量。巴西在南美洲处于领先地位，其流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。有趣的是，尽管中国拥有 14 亿人口，但未跻身前 20 名。
2024-12-26