我需要了解最新的Aicg资讯

以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具，以及它们的功能和使用方法，可帮助您降低论文的 AIGC 率： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

AGI（通用人工智能）是一种让机器具备像人类一样广泛的智能能力的目标。 AI（人工智能）是让机器展现智慧的一种目标。 GenAI（生成式人工智能）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。 AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等各种类型内容的新型生产方式。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC由人工智能生成，可快速大规模生成内容；UGC由用户生成，内容丰富多样反映用户真实想法和创意；PGC由专业人士或机构生成，内容质量高专业性强。 在应用方面，AIGC 技术可用于自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像；StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。

目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用，暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等，但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像；StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。

学习 AICG（AI 与计算机图形学）通常可以遵循以下步骤： 1. 基础知识储备：了解计算机图形学的基本概念，如几何建模、渲染、动画等，同时掌握一定的数学基础，包括线性代数、微积分等。 2. 学习编程语言：例如 Python，它在 AICG 领域应用广泛。 3. 熟悉相关框架和库：如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及 OpenCV 等计算机视觉库。 4. 掌握机器学习和深度学习知识：包括神经网络、监督学习、无监督学习等。 5. 研究 AICG 应用案例：通过实际案例了解 AICG 在图像生成、风格迁移、虚拟角色创建等方面的应用。 6. 实践项目：自己动手实现一些 AICG 项目，加深对知识的理解和应用能力。 7. 持续学习和跟进最新技术：关注领域内的最新研究成果和技术发展趋势。

以下是为您整理的 AI 音乐最新资讯： 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。使用者可以选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 分析后生成音乐，还能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”（入口在个人资料）可获得 50 代币，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/ Combobulator： 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，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 新的文生音乐工具预告： Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例，该工具的名称尚未公布。Manglemoose 集结了五位音频技术专家，提供多种服务。详情可点击链接查看：https://www.manglemoose.com/en/ bGPT 字节级变换器： 论文：https://arxiv.org/abs/2402.19155 代码：https://github.com/sanderwood/bgpt 传统深度学习常忽略字节，bGPT 是具有下一个字节预测功能的模型，用于模拟数字世界，在模拟数字世界方面表现出色。 2.26 资讯： 作者：叮当不是机器猫，公众号：智音 Brook 20240226 16:00 广东 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/MNqxjDvzMLZOZJoYDmCzEw FoleyGen：视觉引导音频生成 演示：https://xinhaomei.github.io/foleygen_demo/ 论文：https://arxiv.org/abs/2309.10537 具有不可微分规则引导扩散的符号音乐生成 FIGARO：通过精细的艺术控制生成象征性音乐 资源受限的立体声歌声消除 物理驱动的扩散模型来产生撞击声 世界上第一个自然语言音乐搜索引擎

以下是为您汇总的近期 AI 资讯： 12 月 25 日： Recraft AI ：更新了 60 种新的图像风格，是 AI 平面设计工具，用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等，对所有用户每日有免费试用点数，允许商业使用。地址：https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线，可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式：下载文小言 APP，找寻学习强国公文助手。 2 月 13 日： Magnific AI 的图像高清化能力已在 freepik AI 上提供，订阅用户可用。地址：https://www.freepik.com/ai 百度上线深度搜索功能，同时宣布文心一言将从 4 月 1 日起全面免费。地址：https://mp.weixin.qq.com/s/lk7g2bhjBX45NHYDxU2D3w OpenAI CEO Sam Altman 深夜透露 GPT 未来路线图，数周或数月内将推出代号“Orion”的 GPT4.5，后期将融合 o 系与 GPT 系列推出 GPT5，同时结合多项新能力。ChatGPT 的免费用户也将可用到 GPT5，订阅用户享有更高智能的 GPT5。今晨 OpenAI 又更新，Openai O1 和 O3Mini 支持 CHATGPT 中的文件和图像上传，上调 O3MiniHigh 使用限制，所有 Pro 用户可在多端使用 Deep research 能力。如有问题可联系后台，电子邮箱：alolg@163.com 12 月 24 日： DisPose ：由清华大学与北京大学等组织联合发布的可控人体图像动画方法，输入动作视频参考和人物图像可形成新的角色舞蹈视频。地址：https://lihxxx.github.io/DisPose/ InvSR ：开源图像超分辨率模型，提升图像分辨率的开源新工具，只需一个采样步骤即可增强图像，可高清修复图像。地址、在线试用地址：https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readmeovfilerailway_caronlinedemo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR

以下是 2 月 13 日的 AI 产业资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，历时 10 小时，专为新手设计，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南。文章不仅讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶骚操作，如克隆自己的声音并更换成影视角色音色，让 AI 配音更具个性化和专业感。此外，文章还介绍了多语种 AI 朗读、自动歌词生成、音效匹配、语音克隆等功能，让 AI 配音真正做到“零门槛、全自动”。

以下是 2 月 13 日的 AI 新闻资讯： 1. 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 2. 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 3. 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南，讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶操作。 4. 社区伙伴 Hua 投稿了在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 5. Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数从职业和具体工作任务两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 6. DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是 2 月 13 日的部分 AI 新闻资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞演讲称当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。相关报道：《》 全球 AI 竞争白热化，巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国称全球技术规则听它的。相关报道：《》 《》介绍推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。

以下是关于目前原型工具 AI 插件的资讯： 用于产品原型设计的 AIGC 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，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 AI 音乐相关： 1. LAIVE：利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 分析生成音乐，还可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/ 2. Combobulator：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，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 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，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，通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 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。（内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是一些学习最新 AI 的途径和建议： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。例如“通往 AGI 之路”这样的中文知识库和社区平台，它汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。 3. 参考学习日记：如《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化，可在相关社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 4. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、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。 AI 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 2027 年： AI 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 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。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋；Scaling Law 泛化方面，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革；AGI 探索方面，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实；AI 应用格局方面，第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；AI 应用竞争方面，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争；AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求；AI 产品趋势方面，多模态上马，Agent 席卷⼀切，高度个性化呼之欲出；AI 智变千行百业，左手变革生产力，右手重塑行业生态；AI 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度；AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 2024 年，国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁投资体现政策支持。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 应用格局方面，第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 AI 应用竞争中，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 AI 产品趋势为多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 AI 智变千行百业，左手变革生产力，右手重塑行业生态。 AI 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立，国家队来了。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 从行业视角来看，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。在政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资体现政策支持。

以下是关于配置最新 AI 的相关内容： 1. Yaki：GPT/MJ 接入微信 检查环境 安装 Python 安装 git 克隆项目代码 安装 pip 环境 更改名称 配置文件：在 FinalShell 窗口下找到 root/chatgptonwechat/config.json 文件打开进行配置。 OpenAI API 的基础 URL（如果调用的不是官方的 key，需要更改这部分的内容）："open_ai_api_base":"https://api.gptapi.us/v1" 使用的模型版本（如果想要使用其他模型，记得需要更改这里）："model":"gpt4" 启动命令 注：扫码登录是模拟电脑登录微信号，需要保持在线才会触发，如果切换退出等，那么服务器中的微信也会掉线。 更详细内容参考：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master 2. python 安装 FittenAI 编程助手 安装 python 的运行环境： 安装步骤：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议；按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 3. 张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 环境配置： 复制代码时注意复制全，每次只粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号时，才是上一个命令执行完毕。 1、第一步：cd/root||exit 1 2、第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果有卡点，进行不下去，可能是服务器网络问题，去拉取时下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。） 2.2、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。 3、然后把下边这行粘贴进去，点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 4、继续粘贴：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 5、继续，一行一行依次粘贴，依次回车：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 6、执行完成后。刷新一下，重新进入终端，最左侧出现了（AI）的字符则配置完成。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。

以下是快速了解 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 另外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始，他在二战期间构建的机器破译了德军的密码，并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）

以下是为您提供的从 0 开始了解 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。