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我需要了解最新的Aicg资讯

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以下是关于 AIGC 最新资讯的一些内容:

  • AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
  • 2024 年 9 月第三周最大的新闻是 OpenAI o1 模型,不过热度下降很快,模型能力和普通人的需求脱节了,大部分人没有用这类的模型的需求,也没办法提出好问题来测试。
  • AIGC 还有超出了文本、视频、图像、语音生成和数据增强的应用范围。例如,它可以用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等等。在医疗保健方面,生成性人工智能可以帮助生成合成医疗数据,以训练机器学习模型,开发新的候选药物,并设计临床试验。这些只是生成性人工智能众多可能性中的一些例子,随着技术的发展,AIGC 或将与更多的终端产品结合。
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References

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

AIGC应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对AIGC的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC的滥用可能导致虚假信息传AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。AIGC法律风险研究报告AIGC法律风险研究报告

AIGC 周刊 by 歸藏

|标题|概要|图片|链接|日期||-|-|-|-|-||更多更新|配有最优质的群聊,记得加藏师傅进群||[最新进展](https://xiaobot.net/p/guizangNews?refer=f4fe837c-8be9-4672-987f-e3f762392611)|2024/09/23||2024年9月第三周|这两周最大的新闻就是OpenAI o1模型了,不过热度下降很快,模型能力和普通人的需求脱节了,大部分人没有用这类的模型的需求,也没办法提出好问题来测试。||[AIGC Weekly#89](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HdfhwCB7pixUATkAhr5cKDIdncb)|2024/09/23|

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.2.4其他AIGC法律风险研究报告AIGC还有超出了文本、视频、图像、语音生成和数据增强的应用范围。例如,它可以用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等等。在医疗保健方面,生成性人工智能可以帮助生成合成医疗数据,以训练机器学习模型,开发新的候选药物,并设计临床试验。这些只是生成性人工智能众多可能性中的一些例子,随着技术的发展,AIGC或将与更多的终端产品结合。

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我的论文aicg率太高了,我如何降低aigc率
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。
2024-12-20
AGI、AI、AICG、AIGC,都有什么区别?
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。
2024-12-08
目前国外主流的图像类AICG应用有哪些
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。
2024-11-13
目前国外主流的十大图像类AICG应用有哪些
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。
2024-11-13
目前国外主流的图像类AICG应用有哪些
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。
2024-11-13
学习AICG的步骤
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。
2024-11-12
最近有什么 AI 资讯,给我总结出来
以下是为您总结的近期 AI 资讯: 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 会议: 工业界:World AI Cannes Festival 其他资讯: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: 12 月 26 日资讯: Meta:AI 建模技术 PartGen,一种从各种模态(包括文本、图像、3D 模型)进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法。地址: Threejs ai:生成极简 3D 场景工具,由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具,输入提示文字即可迭代构建这样的场景,可以用它制作简单的故事交互应用。地址:
2025-01-03
最新ai资讯
以下是为您整理的最新 AI 资讯: Recraft AI 作为 AI 平面设计工具,更新了 60 种新的图像风格。用户可利用其生成和编辑插画、海报、产品周边等,每日有免费试用点数,生成的图像可商业使用。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。 Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位:https://jobs.netflix.com/jobs/278437235 。 Shopify 的 AI 助手 Sidekick 已上线,它能在 Shopify 中执行多种操作,如提取相关数据、操作新功能或创建报告:https://techcrunch.com/2023/07/26/shopifysidekickislikechatgptbutforecommercemerchants/ 。 Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能:https://twitter.com/Artifact_News/status/1684631632374902784?s=20 。 OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,旨在确保 AI 模型的安全发展:https://openai.com/blog/frontiermodelforum 。 Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器:https://techcrunch.com/2023/07/25/openaiscuttlesaiwrittentextdetectoroverlowrateofaccuracy/ 。 对于新手学习 AI,建议持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 您还可以通过以下渠道获取更多 AI 资讯: AI 资讯公众号:超时空视角 小红书/抖音:EverAI B 站:Ever AI 酱(这里会有教程及 AI 工具界面操作) 公众号地址(辛苦点赞):https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ
2025-01-02
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手:为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助:辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘:分析新闻评论中的用户情感和观点,为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助:创建与新闻相关的学习材料,辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成:根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验:将新闻元素融入游戏,增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面,AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力,为创作者提供灵感,降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者,AI 可以帮助解决视频剪辑痛点,如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频,降低视频素材制作门槛,还能将文章高效转成视频内容,以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户,AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
有什么能应用于资讯写作上的ai能力,比如标题改写,新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具: AI 能力: 1. 标题改写:通过自然语言处理技术,对原始标题进行优化和创新,使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成:利用图像生成技术,根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具: 1. Copy.ai:功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景,例如: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的文本,用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:开发能够与人类进行自然对话的工具,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体、评论和反馈中的文本,识别用户情感和观点,为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时,对于 AI 生成的内容,应仔细甄别。
2024-12-17
我需要的是一款可以实时分析公司和行业最新资讯的AI工具
目前市面上有一些能够实时分析公司和行业最新资讯的 AI 工具,例如: 1. 百度的文心一言:具有强大的语言理解和生成能力,可以帮助您处理和分析相关资讯。 2. 微软的 Bing:能够提供搜索和资讯分析功能。 但需要注意的是,不同的工具在功能和特点上可能会有所差异,您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-11
我是一名销售,我需要一个AI工具,可以帮助我分析公开网络上客户最近一年的资讯,帮助我更好的了解他,你有什么AI工具可以推荐
以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。
2024-12-11
有什么关于最新AI网站学习的
以下是关于最新 AI 网站学习的相关内容: 对于设计 AI 网站的 logo,如果您不确定如何操作,可以使用 AI logo 生成器。网上有许多不同的此类工具,例如 Logomaster.ai、Free Logo Design、Logo AI、Looka logo maker(原名 Logojoy)、Brandmark、DesignEvo、Tailor Brands、Designhill 等。同时,为您提供一份 AI 网站新 logo 的设计概要: 项目名称:AI 网站新 Logo 客户: 日期:20230830 目的:创建一个强大且令人难忘的视觉标识,要现代、专业、有吸引力,能用于多种营销材料。 目标受众:对使用 AI 解决问题感兴趣的企业和个人,应传达创新、创造力和智慧。 品牌属性: 新手学习 AI 可以参考以下步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,例如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 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。 此外,AI 是快速发展的领域,新手需要持续学习和跟进,关注新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展,考虑加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与他人交流。
2025-01-10
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
2025最新AI排名
以下是关于 2025 年 AI 的一些相关信息: 过去一年,头部 AI 应用的品类变化不显著。对比美国 2023 年与 2024 年的 AI 应用 Top50 榜单,整体类别基本稳定。创意工具(如图像和视频内容创作)占最大比重,大语言模型助手、AI 陪伴和模型中心等类别为主流。新上榜的有美食、约会和音乐创意工具等小品类。 2024 年 9 月,OpenAI 发布新一代语言模型 o1,业界推测其采用全新训练与推理方案,结合强化学习技术,增强了推理能力,可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 2025 年 AI 发展趋势包括:AI 原生应用融资激增,更多公司实现 5000 万美元 ARR;并购活动增加,IPO 低迷;基础模型在多方面持续改进,尤其是多模态和推理模型;国防部加大 AI 投入;生成内容激增,视频成新焦点;AI 安全威胁与对抗加剧;监管进展缓慢。整体来看,生成式 AI 将持续主导市场。
2025-01-10
2025年1月9日,AI领域最新新闻
以下是 2025 年 1 月 9 日 AI 领域的部分最新新闻: 艾媒咨询发布的《》显示,中国 AI 大模型市场在 2024 年规模约为 294.16 亿元,预计 2026 年将突破 700 亿元。用户调研表明,超过半数用户频繁使用 AI 大模型,主要用于工作和学习。国产大模型正广泛应用于各行业,如金融、医疗、教育等,推动数字化转型。政策支持、算力发展和经济因素共同驱动产业发展。AI 大模型在网络安全、教育、金融等领域展现出巨大潜力,用户对其在这些领域的应用充满期待。 其它一些报告发布在: UiPath:《》 毕马威:《》 清华大学:《》 中央企业人工智能:《》 拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势,包括微软可能转向 Anthropic 合作,Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距,以及 Agent 成为新的软件核心,推动任务自动化和推理能力的提升。同时,数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面,推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 讨论了即将进入的智能代理 AI 时代,特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升,许多人将有机会更快地开发产品,投资者对此充满期待。然而,关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在,分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定,但 AI 编程课程的需求已显著增加,显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 过去一年,头部 AI 应用的品类变化并不显著。对比美国 2023 年与 2024 年的 AI 应用 Top50 榜单,整体类别基本保持稳定。其中,创意工具(如图像和视频内容创作)依然占据最大比重,大语言模型助手、AI 陪伴和模型中心等类别也继续稳居主流地位。新上榜的仅包括美食、约会和音乐创意工具等几个小品类。 模型进展(算法、算力和数据) AI 算法的“推陈出新” OpenAI 新模型——o1 在业界对传统预训练模型进展放缓的担忧中,2024 年 9 月,OpenAI 发布了新一代语言模型 o1。尽管技术细节未被完全公开,但业界推测 o1 采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了模型的推理能力。o1 可能是通过生成内部“思维链”(Chain of Thought),模拟人类的系统 2 思维方式,在回答复杂问题时能够逐步推理、自我纠错和优化。 心理学家丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)曾提出人类的系统 1 和系统 2 两种思维模式——前者快速、直觉,后者慢速、理性。业界专家认为,传统的 GPT4 等模型更像系统 1,快速生成答案但缺乏深度推理,而 o1 则更倾向于系统 2,通过逐步推理提升回答质量。 o1 可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路,例如强化学习、自我博弈和思维链的结合。尽管围棋任务的规则性与自然语言的开放性不同,但这些技术不仅为 o1 提供了更强的推理能力,也预示着 AI 技术在复杂任务领域进一步突破的可能。
2025-01-10
2025年1月10日,AI领域最新新闻
以下是 2025 年 1 月 10 日 AI 领域的最新新闻: 《拾象 2025 AI Best Ideas:20 大关键预测》:拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势,包括微软可能转向 Anthropic 合作,Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距,以及 Agent 成为新的软件核心,推动任务自动化和推理能力的提升。同时,数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面,推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 《我们即将进入 Agentic AI 时代,而第一个落地就是 Coding Agent》:讨论了即将进入的智能代理 AI 时代,特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升,许多人将有机会更快地开发产品,投资者对此充满期待。然而,关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在,分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定,但 AI 编程课程的需求已显著增加,显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 《海螺主体一致视频教程及测试效果》 《「灵宇宙」顾嘉唯:半年完成三轮融资,携新一代智能硬件 OS 亮相 CES》:在 2025 年 CES 上,初创公司「灵宇宙」展示了针对儿童的 AI 学习伴侣 Ling!。创始人顾嘉唯强调,公司的目标是开发新一代智能硬件 OS,利用多模态技术提升机器的感知与决策能力。Ling!通过 4D 空间交互为孩子们提供沉浸式学习体验,内置多种 AI 角色,覆盖多个学科。 《CES 2025:井喷的 AI 陪伴与 AI 眼镜》:CES 2025 在拉斯维加斯举行,展出大量 AI 陪伴产品和智能眼镜。针对儿童和家庭的 AI 产品激增,包括可爱的机器人如 Yukai Engineering 的 Mirumi 和 Nékojita FuFu。其他亮点有 TCL 的模块化 AI 机器人 Ai Me、全自动拉布拉多机器人 Jennie 及三星的 Ballie 滚动机器人。 《帆哥:2024AI 大事纪》:总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事,包括 1 月斯坦福大学 Mobile Aloha、1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D、1 月 11 号 GPT store 上线、1 月 MagnificAl 高清放大爆火、1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售等。
2025-01-10
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展: 通义千问的 Qwen 系列表现出色:Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单,得分不断提高,其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况:2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 其他进展:智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解,国内目前仍无胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现,但华为昇腾在单卡指标上距离不远,因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态,仍需时间打磨。
2025-01-09
我想全面了解学习 ai 写作步骤相关的知识
以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识: 利用 AI 写课题的步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤: 1. 让 AI 阅读学习:一篇优秀的行业调研报告,总结方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI:文章收集行业数据时使用的一手和二手数据,推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:参考上述内容,写一份“XXX 行业调研报告”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出框架。 4. 要求 AI:针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后,根据需求让 AI 完善章节内容,结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 写作时,应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识,边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接: 欢迎交流,共同进步!
2025-01-10
我想了解下目前AI数字人的发展情况
AI 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段未达科幻作品中的高度智能,但已在生活多场景中出现且应用爆发。目前业界对其无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视、直播带货等,表现质量与建模精细度和动捕设备精密程度有关,现视觉算法进步,无昂贵设备也能通过摄像头捕捉关键信息达到不错效果。 数字人未来有很多应用场景,如家庭中的数字人管家、学校里的数字人老师、商场中的数字人导购等。未来还会有技术突破,如将五感数据和躯壳控制参数作为输入,算法能自我迭代升级等。 其类型和应用场景包括二维/三维虚拟人用于游戏、IP 品牌、内容创作等;真人形象数字人用于直播卖货、营销/投流广告视频录制、语言学习等。 价值在于代替人说话,提升表达和营销效率,如能 24 小时直播;创造真实世界无法完成的对话或交流。 但面临一些问题,如平台限制,数字人水平参差不齐,平台有打压限制;技术限制,智能水平依赖大模型技术提升;需求限制,直播带货是落地场景但不刚,刚需场景受限,更多是体验新鲜感;伦理/法律限制,涉及声音、影像版权等。
2025-01-09
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 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。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。同时,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。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
我先系统了解AIGC 行业
以下是关于 AIGC 行业的系统介绍: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中,内容生产方式经历了从 PGC(ProfessionalGenerated Content,专业生成内容)到 UGC(UserGenerated Content,用户生成内容),再到 AIGC 的转变。 在 Web1.0 时代,互联网内容生产以 PGC 为主,由专家和专业机构生产高质量内容,如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现,但存在创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化,Web 2.0 时代到来,用户参与内容创作,UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化,通过推荐系统满足用户需求,降低了专业门槛,促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 在当前,国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,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。 此外,还有一些具体的应用案例,如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具,专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一,打通供应链,为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务,并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景,替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率,减少了对传统人工的依赖,增强了客户的交付满意度,提升了企业的市场竞争力。
2025-01-06
RAG技术基本了解
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,主要用于处理需要广泛知识的任务,如问答系统,能够提供详细而准确的回答。 其基本流程包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 由两部分组成:一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。 在实际应用中,例如构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的 AI 应用时,将相关信息检索并插入到模型的输入中,即检索增强生成,可以提高生成的质量和准确性。首先给定一个用户的输入,RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段作为上下文,然后将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入传递给大模型,最后从大模型的输出中提取或格式化所需的信息返回给用户。
2025-01-06
能否实现,通过对话,了解一个人的生平,然后生成一个人的回忆录或者自传
目前通过对话来全面了解一个人的生平并生成其回忆录或自传具有一定的挑战性。虽然自然语言处理和人工智能技术在理解和处理语言方面取得了显著进展,但要准确、完整地捕捉一个人一生的复杂经历、情感和细节仍然存在困难。 然而,利用 AI 技术可以在一定程度上辅助这一过程。例如,可以通过与个人的多次深入交流,提取关键信息和重要事件,并运用语言生成模型来初步构建相关内容。但这需要大量的交互和精细的引导,并且生成的结果可能还需要人工进一步的编辑和完善,以确保其准确性和真实性。 总之,虽然完全依靠对话实现完美的个人回忆录或自传生成尚有难度,但 AI 可以作为一个有潜力的辅助工具来参与这一过程。
2025-01-06