2025最新AI排名

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。

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 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

目前的 AI 技术在一定程度上可以辅助搜索和处理数据，但要直接通过 AI 搜索特定的如中国 2023 2025 年 GDP 这样准确且最新的数据，并生成 PPT 的树状图，还存在一些限制和挑战。 首先，数据的准确性和权威性是关键问题。AI 搜索到的数据可能并非来自官方权威渠道，存在误差和不可靠性。 其次，生成复杂的 PPT 树状图需要对数据有深入的理解和专业的设计能力，AI 虽然能够提供一些模板和初步的图形生成，但可能无法完全满足您对于专业性和美观性的要求。 不过，您可以利用一些 AI 工具来辅助您完成部分工作，例如通过数据搜索工具获取相关数据的线索，然后再进行人工核实和整理，最后使用专业的 PPT 制作软件来创建树状图。

以下是一些使用较多的 AI 视频生成工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助规划视频内容。 5. 艺映 AI：专注人工智能视频领域，可根据文本脚本生成视频。 如果想将小说做成视频，可利用以下工具和网址： 1. Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 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： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以上工具均适用于不同场景和需求，您可根据自身情况选择。更多相关内容可查看： 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以用于视频剪辑的 AI 工具： 1. 剪映：具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但无法协同工作和导出工程文件，难以与其他软件进行工程联通，在商业化效果上有一定局限。 剪辑流程： 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音可作部分参考，快速对片子全貌有整体把握，把素材放上，再进行细节调整和画面替换。 视频定剪：将画面素材调整和替换到满意效果。 音效/音乐：有简单音效库，复杂音效可能需另外制作，商用音乐注意版权。 特效：可添加一些光的效果。 包装（如字幕）：智能匹配字幕再修改。 2. Pika、Pixverse、Runway、SVD：可用于制作 AI 短片。 3. 11labs：用于英文对白制作，效果较好，但无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果，需反复生成调试。 4. 国内的魔音工坊：可以使用情绪调节控件。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些关于实验方案中使用的 AI 相关信息： 在 Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译的实验设置中，使用 GPT4 作为提示词提案模型，使用 TEXTDAVINCI003 作为执行底层任务的任务模型，并对所有提示词优化方法使用相同的搜索预算。对于使用归纳初始化的实验，由特定生成方式生成 30 个提示词形成初始候选集，优化步骤数量设置为 3，在每个时间戳选择并处理一定数量的提示词。 在 OpenAI 的相关内容中，未直接提及实验方案中具体使用的 AI 技术，但提到了对未来 AI 发展的预期和相关工作的规划，如在硬件、团队规模等方面的发展。 在 Vertex AI 的相关内容中，您已完成实验，在实验中使用了 GitHub 存储库中的笔记本 generativeai 探索 Vertex AI 中的 PaLM API，后续可查看相关文档和 YouTube 频道获取更多信息。

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。

以下是一些关于用 AI 绘画（如 Midjourney）来统一国漫风格的建议： 1. 明确关键词：例如，您可以选择与国漫风格相关的具体元素和特征作为关键词，如特定的人物形象、色彩搭配、场景元素等。 2. 参考已有案例：像上述提到的新海诚风格插画、国潮插画等案例，分析其关键词和生成的图片特点，从中获取灵感。 3. 不断尝试和调整：输入关键词后，根据生成的图片效果进行评估，然后对关键词进行修改和优化，以逐渐接近您想要的国漫风格。 4. 注重细节描述：在关键词中加入更多关于细节的描述，比如人物的表情、服饰的纹理、画面的光影效果等，有助于提高生成图片的质量和符合度。 希望这些建议对您有所帮助。

用 AI 写 PPT 的流程如下： 1. 让 GPT4 生成 PPT 大纲，这一环节可能比较耗时，需要反复沟通和迭代，以确保大纲符合要求。 2. 将生成的大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 3. 让 chatPPT 为生成的 PPT 添加一些动画，以增强效果。 4. 手动修改细节，如字体、事实性错误等。 在生成大纲的过程中，可能需要花费较多时间与 GPT4 交流，明确主题和内容。WPS AI 能够对大纲进行优化和丰富，并且可以根据需求对生成的 PPT 进行主题配色和字体的修改。需要注意的是，目前 WPS 的相关功能可能免费，但未来可能会收费。

在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。 在 AI 领域，中国的模型正在崛起，无视制裁，凭借坚韧和战略智慧在“牌桌”之上。 此外，国内也有众多的 AI 相关产品，如美图公司的开拍、美图设计室，贝因科技的妙笔工坊，惊叹科技的 TalkAI 练口语，秘塔网络的秘塔 AI 搜索，小冰公司的 X Eva，作业帮的快问 AI，有零科技的我在 AI 等。

以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名： 1. ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国的使用率最高，其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问，性别分布偏向男性用户，占 74.16%，每次会话的平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI：访问量达 38 亿次，属于人工智能聊天机器人类别，用户每次会话平均花费近 30 分钟，95%的受众更喜欢移动访问，性别分布中男性用户占 59.87%，女性用户占 40.13%，美国的使用量领先，印度尼西亚和菲律宾紧随其后。 3. QuillBot：访问量达 11 亿次，在 AI 写作领域表现出色，用户平均每次会话互动时长为 20 分 54 秒，桌面流量领先，高达 54%，性别统计中男性用户占 59.85%，女性用户占 40.15%，菲律宾的使用率领先，美国和印度紧随其后。 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间，排名前 50 的人工智能工具吸引了超过 240 亿次访问。ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。

以下是为您推荐的几款热度较高的记笔记 AI 工具： 1. 讯飞听见会议总结功能：能够自动总结会议发言内容。 2. AI Diary：采用人工智能技术为用户提供更加深入的反思和个人成长体验，可进行真实对话，进行情绪和写作分析，并为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌。 3. Descript：多功能工具，可帮助用户进行写作、录制、转录、编辑、协作和分享视频和播客，具有高精度和速度的转录和更正工具，能够快速创建社交媒体平台所需的视频剪辑和字幕等。 4. ResearchAIde：适用于学生、研究人员和商业专业人士，能够快速高效地从研究论文中提取并综合相关信息，可快速找到需要的信息，无需阅读整篇研究论文，还能整理研究并轻松浏览多篇论文，同时提供强大的数据提取能力。 5. Audio Pen：可以记录和总结用户想法的个人助手应用，不但录下声音，还会直接转成文字，并用类似 ChatGPT 的摘要功能，把它们全都整理成清晰的文字。

以下是一些 AI 产品的排名情况： 在 100 个 AI 应用 120 的排名中： 1 号：Grammarly、秘塔写作猫，主题为 AI 智能写作助手，使用自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元，能利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 2 号：淘宝拍照搜商品，主题为 AI 图像识别商品推荐，使用图像识别、机器学习技术，市场规模达数百亿美元，通过图像识别为用户推荐相似商品。 3 号：小爱同学、Siri，主题为 AI 语音助手定制开发，使用语音识别、自然语言理解技术，市场规模在百亿美元以上，为不同需求定制专属语音助手。 4 号：Keep 智能训练计划，主题为 AI 个性化健身计划制定，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元，根据用户数据制定个性化健身方案。 5 号：大众点评智能推荐，主题为 AI 美食推荐平台，使用数据挖掘、自然语言处理技术，市场规模达百亿美元规模，基于用户口味偏好推荐美食。 6 号：阿里小蜜等电商客服，主题为 AI 智能客服外包服务，使用自然语言处理、机器学习技术，市场规模达数十亿美元，为企业提供智能客服解决方案。 在 100 个 AI 应用 6180 的排名中： 64 号：联想设备管理平台，主题为 AI 办公设备管理系统，使用数据分析、物联网技术，市场规模为数亿美元，管理办公设备，提高设备利用率。 65 号：新氧 APP，主题为 AI 美容护肤机构推荐平台，使用数据分析、自然语言处理技术，市场规模为数亿美元，为用户推荐优质的美容护肤机构。 66 号：大众点评亲子频道，主题为 AI 儿童教育机构推荐平台，使用数据分析、自然语言处理技术，市场规模为数亿美元，为家长推荐优质的儿童教育机构。 67 号：汽车之家车商城，主题为 AI 汽车销售平台，使用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元，为消费者提供汽车购买渠道。 在全球 AI APP 增长榜虚拟角色的排名中： 1 号：Character AI，6 月 APP 下载量 2555，相对 5 月变化 0.62。 2 号：Linky，6 月 APP 下载量 2040，相对 5 月变化 0.566。 3 号：Talkie，6 月 APP 下载量 1934，相对 5 月变化 0.458。 4 号：星野，6 月 APP 下载量 1934，相对 5 月变化 0.458。 5 号：Poly.AI，6 月 APP 下载量 1193，相对 5 月变化 0.173。 6 号：Akinator，6 月 APP 下载量 709，相对 5 月变化 0.2。 7 号：Chai，6 月 APP 下载量 508，相对 5 月变化 0.218。 8 号：MeChat，6 月 APP 下载量 326，相对 5 月变化 0.006。 9 号：Bible Chat，6 月 APP 下载量 319，相对 5 月变化 0.012。 10 号：Paradot，6 月 APP 下载量 286，相对 5 月变化 0.208。 11 号：AI ChatBot:Smart Assistant，6 月 APP 下载量 278，相对 5 月变化 0.576。 12 号：HiWaifu，6 月 APP 下载量 197，相对 5 月变化 0.255。 13 号：EVA AI Chat & Clever Chatbot，6 月 APP 下载量 189，相对 5 月变化 0.26。 14 号：Museland，6 月 APP 下载量 172，相对 5 月变化 0.162。 15 号：Replika，6 月 APP 下载量 164，相对 5 月变化 0.132。 16 号：Genesia AI，6 月 APP 下载量 161，相对 5 月变化 0.487。 17 号：SpicyChat AI:Roleplay Chat，6 月 APP 下载量 92，相对 5 月变化 0.022。

以下是中国国产 AI 工具在各方面能力的一些情况： 大模型方面： 智谱清言：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力，但在代码能力上还有优化空间，知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛，适合在 AI 智能体、较复杂推理、广告文案、文学写作等方面。 图像类产品方面： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，图像质量高、操作界面友好，能与阿里其他产品和服务整合，目前免费但存在一定局限性，如某些类型图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容可能存在偏差。

以下是关于大模型排名的相关信息： 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval，这是一种基于 LLM 的全自动评估基准，更加快速、廉价和可靠。项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ，排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中，GPT4 稳居第一，胜率超过 95%；Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上，分别排名第二和第三，Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco；Vicuna 发挥稳定，胜率超过 70%排在第六，紧追 Guanaco 65B；Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据，以及支持未来新模型榜单更新的测试工具，但它仍不是一个全面的模型能力评测系统，存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。