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为什么说人工智能是大趋势

Answer

人工智能成为大趋势主要基于以下几个方面:

  1. 技术范式的革新:传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈后,新的模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的道路。
  2. 多模态能力的跃迁:从视频生成到原生多模态的崛起,再到世界模型的尝试,AI 开始真正理解和模拟立体世界。
  3. 计算与连接的统一:自 ChatGPT 发布以来,AI 在计算和传递信息的基础上,展现出类人的思维能力,实现了计算与连接在大模型中的新统一。
  4. 应用场景的拓展:AI 不仅在基础模型能力上提升,更在模型的落地应用和场景化方面发展,经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。
  5. 在金融服务行业的重大飞跃:大型语言模型通过生成式人工智能,创造全新内容,结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。
  6. 各行业的广泛影响:AI 智变千行百业,变革生产力,重塑行业生态,在不同领域都有深入应用和发展。
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References

码观 | 共识与非共识:从模型到应用,2024 AI 趋势回首与展望

在硅谷101号公路旁,谷歌总部以南不到十分钟车程的地方,坐落着一座不太起眼的博物馆。从这里向北眺望,能看到Meta的蓝色标志,向南远眺,是苹果的太空环。在科技巨头的包围中,像一位沉默的长者,注视着周围新旧交替的浪潮,记录人类文明最壮丽的生长。这里是计算机历史博物馆,在幽静的展厅里,一个古老的算盘和一段打着绳结的麻绳,讲述着人类最原始的梦想:计算与连接。2024年,这两条线索在人工智能的浪潮中,终于完全交织在了一起。AI不仅在计算,更在创造;不仅在传递信息,更在理解和转化信息。当机器开始展现出类人的思维能力,曾经分立的计算与连接,在大模型中获得了新的统一。这是一个奇特的时刻:计算变成了对话,数据化作了智慧。自ChatGPT发布以来的人工智能的发展,已经远远超出了人类的预期。我们在年末回望,市场的关注焦点,从去年基础模型能力的提升,到今年模型的落地应用和场景化。AI的能力需要转化为实际的产品和服务,满足用户需求才是核心。这背后,是AI产业经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。本文将详述我们看到的AI发展三个关键维度可能性,与各位共享:一、技术范式的革新。当传统的Scaling Law遭遇瓶颈,OpenAI的o系列模型开创了新的道路——从大力出奇迹的“快思考”到“慢思考”训推双管齐下。二、多模态能力的跃迁。从Sora的视频生成到原生多模态的崛起,再到世界模型的尝试,AI开始真正理解和模拟这个立体的世界。

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

原文地址:https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者:Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间:2023年4月19日译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史,它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型(LLMs)通过生成式人工智能,代表着一次重大的飞跃,正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能可以创造全新的内容。这种能力,结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力,可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。与其他平台转变——如互联网、移动设备、云计算——不同,在这些转变中金融服务行业的采用速度较慢,在这里,我们预计最优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。

《2024年度AI十大趋势报告》发布:技术创新、产品洗牌、行业动态一文看尽

大模型创新: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: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:第⼀轮洗牌结束,聚焦20赛道5大场景AI应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI助手兵家必争AI应用增长:AI+X赋能类产品大干快上,原生AI爆款难求AI产品趋势: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:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度AI创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升

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通用人工智能技术取得显著突破,中美竞争加剧
以下是为您整理的相关内容: 2024 年 7 月 1 日: 微软 AI CEO Mustafa Suleyman 在阿斯彭思想节上表示,AI 的发展将持续对社会产生深远影响。他强调中美在技术竞争中应该寻求合作,而不仅仅是竞争。在谈到监管时,他认为监管并非邪恶,历史上技术都曾被成功监管。对于 AGI(通用人工智能),他认为应该认真对待与之相关的安全风险,并建立全球治理机制。 小伙伴整理了关于阿里 D20 的 PPT,内容主要是 AI 在设计、教育、出海方向上的内容。 举办了 AI 切磋大会,共 12 地小伙伴线下参与,一起 AI 出图、出视频、做音乐等,动手实践,享受创造的乐趣,目标是让每个人都能玩转 AI。 2024 年 11 月 6 日: 李开复在采访中表达了对 AGI(通用人工智能)霸权的担忧,指出如果美国形成 AGI 垄断,将对全球科技生态产生深远影响。他认为,中国在研发廉价模型和推理引擎方面具备优势,尽管技术上可能落后,但在应用和落地速度上可与美国竞争。他强调,追求 AGI 的同时,中国应寻找另一条生态护城河的发展路径,确保多样化应用和更广泛的市场参与。 作者艾木三号提到,Geoffrey Hinton 强调词嵌入是理解自然语言的关键,通过将文字符号转化为向量,模型能进行有效的信息编码和推理。类比能力使得模型能够发现不同事物间的共同结构,从而展现创造力。
2025-01-14
做网络直播卖货,如何用人工智能回答客户问题
以下是关于您提出的问题的相关内容: 在网络直播卖货中使用人工智能回答客户问题,可以参考以下方面: 在其他领域中利用人工智能的经验: 1. 零售和电子商务: 产品推荐:利用人工智能分析客户数据,为客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 2. 阿里巴巴营销和产品页面优化: 市场分析:借助人工智能工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:利用 AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:借助 AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务。 营销活动分析:了解活动效果。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销:分析观众行为,优化内容。 在客户服务方面,例如自然语言处理在客服聊天机器人中的应用,其具有适应性和自主性,能根据大量数据集训练来识别语言模式,为客户提供实时响应并生成类似人类的输出,但可能存在无意包含不准确或误导信息的风险。在医疗分诊系统中,能预测患者状况并推荐干预和治疗,但存在提供错误医疗建议导致不良后果且责任不明确的风险。 需要注意的是,在使用人工智能回答客户问题时,要确保回答的准确性和有效性,不断优化和改进人工智能的算法和模型,以提高服务质量和客户满意度。
2025-01-13
2024年人工智能指数报告 下载
以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息: 1. 《》由微软和领英联合发布,揭示了人工智能(AI)在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心,并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告:在上一届 SOAI 发布后不久,斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数,模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中,这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月,该指数的最新一期基于 100 项指标,评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度,这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善,而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接:
2025-01-11
2024年人工智能指数报告
以下是关于 2024 年人工智能指数报告的相关内容: 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数显示,模型开发者的平均得分从最初的 37 分攀升至中期更新的 58 分。2024 年 5 月的最新一期基于 100 项指标评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度,其中计算和使用政策的评分改善强劲,“上游”评分仍疲弱。 2024 年 AI 年度报告的十大预测包括:好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能制作视觉特效;美国联邦贸易委员会或英国竞争与市场管理局基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易;在全球人工智能治理方面进展有限;一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单;随着推理工作负载和成本的显著增长,一家大型人工智能公司收购或建立专注于推理的人工智能芯片公司。同时也有错误预测,如生成式人工智能媒体公司在 2024 年美国选举期间的滥用行为未受到调查,自我改进的人工智能智能体在复杂环境中未超越现有技术最高水平。 预测还覆盖了人工智能领域的多个方面,如主权国家向美国大型人工智能实验室投资超 100 亿美元引发国家安全审查;完全无编码能力的人创建的应用或网站走红;前沿实验室在案件审判后对数据收集实践方式发生重大转变;早期欧盟人工智能法案实施结果比预期宽松;开源的 OpenAI o1 替代品在推理基准测试中超越;挑战者未能突破英伟达市场地位;对人形机器人投资水平下降;苹果在设备上的研究成果加速个人设备上人工智能的发展;人工智能科学家生成的研究论文被主要机器学习会议或研讨会接受;以“生成式人工智能”为元素互动的视频游戏取得突破性地位。
2025-01-11
人工智能构建第二大脑
以下是关于人工智能构建第二大脑的相关内容: 信息到智慧的进化是一个动态、渐进的过程,不仅需要外部信息输入,还需内部认知加工。随着人工智能技术发展,这一进程极大加速和优化。AI 能帮助更快收集处理信息、构建知识体系,甚至模拟人类决策过程。 信息、知识、智慧是人类认知和决策的三个层次,相互联系作用。在 AI 时代,有更多工具和方法加速从信息到智慧的进化,构建高效知识管理体系。 从信息到知识:Forte 强调“外部大脑”概念,利用数字工具和系统存储思考、想法和信息,释放认知负担,专注创意和高阶思考。可使用数字笔记工具记录,通过分类、标签或链接关联零散信息形成知识网络,对信息深加工提炼知识。 从知识到智慧:智慧形成不仅需知识积累,更要深刻理解和应用。Forte 提倡复盘和整合,复盘指定期回顾笔记和想法加深理解发现新联系,整合指将新理解和旧知识融合形成更全面深入见解。通过不断复盘和整合,将知识内化为理解和智慧,可能涉及跨领域知识融合、问题解决策略创新或对复杂系统深刻洞察。 AI 时代的信息到智慧进化:这一进化过程加速,AI 和机器学习技术可处理分析大量信息,识别模式联系,通过智能推荐等功能提高从信息到知识转化效率,辅助决策分析等应用模拟扩展人类智慧。结合《打造第二大脑》理论和 AI 技术发展,人类知识管理和智慧发展处于全新充满可能的时代,个人和组织通过高效信息管理可提升生产力创造力,形成独到智慧见解。在信息泛滥时代,引入 DIKW 模型和 CODE 信息管理法则可提供更深刻理解和实践指导。 此外,构建外脑的核心是思维方式与执行方法,虽核心不是工具,但好工具能提升效率。在智能时代,处理语言与数据效率指数级提升,影响软件工具使用、设计及对知识管理与传播的认知方式。
2025-01-11
人工智能赋能教学创新工作坊
以下是关于“智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊”的相关信息: 举办时间:2024 年 9 月 20 日—9 月 23 日 举办地点:云南·昆明 举办方:知行教师发展平台 参与人员:苏永康(上海交通大学)、张翼然(湖南农业大学) 相关内容: 工具推荐:Bot.360.com 多模型竞技,选取最佳答案;用 heyGen 定制“数字分身”。 智慧课程设计方面:包括 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作与微课生成的变革、学情分析与作业测评中 AI 的引领作用、教育数字化转型中的人机协同创新、数据智能化中 AI 对数据收集与可视化的加速,以及案例分析与实践反馈。 学情分析与作业测评方面:主观题 AI 辅助批改的策略与实践,以及 Q&A AI 助力作业测评的未来想象,并分享了相关案例。 人工智能深度融入教学过程:由张翼然(湖南农业大学教育学院教育技术系副教授,拥有国家教学成果奖、国家级和省级精品在线课程、省级教学竞赛一等奖、省级金课,是苹果认证教师、技术派教师)进行讲解。
2025-01-11
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
大模型成本趋势
大模型的成本趋势如下: 目前存在唱衰大模型的观点,认为其难以找到可商用场景,部分功能存在幻觉问题,且算力成本高,导致商业模式难以形成闭环。 但也有观点认为,关于算力成本,已有许多解决方案,如模型蒸馏、苹果的端云方案等,今年内算力成本问题有望不再是难题。 对于不同规模的模型,小模型在某些特定应用中有其优势且足够好用,但大模型会解锁新的有价值的应用程序。不过并非所有应用都能证明大模型的成本合理。 在多模态大模型方面,随着数据集和模型规模扩大,传统模型带来巨大计算量。研究人员利用现成训练好的单模态基础模型,可减少多模态训练费用、提升效率。不同模态模型分开训练,如何实现模态连接和协同推理是核心挑战。
2024-12-19
AI应用于服装行业的趋势
以下是 AI 应用于服装行业的趋势: 1. 营销应用: DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告,如亨氏使用番茄酱瓶图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”,雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌,Stitch Fix 用 AI 向客户推荐特定服装并尝试用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化,美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 协助搭配:InterAlia 可以帮助搭配服装。 3. 人物服装生成:在生成 AI 人物形象时,服装的细致处理需要了解很多相关知识点,可以使用“主题+风格+材质+元素+玄学佐料”的万能固定句式,如“一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍,宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料,镶钻工艺,上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素”。通过添加材质装饰细节能使生成的服装更精致。
2024-12-12
2024年AI应用趋势
以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势: 1. 在机器人研究领域,苹果 Vision Pro 成为重要工具,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 在医学中,利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面,传统机器人流程自动化面临问题,新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制,提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局,逐渐进入多模态灵活转换的新时代,实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”,复杂劳动被抽象为可调用的软件服务,劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段,商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”,掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中,创意工具仍占最大比重,To P 应用市场潜力大,ToB 应用发展路径复杂,ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式,分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额,中国 AI 公司积极出海。
2024-12-12
我需要一款AI可以帮我做玩具行业的流行趋势分析
目前可能没有专门针对玩具行业流行趋势分析的特定 AI 工具。但您可以考虑使用一些通用的数据分析和市场研究工具,结合相关数据来进行分析。例如,利用大数据分析平台获取市场数据,或者使用一些具有数据挖掘和分析功能的软件,对玩具行业的销售数据、消费者评价等进行综合分析,以推断流行趋势。同时,也可以关注一些行业报告和专业的市场研究机构发布的信息。
2024-12-12
ai在人力资源服务行业上的发展趋势
以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容: 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年,促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃,正在改变多个领域,包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业,预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业,相关报告如《用友:AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出,AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义,从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务也能执行任务,无需雇佣额外劳动力,传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看,提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。
2024-12-10