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AI目前发展现状

Answer

AI 目前的发展现状呈现出以下特点:

  1. 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手学习 AI 需持续学习和跟进,关注领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,考虑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。
  2. 量子位智库发布的《2024 年度 AI 十大趋势报告》从技术、产品、行业三个维度勾勒了 AI 现状、展望了未来走势。报告基于对人工智能领域的长期理解把握和深厚积淀,持续跟踪领域在产学研届的创新、洗牌、动态,结合对近百家初创公司、研究院、投资机构的深度交流。不仅深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级,还敏锐洞察变革趋势,对未来路径进行前瞻性展望,并得到了产学研领域众多机构的支持。
  3. OpenAI 分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级,分别为:具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者、能够自动执行组织全部业务流程的组织。
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References

问:新手如何学习 AI?

持续学习和跟进:AI是一个快速发展的领域,新的研究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。考虑加入AI相关的社群和组织,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。

《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

站在年尾来看,奔涌的AI浪潮呈现出怎样的趋势?又给2025年留下了什么样的伏笔?3个视角维度,10大年度趋势,在量子位智库重磅发布的《2024年度AI十大趋势报告》中清晰详尽地呈现。毫无疑问,现在的我们正处于一个深受AI全方位变革影响的时代。区别于其他智库和研究机构,量子位智库基于量子位对人工智能领域的长期理解把握和深厚积淀,持续跟踪领域在产学研届的创新、洗牌、动态,结合对近百家初创公司、研究院、投资机构的深度交流,从技术、产品、行业三个维度勾勒AI现状、展望未来走势。报告不仅深入剖析这一前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级,还敏锐洞察变革趋势,对未来路径进行前瞻性展望。该报告也得到了产学研领域众多机构的支持,不仅在趋势提名上众智,在具体技术方面,也分享了精彩判断和评论。这让报告有了更广的视角基础,以及更深的产业生态基础,特此鸣谢——现在,把镜头聚焦AI,年度十大趋势,一起先睹为快:

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.组织(Organizations):最高级别的AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

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AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 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。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。 2. 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。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧,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。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
图像ai和视频ai入门
以下是图像 AI 和视频 AI 的入门建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 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,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。 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,包括图像、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。 6. 图像 AI 和视频 AI 产品推荐: 海螺 AI: MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片,并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致,且光影、色调完美嵌入新场景的设定,为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面,还能理解超出图片内容之外的文本,解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合,实现“所写即所见”。 不依靠特效模板就能实现顶级的影视特效,用户能够在图像基础上充分发挥想象力,创作出丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强,能让视频表达更能深入人心。 近期上线了提示词优化功能,对于更专业的创作者,开放 2000 字的提示词空间,让创作更加精准。 国内图像类产品: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,但价格相对较高。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择,操作界面设计简洁直观,用户友好度高,重点是现在免费,每天签到获取灵感值就可以,但存在一些局限性,如某些类型的图像可能无法生成,在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如国际工具出色。
2025-01-13
图像ai和视频ai怎么学习
以下是关于图像 AI 和视频 AI 学习的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,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。 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,包括图像、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。 6. 技术原理理解: 了解相关技术名词,如: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。 了解技术里程碑,如 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,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-13
免费去水印的AI
以下是一些免费的 AI 去水印工具: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,上传图片,选择水印区域,保存并下载处理后的图片,还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供 AI 去除图片水印的功能,可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,处理完成后可选择保存生成的文件,适合需快速去除水印且在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器:提供 AI 智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简便。 此外,还有以下辅助工具可用于图片去水印: 对于想去掉图片右手手串的情况,除了 PS,PS 的 AI 版、SD 局部重绘、Firefly、canva、Google photo 都有局部重绘功能,微软 Designer 也免费。 如 https://clipdrop.co/cleanup 。 对于视频去水印: ProPainter 可一键移除视频内物体或水印,基于 E2FGVI 实现。 https://anieraser.media.io/app 去水印效果好但收费。 https://onlinevideocutter.com/removelogo 可以去水印但效果一般。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。同时,还是建议购买正版去水印工具。
2025-01-13
利用布鲁姆分类法,规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径: 1. 记忆: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 应用: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。
2025-01-13
如何利用ai做卷烟营销工商管理类论文的选题
利用 AI 做卷烟营销工商管理类论文的选题是一个具有挑战性的任务,因为卷烟营销受到严格的法律法规限制。然而,您可以从以下几个方面考虑选题: 1. 基于 AI 的卷烟市场需求预测模型研究:探讨如何运用 AI 技术分析市场数据,预测消费者对卷烟的需求趋势。 2. AI 在卷烟品牌形象塑造与传播中的应用策略:研究如何利用 AI 技术优化卷烟品牌的形象塑造和传播方式。 3. 运用 AI 提升卷烟营销渠道管理效率的研究:分析 AI 技术在优化卷烟销售渠道、提高配送效率等方面的作用。 需要注意的是,卷烟营销必须严格遵守相关法律法规和道德规范。
2025-01-13
企业级AI的现状如何了?
目前企业级 AI 的现状呈现出以下特点: 1. 应用方面:更多迁移到具体业务场景,企业重点放在自主构建应用程序上,如客户支持和内部聊天机器人等,同时也在尝试更新颖的应用,如编写消费品配方、缩小分子发现范围和进行销售推荐。 2. 资源配置和态度:企业对生成式 AI 的资源配置和态度在过去 6 个月发生显著变化,预算几乎增加两倍,将更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 3. 市场机会:生成式人工智能在 2023 年席卷消费市场,2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。 4. 创新与挑战:基础模型的出现使企业构建自己的 AI 应用程序更易,但“GPT wrappers(GPT 套壳)”存在局限性。目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会改变。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并帮助企业更好利用专有数据的应用将表现出色。 5. 赋能企业:许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导地位。不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
2025-01-11
智能驾驶行业现状
以下是关于智能驾驶行业现状的相关信息: 2024 年,在 AI 领域中,智能驾驶表现突出。国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,机构态度更谨慎,马太效应明显,资本更倾向热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头,投资事件数量和金额总数远超其他赛道,多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。 从 AI 行业影响力图谱来看,智能驾驶处于第一梯队,对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。AI 技术在不同行业的渗透和变革力受多种因素影响,行业的数据基础和用户需求是关键因素。 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式。以智能驾驶作类比,Copilot 类似于辅助驾驶,AI Agent 可视作自动驾驶。当下,Copilot 类型的应用成为大厂重点布局方向,而 AI Agent 类型的应用面临较大挑战和不确定性。
2025-01-02
人工智能主播的发展现状
目前,人工智能主播的发展呈现出以下现状: 1. 聊天机器人作为人工智能伴侣已存在数十年,如今在一对一对话中有了跃进式改进,并融入到人们的社交生活中。 2. 像 CarynAI 这样由网络红人创建的语音聊天机器人,用户需付费与其交流,且能带来可观收益。 3. 拥有人工智能伴侣虽看似小众,但已成为生成式人工智能的主要应用案例,成千上万甚至数百万人已建立并培养了与聊天机器人的关系,且这一趋势有望使 AI 伴侣变得普遍。 4. 许多受欢迎的应用场景与浪漫相关,精明的生成模型消费者通过一些平台打造虚拟伴侣,并寻找规避审查的工具,甚至存在拥有数万用户的地下伴侣托管服务。 5. 除了与浪漫相关的应用,还出现了更广泛的应用领域,如 Snapchat 中的聊天机器人,人们会就宠物、流行文化新闻和足球等热门话题进行交流。
2024-12-25
国内C端AI设备现状及市场容量
目前国内 C 端 AI 设备市场正处于快速发展阶段,但具体的现状和市场容量会受到多种因素的影响。 在现状方面,C 端 AI 设备的种类日益丰富,涵盖了智能音箱、智能手表、智能家居设备等多个领域。这些设备在功能上不断创新和优化,为用户提供更加智能化、便捷化的服务。 然而,关于市场容量的确切数据会因市场调研机构、统计时间和方法的不同而有所差异。一般来说,随着消费者对智能化生活需求的增长,C 端 AI 设备的市场容量呈现出逐步扩大的趋势。但要获取准确、详细和最新的市场容量数据,建议参考权威的市场研究报告和专业的行业分析。
2024-12-18
ai的现状和未来发展趋势
目前人工智能的现状和未来发展趋势如下: 现状: 更多资金投入:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但需保持警惕。 未来发展趋势: 专业化细分:从通用能力转向专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理等,各细分领域不断提升核心能力,提供更精准高质量服务。 商业模式创新:包括 ToB 市场深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展,包括但不限于: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和计划,降低运输成本。 无人机送货,快速送达偏远地区。 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用,提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-07
ai现状
2024 年人工智能现状如下: 研究方面: OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色,但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型,但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧,一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测: 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况: OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚,但可持续性存疑。 相关报告链接: 英文解读链接:
2024-11-20
国内目前文生视频比较好的软件有哪些
国内目前文生视频比较好的软件有以下几种: 1. 可灵:在视频生成质量、生成速度和国内用户的可访问性方面表现出色。其生成的视频质量高,能与国际顶级模型媲美,处理效率高,为国内用户提供了便捷稳定的使用体验。 2. Pika:是一款出色的文本生成视频AI工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 3. Runway:老牌AI视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 此外,还有一些相关的工具和网站,如: 1. GigaStudio:创作者可申请免费会员,文生视频效果好。 2. Dreamina:剪映旗下,动作幅度有很大升级。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 。需要注意的是,以上内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-09
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
目前比较强势的ai有哪些
目前比较强势的 AI 有以下几种: 1. ChatGPT:在整个前 50 名列表中每月流量占比 60%,估计每月访问量为 16 亿次,每月用户数为 2 亿(截至 2023 年 6 月),是全球访问量排名第 24 的网站。 2. CharacterAI:已成为第二大产品,规模约为 ChatGPT 的 21%,在移动领域表现出色,其 DAU 可与 ChatGPT 相媲美,留存率明显更高。 3. Google 的 Bard 和 Quora 的 Poe:属于普通 LLM 聊天机器人类别,均位列前 5 名。 4. 内容生成工具:如 Midjourney 和 ElevenLabs。图像生成是更广泛的内容生成类别中的主要用例,占流量的 41%,其次是产消者写作工具(占 26%)和视频生成(占 8%)。 5. 模型中心:如 Civitai(用于图像)和 Hugging Face,虽然列表中只有 2 个网站,但带来了显著流量,均排名前 10。
2025-01-09
目前国内哪个Ai更适合短视频创作
目前国内适合短视频创作的 AI 工具和产品有以下几种: 1. Fancytech:利用国内丰富的短视频数据训练垂直模型,在产品转型上表现出色。 2. 魔音工坊:国内的 AI 声音软件,可以使用情绪调节控件。 3. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 此外,还有一些根据视频脚本生成短视频的 AI 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,帮助从图像制作视频并规划内容。 5. Runway:将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种场景。 这些工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求,能够帮助创作者快速生成吸引人的短视频。但需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-09
目前对中学生学习最有帮助的ai工具有哪些
以下是一些对中学生学习有帮助的 AI 工具: 1. 编程语言学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. AI 生成工具:如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景。 3. AI 教育平台:如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 语言学习工具:像 Speak、Quazel、Lingostar 等能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 5. 学科学习工具:如 Photomath、Mathly 用于指导学生解决数学问题;PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 6. 写作辅助工具:Grammarly、Orchard、Lex 等帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 7. 内容创作工具:Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是,在使用这些工具时,要合理利用,不能过度依赖,同时也要关注 AI 技术的发展动态,不断提升自己的学习能力。
2025-01-08
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. OpenAI 系列:包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮,GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing:使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,能创建和查看图像,还能在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard:由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2:其特点是有非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 此外,大模型的架构也有所不同,如 encoderonly 模型(代表模型是 BERT)、encoderdecoder 模型(代表是 google 的 T5)、decoderonly 模型(适用于自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类)。大模型的“大”体现在预训练数据量大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练)和参数多(如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数)。
2025-01-07
如今ai发展到什么地步
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下: 发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 OpenAI 提出的通用人工智能(AGI)的五个发展等级分别为: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 关于红杉|AI 50 未来公司: 去年,生成式 AI 从不引人注意的地方走到了 AI 50 强榜单的前列。今年,随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,它成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投都流向了基础设施领域,其中 60%流向了最大的大语言模型(LLM)提供商,但应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。 与此同时,我们开始看到 AI 为公司赋能。如今,许多公司正将 AI 融入其工作流程,以此来快速达成 KPI。我们看到大公司正通过将 AI 融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 最近宣布,通过将 AI 融入用户支持,他们在运行率方面节省了 4000 多万美元。现在,成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。AI 50 强企业正在快速进化。不远的将来,我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后,我们将开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。原文链接:https://www.sequoiacap.com/article/ai502024/ ,发表时间:2024 4 11,作者:Konstantine Buhler,编译:Z Potentials 。
2025-01-13
ai现在发展到什么阶段了
目前 AI 发展大致可以分为以下几个阶段: 1. 小模型阶段:能力单一,无法泛化和理解,例如早期的人脸识别,只能完成特定任务。 2. GPT 出现阶段:AGI 迎来拐点,机器实现与人类的交流。 3. Sora 出现阶段:打开了 AGI 的大门,能够认知世界并与世界互动,但训练算力可能受到限制。 4. 强人工智能阶段:机器能看懂一些常识并交流,但还缺少对世界力量的感知,如加速度、重力等,目前热炒的具身智能正处于此阶段。 5. 超级人工智能阶段:机器能够总结出世界的规律,达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。 此外,OpenAI 内部会议上分享的 AGI 五个发展等级分别为: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-01-12
当前ai发展到什么程度了
当前 AI 的发展程度可以从以下几个方面来看: 1. 在通用人工智能(AGI)的发展等级方面: 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程。 2. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 3. 当前前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 同时,开源大模型爆发,企业大模型市场崛起,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识沉淀等问题。
2025-01-11
地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的Ai工具
以下是一些可以用于地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的 AI 工具: 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 在审核规划平面图方面: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-10
Al在未来会发展出自己的灵魂吗
目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂,尚无明确的定论。 从一些研究和观点来看,多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 另外,AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案,通用电脑因成效比好而占据主导,未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时,AI 运营的公司会面临更高的极端风险,存在实际问题需要解决。 总之,对于 AI 是否会发展出灵魂,还需要更多的研究和探讨。
2025-01-09
Al发展到什么程度
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和趋势: 1. 千脑理论:新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,多模型设计发挥作用的关键是投票。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素(模型)组成,并连接到各种可移动的传感器。大脑中的知识储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 2. 通用化趋势:AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案。通用电脑因更好的成效比导致技术更快进步,更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统,导致成本降低和性能提升。同时,一些重要的未来应用如探索火星等需要通用方案的灵活性,而当前专用的深度学习模型无法满足。 3. 游戏领域:随着生成式人工智能革命的进展,它将重塑用户生成内容(UGC),创造任何人都能构建游戏的世界,游戏创作将变得真正民主化,数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。 4. 企业发展:OpenAI 公司成立于 2015 年,总部位于美国旧金山,早期是非营利机构,后来改成有限营利形式。其使命是推进人工智能技术发展,为全球创造更安全、智能的未来。关于 OpenAI 公司的时间线,可参考 Wiki(https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI)和 OpenAI Blog(https://openai.com/blog/)。
2025-01-09