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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。

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的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,实践是巩固知识的关键,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,欢迎实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《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)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
DEEPSEEK发展现状介绍一下
DeepSeek 的发展现状如下: 1. 训练成本方面:远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。定价低于实际成本,导致高额亏损。MixtureofExpert 方法虽降低计算需求,但大规模内存使用可能增加总成本。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 市场表现方面:展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 4. 实际使用体验方面:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT。GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 5. 热度方面:微信指数达 10 亿多次,陈财猫将分享提示词及小说创作心得。
2025-02-17
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
现在AI发展的主要方向现状说明
目前 AI 的发展主要呈现以下几个方向和现状: 1. 技术范式的革新:传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈,OpenAI 的 o 系列模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的新道路。 2. 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立体世界。例如,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,当前的主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。 在服务头部创作者方面,未来会逐渐转向编辑器能力增强,强化视频细节可控性,并逐渐将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 影视后期方向,未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色,提高特效制作效率。 专业领域,创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 随着实时生成能力的进一步提升,生成成本的下降,AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 在 C 端大众消费侧,看好 AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力;人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 3. 从“训练时代”向“推理时代”的转变: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。 4. 前沿技术点: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-02-15
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状: 涵盖了不同领域的应用和发展,如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导: 可以先从国内模型工具入手,这些工具不花钱。 学习从提示词开始,与模型对话时要把话说清,强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者:从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本;探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor;参与 AI 社区交流经验;构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴;建立 AI 写作流程,从生成大纲开始;进行多语言内容探索;利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时,可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
ai发展现状
目前 AI 的发展现状呈现出以下特点: 1. 持续学习和跟进是关键:AI 是快速发展的领域,新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体,加入社群和组织,参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布:从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势,基于长期理解和积淀,持续跟踪领域创新、洗牌和动态,并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状: 更多资金投入: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”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但不能掉以轻心。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金,各方势力竞相角逐,像一场激动人心的 UFC 比赛。
2025-01-31
我想知道ai视频的如今的现状如何,商业市场表现怎么样
目前 AI 视频的现状和商业市场表现如下: 成本方面:AI 视频生成成本逐渐与非 AI 工作流成本齐平,并有望显著低于现有成本,持续降低推理成本数量级。 技术卡点:生成内容存在不可控性,如形象不一致、动作不流畅、表情不生动、复杂提示词难以完全实现,以及时长增加时出现不符合物理规律的动作等问题。 应用场景: 短视频:短剧/TVC 生产流程可实现 AI 工具全替代。 长视频:电影/电视剧/动画开始渗透,AI 技术尚停留在工具层面,对工作流实现部分替代、降低成本,暂时无法提供全流程全 AI 替代传统工作方式的解决方案。总体而言,越接近综合性思考、策划层面越难,具体工作越容易被取代。 市场前景:市场前景广阔,5 年内有望达千亿级市场。国内影视市场规模在 2023 年约可达 3835 亿元,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 受众群体: 专业创作者(艺术家、影视人等):AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力,提供灵感,降低后期制作门槛和成本,目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向,一些平台为创作者提供免费支持。 自媒体、非专业创作者:有着具体明确的视频剪辑痛点,如寻找素材、版权问题、不同平台内容形式转换成本高等,部分产品致力于解决这些问题。 企业客户:对于资金不足的小企业、非盈利机构,AI 视频生成可大幅缩减成本。
2025-01-15
目前做设计的工作者怎么用ai赋能
对于目前做设计工作的人员,可以通过以下方式利用 AI 赋能: 1. 建立针对性的 AI 工作流:构建有效的设计工作流,提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练:例如使用 lora 模型训练方式,生成特定形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。同时,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型,使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产:包括建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得,利用参数库快速启动新项目,确保设计准确性并减少重复工作,借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台:如“桃花源|淘宝设计 AIGC”,引入实用功能,增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化,对二次元设计行业影响显著: 1. 降低设计成本和提高效率,更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感,但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中,AI 加持的创意与设计方面: 1. 现状:AI 驱动的创意工具已融入设计流程,如素材生成和高级图像编辑,设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战: 过度依赖 AI 可能导致设计同质化,失去独特创意表达,需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术,持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题,需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望:随着 AI 技术发展,预计在实时、按需设计中发挥更大作用,未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务,进一步融入创意流程的核心。
2025-02-18
目前ai发展成熟吗
目前 AI 仍处于不断发展的阶段,尚未完全成熟。 人类是工具的创造者,每一代都在前人的基础上创造出更强大的工具,如今 AGI 成为了人类进步的又一工具。长期以来,人类创新推动生活各方面繁荣改善,AI 也在持续快速发展。 例如,Transformer 架构早在 2017 年就已提出,但 AI 近几年才爆发,其中神经网络的规模是重要影响因素。以 GPT 模型为例,从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量,到 2023 年第四代的万亿规模,规模越大智能程度越高,且在达到一定规模后出现“涌现”能力,智能程度飞速上升,但这种“涌现”出现的机理目前尚无统一解释。 在未来,AI 有望在多个领域取得进展,如 2024 年内,图片超短视频的精细操控、AI 音频能力、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成的内容、AI Agent 等方面会有发展;2025 2027 年,AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、具身智能等技术可能会有明显突破。 然而,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题开始引发担忧,且可能导致结构性失业等社会问题。
2025-02-18
请给出目前比较火的各垂类AI工具名称
以下是目前比较火的各垂类 AI 工具: 图像生成器:有 14 个工具,如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人:有 8 个工具,如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器:有 7 个工具,如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器:有 5 个工具。 语音和音乐:有 5 个工具。 设计:有 4 个工具,如 Canva 等。 其他:有 7 个工具。 此外,还有以下一些热门的 AI 工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-18
目前ai有哪些活动
目前的 AI 活动包括: 1. 全新 AI 整活计划第七期:一起去抓小精灵! 可能会是新的流量爆款,ins 上已经火爆。 给大家准备好了海辛和阿文的教程。 活动链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DQj6waWzkiFkRQkSm1Ic5YKFnoe 2. 阿里云 AI 实训营全新升级上线!! 免费学习,交作业拿好礼。 共学、共享、共实践,1 月 24 号正式开课。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操。 加入学习链接:https://click.aliyun.com/m/1000401471/ 3. 投稿内容:使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说,尽情挥洒你的创意叭! 投稿地址:通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿 小程序://腾讯频道/tN8kNr1nLwcAC0b 2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选如何用 AI 评选出最佳小说家! 活动详情: 4. 摊位活动: 乐易科学院:通过 AI 的技术,结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化。可以通过技术方式批八字、调风水、进行性格色彩分析,让每个人找到方向,成为更好的自己。摊位区域:C,摊位编号:27,摊位类型:玄学+科学。 AIGC 策划程序美术(3AI 简称 3A 游戏)应用独立游戏开发:摊位区域:C,摊位编号:76,摊位类型:游戏宣传。 AI 人像摄影绘画:摊位区域:C,摊位编号:77,摊位类型:照片。 主题是:B2B AI 营销与 AI 落地项目快速🔜落地~ 具体涵盖 3 个方向: AI 训练 to b,出应用,智能体 agent,文生图生视频都涉及。 美国独立站搭建,工作流给模特戴上珠宝饰品。 Google seo 与 AI 结合。 技术尝试: 好消息,代码写出来了,可以运行,也有 bug。 最近还做出来很多 AI 工具,帮 HR 筛选简历的 AI 工具,行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流,小红书 AI 生成的工具,Newsletter AI 生成的工具…… 摊位区域:C,摊位编号:58,摊位类型:产品展示。 5. 030 基础建站相关活动: 共学活动课程安排:近日的共学活动包括建站、编程、用 AI 手搓机器人等课程,并有李吉刚等老师授课。 课程准备与作业:课程有回放链接,会在 B 站专题呈现,还有小作业,部分课程需提前准备材料和购买清单。 线下活动规则:学校若未组队可报名,满 30 人寄物料。活动有创业者、投资人、交易所三个角色,有初始资本,通过股权和现金交换,最终选出最佳投资人和创业者。 线下活动奖励:最佳投资人和创业者有礼品、奖品,config UI 赛道的优秀者可去东京参加 CCS 东京的 config UI 大会,包机酒。 线下活动赞助:活动有豆包、飞书等大厂工具赞助。 Config UI 共学活动:11 月 16 日至 17 日举办首次活动,有优质创作者和开发者参与,提供了课程和回放,左侧“社区共创项目”有文档内容,18 号海鑫、阿文将讲解搭建基础和小应用,共学结束后将开展第二期。 编程课程:大雨老师的编程课原本 10 天压缩为 2 天,先给概念,后续可深入学习。 AIGC 营销视频大赛:伊利主办,奖金丰厚,赛道多,明天早上 10 点有直播,下周开始相关教学,鼓励以赛代练,活动信息在知识库首页、网站和公众号。 交流渠道:QQ 群号码后续会公布,活动相关疑问可在群里交流。
2025-02-17
目前针对H5,有哪些可以和ai结合的案例
目前在 H5 领域,与 AI 结合的案例相对较少。但一些可能的方向包括:利用 AI 进行个性化内容推荐,根据用户的浏览历史和偏好为其推送相关的 H5 页面内容;通过 AI 实现智能客服,在 H5 页面中为用户提供实时的问题解答和帮助;运用 AI 图像识别技术,让用户可以通过拍照或上传图片在 H5 页面中获取相关信息或进行互动。
2025-02-17
目前有哪些常用的AI
目前常用的 AI 包括以下方面: 应用场景: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人提高手术精度和安全性。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估辅助贷款决策、投资分析、提供 24/7 客户服务并回答常见问题。 零售和电子商务:产品推荐、改善搜索结果和提供个性化购物体验、动态定价、提供聊天机器人服务。 制造业:预测机器故障进行维护、检测产品缺陷提高质量、优化供应链、控制工业机器人提高生产效率。 交通运输:尚未详细列举。 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 Excel 相关的 AI: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot:整合 Word、Excel 等办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,能生成文本内容、执行情感分析、语言翻译等。
2025-02-17
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
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。
2025-02-18
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗?
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容: 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势: 从量到质的转变:早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能,但随着技术进步,数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更注重提高数据的质量和相关性,而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时,需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训,在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用:随着人工智能技术发展,数据标注领域正经历自动化转型,可使用大模型自动标注数据,提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍,因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域,可用于生成罕见但关键的路况场景,提高模型的鲁棒性和准确性。 此外,相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定,如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展数据标注质量评估,对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一,其发展具有以下特点和阶段: 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中,AI Agent 并非一蹴而就,其发展可分为几个阶段,并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期,符号人工智能作为主导范式,以对符号逻辑的依赖著称,代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统,使用符号来表示知识,通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强,缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色,例如智能摘要能辅助快速筛选信息,自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面,每个人应根据自身情况找到适合的工具,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。
2025-02-15
AI发展的方式除了大模型,还有什么
AI 的发展方式除了大模型,还包括以下方面: 1. 算法:算法的不断优化和创新推动着人工智能的发展。 2. 算力:强大的算力支持是实现复杂人工智能任务的基础。 3. 数据:优质的数据集对于人工智能学习算法的发展至关重要,被称为“AI 时代的石油”。 4. 深度神经网络:通过简单细胞检测特征、复杂细胞汇总信息产生结果等方式实现识别、判断和行动等功能。 5. 端侧模型:端侧模型并非越小越好,而是要够用、好用,设备算力决定最优模型规模,多模态能力是突破通用计算的关键。 6. 端侧 Agents:在终端设备上自主运行的智能代理程序,具备感知、决策、执行的闭环能力,是连接模型与应用的关键。 7. 预训练:包括对编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等内容的预训练,但由于版权和费用问题,不包括期刊论文数据库。 8. 开源生态:促进了 AI 技术的交流和发展。
2025-02-15