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Deepseek详细介绍及优势

Answer

DeepSeek 是一家中国杭州的人工智能创业公司。其发布的 DeepSeek-V2 具有以下特点:

  • 由 60 位专家混合的开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。
  • 拥有 2360 亿参数,其中 210 亿在生成过程中被激活。
  • 在 MT-Bench 上表现优异,中文能力强且性价比高。

DeepSeek-V3 则引发了人工智能界的震撼:

  • 以 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU(中国市场的低配版 GPU)训练出的开源模型。
  • 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等顶级开源模型,与 GPT-4o 和 Claude 3.5-Sonnet 等世界顶级闭源模型不相上下,而训练后者的成本保守估计要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达 H100。

DeepSeek 收获了广泛而真诚的赞誉,尤其是在开源社区,受到开发者的支持。

详细介绍可参考以下链接:

  • https://xiaohu.ai/p/7468
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

-提供4K分辨率的人类自由视角视频。-利用该技术将虚拟角色放入场景,实现沉浸式互动。🔗项目地址:http://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/holochar/🔗详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74845️⃣🌌DeepSeek发布2360亿参数的DeepSeek-V2:-60位专家混合开源模型,数学、编码和推理表现出色。-236B参数,21B在生成过程中被激活。-在MT-Bench上表现优异,中文能力强且性价比高。🔗详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74686️⃣🔍Google Gemini网络安全产品:-检测并防御网络钓鱼攻击。-结合广泛的用户和网络监控发现威胁。-利用AI分析功能生成情报报告。🔗详细:https://xiaohu.ai/p/74607️⃣🚗Wayve获超10亿美元C轮融资:-开发“驾驶GPT”基础模型,实现具身体智能自动驾驶。-使车辆在各种环境中操作,几乎无需人为干预。-使车辆与人类互动、学习并理解人类行为。🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/74538️⃣🩺CURE模型预测治疗结果:-利用300万患者数据进行预训练并针对特定健康状况微调。

XiaoHu.AI日报

-提供4K分辨率的人类自由视角视频。-利用该技术将虚拟角色放入场景,实现沉浸式互动。🔗项目地址:http://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/holochar/🔗详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74845️⃣🌌DeepSeek发布2360亿参数的DeepSeek-V2:-60位专家混合开源模型,数学、编码和推理表现出色。-236B参数,21B在生成过程中被激活。-在MT-Bench上表现优异,中文能力强且性价比高。🔗详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74686️⃣🔍Google Gemini网络安全产品:-检测并防御网络钓鱼攻击。-结合广泛的用户和网络监控发现威胁。-利用AI分析功能生成情报报告。🔗详细:https://xiaohu.ai/p/74607️⃣🚗Wayve获超10亿美元C轮融资:-开发“驾驶GPT”基础模型,实现具身体智能自动驾驶。-使车辆在各种环境中操作,几乎无需人为干预。-使车辆与人类互动、学习并理解人类行为。🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/74538️⃣🩺CURE模型预测治疗结果:-利用300万患者数据进行预训练并针对特定健康状况微调。

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

中国杭州的人工智能创业公司DeepSeek是近一段时间硅谷的AI研究者和开发者的心魔。它在2024年12月发布的大语言模型DeepSeek-V3被认为实现了诸多的不可能:550万美元和2000块英伟达H800 GPU(针对中国市场的低配版GPU)训练出的开源模型,多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等顶级开源模型,亦与GPT-4o和Claude 3.5-Sonnet这样世界顶级的闭源模型不相上下——而训练后者的成本保守估计也要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达H100。可以想象它在人工智能界引发的震撼——尤其是在AI领域的研究人员、创业者、资金、算力和资源最扎堆的硅谷。不少硅谷AI领域的重要人士都不吝惜对DeepSeek的称赞,比如OpenAI联合创始人Andrej Kaparthy和Scale.ai的创始人Alexandr Wang。尽管OpenAI CEO Sam Altman发了一条疑似影射DeepSeek抄袭借鉴其它先进成果的推文(很快就被人回怼“是指把Google发明的Transformer架构拿过来用么?),但DeepSeek收获的赞誉确实是广泛而真诚的,尤其是在开源社区,开发者用脚投票。

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DeepSeek
DeepSeek 具有独特的特点和发展历程: 秘方是硅谷味儿的:将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,它在 2024 年 5 月发布 DeepSeekV2 时,以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发轰动。同时,在中国舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”,形成平行时空的感觉。DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码,其秘方具有硅谷风格。 V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻:若 V3 真是如此,未来发展未知,但 DeepSeek 已是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼:通过 Coze 做效果对比测试,使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 DeepSeek,阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件、让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3,特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-01-14
可以简单说下deepseek的原理么
DeepSeek 是中国大模型创业公司中的一员,其背后的量化私募巨头幻方一年前储备了万张 A100 芯片。DeepSeek 发布的 DeepSeek V2 开源模型以低成本的性价比成为行业关注热点,推动了中国大模型价格战的爆发。 DeepSeek 的成功不仅在于技术创新,如提出的 MLA 架构和 DeepSeekMoESparse 结构,还在于其商业模式,即专注于研究和技术创新,而非追求快速商业化。其创始人梁文锋强调了原创式创新的重要性,并讨论了中国 AI 技术创新的未来趋势,以及与硅谷技术社区的差异和交流。 此外,DeepSeek 网站为 https://www.deepseek.com/zh ,使用方便,国内能访问,网页登录便捷,目前完全免费。在生成 2048 游戏代码方面,DeepSeek 对新手较为友好。在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高,拥有 2360 亿参数,其中 21B 在生成过程中被激活,60 位专家参与了混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。
2025-01-06
请介绍一下deepseek
DeepSeek 是一家低调但引人关注的大模型公司。其发布了 2360 亿参数的 DeepSeekV2 模型,该模型具有以下特点: 由 60 位专家参与的混合开源模型。 在数学、编码和推理方面表现出色。 拥有 236B 参数,其中 21B 在生成过程中被激活。 在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。 关于 DeepSeek 的详细介绍,您可以通过以下链接获取更多信息:https://xiaohu.ai/p/7468 。此外,还有一篇文章《》对其进行了深入报道。
2025-01-04
DeepSeek-V2是谁开发的
DeepSeekV2 是由 60 位专家混合开发的开源模型。它具有 2360 亿参数,其中 21B 在生成过程中被激活。在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。详细介绍可参考:https://xiaohu.ai/p/7468
2025-01-02
搜索所有deepseek相关资料
以下是关于 DeepSeek 的相关资料: DeepSeek 网址:https://www.deepseek.com/zh 。它很方便,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。新手推荐使用,您只需要获得游戏代码即可。点击开始对话,左边选择代码助手,直接向其许愿。 5 月 7 日的 XiaoHu.AI 日报中提到,DeepSeek 发布 2360 亿参数的 DeepSeekV2,它是 60 位专家混合开源模型,数学、编码和推理表现出色,有 236B 参数,21B 在生成过程中被激活,在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。详细介绍:https://xiaohu.ai/p/7468
2024-12-31
deepseek相关的信息
DeepSeek 相关信息如下: DeepSeek 开源了 ,在 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上总排名 11,超过了所有开源模型。 DeepSeek v3 预览版发布,参数量为 685B,磁盘占用 687.9 GB,采用混合专家模型(MoE),有 256 个专家,每个 token 使用 8 个专家。其理解能力提升,知识更新至 2023 年,支持多语言和个性化服务,加强了数据安全和隐私保护,在 BigCodeBenchHard 排名第一。Aider Polyglot 排行榜预览得分 48.4%,排名第二。可通过在线体验。 对于新手,DeepSeek 很方便,国内能访问,网页登录便捷,目前完全免费。网址:https://www.deepseek.com/zh 。在生成 2048 游戏上表现简便准确。
2024-12-29
我想学习COZE平台创建智能体的详细教程。
以下是在 COZE 平台创建智能体的详细教程: 1. 基础智能体创建: 进入 coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格可用于结构化数据的存储和调用;照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库可管理持久化的结构化数据;长期记忆可保存重要的历史对话信息;文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):可设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 3. 图像流相关: 打开 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流效果,可使用毛坯房测试用例(https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg)。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布。
2025-01-08
怎么学习COZE平台的操作?要全面详细
以下是全面学习 COZE 平台操作的方法: 1. 前置条件:起码已经使用过 Coze,并亲自搭建过一些简单的工作流。 2. 重点学习资源: 官方案例非常值得学习,不要错过优质资源。 观看 90 分钟的视频教程,文档教程为辅。例如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”中的案例演示,如 Coze 的创意写真馆应用:https://www.coze.cn/template/project/7442139374751629323? 以及 。 3. 操作步骤: 对于不了解 Coze 操作的情况,可以按照以下步骤完成 Agent 最后的测试与封装: 试运行整个工作流,验证整体运行效果,包括响应速度、生成质量。点击「试运行」,把待精读文章输入「开始节点」的{{BOT_USER_INPUT}},观察流程在 1 分钟内是否运行完成,最终输出的“回答内容”是否符合预期。 迭代优化工作流,提升性能。此步骤可自行按照配置思路进行细致优化。 在外层 bot 中封装工作流。 进行外层 bot 调试。 完成以上步骤后,即可发布 bot 。
2025-01-08
小学生科创AI自学路线及网址、详细教程
以下是为小学生提供的科创 AI 自学路线及相关资源: 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,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,如图像、音乐、视频等,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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 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,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。 目前暂时没有专门针对小学生科创 AI 自学的网址和详细教程,但您可以在 B 站找丰富的 AI 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。
2025-01-06
模态分解算法的详细代码
很抱歉,目前知识库中没有模态分解算法的详细代码。但您可以通过以下途径获取相关代码: 1. 学术研究网站,如 arXiv 等,许多学者会在上面分享他们的研究成果及代码。 2. 相关的开源代码库,如 GitHub 等,您可以通过搜索关键词找到相关项目。 3. 专业的技术论坛,在那里与其他开发者交流,可能会获得有用的信息和代码示例。
2024-12-30
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
如何使用AI进行中学历史教学,详细些介绍
以下是关于如何使用 AI 进行中学历史教学的一些方法和案例: 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏,让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策,例如模拟明朝灭亡时期在南京的场景。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误,以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中,对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务,可以使用 AI 生成的图像。 4. 对于一些需要快速制作以展示学习成果的视频,如科学课中的学习展示,可利用 AI 生成的跳切来节省时间。 同时需要注意,AI 生成的历史模拟内容并非完全准确,可能存在错误和幻觉,但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。在使用 AI 辅助教学时,要引导学生正确对待和利用 AI 生成的内容,培养他们的批判性思维和对历史知识的深入理解。
2024-12-20
相对于其他的人工智能软件,你的优势有哪些
相对于其他人工智能软件,具有以下优势: 在俄乌战争中,如美国 Palantir Technology 公司提供的软件,能在几秒钟内对航空侦察图片中的坦克、大炮和人员进行标记并出结果,快速传输到作战部门,实现实时反应。 具有强大的学习能力,能汇聚各途径获得的照片,通过对战场上海量数据的学习,辨别假目标,识破伪装手段。 以 Sora 为例,与 Runway、Pika 等相比,在文本生成视频方面表现更出色。
2025-01-15
智能体(AI Agent)对比大模型在应用中的优势是什么
智能体(AI Agent)对比大模型在应用中的优势主要包括以下方面: 1. 能够回答私有领域问题,例如公司制度、人员信息等,而大模型存在无法回答此类问题的局限性。 2. 可以及时获取最新信息,如实时天气、比赛结果等,大模型在这方面有所不足。 3. 能准确回答专业问题,如复杂数学计算、图像生成等,大模型在这些方面表现欠佳。 4. 适用于多种客户场景,如有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务的场景,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 5. 基于大模型,通过集成特定的外部能力,弥补大模型的不足。例如集成实时信息获取、回答私有领域问题等外部能力。 6. 典型场景丰富,包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。如私有领域知识问答,只需准备好相关知识库文件,就可在百炼控制台快速创建应用;个性化聊天机器人可通过长期记忆保存关键历史对话信息,并集成夸克搜索和图像生成等插件扩展功能;智能助手可引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能提升工作效率。 在基准测评方面,AI Agent 智能体正在最大程度释放 LLM 潜能,逐渐成为通向 AGI 的技术共识。现有关于 Agent 能力的测评,主要在英文场景或任务,目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。通过测评结果发现,在 Agent 核心基础能力上,国内模型已经较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 从原理上看,智能体中间的“智能体”就是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接,在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。
2025-01-13
AI写作 (一)AI写作的优势和应用场景 (二)利用AI辅助新闻通讯稿写作的方法:如获取灵感、优化语言等
AI 写作具有以下优势和应用场景: 优势:能够快速生成内容,提高写作效率;可以提供新的思路和创意。 应用场景:广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括: 头脑风暴:在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料:借助 AI 快速汇总相关主题信息,节省查阅资料时间。 优化表达:写完初稿后,让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路:写作卡壳时,询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是,写作不仅是产出内容,更是思考的过程,不应过度依赖 AI 写作,而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时,大语言模型在写作中很有用,如用于集思广益、头脑风暴等,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。另外,选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。
2025-01-13
请给我推荐一些AI工具配上相关的AI培训视频。同时分析一下每个AI工具的使用场景,优势和缺点以及相似的工具推荐。要求这些AI工具适用于办公环境生产环境
以下为适用于办公环境生产环境的一些 AI 工具推荐,并对其使用场景、优势、缺点及相似工具进行分析: Keep: 使用场景:提供全面的健身解决方案,适用于个人健身计划制定和跟踪。 优势:中国最大的健身平台,资源丰富,能满足多种健身需求。 缺点:可能存在广告过多,部分功能需付费。 相似工具:Fiture Fiture: 使用场景:集硬件、课程内容、教练和社区于一体,适合追求综合健身体验的用户。 优势:由核心 AI 技术打造,提供一体化服务。 缺点:硬件设备可能价格较高。 相似工具:Keep Fitness AI: 使用场景:专注于利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 优势:针对性强,对力量和速度训练有特定帮助。 缺点:功能相对较单一。 相似工具:暂无明确相似工具。 Planfit: 使用场景:提供健身房家庭训练与 AI 健身计划,适合在家健身的用户。 优势:AI 教练基于大量数据和 ChatGPT 实时提供指导。 缺点:可能对网络要求较高。 相似工具:暂无明确相似工具。 腾讯文档分类功能: 使用场景:自动分类办公文件,方便文件管理。 优势:提高文件管理效率,与腾讯文档集成方便。 缺点:分类准确性可能受文件内容复杂性影响。 相似工具:暂无明确相似工具。 英语流利说纠错功能: 使用场景:帮助语言学习者纠正发音、语法等错误。 优势:针对性纠错,有助于提高语言水平。 缺点:可能对某些特定语言习惯或方言的适应性不足。 相似工具:暂无明确相似工具。 下厨房口味调整功能: 使用场景:根据用户反馈调整菜谱口味。 优势:方便用户优化烹饪效果。 缺点:口味调整的精准度可能有限。 相似工具:暂无明确相似工具。 美丽修行定制方案功能: 使用场景:根据用户肤质定制护肤方案。 优势:个性化护肤推荐。 缺点:对肤质判断的准确性依赖用户输入的信息。 相似工具:暂无明确相似工具。 以上是部分适用于办公和生产环境的 AI 工具推荐及分析,您可以根据具体需求选择使用。
2025-01-06
AI直播的优势
AI 直播具有以下优势: 1. 盈利方式多样: 直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动价格较高,非实时价格较低但效果差,市场价格较混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景特定: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好,数据能保持跟真人相近。 不适用于促销场景,因涉及主播话术、调动氛围等能力。 3. 技术和市场格局: 长期看技术上无壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 市场不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,而疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。 有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击,如提供全环节服务会绑定商家。 一些品牌如欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但由于技术尚未达到真人直播水平,通常只在午夜时段排期。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设动作库和真实语音表现,直播互动流程相对固定,商品展示以图片为主。但虚拟主播无法与产品接触,测评结果缺乏真实性,目前更像是花瓶,负责基础性介绍和互动问答。
2024-12-25
目前最有优势的几款ai软件是什么
以下是目前一些具有优势的 AI 软件: 在移动设备上,图片和视频内容编辑方面,传统创意工具转型的生成式 AI 优先,如排名较高的美图秀秀(第 9 位)、SNOW(第 30 位)和 Adobe Express(第 35 位)。 ChatGPT 第三次以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品。 Perplexity 在网络上排名第三,是一款专注于提供简明、实时和准确查询答案并引用来源的人工智能搜索引擎,其在访问时长方面略胜于 ChatGPT,且首次进入移动端前 50 名榜单。 Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手,在网页排名中进入前五,排名第 4。
2024-12-23
帮我介绍下 AGI
AGI 即通用人工智能,以下为您详细介绍: OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 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。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能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 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:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织: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。 此外,WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。它为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。其特点包括: 1. 知识库与社区平台:汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 2. 学习资源:提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践活动:定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 4. 开放共享:引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 5. 用户基础:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 6. 目标与愿景:目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 OpenAI 的创始人 Sam Altman 曾发表相关反思,回首过去几年的创业历程,认为这段时光充满价值、挑战和难忘。展望 2025 年,他坚信首批 AI Agent 将开始融入劳动力市场,为各行各业带来变革。随着通用人工智能(AGI)的脚步日益临近,现在是回顾公司发展历程的重要时刻。大约九年前,OpenAI 怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念创立,渴望探索如何构建它,并使其惠及全人类。
2025-01-13
opusclip的介绍
Opus Clip 是一款专注于长视频转短视频场景的产品,由华人创业者 Young Z 创立。其特点包括: 能够自动识别长视频中的精彩片段,并提取和重新排列成可传播的短视频。 创始人在经历多次创业尝试后,针对直播创作者数小时直播内容不能重复利用的痛点,提供了手动切片和 AI 剪辑切片能力,逐渐形成产品形态。 推出 7 个月后便获取了 500 万注册用户和 1000 万 ARR(年度经常性收入)。 网页版访问:https://www.opus.pro/ ;官方推特:https://x.com/OpusClip 。 最新支持创作者通过 Prompt 输入剪辑需求,模型会对视频内容进行分析。 支持创作者作品发布日历,能够连接到每个社交平台,同时查看已发布、起草和计划发布的所有内容。 除为创作的短视频进行传播性评分外,还提供了视频数据分析后台全套创作者工具。 在帮助创作者获得爆发性增长后,会持续在推特公布数据,通过案例背书吸引创作者用户形成产品自增长。
2025-01-10
深度介绍一下机器人行业全球top5的企业
很抱歉,目前知识库中没有关于机器人行业全球 top5 企业的相关内容。但据常见的行业报道和分析,以下是一些在机器人领域具有重要影响力的企业: 1. 发那科(Fanuc):在工业机器人领域拥有广泛的产品线和先进的技术。 2. 安川电机(Yaskawa Electric):以高性能的工业机器人和运动控制系统闻名。 3. 库卡(KUKA):提供多种工业机器人解决方案。 4. ABB:在工业自动化和机器人领域具有深厚的技术积累。 5. 史陶比尔(Stäubli):在工业机器人和纺织机械等领域表现出色。 需要注意的是,机器人行业的排名可能会随着时间和市场变化而有所不同。
2025-01-07
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时,需要考虑多个因素: 训练与推理方面:训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今,NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型(LLM)的推理,可能需要 H100 或 A100,而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面:大型 LLM 的参数数量众多,无法由单张卡容纳,需要分布到多个卡中。 硬件支持方面:虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行,但也有公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2,但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面:对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本,而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面:生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,在低端 GPU 上处理峰值通常更容易,若流量来自参与度或留存率较低的用户,以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外,算力可以理解为计算能力,在电脑中可直接转化为 GPU,显卡就是 GPU,除了 GPU 外,显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生是为了给 CPU 减负,生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在 AI 基础设施的考虑因素中,比较 GPU 时需要关注以下几个方面: 训练与推理: 训练 Transformer 模型除了模型权重外,还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型,且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今,更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群,仍需要长期承诺。 内存要求: 大型 LLM 的参数数量太多,任何卡都无法容纳,需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000,甚至 RTX 卡。 硬件支持: 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行,但也有一些公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是,模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用,可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求: 对延迟不太敏感的工作负载(如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序)可以使用功能较弱的 GPU,能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验,优化模型是必要的,以使成本降低到可管理的范围。 峰值: 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,新产品一经发布,请求量每天增加 10 倍,或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易,因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户,那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外,算力可以直接转化成 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
请介绍下WaytoAGI
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 它涵盖了多个版块,包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等,还通过举办赛事和活动促进大家动手实践,拥有超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。 社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。此外,WaytoAGI 还孵化了离谱村这个千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作出各种作品。 2023 年 4 月 26 日诞生,2024 年的 2050 年是它的生日庆典。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-01-05