我怎么知道ai的最新发展动态

以下是关于自学 AI 的一些建议： 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，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。 6. 对于中学生自学 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 7. 使用 AI 来做事： 利用人工智能帮助教育和自学学习，可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。

利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：依靠 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容： Cursor 官方： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记：Generative AI for Everyone 吴恩达： 阅读方面：可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时，可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层，使用 LLM 进行语义分析，将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时，要设置好提示词，持续优化。 聊天方面：聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等，不仅能生成文本，还能产生进一步行动，如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为：开始于内部聊天机器人，确保良好表现并避免问题；设置人为参与链路；确保安全后，让机器人对接用户。 大语言模型行与不行：能做类似于应届生能做的事；不可做的包括时间限制（如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据）、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat：此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文，当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。

以下是关于帮助聊天的 AI 的相关信息： Cursor： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 Reference your Code 引用您的代码：带有@符号的参考代码，用作 AI 的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 Claude： Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它能使用自然语言理解技术理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用最先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 注册步骤： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 若有海外朋友，可请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知您。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额，需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。若在注册过程中遇到问题，可参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤： 1. 确定文献综述的主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成文献综述的大纲，包括引言、相关研究综述、研究方法、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查文献综述的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 7. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保文献综述的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行文献综述写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下为您推荐一些适用于电商做商品图和视频的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：如果您要开淘宝网店，可借助它来初步制作商品展示图。比如对于女装商品，先真人穿衣服拍照，选好真人照片风格的底模，如 majicmixRealistic_v7，再根据不同平台需求进行换头，通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters。 2. 绘蛙 AI：这是阿里的 AIGC 营销平台，专注于电商营销内容创作，能快速生成吸引人的图文内容，提升商品的市场曝光度和吸引力，操作简单易用。 3. Gatekeep：这是一个提供个性化视频以帮助用户更快学习的平台，利用人工智能生成视频，可用于电商商品的展示和宣传。 此外，使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋；Scaling Law 泛化方面，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革；AGI 探索方面，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实；AI 应用格局方面，第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；AI 应用竞争方面，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争；AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求；AI 产品趋势方面，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 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度；AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 2024 年，国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁投资体现政策支持。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到： 大模型创新方面，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 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 应用格局方面，第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 AI 应用竞争中，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 AI 产品趋势为多模态上马，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 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立，国家队来了。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 从行业视角来看，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。在政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资体现政策支持。

在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。

以下是 AI 的一些最新动态： 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中包括大模型创新，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。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，AI 是快速发展的领域，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》从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状、展望未来走势。区别于其他智库和研究机构，量子位智库基于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。报告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。该报告得到了产学研领域众多机构的支持。

以下是微软的相关动态： 1 月 3 日： 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率，论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 ，https://x.com/xiaohuggg/status/1742473942252855795?s=20 。 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 1 月 17 日： 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 Microsoft Build 2024： 发布包括大杀器 Copilot Studio 在内的 50+项更新。 硬件层面：与英伟达、AMD 合作，推出新芯片 Cobalt 。 生态层面：与众多模型生态合作，推出 Phi3vision 多模态小模型，更新 Azure AI Studio 。 数据层面：Fabric 支持实时智能。 工具链层面：GitHub Copilot 迎来 Extension 。 应用层面：推出 Copilot Team 和 Copilot Studio 。

AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面： 1. 招聘初期：如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 员工绩效评估：分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展：辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中，基础办公提效方面，如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业，网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面，AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测，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。

以下是为您整理的最新 AGI 新闻： 2024 年 7 月： 苹果发布 AI 原生操作系统，加强硬件和模型布局；Claude Sonnet 3.5 发布，挑战 OpenAI；视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀；AI 3D 技术逐渐崭露头角；Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。 快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示，AI 技术将为服务行业带来变革机遇，而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业，但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司，Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展，提供开发者 API，有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大，关键在于工程化优化和认知架构设计。 2024 年 10 月： 《Orange AI 的 9 月小结：AI 自媒体、AI 播客、AI 酒吧…AI 浓度太高了》提到鼓励建立自媒体，推出中文版 AI 播客 Demo 并吸引大量参与者，开设 AI 酒吧 Bar2AGI，参与 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业快速发展和乐观氛围。 《AIGC Weekly91》指出国庆节期间的重要 AI 新闻，包括 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。 下篇：2024，分叉与洪流中提到，如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源一定无法回避，它会在能源、算力、机器人等领域全力“协助”人类。比如在能源领域，有着“永远还差 50 年”称号的可控核聚变技术在 AI 的协助下开始有了松动，普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测。从全人类能源供给的角度，唯一有希望提升全人类能源供给数量级的就是可控核聚变。在能源即将开始成为 AI 瓶颈的今天，AGI 如果有了意识，那一定会全力“协助”人类突破核聚变技术。

通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。

在办公场景中，DeepSeek 有以下最新的应用场景： 1. 作为赋能职场的多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 相关报告发布在，如： 民生证券：《 华创证券:《 此外，清华大学陶炜博士生团队撰写的《》详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景（如工作、学习、生活和社交）展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。

RAG（检索增强生成）是由 Lewis 等人于 2020 年中期提出的一种大语言模型领域的范式。 其发展经历了以下阶段： 1. 2017 年创始阶段，重点是通过预训练模型吸收额外知识以增强语言模型，主要集中在优化预训练方法。 2. 大型语言模型如 GPT 系列在自然语言处理方面取得显著成功，但在处理特定领域或高度专业化查询时存在局限性，易产生错误信息或“幻觉”，特别是在查询超出训练数据或需要最新信息时。 3. RAG 包括初始的检索步骤，查询外部数据源获取相关信息后再回答问题或生成文本，此过程为后续生成提供信息，确保回答基于检索证据，提高输出准确性和相关性。 4. 在推断阶段动态检索知识库信息能解决生成事实错误内容的问题，被迅速采用，成为完善聊天机器人能力和使大语言模型更适用于实际应用的关键技术。 RAG 在多个基准测试中表现出色，如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中表现抢眼。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体和多样，FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行大语言模型结合使用提高能力和事实一致性，在 LangChain 文档中有相关使用例子。 同时，对增强生成检索的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。

以下是一些学习最新 AI 的途径和建议： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新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。 2. 加入相关社群和组织：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。例如“通往 AGI 之路”这样的中文知识库和社区平台，它汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。 3. 参考学习日记：如《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化，可在相关社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 4. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 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。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于如何使用 DeepSeek 写短视频文案的提示词相关指导： 首先，在使用 DeepSeek 时，需要注意以下几个方面： 1. Coze 智能体创建： 共有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词）。要确保这 4 个变量名称与智能体中提示词的变量对应一致，以便接收用户传入的参数。 2. 大模型节点： 使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，直接说出需求即可，格式可以用大白话。 3. 文本节点： 为了将文案分句，每一句要生图、配音。可选择按“句号”分句，也可根据文案格式选择不同方式。 4. 图像生成节点： 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图，此插件效果可能不佳，建议选择其他插件。 5. 抠图节点： 将上个节点生成的图片进行抠图。 在编写提示词时，还可以运用以下针对性技巧： 1. 身份定位技巧： 目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。 示例：差：“帮我写一篇营销方案”；好：“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案” 2. 场景描述技巧： 目的是提供具体的应用场景和限制条件。 示例：差：“写一篇新品发布文案”；好：“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能” 3. 结构化输出技巧： 目的是指定具体的输出格式和内容结构。 示例：差：“分析最近的新能源汽车销量数据”；好：“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现” 4. 分步骤提问技巧： 目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。 示例：差：“怎么做短视频运营？”；好：“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能；拍摄阶段：关键场景和机位选择；后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议” 5. 反馈优化技巧： 目的是通过追问获得更精准的答案。 示例：第一轮：“帮我做一份产品分析报告”；追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”；追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧： 目的是获得更深入的分析和见解。 此外，在生成单词相关的短视频时，例如生成关于非洲动物、真实风格、2 个单词的内容，您可以这样设置提示词： 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

目前在将 PPT 转换为论文方面，GPT 模型可能会有所帮助。例如，在“教育：一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中，学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验，并根据要求撰写论文，包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外，Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息，甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外，一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字，这种方式具有一定的创意性，且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是，AI 的预测不一定保证完全正确。

DeepSeek 在春节期间非常火爆，不仅在各大平台刷屏，还引起了广泛讨论。 从非技术人的角度来看，对 DeepSeek 的研究主要围绕以下话题： 1. 天才养成记：DeepSeek R1 之所以聪明的原因。 2. “填鸭”之困：传统大模型训练的瓶颈。 3. 自学成才：DeepSeek R1 的破局之道。 4. 纯强化学习：再次带来 AI 超越人类的希望。 DeepSeek 是一个品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。DeepSeek 公司名为深度求索，其网页和手机应用目前免费，API 调用收费。DeepSeek 大模型，尤其是有推理功能的 DeepSeek R1 大模型，权重文件开源，可本地部署。

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