Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

ai发展现状

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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:

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

更多资金,更多问题: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的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。😱计算压力的挑战:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天,天花板可能会真的塌下来。😱AI介入选举:虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!🤔总而言之,言而总之,人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上,OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐,2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC(无限制综合格斗冠军赛)比赛而非平静的学术研讨会。所以,请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里,AI将继续突破界限、挑战极限,甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇!

Others are asking
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、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 芯片和硬件加速等。 然而,AI 的发展并非一帆风顺,20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”,因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-01-31
我是一名会计从业者,可以怎样利用AI赚钱
作为一名会计从业者,您可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程,简化财务团队的日常工作流程。例如,帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化;发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项,并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外,您还可以研究 Prompt 提示词,例如像雪梅 May 那样,尝试不同的方法,让 AI 识别会计分类,训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。
2025-01-31
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
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-31
如何用AI写新闻
以下是关于如何用 AI 写新闻的相关内容: 好用的 AI 新闻写作工具: 1. Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI:主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 儿童新闻百事通的相关内容: 1. 新闻获取:通过插件实现新闻搜索。 2. 新闻可信度分析:根据搜索的新闻内容,通过大模型推理,列出判断依据,包括来源检查、信息一致性、官方通知、详细性与具体性、社会知晓度、矛盾信息等,并对新闻进行评分。 3. 新闻转写:用户提供新闻关键词,bot 调用插件搜索对应的新闻信息,并转写成 6 12 岁儿童能听懂(看懂)的新闻,工作流内嵌入新闻搜索插件,运用大模型进行转写,再采用卡片形式输出。 4. 新闻故事创作:根据转写后的新闻内容,生成适合儿童读的新闻故事,对新闻内容进行拓展和再次创作,采用两层工作流嵌套的方式实现。 搭建 AI 工作流: 搭建 AI 工作流不是一蹴而就的,是一个不断迭代优化的过程。要培养 AI 工作流思维习惯,遇到事情思考“这个事情 AI 能帮我做什么”。接下来会用公众号写作场景实战演示如何梳理一套 AI 工作流,详细拆解公众号写作的工作流,梳理出可嵌入 AI 工具的关键节点,提供可落地执行的 AI 写作提效方案。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-31
如何用AI写作
利用 AI 写作可以参考以下步骤和方法: 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 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 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,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 要写出比人更好的文字,需注意: 1. 选好模型:模型能力差异大,不适合任务的模型调优费力,应选适合的模型。 2. 评估模型:写作任务无标准答案,需从实际角度自行评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力等。 3. 克服文风:去除“AI 味”,避免出现如“首先、其次、再者、引人入胜”这类套话。 但需记住,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,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
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
AI目前发展现状
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。
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
我怎么知道ai的最新发展动态
以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法: 1. 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。您可以关注 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: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。 3. 阅读权威报告:例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》,此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势,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,并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。
2025-01-29
openai发展史
OpenAI 的发展历程如下: 2015 年成立,一直将 AGI 作为战略目标之一。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 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,分别为: 聊天机器人(Chatbots):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(Reasoners):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(Agents):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。 创新者(Innovators):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(Organizations):最高级别,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。 AI 的起源最早可追溯到上世纪: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开著名的达特茅斯会议,人工智能(Artificial Intelligence)一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。此后接近 70 年,AI 的发展起起落落。 Sam Altman 于 2025 年 1 月 6 日发表反思,回首创业历程,包括经历解雇等事件,也提到 2025 年首批 AI Agent 将融入劳动力市场,ChatGPT 两周岁时已迈入能进行复杂推理的全新模型时代,强调随着 AGI 临近,要回顾公司发展历程,继续探索。
2025-01-26
1.Gpt在教育邻域的快速发展
GPT 在教育领域的快速发展表现为以下方面: 训练方式:包括预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习等阶段,每个阶段都有相应的数据集、算法和模型。 在教育中的影响:以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术的出现,为教育带来冲击。许多教育工作者认识到大模型技术的进步对教育的意义。但目前市场上虽看好 AI 对各行业的赋能,却尚未诞生出相关的 Super APP,存在对 AI 发展的不同看法和预期。
2025-01-22
ai快速发展在教育领域的应用
AI 在教育领域的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击,教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。
2025-01-22