ai的历史

以下为您提供一些能提高办公效率的 AI 及其网址和使用教学： 邮件写作 AI 工具： 1. Grammarly： 功能：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点：易于使用，支持多种平台（如浏览器扩展、桌面应用、手机应用），适用于多种语言。 网站：https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor： 功能：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。 优点：界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 网站：http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid： 功能：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。 优点：功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 网站：https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic： 功能：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点：生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 网站：https://writesonic.com/ 5. Lavender： 功能：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点：专注邮件领域，提供具体的改进建议和实时反馈。 AI 视频工具： 1. Runway： 网址：https://runwayml.com 优势：有网页有 app 方便 教程： 2. 即梦： 网址：https://dreamina.jianying.com/ 优势：剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型 教程： 3. Minimax 海螺 AI： 网址：https://hailuoai.video/ 优势：非常听话，语义理解能力非常强 教程： 4. Kling： 网址：kling.kuaishou.com 优势：支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频 教程： 5. Vidu： 网址：https://www.vidu.studio/ 6. haiper： 网址：https://app.haiper.ai/ 7. Pika： 网址：https://pika.art/ 优势：可控性强，可以对嘴型，可配音 教程： 8. 智谱清影： 网址：https://chatglm.cn/video 优势：开源了，可以自己部署 cogvideo 教程： 9. PixVerse： 网址：https://pixverse.ai/ 优势：人少不怎么排队，还有换脸功能 教程： 10. 通义万相： 网址：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 优势：大幅度运动很强 教程： 11. luma： 网址：https://lumalabs.ai/ AI 办公设备管理系统： 联想设备管理平台： 网址：未提及 功能：借助 AI 和物联网技术，对企业的办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等。例如当打印机墨盒快用完时，系统会自动提醒并安排更换，提高设备的使用效率。 AI 美容护肤机构推荐平台： 新氧 APP： 网址：未提及 功能：利用 AI 分析用户的需求和地理位置，为用户推荐附近的优质美容护肤机构。比如用户想做皮肤护理，APP 会根据用户的评价和机构的服务项目，推荐合适的机构。 AI 儿童教育机构推荐平台： 大众点评亲子频道： 网址：未提及 功能：通过 AI 技术根据家长的需求和孩子的年龄，为家长推荐合适的儿童教育机构。例如家长想为孩子找一家英语培训机构，APP 会根据机构的口碑和课程设置进行推荐。 AI 汽车销售平台： 汽车之家车商城： 网址：未提及 功能：利用 AI 分析用户的购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型。例如用户想买一辆家用 SUV，平台会根据用户的需求推荐性价比高的车型，并提供购车优惠和金融服务。

以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 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。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您可以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。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 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，同时一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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做出自己的作品，在知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后也进行分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。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，通过对话获得对 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。 另外，May 在其公众号文章「」中分享了自己疯狂向 AI 提问从而入门的经历。还有为不会代码的朋友准备的「写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI」，能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用（抓取公众号文章）和一个 AI 应用（为公众号文章生成概述）。

以下是关于抖音直播间 AI 自动回复的相关知识： 在当下的 AI 产品中，大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时，这里的写法就是 Prompt，您可以足够相信 AI 的智商，无论怎么写，它一般都能理解，但以下仅供参考，您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址，如：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。 测试“人设与回复逻辑”时，尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，也就是 Claude 的介绍信息页，AI 就会按照预先设定的格式进行返回。但由于 AI 的特性，它并不总能返回合适的结果。处理这种情况的方法有很多，比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow（这个后面讲）。 另外，在【AI+知识库】商业化问答场景中，大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。提示词则是告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让他能够按照您的想法，变成一个您需要的“员工”。知识库相当于给这个“聪明”员工发放的一本工作手册，例如设定使用阿里千问模型，角色是“美嘉”，知识库放的是《爱情公寓》全季的剧情，这样当您提问时，AI 就能根据设定和知识库进行回复。

以下是关于文字生成视频的 AI 能力的相关信息： 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频，是 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 对于视频模型的评估，可从以下方面全面评估 AI 视频生成模型的各种能力： |测试类型|提示词（Prompt）| ||| |生成质量|“A highresolution 4K video of a sunset over the ocean with smooth transitions.”| |生成速度|“A short 10second clip of a running dog in a park.”| |一致性|“A person walking from left to right across the screen with consistent motion and background.”| |多样性|“A fantasy world with dragons flying in the sky and wizards casting spells.”| |可控性|“Generate a video of a beach scene with a setting sun and seagulls flying,with the ability to change the weather from sunny to cloudy.”| |音频生成|“A video of a thunderstorm with synchronized sound effects of thunder and rain.”| |界面友好度|“Test the user interface by generating a video of a mountain landscape with easytouse controls for adjusting the time of day and weather conditions.”| |可定制性|“Create a video of a city street with customizable options for the number of people,types of vehicles,and time of day.”| |计算资源|“Generate a 30second video of a busy market scene and measure the CPU,GPU,and memory usage.”| |运行成本|“Produce a 2minute educational video on the water cycle,evaluating the cost efficiency for longer videos.”| |错误处理|“Generate a video with an incomplete prompt to test how the model handles missing information.”| OpenAI 发布的首款文生视频模型 Sora 具有强大的能力，不仅能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，还能生成长达 1 分钟的超长视频，且一镜到底。在视频中的女主角、背景人物等方面都达到了惊人的一致性，各种镜头随意切换，人物保持了神一般的稳定性。相比之下，Runway Gen 2、Pika 等 AI 视频工具在几秒内的连贯性方面还有待突破。

以下是关于用户运营 AI 的相关内容： AI 技术的发展对职业形态有巨大影响，但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营，AI 虽能在某些方面提供帮助，如生成文章和解决单点问题，但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面，人类仍具有优势。 以新媒体运营为例，其核心竞争力在于内容的创新和创造力，AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营，AI 能胜任客户服务和解决单点问题，但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代，我们应重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥的时代，高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力，通过独立思考，向 ChatGPT 等工具提出优质问题，以获得满意答案。 2. 培养学习方法：面对无尽知识，要提高学习能力和效率，掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外，在开源 AI 社区中，可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案，还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时，机器人可定时推送活动信息和社区动态，提高通知的准确性和及时性。

目前使用较多的 AI 工具包括以下几类： 1. 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 论文写作相关工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 3. 适合软件项目经理的工具： 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能，辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 文档和协作工具：微软的 Copilot 集成到 Office 套件中，提供 AI 助手功能；云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 风险管理和决策支持工具：帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 沟通和协作工具：AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，帮助快速生成创意图像素材。

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。

人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期，符号推理较为流行，专家系统是重要成果之一，能在有限领域充当专家。但因从专家提取知识并转化为计算机可读形式复杂且成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间发展，计算资源更便宜，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色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术发展历程包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 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。 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。 当前 AI 前沿技术点有： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 及多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机，遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，这类任务正是 AI 所关注的。

以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则： 指令： 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据，对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则： 每位参与者有固定的发言时间，例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行，先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中，不得使用侮辱性或攻击性语言，保持理性和客观。 每轮发言结束后，另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮，最后一轮为总结陈词，时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票，选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性！

人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期阶段，符号推理较为流行，专家系统等取得了重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，应用场景难以大规模拓展，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，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，过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 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）。 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。 当前 AI 的前沿技术点有： 1. 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，现代计算机虽先进但仍遵循相同的受控计算理念。但对于像根据照片判断人的年龄这类任务，因无法明确解法，正是人工智能感兴趣的。

以下是关于大模型数据发展趋势的总结： 2023 年以来： 大量创新大模型架构涌现，尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题，对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现，如类循环神经网络模型（以 RWKV 为代表）、状态空间模型（以 Mamba 为代表）、层次化卷积模型（以 UniRepLKNet 为代表）、多尺度保持机制模型（以 RetNet 为代表）、液体神经网络模型（以 LFM 为代表）等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上，结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展，使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势，更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测，由于目前的信息有限，难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合，出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构，同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。

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）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论出现。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。计算机先驱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，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。但由于从专家那里提取知识并以计算机可读形式表现出来的任务复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 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发展迅速。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。