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langchain与dify哪个更有发展前景

Answer

LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具，难以简单地判断哪个更有发展前景。

LangChain 是一个编排框架，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色，为多种常见应用提供模板，在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目，且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用，并配备了 RAG 引擎，旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。

两者的发展前景取决于多种因素，如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下，它们各自都有发挥作用的空间和潜力。

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References

LLM 应用程序的新兴架构

LLM应用程序的上下文数据包括文本文档、PDF，甚至包括CSV或SQL表等结构化格式。这些数据的数据加载和转换解决方案在我们采访过的开发人员之间差异很大。大多数使用传统的ETL工具，如Databricks或Airflow。有些还使用编排框架中内置的文档加载器，例如LangChain（由Unstructed提供支持）和LlamaIndex（由Llama Hub提供支持）。不过，我们认为该堆栈的这一部分相对不发达，并且有机会专门为LLM应用程序构建数据复制解决方案。对于嵌入，大多数开发人员使用OpenAI API，特别是text-embedding-ada-002模型。它很容易使用（特别是如果你已经在使用其他OpenAI API），可以提供相当好的结果，并且变得越来越便宜。一些较大的企业也在探索Cohere，他们的产品工作更专注于嵌入，并且在某些场景下具有更好的性能。对于喜欢开源的开发人员来说，Hugging Face的Sentence Transformers库是一个标准。还可以根据不同的用例[创建不同类型的嵌入](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/Customizing_embeddings.ipynb)；这是当今的一种小众实践，但却是一个有前途的研究领域。从系统的角度来看，预处理管道中最重要的部分是向量数据库。它负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。我们在市场上看到的最常见的选择是[Pinecone](https://www.pinecone.io/)。它是默认设置，因为它完全由云托管，因此很容易上手，并且具有大型企业在生产中所需的许多功能（例如，良好的规模性能、SSO和正常运行时间SLA）。不过，有大量可用的向量数据库。尤其：

LLM 应用程序的新兴架构

促进LLM和整合上下文数据的策略正变得越来越复杂，并且作为产品差异化的来源越来越重要。大多数开发人员通过尝试简单的提示来开始新项目，这些提示包括直接说明（零样本提示）或可能的一些示例输出（少样本提示）。这些提示通常会产生良好的结果，但达不到生产部署所需的准确性水平。下一级的提示技巧旨在将模型响应根据一些事实来源，并提供模型未被训练的外部上下文。[《](https://www.promptingguide.ai/techniques)[提示工程指南](https://www.promptingguide.ai/techniques)[》](https://www.promptingguide.ai/techniques)列出了不少于12(!)种更高级的提示策略，包括思维链、自洽性、生成的知识、思维树、方向刺激以及许多其他策略。这些策略也可以一起使用，以支持文档问题回答，聊天机器人等不同的LLM使用案例。这就是LangChain和LlamaIndex等编排框架大放异彩的地方。它们抽象出许多提示链的细节；与外部API的接口（包括确定何时需要API调用）；从向量数据库检索上下文数据；并在多个LLM调用中维持内存。它们还为上述许多常见应用提供了模板。它们的输出是要提交给语言模型的一个提示或一系列提示。这些框架在想要启动应用的业余爱好者和初创公司中被广泛使用，其中LangChain是领导者。LangChain仍然是一个相对新的项目（目前版本为0.0.201），但我们已经开始看到用它构建的应用正在转入生产。一些开发者，特别是LLM的早期采用者，更愿意在生产中切换到原生Python以消除额外的依赖性。但是我们预计，这种自行制作的方法会随着时间的推移，在大多数用例中的使用会减少，这与传统的web应用堆栈有着类似的情况。

大模型的快思慢想：适配自己的LLM使用场景II--在Mac/Edge设备及微信上运行Flux

以下实例，依赖环境：CPU：Intel 13th Gen 13900KFRAM:64GB显卡：nVidia RTX 4900 24GBOS：win11 pro+WSL2+Ubuntu 20.04DifyDify.AI是一个开源的大规模语言模型（LLM）应用开发平台，它允许用户编排从代理到复杂AI工作流的LLM应用，并且配备了一个RAG引擎（Retrieval-Augmented Generation）。Dify.AI旨在为特定行业提供聊天机器人和AI助手，这些助手可以嵌入领域知识，以促进人与AI的合作。以下是Dify.AI的一些关键特性和优势：1.快速部署：用户可以在5分钟内部署定制化的聊天机器人或AI助手。2.创意文档生成：Dify.AI能够从知识库生成清晰、逻辑性强的文档，并且没有长度限制。3.长文档摘要：它能够轻松地对长文档进行摘要。4.自定义API：Dify.AI提供自定义API，可以安全地连接业务知识，解锁更深层次的LLM洞察。5.连接全球LLM：它能够连接到全球的LLM（Large Language Models）。6.生产就绪：Dify.AI比LangChain更接近生产环境。7.开源：Dify.AI是一个开源项目，这意味着它可以被社区广泛地使用和改进。可以从Dify.AI的GitHub仓库https://github.com/langgenius/dify.gi t和https://docs.dify.ai/获取开发者和用户可以找到项目的源代码、文档、安装指南、使用说明和贡献指南等资源。

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什么是Dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力，还是技术爱好者探索 LLM 潜力，Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify；如果是企业级落地项目，推荐使用多种框架结合，效果更好。
2025-04-13
哪里可以搜到dify的相关学习资料
以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径： 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装，若想了解命令的含义，可直接询问 AI 。 2. 微信文章： ，该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服，即使是非技术人员也能操作。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-10
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据实际需求选择，如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 平台特点： 结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-04-01
dify教程
以下是关于 Dify 的教程： Differential Diffusion 教程： 技术适用场景：特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术：用于平滑填补图像空白或损坏部分，同时细微调整周围区域，确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇：一种可视化不同编辑强度效果的工具，帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调：操作仅在推理阶段进行，不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容：可集成到任何现有的扩散模型中，增强编辑和生成能力，适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点： 精细的编辑控制：通过引入变化地图，可对图像每个像素或区域指定不同变化程度，支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改：通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术：在填补图像空白或修复部分时，能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-29
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式：个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-03-28
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ？
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容： LangChain： LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。 它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系： LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成，是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。 LangChain 作为框架，与 RAG 的关系包括：是框架与技术的关系，允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain： 有从产品视角出发的分享，包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享，分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12
langchain到底是什么。如何理解。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供了一系列工具、组件和接口，使利用大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更便捷。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，能为用例选择合适模型，并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 LangChain 还是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，以适应业务需求变化。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，同时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-21
什么是langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-11
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档，生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。
2025-02-27
LangChain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，且可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 在开发 LangChain 应用时，构建 RAG 应用的相关组件包括数据加载器、文本分割器、文本嵌入器、向量存储器、检索器、聊天模型等，一般流程如下：（具体流程未给出，如有需要请补充提问）
2025-02-24
详细介绍下langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如特定文档问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-02-14
AI 翻译有什么应用场景？发展前景如何
AI 翻译的应用场景广泛，包括但不限于以下方面： 1. 企业在多语言市场中的运营，便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息，打破语言障碍，更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域，国内外院校的合作教育分享更加便捷，促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中，帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面，为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔： 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译（NMT）通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段，超大规模预训练模型通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如，Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless，统一了之前的三个 Seamless 系列模型，可以实时翻译 100 多种语言，延迟不到 2 秒钟，还能保持说话者的情感和语气、语调等，使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外，还有一些具体的开发案例，如用 whisper 生成原视频的英文字幕，让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分，形成新的双语字幕文件；ChatGPT 助力数据分析等。
2025-02-06
Ai目前发展状况如何？有什么发展前景？
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势： 2024 年内： 图片超短视频的精细操控方面，在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中，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，可稳定输出视频并直播带货。 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，模拟人的感情能力提升，产品加入视频音频，粘性增强并开始出圈。 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，如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平；美国可能出现 GPT5；世界上开始出现“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，正常人难以区别 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，很多日常决策由 AI 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。 AI 产品发展的未来展望包括： 更深度的行业整合：AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化：随着技术的成熟，AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现：随着 5G、IoT 等技术的普及，AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括： 从通用能力到专业化细分：早期的通用型产品难以满足多样化需求，越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能，如图像生成、视频制作、音频处理等，每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新：如 ToB 市场的深耕，针对内容创作者的工具；新型广告模式，如天宫搜索的“宝典彩页”等，从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，如协调医疗护理，还将帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 产业方面，人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性发展机遇，也带来复杂高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来，计算资源更便宜、数据更多，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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现能有效学习任何数据分布，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 产业方面，人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，如协调医疗护理。它将帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 从产业角度，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 总的来说，智能时代的曙光带来了历史性发展机遇，也带来复杂高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。近年来我国人工智能产业快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性发展和复杂高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30