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在哪里可以看ai智能程度的排名

Answer

目前关于 AI 智能程度的排名，您可以参考以下信息：

  • 《生成人工智能网络安全法案》（GAINS Act）中提到会对其他国家进行调查以确定美国在人工智能采用方面的排名。
  • AI 智库的月度榜单中，有国内月活榜和国内流量榜。例如在国内月活榜中，有绘影字幕、360 智脑 Chat、阿里通义听悟等产品的排名及相关信息；在国内流量榜中，有爱问财、扣子、Bigjpg 等产品的排名及相关数据。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

《生成人工智能网络安全法案》（GAINS Act）.pdf

[heading1](A)Conduct a survey of artificial intel-(iii)developing and implementing4plans that promote the expeditious adop-5tion of artificial intelligence to protect the6advantage of business sectors of the7United States in artificial intelligence.8(D)Conduct an international survey of9other countries to establish a compendium of at10least 10 and not more than 15 countries con-11sisting of each country’s national strategy on12artificial intelligence to determine where the13United States ranks with respect to the adop-14tion of artificial intelligence.15(E)Conduct a survey of the marketplace16and supply chain of artificial intelligence to—17(i)assess the severity of risks posed18to such marketplace and supply chain;19(ii)review the ability of foreign gov-20ernments or third parties to exploit the21supply chain in a manner that raises risks22to the economic and national security of23the United States;and24•HR 6950 IHVerDate Sep 11 2014 07:56 Jun 14,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00004 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6950.IH H6950pbinns on DSKJLVW7X2PROD with BILLS5

AI智库｜月度榜单🏆 （11 月）

|排名|产品|特性|分类|网址|活跃用户（万人）|环比变化|所属公司|返回导航||-|-|-|-|-|-|-|-|-||A81+1|绘影字幕|功能|视频编辑|huiyingzimu.com|9|-0.2476|蓝色脉动|||A82+1|360智脑Chat|原生|聊天机器人|chat.360.com|9|5.5675|360|||A83+1|阿里通义听悟|原生|效率工具|tingwu.aliyun.com|9|0.0561|阿里巴巴|||A84+1|Reecho睿声|原生|文本转声音|reecho.cn|9||Reecho睿声|||A85+1|GitMind思乎|功能|思维导图|gitmind.cn|8|-0.1791|网旭科技|||A86+1|AI改图神器|功能|图片生成|img.logosc.cn|8|-0.011|个人开发者|||A87+1|百川智能|原生|聊天机器人|baichuan-ai.com|8|-0.1059|百川智能|||A88+1|钉钉宜搭|功能|智能体|aliwork.com|8|0.2724|阿里巴巴|||A89+1|360智图|功能|图片编辑|pic.360.com|8|-0.434|360||

AI智库｜月度榜单🏆 （11 月）

|排名|产品|特性|分类|网址|访问量（万）|环比变化|所属公司|返回导航||-|-|-|-|-|-|-|-|-||A28+1|爱问财|原生|金融|iwencai.com|171|0.0864|同花顺|||A29+1|扣子|原生|智能体|coze.cn|163|0.0518|字节跳动|||A30+1|Bigjpg|原生|图片增强|bigjpg.com|149|-0.0736|个人开发者|||A31+1|MasterGo AI|功能|平面设计|mastergo.com|147|0.2726|尽微致广|||A32+1|可灵AI|原生|视频生成|klingai.kuaishou.com|147|-0.0132|快手|||A33+1|即梦AI|原生|图片生成|jimeng.jianying.com|143|0.1622|字节跳动|||A34+1|ai-bot|生态|导航网站|ai-bot.cn|143|0.3475|图特说数|||A35+1|无限画|功能|图片生成|588ku.com|142|0.2775|图魂网络|||A36+1|腾讯元宝|原生|个人助理|yuanbao.tencent.com|124|0.0698|腾讯||

Others are asking
AI入门和学习路径
对于新手学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南： 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，可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自己的作品。 在知识库中有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。 此外，还可以通过以下方式辅助学习： 了解 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 查看历史脉络类资料，如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
2025-03-03
AI 把logo 合成到图片里
以下是关于将 AI 把 logo 合成到图片里的相关内容： 试运行抠图操作，将抠图结果合到海报上，包括进入画板、添加画板、调整元素等操作。 为锅的海报添加背景及调整图片显示，处理品牌 LOGO 相关操作，如抠图、添加、调整位置和大小。 用 LLM 生成图像提示词，将提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流。 整个流程分为获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。
2025-03-03
怎么用AI制作视频
用 AI 制作视频通常包括以下步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 实战中，比如制作一段推广内容的视频： 1. 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字，可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等，也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频：使用剪映 App 来对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。进入创作页面后，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后，在界面的右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。这样视频内容就准备好了，这将为数字人提供语音播放的内容，以及生成与文字内容相对应的口型。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-03
如何用AI修改论文
以下是关于如何用 AI 修改论文的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用正迅速发展，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供相关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，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可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，可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，有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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下专业工具： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供医学课题的修改意见。 此外，有作者在修改小说时的经验分享：首先将原文喂给 code interpreter 并保存为 excel 文件备用，然后让 GPT 读取文件并给出反馈。从情节合理与连贯性角度修改，细节修改时 Arthur 的结构化 prompt 效果较好，修改过程中要注意保存备份。一轮修改完成后可进行新一轮，修改重点会有所变化。最后还提到了未来的探索方向，包括琢磨 prompts 和设计 agent 框架等。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。
2025-03-03
怎么学习AI基础知识
以下是学习 AI 基础知识的方法： 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，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 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。 如果您不会代码但希望在 20 分钟上手 Python + AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-03-03
怎么用AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤进行： 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：利用 AI 文本分析工具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：借助 AI 工具撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 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：借助 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：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。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 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：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 3. 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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，简化编写过程。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 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 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。同时，如果担心 AI 对孩子思考力产生负面影响，应正确引导使用方法。例如，将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点评价孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-03-03
帮我找出现在成熟的人工智能大模型，列举他们的功能，附上打开链接
以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。
2025-03-03
实用至上：智能体 / Agent 是什么
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序，也可以是硬件设备。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务；反思和完善，Agents 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。 2. 记忆：短期记忆，所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆，这为 Agents 提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 3. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复，智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确，智能体就会独立进行规划和操作，必要时会向人类寻求更多信息或判断。在执行过程中，智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果或代码执行情况）以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止，但也常常包含停止条件（如最大迭代次数）以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题，且无法硬编码固定路径的场景。LLM 可能需要运行多个回合，您必须对其决策能力有一定信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务，但智能体的自主性也意味着更高的成本和潜在的错误累积。我们建议在沙盒环境中进行广泛测试，并设置适当的防护措施。 以下是一些实用案例： 1. 用于解决 SWEbench 任务的编码智能体，根据任务描述对多个文件进行编辑：https://www.anthropic.com/research/swebenchsonnet 2. 我们的“计算机使用”参考实现，让 Claude 使用计算机完成任务：https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/computerusedemo
2025-03-02
人工智能生成内容（AIGC）感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育，感悟
以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
哪里可以参考他人的智能体作品
以下是一些可以参考他人智能体作品的途径： 1. Poe：https://poe.com/SunoSongWriterV2 2. GPTs：Explore 直接搜 suno 3. 颖子团队的智能体搭建思路分享，其智能体名称为“市场分析报告”，是品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词可自动检索关联信息并生成报告。 应用场景：企业管理层做发展策略评估、投资者评估投资机会、创业者评估项目可行性、营销人员做营销计划依据。 解决的问题：减少信息收集时间，数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正，报告格式涵盖多个板块和子目录，更加符合实用需求。 主要功能：根据用户要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 此外，还有一些相关的资源和分享，如： 1. 7.3—7.5 共学分享中的参考音频，包括。 2. YoYo 作为文科生，从早期使用 ChatGPT 日常聊天，到在 coze 平台的经历，以及初步进阶手搓智能体，如搓过大聪明的 agent，复刻过 kimi 搜索逻辑的智能体，并小结了基本知识。有兴趣的伙伴可以留言互动，YoYo 可提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-03-01
AI与智能体的区别
AI 与智能体的区别主要体现在以下方面： 1. 架构和功能：未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如，流行的 RAG 架构不是智能体式的，而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用，但这些应用程序将 LLM 作为语义搜索、综合或生成的“工具”，其采取的步骤由代码预先确定。而智能体是将 LLM 置于应用程序的控制流中，让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 控制自由度和类型：在 Menlo，确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是“决策智能体”设计，它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。“轨道智能体”提供了更大的自由度，为智能体配备了更高层次的目标，但同时限制了解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。在光谱的另一端是“通用人工智能体”，本质上是没有任何数据支架的 for 循环，完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解：智能体简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端和 B 端都有相关案例，同时也有众多智能体开发平台。
2025-03-01
最新国内ai排名
以下是关于国内 AI 排名的相关信息： 根据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，在 APP 端，截至 2024 年 10 月，夸克和豆包的历史总下载量已过亿，共 56 款产品的历史下载量超百万，8 款产品历史下载量超千万。从单月新增来看，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端，月总访问量超千万的共 7 款产品，包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 另外，AI 智库的月度榜单（9 月）中也有相关排名，如美趣 AI、说得相机提词器、AI 智能写作、创客贴 AI 等产品均在列，同时还包括了排名、产品、特性、分类、应用名称、下载量、环比变化和所属公司等具体信息。
2025-01-29
大模型排名怎么查看
要查看大模型排名，您可以通过以下几种方式： 1. 查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。 2. 在通往 AGI 之路的知识库里，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。 3. 例如，您可以访问聊天机器人竞技场网站，输入一些问题，根据两个模型的响应选择获胜者，通过这种方式根据胜率计算 ELO 分数来确定排名。越高越好。目前表现最好的模型多为专有模型，如 OpenAI 的 GPT 系列，以及 Anthropic 的 Claude 系列等。 4. 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 也可作为参考，其支持两种模式的模型评估方式： alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model：根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。评测过程分为以下 3 步： 选择一个评估集，并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下，使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下，在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器，它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-14
2025最新AI排名
以下是关于 2025 年 AI 的一些相关信息： 过去一年，头部 AI 应用的品类变化不显著。对比美国 2023 年与 2024 年的 AI 应用 Top50 榜单，整体类别基本稳定。创意工具（如图像和视频内容创作）占最大比重，大语言模型助手、AI 陪伴和模型中心等类别为主流。新上榜的有美食、约会和音乐创意工具等小品类。 2024 年 9 月，OpenAI 发布新一代语言模型 o1，业界推测其采用全新训练与推理方案，结合强化学习技术，增强了推理能力，可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 2025 年 AI 发展趋势包括：AI 原生应用融资激增，更多公司实现 5000 万美元 ARR；并购活动增加，IPO 低迷；基础模型在多方面持续改进，尤其是多模态和推理模型；国防部加大 AI 投入；生成内容激增，视频成新焦点；AI 安全威胁与对抗加剧；监管进展缓慢。整体来看，生成式 AI 将持续主导市场。
2025-01-10
中国的ai排名
在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。 在 AI 领域，中国的模型正在崛起，无视制裁，凭借坚韧和战略智慧在“牌桌”之上。 此外，国内也有众多的 AI 相关产品，如美图公司的开拍、美图设计室，贝因科技的妙笔工坊，惊叹科技的 TalkAI 练口语，秘塔网络的秘塔 AI 搜索，小冰公司的 X Eva，作业帮的快问 AI，有零科技的我在 AI 等。
2024-12-29
最好用的AI工具排名
以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名： 1. ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国的使用率最高，其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问，性别分布偏向男性用户，占 74.16%，每次会话的平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI：访问量达 38 亿次，属于人工智能聊天机器人类别，用户每次会话平均花费近 30 分钟，95%的受众更喜欢移动访问，性别分布中男性用户占 59.87%，女性用户占 40.13%，美国的使用量领先，印度尼西亚和菲律宾紧随其后。 3. QuillBot：访问量达 11 亿次，在 AI 写作领域表现出色，用户平均每次会话互动时长为 20 分 54 秒，桌面流量领先，高达 54%，性别统计中男性用户占 59.85%，女性用户占 40.15%，菲律宾的使用率领先，美国和印度紧随其后。 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间，排名前 50 的人工智能工具吸引了超过 240 亿次访问。ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。
2024-12-17
我想要看书、学习记笔记，帮我推荐几款记笔记的AI 工具，按热度排名
以下是为您推荐的几款热度较高的记笔记 AI 工具： 1. 讯飞听见会议总结功能：能够自动总结会议发言内容。 2. AI Diary：采用人工智能技术为用户提供更加深入的反思和个人成长体验，可进行真实对话，进行情绪和写作分析，并为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌。 3. Descript：多功能工具，可帮助用户进行写作、录制、转录、编辑、协作和分享视频和播客，具有高精度和速度的转录和更正工具，能够快速创建社交媒体平台所需的视频剪辑和字幕等。 4. ResearchAIde：适用于学生、研究人员和商业专业人士，能够快速高效地从研究论文中提取并综合相关信息，可快速找到需要的信息，无需阅读整篇研究论文，还能整理研究并轻松浏览多篇论文，同时提供强大的数据提取能力。 5. Audio Pen：可以记录和总结用户想法的个人助手应用，不但录下声音，还会直接转成文字，并用类似 ChatGPT 的摘要功能，把它们全都整理成清晰的文字。
2024-12-09
如何最大程度的利用自己的PPT，然后使用AI 来优化它？
以下是最大程度利用自己的 PPT 并使用 AI 来优化的方法： 1. AI 生成 PPT 的主要思路： 以爱设计为例，导入大纲到工具生成 PPT。其他工具操作方式大同小异，都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素。针对下载后的 PPT，可以删改内容以达到心理预期。 2. 参考案例：卓 sir 利用 AI 完成 PPT 作业，虽然探索写 prompt 花了不少时间，但最终成功完成，包括大纲内容、排版、动画等，感觉良好。 3. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-02-26
现在ai发展到什么程度了？
目前 AI 的发展呈现出以下情况： AGI 方面：AGI 尚未取得巨大进展，仍处于不断探索和发展的阶段。AGI 分为五个等级，分别是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但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 ANI 方面：ANI 得到了巨大发展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 机器学习方面：监督学习因现有数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展而近期发展迅速。 数据方面：数据集是由数据组成的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据的质量和处理也很重要，并非数据多就有用，还需要有效处理不正确和缺少的数据。 大模型方面：开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不够的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识训进去。
2025-02-09
开发agent有哪些主流的方案，并从功能性，开发难易程度，适用场景进行对比
以下是一些主流的 Agent 开发方案，并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比： 1. Coze： 功能性：集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Microsoft 的 Copilot Studio： 功能性：外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，部署到各种渠道。 开发难易程度：适中。 适用场景：适用于多种场景。 3. 文心智能体： 功能性：基于文心大模型，支持开发者打造产品能力。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 4. MindOS 的 Agent 平台： 功能性：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，访问第三方数据和服务或执行工作流。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 5. 斑头雁： 功能性：基于企业知识库构建专属 AI Agent，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：客服、营销、销售等。 6. 钉钉 AI 超级助理： 功能性：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。 开发难易程度：适中。 适用场景：销售、客服、行程安排等。 Copilot 和 Agent 的区别： 1. 核心功能： Copilot：辅助驾驶员，更多依赖人类指导和提示，功能局限于给定框架。 Agent：主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能自主规划和调整处理流程。 2. 流程决策： Copilot：依赖人类确定的静态流程，参与局部环节。 Agent：自主确定动态流程，能自行规划和调整任务步骤。 3. 应用范围： Copilot：主要处理简单、特定任务，作为工具或助手。 Agent：能处理复杂、大型任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot：依赖 LLM 性能，重点在于 Prompt Engineering。 Agent：依赖 LLM 性能，重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤： 1. 规划： 制定任务关键方法。 总结任务目标与执行形式。 分解任务为子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计子任务执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定节点逻辑关系。 详细配置子任务节点，验证可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别卡点。 反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
2025-02-08
到目前为止，人工只能已经发展到什么样的一个程度了，未来前景怎么样？普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势： 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型，通用人工智能的热潮仍在持续，但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现，但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表，竞争激烈。 未来前景方面： 深度学习被证明有效，且随着规模扩大预期会改善，能帮助解决更多难题，对全球人民生活产生有意义的改善。 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，并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱，以下是一些可能的途径： 学习相关技能，如编程、数据分析等，参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作，如写作、绘画等，并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用，寻找创业机会。
2025-02-05
AI的发展现在到达一个什么程度
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级，分别是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但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 2. 弱人工智能（ANI）得到了巨大发展，在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。 3. 机器学习中的监督学习近期快速发展，这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。 4. 数据对于 AI 至关重要，包括数据集的定义、获取数据的方式（手动标注、观察行为、网络下载）、使用数据的方法以及数据的分类（结构化数据和非结构化数据）。 5. 在大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，同时通用大模型也遇到了瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。
2025-02-02
当前ai发展到什么程度了
当前 AI 的发展程度可以从以下几个方面来看： 1. 在通用人工智能（AGI）的发展等级方面： 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。 推理者：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：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：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：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程。 2. 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 3. 当前前沿技术点： 大模型：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、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：涉及模型可解释性、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。 同时，开源大模型爆发，企业大模型市场崛起，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。
2025-01-11