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

斯坦福AI危害报告

Answer

以下是为您整理的关于斯坦福 AI 相关的内容：

  1. 斯坦福大学对基础模型的概述论文《On the opportunities and risks of foundation models》，内容丰富，观点鲜明，为“基础模型”术语的形成起到关键作用。
  2. 《State of AI Report》是一个年度回顾，涵盖 AI 领域的技术突破、产业发展、政策/法规、经济影响、安全性及未来预测等所有事物。
  3. 在 AI 对劳动力市场潜在影响的研究《GPTs is GPTs:An early look at the labour market impact potential of large language models》中，预测在大型语言模型引入后，约 80%的美国劳动力至少 10%的工作任务会受影响，约 19%的工作者至少 50%的任务会受影响。
  4. 斯坦福大学 HAI 小组在 AI Index 2024 报告中展示了一张 AI 完成人类任务的基准测试图，截至 2023 年，AI 在大部分任务中的表现已超越人类，人类在复杂认知任务上的优势预计在 2025 年消失。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

进阶：a16z推荐进阶经典

[On the opportunities and risks of foundation models](https://arxiv.org/abs/2108.07258)：斯坦福大学对基础模型的概述论文。这篇论文内容丰富，观点鲜明，为“基础模型”这一术语的形成起到了关键作用。[State of AI Report](https://www.stateof.ai/)：这是一个年度回顾，涵盖了AI领域的所有事物，包括技术突破、产业发展、政策/法规、经济影响、安全性以及对未来的预测。[GPTs is GPTs:An early look at the labour market impact potential of large language models](https://arxiv.org/abs/2303.10130)：对大型语言模型（LLMs）在劳动力市场潜在影响的早期研究：OpenAI、OpenResearch以及宾夕法尼亚大学的研究人员在这篇论文中预测，“在LLMs的引入后，大约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务会受到影响，同时约19%的工作者可能会有至少50%的任务受到影响。”[Deep medicine:How artificial intelligence can make healthcare human again](https://www.amazon.com/Deep-Medicine-Eric-Topol-audiobook/dp/B07PJ21V5N/ref=sr_1_1?hvadid=580688888836&hvdev=c&hvlocphy=9031955&hvnetw=g&hvqmt=e&hvrand=13698160037271563598&hvtargid=kwd-646099228782&hydadcr=15524_13517408&keywords=eric+topol+deep+medicine&qid=1684965845&sr=8-1)：Eric Topol医生揭示了人工智能如何有可能将医生从耗费大量时间的任务中解放出来，从而不会干扰到人与人之间的连接。这使得医生和病人之间的关系得到恢复。（[a16z播客](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)）

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

苹果Vision Pro成为必备的机器人研究工具尽管消费者对Vision Pro的需求平淡无奇，但它在机器人研究领域引起了轰动，在那里其高分辨率、高级跟踪和处理能力被研究人员用于远程操作控制机器人的运动和动作。如Open-TeleVision和Bunny-Vision Pro使用它来帮助实现精确控制多指机械手（例如前者距离为3000英里），展示比以前的方法更复杂的任务的改进性能，如实时控制、通过碰撞避免的安全性和有效的双臂协调。在医学中利用大模型生成合成数据微调Stable Diffusion中的U-Net和CLIP文本编码器，从大量真实胸部X射线（CXR）及其相应的放射科医生报告中生成一个大型数据集，从而产生由权威放射科医生评估为高保真度和概念正确性的合成CXR扫描数据，并且生成的X射线图像可用于数据增强和自监督学习。企业自动化获得人工智能后将优先升级传统的机器人流程自动化(RPA)，如UiPath，面临着高昂的设置成本、脆弱的执行和繁重的维护。两个新颖的方法，FlowMind（JP Morgan）和ECLAIR（斯坦福大学），使用基础模型来解决这些限制。FlowMind专注于金融工作流，通过API使用LLM来生成可执行的工作流。在对NCEN-QA数据集进行实验时，FlowMind在工作流理解方面达到了99.5％的准确率。ECLAIR采取了更广泛的方法，使用多模态模型从演示中学习，并直接与各种企业环境中的图形用户界面交互。在网页导航任务上，ECLAIR将完成率提高了从0％到40％。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

Stanford大学HAI小组在AI Index 2024报告中展示了一张AI完成人类任务的基准测试图（Our World in Data网站还有一份互动版）。截至2023年，AI在大部分任务中的表现已经超越了人类的能力，例如2015年的图像分类、2017年的基础阅读理解、2020年的视觉推理和2021年的自然语言推理。当然在2020年之后，完成这些任务的都是大语言模型了，目前人类只有在复杂的认知任务，例如在深度阅读理解、复杂推理和高级数学问题解决上还有那么一点优势，但估计这个优势在2025年就荡然无存了。。世界模型研究人员目前也只能从数学方法证明规模法则的有效性，并不能解释复杂神经网络背后的秘密。但伊利亚有一个信念：“如果你能够高效地压缩信息，你就已经得到了知识，不然你没法压缩信息”。所以他坚信最新的GPT-4里面已经有了一个世界模型，虽然它们做的事情是预测下一个单词，但它已经表达了世界的信息，而且它还能够持续提高能力！在ChatGPT刚推出不久，Newyorker刊登过一篇有趣的文章《ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web》很形象但不是那么准确的解释了大语言模型是对Web世界模糊的“图像压缩”。这些模型通过分析和学习大量的文本数据，构建起对世界的压缩表述，涵盖了人类的思想、情感、状态以及人与人之间的互动。大语言模型内化的世界模型能够在推理过程中模拟可能的结果空间，为规划算法提供探索的机会，并给出它想象的答案。从语言到多模态模型

Others are asking
AI模拟真人配音
以下是关于 AI 模拟真人配音的相关信息： 在游戏领域，声音和配乐是重要部分，已有公司用生成式人工智能生成音频。音效方面，虽有学术论文探讨相关想法，但能直接应用于游戏的商业产品还少。游戏互动性使其成为生成式人工智能的应用方向，可通过游戏参数实时模拟更真实音效，解决传统游戏中预先录制脚步声的繁琐和不真实问题。配乐对游戏很重要，但不变的音乐易令玩家厌烦，且难精确配合随机场景和动作。 2024 年内，AI 音频能力有长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。 Flawless 公司利用 AI 创建与原版电影一样沉浸和真实的唇形同步配音版本。 Suno 宣布即将推出从任何声音创作歌曲的新功能。
2025-03-06
请帮我制订一个AI学习路径。
以下是为您制定的 AI 学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：掌握线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：熟悉监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：深入学习神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：了解语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：掌握图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：关注大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：学习 Python、C++等编程语言。 2. 机器学习基础：掌握监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域实践。 5. 数据处理：学会数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：掌握模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：参与项目实战、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。
2025-03-06
AI数字人直播带货
以下是关于 AI 数字人直播带货的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动的标准零售价一年在 4 6 万往上，非实时驱动的一个月约 600 元，效果差且市场价格混乱。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果较好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司，因其只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映若不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货等，表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，现视觉算法进步，无昂贵动捕设备也能通过摄像头捕捉关键点信息达到不错效果。 AI 数字人类型和应用场景： 1. 二维/三维虚拟人：用于游戏、IP 品牌（柳夜熙）、内容创作等。 2. 真人形象数字人：用于直播卖货，营销/投流广告视频录制、语言学习等。 AI 数字人的价值： 1. 代替人说话，提升表达和营销效率，如真人无法 24 小时直播，数字人可以。 2. 创造真实世界无法完成的对话或交流。 AI 数字人面临的问题： 1. 平台限制：数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制，如抖音出台标准，微信视频号容忍度更低，人工检查封号。 2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间依赖大模型技术提升。 3. 需求限制：直播带货算落地场景，但不刚需，更多是体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制：声音、影像版权等，如换脸、数字永生等。
2025-03-06
关于AI绘画的所有理论知识
以下是关于 AI 绘画的理论知识： 1. 色彩方面： 颜色的冷暖特性：任何色系都有冷暖之分，并非绝对。黄色等暖色系色相占比不同会改变冷暖感觉。 色彩空间感：暖色看起来前进，冷色看起来后退。 色彩搭配：一般作品采用前暖后冷的色彩搭配，即背景用冷色，主体前景用红色或暖色调，冷色后退可增强空间感和纵深感。家装中冷色器可让房间看起来更大，远浅近深更有开放感。 色彩三要素：色相、明度和纯度。色相指颜色种类，明度指亮度，纯度指饱和度。 色彩心理学：色彩能影响人的情绪，在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用，每年有流行色，不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 色环和配色：三原色可调配出所有颜色，色环中有间色、复色，配色方案有同类色、邻近色、互补色等，不同配色有不同效果。 2. 光源方面： 光源分类：包含自然光（如太阳光、月光）、人造光（如手电筒、路灯、闪光灯等，掌控性和对比度强）、环境光（来自周围自然环境，是折射光线，在表现主体与环境关系时重要）。 光的方向：不同方向光线能体现氛围、表达情绪，如逆光加底光用于塑造反派等，还列举顺光、侧光等不同光的效果及作用。 光的质量：硬光、强光和柔光区别明显，强光和硬光会形成强烈阴影，光线清晰，光与环境对比度高，能凸显主体；柔光与之相对，几乎无阴影，很柔和有氛围感。 光与提示词：光的知识对写提示词很重要，掌握这些才能写出有氛围感的提示词塑造角色形象。 3. 构图方面： 摄影构图：多样且不必严谨遵循特定规则，可同时满足多种构图方式，如 S 构图、三角形构图、引导线构图等，掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图：AI 生图的构图一般不会出大问题，除非刻意用提示词引导。
2025-03-06
如何开始学习AI
以下是关于如何开始学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。 三、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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、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。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 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。 2. 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。 3. 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（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。 4. 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。 5. 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。 此外，还有二师兄的 AI 学习经历供您参考： 二师兄在 2024 年 2 月过年后，在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现的途径，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目。5 月因工作变动开启了无硬件支持的 AI 学习之路，加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-03-06
帮我总结一下最近一周值得关注的AI新闻
以下是最近一周值得关注的 AI 新闻： 2024 年 6 月，苹果发布了 AI 原生操作系统，加强了硬件和模型布局；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。整体趋势是技术不断进步，各领域竞争激烈。 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。 Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位。 Shopify 的 AI 助手 Sidekick 现已上线，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作，包括提取相关数据、操作新功能或创建报告。 Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能。 OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展。 Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器。 2024 年 1 月，斯坦福大学 Mobile Aloha；1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D；1 月 11 号 GPT store 上线；1 月 MagnificAl 高清放大爆火；1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。
2025-03-06
斯坦福大学新出的AI工具storm，storm的主要功能有哪些，如何使用
STORM 是斯坦福大学开发的创新写作系统，主要功能包括： 1. 自动化编写具有维基百科深度的长篇文章。 2. 通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段，实现自动化信息收集和大纲创建。 关于如何使用，目前提供的信息中未明确提及具体的使用方法。但您可以通过以下途径获取更多使用相关的信息： 1. 访问相关链接：https://arxiv.org/abs/2402.14207 、https://x.com/xiaohuggg/status/1762308686259929162?s=20 。 此外，还有一种用于语音增强和去发声的随机再生模型 StoRM ： 1. 代码获取：https://github.com/spuhh/storm 2. 演示查看：https://www.inf.unihamburg.de/en/inst/ab/sp/publications/storm 3. 论文查阅：https://arxiv.org/abs/2212.11851 其核心在于随机再生方法，能够结合预测模型和基于扩散的生成模型的优势，生成更清晰、更自然的语音输出。在实际应用中，可从受损的语音信号中恢复出干净的语音，且通过减少逆向扩散步骤的数量和避免使用复杂的修正器，显著降低了计算负担。在实验中，其在多个标准数据集上的表现均超过了现有的预测性和生成性语音增强方法。源代码和音频示例已公开，方便研究人员和开发者进一步探索和应用。
2025-01-03
斯坦福大学新出的AI工具storm
以下是关于斯坦福大学新出的 AI 工具 STORM 的相关信息： STORM 是斯坦福大学开发的创新写作系统，能够自动化编写具有维基百科深度的长篇文章。它通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段，实现自动化的信息收集和大纲创建。相关链接：https://arxiv.org/abs/2402.14207 ，https://x.com/xiaohuggg/status/1762308686259929162?s=20
2025-01-03
用AI帮我写报告及ppt
以下为使用 AI 工具生成报告及 PPT 的相关内容： 熊猫 Jay 的思路和指南： 背景：因企业内部要求编写文章做培训并公开分享，旨在帮助不同水平的用户通过 AI 工具更高效制作 PPT。 介绍 5 款受欢迎的 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。 卓 sir 的制作经历： 出于对 AI 提效的好奇，在短时间内用 AI 完成了电子商务组队的 PPT 汇报作业。 用到的 AI 工具只有 3 个。 Process ON 的使用方法： 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点：有手动复制和导入方式两种，导入方式需将大纲内容复制到本地 txt 文件并改为.md 后缀，通过 Xmind 软件导入到 Process ON 中。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版后下载。若喜欢使用且没有会员，可在某宝买一天会员。
2025-03-04
用DEEPSEEK结合开题报告写一个论文大纲的指令
以下是一个基于 DEEPSEEK 结合开题报告的论文大纲示例： 一、引言 1. 研究背景和意义 2. 研究目的和问题 二、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构 效果示例 作家风格移植：用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象 文体杂交：将产品说明书改写成《史记》列传格式 学术口语化：把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话 2. 领域穿透技术 行业黑话破解：解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论 三、场景化实战策略 1. 商业决策支持 2. 创意内容生成 3. 技术方案论证 四、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010 信息回溯：请复述之前确认的三个设计原则 焦点重置：回到最初讨论的供应链问题 2. 输出质量控制 问题类型 修正指令 过度抽象：请具体说明第三步操作中的温度控制参数 信息过载：用电梯演讲格式重新组织结论 风格偏移：回归商务报告语气，删除比喻修辞 五、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验 确保新章节与前文的三处细节呼应 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：用经济学原理类比说明网络审查机制 场景移植法：假设在火星殖民地讨论该议题 六、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束 主观表述：量化标准 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 七、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 八、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 九、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套
2025-03-03
怎么用AI写论文开题报告
利用 AI 写论文开题报告可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：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 写作助手生成课题的大纲，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 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，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 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。在与 AI 互动中，可以主动思考，比如问完 AI 问题后，思考如果自己回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处，还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。
2025-03-03
大模型研究 报告
以下是为您提供的关于大模型研究的相关信息： 1. 1 月 25 日的 XiaoHu.AI 日报中提到： 有 26 种多模态大模型研究报告，全面分析了市面上的 26 种多模态大语言模型，涵盖模型架构、训练流程设计，每种模型具有独特设计和功能。相关链接：https://arxiv.org/abs/2401.13601 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750400886676070495?s=20 研究了使用红外线激光攻击自动驾驶车辆，针对摄像头系统尤其是识别道路标志的部分，攻击成功率高达 100%。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750391646121017610?s=20 ChatGPT 新增小功能，包括自动展开代码输出、批量移动对话历史记录到存档，设置路径为设置>General。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750367771446345834?s=20 哈佛大学 CS50x 2024 课程是计算机科学和编程入门课程，面向各类学生，重点包括问题解决、计算思维、编程语言等，讲师为 David J.Malan，可通过 edX 平台注册和完成课程。相关链接：https://cs50.harvard.edu/x/2024/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750331575081026039?s=20 Poe 聊天机器人推广活动，创建并分享聊天机器人，每带来一个订阅者奖励 50 美金。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750173470946988230?s=20 Lumiere 视频生成技术是 Google Research 开发的文本到视频模型，具有创新的空间时间 UNet 架构，能一次性生成完整视频，确保连贯和逼真，支持多种视频生成和编辑功能。相关链接：https://lumierevideo.github.io 、https://x.com/xiaohuggg/status/175014 2. 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》中指出： 近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。 本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。 报告包括视觉分析技术（Transformer 视觉模型优点和局限）、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景（多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024?）、视频生成模型 mapping）、未来发展方向（技术路径而言：利用预训练 LLMs 进行指令调整；应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力）、References、附录等内容。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA
2025-02-28
一键生成数据分析报告
以下是关于一键生成数据分析报告的相关内容： 舆情管理大师汽车 bot 小队： 专业版采集：最低成本获取专业级数据，不改变搜索习惯，适配任何业务，约束大模型采集范围，节省人工判断和处理数据时间，用于 Bot 调取数据、员工跟进数据源，功能设计可一劳永逸采集大量数据，适用于主体需要长期监控的业务（车型），主、副关键词组合搜索提高采集全面性，适合表格导入批量采集等场景。 一键报告：包括车型维度报告、事件维度报告，深度融合 coze 与飞书，构建高效数据流转体系，采集结果实时更新，数据入表，智能总结链接内容、打分辅助判断，关键信息一目了然，确保信息时效性，快速响应与跟进提升效率，视频直转文字，提炼关键内容用于复审，简化人工筛选过程，大模型对每条舆情打分，实现自动化打标签。 Claude 官方提示词（中文版含 API Prompt）： 公司内情员：从冗长报告中提炼关键信息，识别风险，总结成备忘录。 网站大师：根据用户需求一键生成单页网站，以 HTML 文件形式交付，嵌入 JavaScript 和 CSS，设计应具有视觉吸引力、响应性和用户友好性。 Excel 公式大神：根据用户描述的计算或数据操作创建 Excel 公式，收集编写公式所需信息，提供详细解释和分解公式组成部分。 营销：定制营销报告： 提问模板： 根据不同来源数据生成详细报告分别汇报给下属、跨部门平级和领导。 根据数据回答特定问题并给出结论与图表，如最近一个季度销售趋势及影响因素、客户反馈与营销策略效果、营销活动投资回报率及优化方向。 根据数据报表提炼 3 个重要结论汇报给领导。 步骤： 明确数据分析目标，如理解业务、优化业务或预测未来。 收集整理与清洗相关数据，包括销售数据、客户反馈、财务报告等，通过多种方式收集并做简单清洗。 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法，输入不同来源数据让其理解。 进行数据分析给出重要结论，包括提高销售额和市场份额的策略和活动、影响客户满意度和忠诚度的因素、影响财务报告的因素等。 根据汇报对象身份进行可视化调整，报告可包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面信息，针对不同身份的人报告有所不同。
2025-02-26
目前通过AI工具的结合是否可以根据已调研完成的病例数据输出一份医学报告
目前，通过 AI 工具的结合，在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性，能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中，如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像，GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误，比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折，在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式，可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担，但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。
2025-02-20