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当前国内有哪些AIGC应用

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当前国内的 AIGC 应用主要有以下一些:

  • 语言文本生成类:
    • “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
    • 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和Gemini Ultra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对AIGC的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC的滥用可能导致虚假信息传12AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。13AIGC法律风险研究报告14AIGC法律风险研究报告

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

在引入AIGC的概念之前,本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”,全称Generative AI,即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm),利用机器学习(machine learning)算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案,如自动写作、虚拟现实、音乐创作等,甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术,能够应用于诸多专业领域;但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险,如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC(全称AI-Generated Content)指利用GenAI创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲,AIGC工具使用机器学习算法,通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容。国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管AIGC行业。

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文本生成(text generation)涉及使用机器学习(machine learning)模型,根据从现有文本数据中学习的模式生成新的文本。用于文本生成的模型可以是马尔科夫链(Markov Chains)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTMs),2AIGC法律风险研究报告以及凭借其延长的注意力广度(attention span)而彻底改变了AI领域的Transformer等。文本生成在自然语言处理、聊天机器人和内容创建领域(自动写作、文本摘要)有许多应用。[heading1]一些具有代表性的海外项目:[content]➢GPT-4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。➢Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标GPT-4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。➢Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过1百万token的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。[heading1]一些具有代表性的国内项目:[content]➢“悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):“悟道・天鹰”(Aquila)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。➢文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。

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aigc 教程
以下为您提供一些 AIGC 教程相关的内容: 1. 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛: 10 月 19 日:EM7,南柒() 10 月 23 日:从构思到可视化——AI 脚本与分镜创作(),嘉宾为娜乌斯嘉,是 AI 绘画知名 UP 主、全网粉丝 20w、国内首批 AIGC 应用研究先驱者、模型师、comfyUI 工程师、动画艺术和心理学双硕士。 11 月 01 日:AIGC 制作商业片进阶教程( 11 月 7 日:AIGC 电影化叙事实战教程,嘉宾为 Joey,是莫奈丽莎工作室主理人、上影全球 AI 电影马拉松大赛最佳叙事奖导演、可灵星芒 AIGC 短剧获奖导演、资深创意广告人。 总奖金池百万元,机会就在眼前,准备好您的创意来瓜分百万奖池。 2. AIGC 电影化叙事实战教程: 第三部分:AIGC 电影化的快速技巧 分镜头脚本制作 GPTs:以 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛的冰工厂赛道为例。 生图及生视频提示词制作 GPTs 音乐提示词制作 GPTs:参考 prompt 为请帮我制作一首短剧结尾部分转折的纯音乐背景音乐,内容是孙悟空中了圈套,被带上闪电禁锢,落入陷阱,坠入悬崖失去踪迹,希望风格新颖,带有电影感,时长 30s。参考给到的 prompt:Experimental oriental electronica, Intense suspense, Background music, BPM65, Thunderous crashes, Rapid descending synths。调整歌曲快慢技巧:修改 BPM,值越高节奏越快。 3. 上海国际 AIGC 大赛第三名—《嘉定汇龙》复盘: 由咖菲猫咪和三思完成。三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手,具体教程可在 WaytoAGI 查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态,根据地名特色产业,找寻或炼制 lora,有的用即梦的通用模型生成。 用一镜到底完成全片内容和思想的浓缩,通过空中俯拍嘉定的古老街景呈现历史厚重感,转向现代都市繁荣景象,以 AI 生成的未来场景结尾。 音乐选择为开头增色,从古风音乐到现代电子乐的转换与画面切换契合。 开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等多种 AI 技术,最后通过合成剪辑拼合。 多人在线工作流:十个人的小组,素未谋面却要完成高度协同工作。
2025-03-11
AIGC是啥
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体表现为: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容。 AIGC 与 UGC(用户生成内容)、PGC(专业人士或机构生成内容)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。 国内目前主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法(试行)》共同监管 AIGC 行业。
2025-03-09
AIGC大模型是什么?
AIGC 大模型是一个较为复杂的概念,下面为您详细解释: 首先,生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括: 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是指电脑通过找规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑方面,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(SelfAttention)来处理序列数据,而不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-05
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成各种类型的内容,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛,包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了生成质量很高的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容,优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于需要高质量内容的平台。 目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-03
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成各种类型的内容,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛,包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。UGC 的优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 的优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
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
AI应用开发
以下是关于 AI 应用开发的相关信息: 阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台,具有以下核心能力和优势: 1. 大模型 API 服务:高可用、高性能、高性价比,提供通义闭源和开源系列大模型,以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型,主推规格如 qwenplus、qwenturbo 等。 2. 目标客户群体:有开发经验的企业或独立开发者。 3. AI 应用搭建:可观测、可干预、可追踪,提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力,以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具,实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 4. 模型在线训练部署:一站式模型管理,弹性扩缩容,提供模型训练、部署、调优和评测,支持全参/高效等多种在线调优方式,同时配备多元化的大模型效果评测能力,目标客户群体为有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI 课程: 1. 共学直播地址: 会议时间:20:00 21:30 会议 ID:936197591 会议链接: 2. 第一期课表: 01/07 20:00 ,课程内容包括阿里云百炼大模型平台全解析、企业级服务场景对号入座、百闻不如体验,实操方有感知。 01/08 20:00 ,课程内容包括生态能力解析:手把手案例带做、服务场景透视:企业级案例应用、AI 机器人搭建:企业知识问答场景全覆盖。 01/09 20:00 ,课程内容包括阿里云百炼大模型多模态能力解析、商家运营场景&企业级解决方案分享、实践课堂:拍立得场景构建。 像字节 Coze 这样的工具本质上是「AIfirst aPaaS」,「aPaaS」是指这些 Bot Builder 完完全全就是以前的 aPaaS,把实现一个应用所需的不同类型代码用不同的可视化工具来实现,生成的是「配置」。Bot Builder 针对不同类型换了不同的可视化工具。「AIfirst」是指它们不但开发应用时用 AI 辅助或依赖 AI,开发出来的也是 AI 应用,应用的开发和运行阶段都有大模型支撑。
2025-03-12
在学习过ai的基本原理以及尝试过一些大众的ai应用后,我想进一步深入了解ai,给我可以参考的方向
以下是您进一步深入了解 AI 可以参考的方向: 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、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 6. 精进学习: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等)、线性代数(了解向量、矩阵等)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,如监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等)、无监督学习(熟悉聚类、降维等)、强化学习(了解基本概念)。 学会评估和调优,包括性能评估(了解交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习使用网格搜索等技术优化模型参数)。 掌握神经网络基础,包括网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等)。
2025-03-11
mp3音频转文本的AI应用有哪些
以下是一些可以将 MP3 音频转文本的 AI 应用: 1. 语音转文本(Speech to text): 提供两个端点,即基于先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译。 可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。 文件上传限制为 25MB,支持 MP3、MP4、MPEG、MPGA、M4A、WAV 和 WebM 等输入文件类型。 转录 API 的输入是音频文件及所需输出格式的音频文字稿,默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 2. 海螺 AI 声音克隆: 能嵌入完整的 AI 录视频工作流中。 可将 MP4 视频转为 MP3 音频文件,然后将音频上传至通义听悟(或其他工具如飞书妙记)生成文字稿。 需要注意的是,在语音转文字过程中可能会遇到语音识别不准的问题,可使用 Gemini 2.0 Pro 等工具进行优化校正。
2025-03-11
哪些AI应用可以直接生成思维导图
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 应用: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 此外,ChatMind 也是一款利用 AI 自动生成思维导图的在线工具,输入问题、文章、数据即可,还能对问题获取答案,可导出图片与 Markdown 文档两种格式。
2025-03-11
有哪些辅助财务工作提效的AI智能体或落地应用?
以下是一些辅助财务工作提效的 AI 智能体或落地应用: 新兴的 AI 智能体公司,如 Sierra、Decagon、Maven AGI、DevRev、Gradient Labs 等,在客户服务和支持等领域发挥作用,其中 Sema4 可用于财务后勤。 RPA(流程自动化机器人)产品,如杭州分叉智能公司的 RPA 产品,可控制桌面软件,实现办公流程自动化,在财务领域可用于开票、网银流水下载等。它能够替代电脑办公中的重复有逻辑工作,为企业降本增效。 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程,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以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,为会计和税务团队综合、总结并提供税法和潜在扣除项的可能答案,以及帮助自动生成和调整采购和应付账款相关的合同、订单和发票等。
2025-03-11
目前AI在HR领域的应用真实案例
以下是 AI 在 HR 领域的一些应用真实案例: 1. 在招聘初期,AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 在员工绩效评估方面,AI 能够分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 对于员工培训与发展,AI 也能发挥作用。 例如,在智能人力资源方面,目前主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。还有像 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景,如作为 IT 企业 HR,目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师,能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案,并提出了具体的要求,用培训体系文档格式输出,包含能力评估标准。
2025-03-10
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
前馈神经网络、循环网络、对称连接网络区别是什么,当前大语言模型属于前面说的哪种网络架构,为什么这种网络架构流行
前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下: 1. 前馈神经网络:这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入,最后一层是输出。若有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数,通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络:在连接图中存在定向循环,意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态,训练难度较大,但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注,它是模拟连续数据的自然方式,相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络,且在每个时间片段使用相同权重和输入,能长时间记住隐藏状态信息,但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络:有点像循环网络,但单元之间的连接是对称的(在两个方向上权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”,有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构,它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括:能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。
2025-02-25
神经网络从架构上有哪几种类型,当前流行的大语言模型用哪种类型神经网络,为什么这种神经网络架构更为流行
神经网络从架构上主要有以下几种类型: 1. 马尔科夫链:用于文本生成。 2. 循环神经网络(RNN):可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络(LSTMs):在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer:当今最流行的模型大多基于此架构,包括流行的大型语言模型,如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder:同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型,如 GPT3、ChatGPT 等,多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于:它更擅长自然语言生成任务,能够根据用户输入生成相应的内容。同时,Transformer 架构具有延长的注意力广度,能够更好地处理长序列数据,提高模型的性能和表现。
2025-02-25
我是一个ai零基础小白,你需要基于当前知识库内容,帮我规划学习该知识库的学习计划,请详细明确
以下是为您规划的学习 AI 的详细计划: 一、基础概念学习 1. 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。 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、正式学习 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,学习生成式 AI 等基础知识。 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,包括图像、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。同时,一定要掌握提示词的技巧,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. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并在自己实践后也进行分享。 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。通过与这些 AI 产品的对话,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。 此外,知识库中还提到了以下内容: 1. 博主会精美地解释六大策略,小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放,像喂饭教程般帮助理解 prompt。每个板块下有共学快闪,社区老师会带着大家动手操作并讲解思路,还提到官方最佳 prompt 有 6 个实践办法,看熟任意一个即可。 2. 智能体由大语言模型衍生而来,因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解,推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴,扣子更偏 ToC 应用,所以有专门讲解扣子相关内容。 3. 学习 AI agent 可能较痛苦,建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面,包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖,有共学活动,获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产,有很多功能,感兴趣可体验其官网,能进行对话感受功能。 4. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍:讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 5. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨:讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 6. way to AGI 社区活动与知识库介绍:讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 7. AI 相关名词解释:包括 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。 8. 知识库的信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 9. 社区共创项目:如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 10. 学习路径:有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 11. 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,还包括软件 2.0 时代相关内容。 12. 初学者入门推荐: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。 13. 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 您可以根据自己的需求和兴趣,有针对性地深入学习这些内容。
2025-02-24
当前DEEPSEEK发展壮大情况下,个人应具备AI方面什么能力避免被时代淘汰,如何提升这些能力,细化具体可执行的步奏
在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下,个人为避免被时代淘汰,应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升: 1. 善用工具: 历史表明,使用工具的人通常表现更优,人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务,可能面临被淘汰,应适应这种转变。 因自动化效率提升,可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤:积极学习和掌握 AI 工具的使用方法,将重复性工作交给工具处理,培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合: “大语言模型”压缩了大量知识,可快速回放,无需直接学习所有知识细节,要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识,技术进步使“整合”而非专业化成为可能,人们在更高层次工作,为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤:锻炼高层次的思维能力,学会从复杂信息中提炼关键要点,不断提升整合能力,将精力集中于制定“策略”,把执行细节交给自动化系统。
2025-02-24
当前哪些类型AI智能体做的好
当前在 AI 智能体领域,以下类型表现较好: 1. 在企业搜索、法律研究副驾驶、内容生成等类别中,Menlo Ventures 投资组合公司如是早期突破性的代表。 2. 领先的应用程序构建商如正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。 3. 从智能体类型来看: “决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树。 “轨道智能体”为智能体配备更高层次的目标,限制解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 “通用人工智能体”完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 此外,AGI 分为五个等级: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,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。 2. 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。 5. 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-07
在国内,制作AI视频,可用什么工具
在国内制作 AI 视频,可用以下工具: 1. 魔音工坊:可以使用情绪调节控件。 2. 剪映:适用于 1 3 分钟的短片,具有很多人性化设计及简单音效库、小特效,但无法协同工作和导出工程文件。 3. 以下是一些其他的相关工具及网站: SVD:https://stablevideo.com/ ,对于景观更好用。 Morph Studio:https://app.morphstudio.com/ ,还在内测。 Heygen:https://www.heygen.com/ ,数字人/对口型。 Kaiber:https://kaiber.ai/ Moonvalley:https://moonvalley.ai/ Mootion:https://discord.gg/AapmuVJqxx ,3d 人物动作转视频。 美图旗下:https://www.miraclevision.com/ Neverends:https://neverends.life/create ,操作傻瓜。 SD:Animatediff SVD deforum ,需自己部署。 Leiapix:https://www.leiapix.com/ ,可以把一张照片转动态。 Krea:https://www.krea.ai/ Opusclip:https://www.opus.pro/ ,利用长视频剪成短视频。 Raskai:https://zh.rask.ai/ ,短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI:https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ,输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript:https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io:https://www.veed.io/ ,自动翻译自动字幕。 clipchamp:https://app.clipchamp.com/ typeframes:https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn Runway:https://runwayml.com ,有网页有 app 方便。 即梦:https://dreamina.jianying.com/ ,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。 Minimax 海螺 AI:https://hailuoai.video/ ,非常听话,语义理解能力非常强。 Kling:kling.kuaishou.com ,支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 Vidu:https://www.vidu.studio/ haiper:https://app.haiper.ai/ Pika:https://pika.art/ ,可控性强,可以对嘴型,可配音。 智谱清影:https://chatglm.cn/video ,开源了,可以自己部署 cogvideo。 PixVerse:https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。 通义万相:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ,大幅度运动很强。 luma:https://lumalabs.ai/
2025-03-11
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
gamma 国内可以用么
Gamma 是一款国外的 AI 生成 PPT 软件,在各种交流群中受到广泛认可。即使是免费版本也能生成高质量的 PPT,且随着不断优化改进,已能满足大多数用户需求。个人使用体验良好,生成的 PPT 在内容组织、设计美观度和整体专业感方面都表现卓越。 但需要注意的是,对于国内用户来说,Gamma 的使用可能存在限制。
2025-03-09
我想整理现在国内和国外的大语言模型产品并需要你整理差异还有时间轴
以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异: 国内大语言模型: 通用模型:如文心一言、讯飞星火等,能够处理自然语言。 垂直模型:专注于特定领域,如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目:“悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型;文心一言(百度)可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 国外大语言模型: 具有代表性的项目:GPT4(OpenAI)是目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等;Gemini Ultra(Google)是多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等;Claude 3 Opus(Anthropic)是多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能,实现了接近完美的召回率。 时间轴方面: 国内:去年 7 月大模型百花齐放。 国外:相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上,大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时,大模型可能存在幻觉,即因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。此外,Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调,以适应特定领域的需求。
2025-03-07
整理国内 AI投融资信息
以下是为您整理的国内 AI 投融资信息: 2024 年,国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,反映出机构更加谨慎的理性态度,马太效应越发明显,资本更青睐热点赛道和高成熟度赛道。 在各细分赛道中,智能驾驶独占鳌头,投资事件数量和金额总数远超其他赛道,且多家企业成功 IPO 为市场注入了巨大信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来了投资总额的增长,机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF(TechnologyProduct Fit)的赛道展现出更强兴趣。 在政策方面,政府对 AI 技术本身及其在各行业落地长期关注,积极推进 AI 原生行业发展,北京、上海、武汉等城市已出台一系列政策,吸引 AI 相关人才聚集与企业落地。同时,国家队频繁出手投资体现出政策的鼓励与支持。
2025-03-07
现在国内最强大的ai是什么
目前国内较为强大的 AI 模型有: 智谱推出的 GLM 系列,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型,以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是,在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多,其中不乏蹭流量的。从产品层面看,2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中,大模型目前还是“纯技术投入”,对于收入撬动非常有限。另外,国内在硬件层上仍存在卡脖子问题,目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练,不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时,中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现出色,且各有优势。
2025-03-06