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AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。

Answer

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍:

应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。

关键技术

  1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。
  2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。

智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。

AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。

智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。

智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。

未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。

B 端变现与创业方向

  1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。
  2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。
  3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。
  4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。
  5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。

AI 虚拟人的发展与创业机遇

  1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。
  2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。
  3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。
  4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 3-10 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。

相关案例和产品信息

  1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。
  2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。
  3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
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References

智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互 工作坊 Part1: AI应用前瞻 2025年3月10日

智能体的特征、技术路线与应用场景智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。AI技术路线:从有语言能力的AI到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。关键技术:包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。智能体与大模型的技术探讨斯坦福小镇案例:是具有多种角色能交流活动、模拟真实世界的经典案例,可通过搜斯坦福小镇获取。关键技术:包括强化学习、多模态融合、低成本训练或推理,强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。智能体与大模型关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。

2023 年历史更新(归档)

《[不止换脸、配音,连同步口型的AI工具都开始盈利了](https://waytoagi.feishu.cn/record/EiZJryQ3Se6ZvAcQaYvcRJaLn3f)》,AI翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如Captions、HeyGen和Verbalate通过AI生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化;[heading3]10月25日[content]《[Perplexity最新估值5亿美元!IVP宣布领投](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvun2KibnFAT2lXmc93ZNuW)》,Perplexity最新估值约为5亿美元,较3月宣布的1.5亿美元估值上涨300%以上,当前的付费用户数量达到了1.5万人,截止本月,Perplexity的ARR达到300万美元,最新估值约为ARR的150倍;《[100个有意思的AI应用](https://waytoagi.feishu.cn/record/IGRPrP0joejgj8cHPTvcxwKmnUb)》由国盛证券出品,分为基于LLM自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D等AIGC应用;企业级应用等;

智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互 工作坊 Part1: AI应用前瞻 2025年3月10日

B端变现与创业方向B端变现细分:包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D模型、AI智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合AI技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。影视创业:25年将是拐点,更多内容会采用AI技术,如哪吒2因前期规划未用AI技术。广告营销创业:重点是AI虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。AI虚拟人的发展与创业机遇创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。AI虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以CG技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来创业机遇:AI虚拟人是未来3-10年Web 3.0的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。

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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
用户画像分析与销售话术生成器
以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容: 销售话术总结优缺点方面: 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况,一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等,并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术;二是先收集已有的销售话术,通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点,再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面: AI 营销赛道中,AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”,如汽车+热点营销、用户画像预测等;提升“销售体验”,如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等;提升“销售能力”,如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面: 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。
2025-03-11
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗?5页左右即可,介绍一些通用的,用户规模较大的即可,不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:生成式 AI 简介 幻灯片 2:生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3:在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具,可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4:PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成,通过图形用户界面访问 API,套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5:参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外,以下是一些常用的 PPT 生成工具(网站): https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-11
我是小白用户,已经建立cherry studio本地知识库,我想更自动化的使用知识库,有什么具体操作方法
以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法: 使用知识库: 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,或者在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。 配置项说明: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。 自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式:<br>2.1. 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符:选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则:<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档,然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容,且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后,单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围:通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后,单击确定。|
2025-03-06
小白用户,使用API结合cherry studio建立本地知识库之后,应该怎么训练使AI更聪明
以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法: 1. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入。 编辑修改和删除内容,添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档: 注意拆分内容,提高训练数据准确度。 对于画小二课程,将 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,在训练 AI 时,还需要注意以下几点: 提示词:告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库:相当于给 AI 发放工作手册,例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
作为用户研究人员,如何拥抱 AI
作为用户研究人员拥抱 AI 可以从以下几个方面入手: 一、与 AI 共舞 在许多情况下,我们可以给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务,比如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。当 AI 满足简单需求并带来正反馈后,期待会提高,此时需了解 AI 编程的边界和限制。 1. 编程准则 能不编尽量不编。随着 IT 技术发展,各种基础设施和工具增多,大多数需求能找到现成软件解决方案,只需权衡投入产出进行评估。 2. 工具选择 优先找线上工具,如制作白底图等功能,若有现成工具最好。 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时再考虑。 3. API 功能 先找现成的开源工具,GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 若都找不到现成方案,才考虑自己编程。若需编写,要以终为始,抛开技术障碍,聚焦目标。 二、社会与学术机构层面的应对 1. 独立研究与审计 学术界和民间机构应积极参与 AGI 的独立评估和审计。大学、研究所可设立 AGI 伦理与安全研究中心,第三方检验企业的 AGI 系统并发表审查报告。开源社区也能发挥作用,追踪大型模型动态,开发开源的安全工具和对抗方法,形成对商业 AI 的监督力量。 2. 伦理框架与标准制定 科学家、伦理学家、法学家等应共同制定适用于 AGI 的伦理准则和行业标准。例如,扩展现有的 AI 伦理原则以适应 AGI 特点,明确 AGI 在决策、人权等方面的边界。学术团体已发布的一些 AI 伦理指南,未来需针对 AGI 进行更细化讨论,甚至起草“AGI 宪章”这样具有宣言性质的文件,凝聚全球共识。 3. 公众教育与对话 社会机构可开展 AI 科普项目,提高全社会科技素养和批判性思维。媒体应提供平衡客观的 AGI 讨论空间。伦理学者和未来学家应积极参与公共论坛、媒体访谈。 三、科技精英的角色转变 AGI 有能力自主研究和改进,科技精英的“独特性”下降。未来的科学家将更多扮演“与 AI 协作”的角色,与 AGI 一起构思实验,由 AGI 执行繁琐分析,人类专注提出问题、解释结果、赋予研究社会意义。科技精英需具备引导 AI 工作的能力,并对 AI 方案保持审慎监督,更像是“AI 驭手”或者“AI 教师”。
2025-03-04
AI应用开发平台哪个最牛?
目前在 AI 应用开发平台方面,百度智能云表现较为出色。 IDC 发布的报告显示,在战略领先、数据集成、模型调优、模型部署、加速计算能力、工程化能力、平台生态、用户体验 7 大评估项目中,百度智能云获得七项满分,位于所有大模型平台厂商第一名。 百度智能云在 IaaS 层,其百舸 AI 异构计算平台解决大模型应用中的算力问题,提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案,显著提升算力管理能力和模型训练效率。在 Paas 层,千帆大模型平台解决大模型的调用、开发和应用开发问题,支持调用文心大模型全系列模型,还提供全面的工具链,支持定制化的模型开发。在 SaaS 层,提供丰富的常用应用供客户选择。 此外,像美团外卖配送系统、猎聘 APP、链家 APP 等也是在各自领域利用 AI 技术取得良好效果的应用。 在智能体开发平台方面,字节的扣子和腾讯的元器受到关注。扣子主要用于开发下一代 AI 聊天机器人,国内也有像 Dify.AI 等智能体开发平台。
2025-03-14
大模型如何在企业里应用
大模型在企业中的应用主要体现在以下几个方面: 1. 智能终端行业:中国超半数手机厂商如三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流品牌,以及上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 2. 百度表现:在主流大模型厂商中,百度表现突出,拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。百度智能云的增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 3. 落地所需能力:企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。这意味着大模型落地赋能企业智能化时,能力比拼从单项变为全能比拼。 然而,大模型在企业落地应用中面临一些问题和挑战: 1. 竞争格局:大模型是典型赢家通吃领域,胜出的大模型在中国和世界范围内都很难超过 2 个,巨头在资金、技术和数据方面具有优势,给创业公司的机会很少。 2. 落地难题:如何将大模型更快落地应用,将技术能力释放并与更多场景相结合,真正产生新一轮科技革命和产业变革,是当前紧要的关键问题。 3. 具体问题: 提高内容可信:需要通过商业交付去应用、反馈和评测,不断优化数据以解决实际应用问题,走向垂直化以提高内容精准度。 解决算力成本高、训练重复和资源紧缺:以 GPT3 模型为例,训练成本高昂,且目前仍无法用商业化的国产芯片进行大模型训练。 解决大模型落地问题,主要有以下三方面:提高内容可信;解决算力成本高、训练重复和资源紧缺的问题;降低大模型价格或使用垂直领域模型落地。
2025-03-14
AI在制造业的一些典型应用场景
在制造业中,AI 有以下一些典型应用场景: 1. 产品设计和开发:可利用 AI 生成工具(如 Adobe Firefly、Midjourney 等)根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可依据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提升管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能够自动生成个性化的客户回复,改善客户体验。 此外,制造业中的 AI 应用还包括: 1. 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。
2025-03-14
AI应用
AI 的应用场景十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障避免停机。 质量控制:检测产品缺陷提高质量。 供应链管理:优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 6. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 7. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 8. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 9. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 10. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 此外,管理经验加持 AI 应用,如沟通明确、善于提供上下文、明晰 AI 能力边界、擅长任务拆解和整合等能提升 AI 协作效率。同时,医保严禁 AI 自动开处方,而 Coinbase 全面推动 AI 应用,如工程师使用 Cursor AI 工具编程,AI 技术用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域,并将实现从工单到 PR 代码的 AI 自动生成。
2025-03-14
当前AI应用的内外部环境及趋势
当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下: 技术创新方面:大模型创新架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势;Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,推动计算和数据变革;视频生成在 AGI 探索中表现突出,空间智能统一虚拟和现实。 应用格局方面:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景;多领域竞速中运营大于技术,AI 助手竞争激烈;AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。 产品趋势方面:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化需求凸显。 行业渗透方面:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投方面:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 在具体的行业动态中: AI 音频领域:效果和延迟问题取得突破,难以分辨语音是否由 AI 生成,语音生成延迟降低。 3D 世界生成领域:目前处于初级阶段,新产品未向大众开放,预计明年会有巨大进步。 应用领域:更新主要集中在 AI 搜索、AI 知识库、AI 编程,传统软件增加 AI 功能,未来可能不再有“AI 应用”的单独分类。 融资方面:能拿到钱的不再局限于模型公司,越来越多应用公司受资本青睐。 红杉资本观点认为: 人工智能在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。 生成式人工智能经历快速增长,但 AI 投资转化为可观回报存在问题。 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年,未来将更有能力完成更高层次认知任务,计算平衡从预训练转向推理。 目前人工智能公司融资环境不均衡,关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实差距,产品与市场的契合度有待进一步提升。
2025-03-13
打造企业AI应用场景
以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容: 阿里云百炼: 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作,能在 5 分钟内开发出大模型应用,或在几小时内训练出专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例: 法律合规改写:招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等,并自动改写,减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签:法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent,减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服:教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手,通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关: 在制定企业 AI 战略时,要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查,但可优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围:企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作(如市场分析、客户画像、生产优化等)、重复性任务(自动化流程、预测维护等)、有限范围内的创新(在已有数据基础上提供初步建议)。企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。
2025-03-13
请对比下chatGPT和deepSeek的优劣势
以下是 ChatGPT 和 DeepSeek 的优劣势对比: DeepSeek 的优势: 1. 在 App Store 排名方面,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 3. 效果比肩顶尖闭源模型,但价格仅为其 27 分之一。 4. 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界的尊重和喜爱。 5. 创新模型 R1 Zero 跳过监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练,发现模型的思考能力可以自我涌现,具有革命性。 6. 发布引发美国科技界恐慌,让 Meta 内部感到震惊,对英伟达的市场地位产生挑战,导致其股价下跌。 7. 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等优势。 DeepSeek 的劣势:目前相关信息中未明确提及。 ChatGPT 的优势: 1. 由 OpenAI 开发,具有较高的知名度和广泛的应用场景。 ChatGPT 的劣势: 1. 存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。 需要注意的是,AI 模型的性能和表现会随着时间和技术的发展而变化,以上对比仅基于提供的信息。
2025-02-08
我是一个AI小白,请帮我介绍一下智谱清言、扣子、kimi这三款AI产品的能力优劣势
以下是智谱清言、扣子、kimi 这三款 AI 产品的能力优劣势介绍: 智谱清言: 优势: 背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 以 ChatGPT 为对标打造用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一。 在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现明显优势,能出色处理需要深度思考和分析的任务。 劣势:暂未提及。 Kimi: 优势: 具有超长上下文能力,最初支持 20 万字,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。 劣势: 文字生成和语义理解能力可能不如国内其他产品好。 文字生成质量方面有待提升。 不支持用户自定义智能体。 关于扣子,文中未提及相关内容,无法为您介绍其能力优劣势。
2024-09-29