AI赛道融资情况

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 310 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。

以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。

以下是一份小白学习 AI 应用（包括 app 和网站）的入门到精通的教程，涵盖学习大纲、常见问题等方面： 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 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 参考「」中的初学者课程，了解生成式 AI 等基础知识，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，包括图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 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。 分享实践后的经验和成果。 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，获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前，AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确，导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习，打牢根基。 2. 实践过程中要耐心，遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通，忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具，缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时，要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时，要充分考虑用户需求和实际场景，避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

以下是一份小白学习 AI 视频制作从入门到精通的教程大纲： 一、基础玩法 1. 项目规划 确定短片主题和目标观众。 制定详细的制作计划。 2. 剧本创作 编写故事脚本。 设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本 根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备 准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作 利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作 利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑 添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广 将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 二、高级玩法 1. 写提示词 掌握有效的提示词撰写技巧，以获得更符合需求的生成结果。 2. 导入图片用 Mini Max、模型的首尾帧玩法等操作实现一镜到底效果。 3. 利用不同模型进行创作，如海螺无限生成。 4. 反复修改提示词以优化生成效果。 三、常见红海赛道 1. 创意广告类视频。 2. 短视频故事类。 四、常见问题 1. 生成效果不符合预期。 2. 工具操作不熟练。 3. 资源获取困难。 五、注意事项 1. 注重版权问题，合法使用素材和工具。 2. 不断学习和更新知识，跟上 AI 技术发展。 六、常见误区 1. 过度依赖 AI，忽略自身创意和审美。 2. 忽视视频的逻辑性和连贯性。 七、避坑指南 1. 提前了解不同工具的收费模式，避免不必要的费用支出。 2. 多参考优秀案例，避免重复常见错误。 希望这份大纲能帮助您在 AI 视频制作的学习道路上不断进步！

以下是关于小红书 AI 赛道从 0 到 1 的相关信息： 社区共学方面：包括 COZE 相关、magicarena 共学、阿里 deepseek 专题共学等，提供了飞书会议地址、共学详细内容等信息。 对话 AIGC 艺术家土豆人 tudou_man： 提到小红书用户和受众主要来自一二线城市，是很好的辐射渠道。 指出小红书对 AIGC 内容的接受度有阶段性变化，去年初期有流量红利，下半年下滑，今年开始官方扶持。 表明想把巨熊软糖做成 IP，但存在不稳定性问题。 去年同期有很多创作者，但很多因内容变现问题坚持不下去，现在又有新创作者涌入，与市场对 AIGC 内容的付费接纳有关。 强调全身心投入创作，为 AIGC 作品注入价值，并定期做行业分享。 解释选择小红书作为主要分享平台的原因。

以下是关于 AI 办公赛道中一些 agent 的相关信息： 陈财猫在 AI 写作方面开发了小财鼠程序版 agent，认为 AI+内容创作是现阶段较好的赛道。 一些常见的 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程等功能。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机等。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在高频工作场景表现出色。 此外，还有关于生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月中 Agents 的相关图谱和数据，如 a16z 图谱、E2B Agent 系列图谱等，其中提到该赛道天花板潜力达几百亿美金，总体趋势高速增长，竞争方面存在一定特点，Top1 公司如 GitLab 等相关情况。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的免费 AI 工具推荐： 1. 让 AI 帮您写 Excel 宏函数，适用于几乎所有主流 AI。 2. Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。 3. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 5. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 6. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能执行公式生成、文本内容生成、情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的 AI 工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还可以通过让 AI 帮您写 Excel 宏函数来处理数据，对于数据分析，推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，并可上传 CSV 进行可视化分析。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于将小说制作成视频的 AI 工具及制作流程： AI 工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：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，能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/ 制作流程： 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。 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。 另外，以“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”为例，选用视频制作工具时，如使用可灵 AI，可参考以下步骤： 1. 打开可灵 AI，网址：https://klingai.kuaishou.com/ ，点击图生视频，上传第一张图片。输入提示词时一定需要加“固定镜头”。 2. 按照上述做法制作第二张图片的动态效果，得到两段视频。 视频剪辑方面（以 PC 端为例）： 1. 右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 打开剪映，导入需要的三段素材。 5. 把带绿幕的素材和下方黑色咖啡的素材合成一个片段。 6. 点击新建的复合片段，调整对应的参数，最后完成。

学习开发 AI 的第一步包括以下几个方面： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时浏览入门文章，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，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时建议掌握提示词的技巧，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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。

以下是为您整理的相关内容： 首先使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，并确定视频尺寸为 16:9。 根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 基于故事剧本和相关资料扩充每一个画面，参考分镜头基本格式要求，按场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充。画面数量与台词长短有关，要精简人物对话。 若对某句台词缺乏画面灵感，可借助语言大模型，如与 Kimi 交流，让其帮忙写画面描述甚至加上音效需求。大模型能提供灵感，可多提问尝试，但最终画面的选取和平衡需进一步思考，在 AI 辅助下完成分镜头剧本。

目前在编写炒股公式方面，没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素，包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。

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。

OpenAI 的总融资额有所不同。根据相关报道，OpenAI 完成了 66 亿美元的融资，总筹资已达 130 亿美元，公司估值达 1570 亿美元。本轮融资由 Thrive Capital 领投，Tiger Global 和软银等参与。

以下是最新 AI 行业的一些融资事件： 据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。其中智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，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。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资。 AIGC Weekly28 报道：Celestial AI 融资 1 亿美元用于使用基于光的互连传输数据；Zenarate 融资 1500 万美元，其为提供 AI 模拟培训平台的公司；Augmedics 获得 8250 万美元，用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术；CalypsoAI 筹集了 2300 万美元，用于生成 AI 模型的护栏。 近期热门融资 AI 产品速递中，包括多种搜索模式且重隐私的搜索引擎 You.com、通过 Sparkpages 来满足用户个性化搜索需求的 Genspark、刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的 Rockset、人类与 AI 共存的社交软件 Butterflies AI、可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手 MeetRecord 等。

以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。

以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）的相关信息： |项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |EvenUp|20241008|1.35|D|10|AI 法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed| | |Poolside|20241002|5|B|30|AI 软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia| | |OpenAI|20241002|66| |1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资| |KoBold Metals|202410|4.915| | |AI 矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露，过往投资者包括 Bond,Andreessen Horowitz| | |Glean|20240910|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长 87.5%| |Safe Superintelligence|20240904|10| |40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global| | |Magic|20240829|3.2|C| |AI 编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures| | |Cognition|20240424|1.75| |20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu| | |Xaira Therapeutics|20240423|10|A| |AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners| | |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel| | |Celestial AI|20240327|1.75|C| |用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners| | |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8| | |Zephyr AI|20240313|1.11|A| |AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll| | |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital| | |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures| | |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软| | |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital| | |Recogni|20240220|1.02|C| |AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital| | 信息来源：Techcrunch

以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障，能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。

AI 的发展历程如下： 1950s 1960s 早期阶段：出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 1970s 1980s 知识驱动时期：有专家系统、知识表示、自动推理。 1990s 2000s 统计学习时期：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 2010s 至今深度学习时期：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 重大突破包括： 1956 年，人工智能被提出。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布，擅长用电脑写文章等语言相关任务。 2022 年，DALLE 发布，可根据描述画出想象中的图画。 2023 年，GPT4 发布。 从图灵测试开始，科学家们努力让机器更聪明。如今，AI 已在多个领域取得显著成果，如视频生成、蛋白质研究等，大模型由数据、算法、算力构成，算法不断迭代，数据质量至关重要。当前前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。而且，技术的变革越来越快，新的 AI 应用不断涌现。

以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。

以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答： 在知识产权方面： 国际知识产权保护协会（AIPPI）与美国的立法观点相似，否认将 AI 包含进“作者”的范畴，但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护，且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面： 大多数顶级人工智能公司位于美国，少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案，但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面： 英伟达（NVIDIA）仍是全球最强大的公司之一，享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻，而监管机构也正在调查生成式人工智能（GenAI）内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局，但国家和地区的人工智能监管继续推进，美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面： 前沿实验室的性能正在趋同，但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位，规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力，多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面： 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力，成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了，研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。

在电脑硬件配置普通的情况下，用 AI 搭建知识库可以参考以下几种方法： 使用阿里云百炼： 1. 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 2. 建立索引：进入，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。 3. 选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADBPG。 4. 引用知识：完成知识库的创建后，可以返回进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 使用 GPT： 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及到给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5，也就是当前免费版的 ChatGPT 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字。为了使用 GPT 的语言能力来处理大量的领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。参考 OpenAI embedding documents。embeddings 是一个浮点数字的向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的关联性。小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 使用 Dify： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集，为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，在应用设置中，可以配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。