AI发展大事记与 时间线

在毕业论文写作中，若要降低 AI 率，以下是一些建议和相关的 AI 工具介绍： AI 工具方面： 1. 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，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 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。 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的软件，可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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 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。同时，需注意不能过度依赖 AI 生成的内容，应保持自己的思考和创作，以降低论文的 AI 率。 需提醒的是，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中，以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前，要先了解工作流的概念。工作流即工作流程，比如写公众号文章，可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤，每个步骤都有明确的输入和产出，环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流： 1. 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具，可参考他人经验，灵活选择最优解，目的是提高工作效率，而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词，以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。

以下是上一周 AI 的一些新进展： 应用形态的重构方面，AI Agent 取得突破，为机器人赋予自主行动能力，AI 编程工具的进展或预示人机协作模式的变革。 2 月，OpenAI 发布视频生成模型 Sora，实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月，Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成进入生产力可用状态。 4 月，Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月，GPT4 发布，RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万，字节上线即梦 AI。 6 月，快手发布可灵，Apple Intelligence 发布。 9 月，OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月，Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖，约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖，Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月，OpenAI 发布 o3 系列模型。 此外，还有一些关于 AI 的讨论和话题，如把 350 万条 Midjourney 提示词放进一张可视化图里，2 套权威的 AI 术语表，天工新功能的定位靠近元宇宙，NotebookLM 与 AI 播客的关系，Bob 类似于更轻巧的能选多种大模型的桌面端应用“豆包”，Monica.im 的发展，物圆 TreLoop 的情况，对 AGI 距离的讨论，Arc 浏览器的状态，李开复关于 AI 应用爆发和 AGI 的观点，李继刚的 Prompt 玩法，OpenAI 研究副总裁离职，15 岁开发者的开源项目被收购，关于 AI 编程效率的讨论等。

以下是搭建 AI 自动剪辑视频插件的详细步骤： 一、开通服务 1. 先获取搭建完成后需要用到的各种模型的 key。 首先注册火山引擎：https://volcengine.com/L/4lZ8oszvY20/ ，邀请码：KL9ZC1IF 。这个项目会使用到不少 Token，刚好火山现在还有赠送 Token 的活动，若未注册，使用此邀请码和链接注册可获得 375 万的 Token。 开通各项服务和拿到各个服务的 Key： 获取 LLM_ENDPOINT_ID、VLM_ENDPOINT_ID、CGT_ENDPOINT_ID、ARK_API_KEY 。注册后点击：控制台，进入火山方舟控制台（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW）。创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。命名并选择 Doubaopro32k 模型。重复此步骤创建 Doubaovisionpro32k、Doubao视频生成模型这两个推理点。创建完成后，复制推理点的 ID 并对应填入相应位置。然后继续点击“API key 管理”创建一个并复制下来，这就是 ARK_API_KEY 。 获取 TOS_BUCKET 。 二、服务部署 1. 购买服务器：直接点击去购买：https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole 。 2. 根据以下配置购买即可。 3. 购买并付款完成后，回到服务器“控制台”。 4. 点击服务器卡片的空白处，去添加防火墙。按照如下方式添加：8887、8080 端口，点击确定即可。 5. 点击右上角的“登录”按钮，扫码验证后，看到一个命令行窗口。下边出现代码，复制的时候，注意复制全。代码已分好步骤，每次只需要复制粘贴一行，然后点击一次回车。回车后，只有最左边显示中括号对话前缀时，不要操作。若 ctrl+v 粘贴不进去，试试 shift+ctrl+v 粘贴。 6. 在命令行中，一条一条输入： echo\"8887\">/www/server/panel/data/port.pl sudo kill9$ sudo/etc/init.d/bt default 7. 保存并打开你的外网面板地址，输入账号和密码。 8. 选择已有账号登录，然后会有一个账号绑定页，这个是宝塔的账号，如有就直接登录，没有就去注册一个。注意，注册完成之后，要返回原页面登录！不要停留在宝塔的注册功能页。 9. 直接关掉推荐，来到文件。点击根目录，打开 home 文件。 10. 点击：文件目录上方的“终端”，出现下方窗口。 11. 粘贴输入：git clone https://github.com/volcengine/aiapplab.git 。 12. 然后关闭终端窗口，刷新一下会看到有一个 aiapplab 文件夹，打开文件夹找到 demohouse/chat2cartoon 文件夹，看到有一个“.env”。 13. 然后把提前准备的那些 key 和 token，对应的粘贴进去。 14. 粘贴完成之后，继续进入 backend 文件夹，然后打开“终端”输入以下命令： python3 m venv.venv source.venv/bin/activate pip install poetry==1.6.1 poetry install poetry run python index.py 15. 依次完成后，会如下图所示，看到下图到后端就启动成功了，把这个页面保持如下，不要关掉页面。保持这个终端是打开的。 16. 重新复制打开一个新的浏览器标签页面。返回上级文件夹，进入/home/aiapplab/demohouse/chat2cartoon/frontend/src/routes 。

以下是一些可以帮助您为队伍生成海报的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 此外，如果您想制作视频海报，以下是一些工具和相关活动信息供您参考： 1. 活动：6 月 10 号端午节视频海报 玩法介绍：参赛者需根据端午节主题自由发挥，用 AI 转化成不长于 6 秒视频。 视频工具建议： 。不局限于 Dreamina、PixVerse、Runway、Pika、LiblibAI、SVD、Deforum、AnimateDiff 。 参与规则： 格式限制：投稿文件宽高比为 9:16，竖屏视频海报，不长于 8 秒。文生视频、图生视频均可。 提交的作品必须是原创，不得抄袭他人作品。 请确保内容健康、积极，符合博物馆日的主题。 不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，违规内容可能导致无法计入评选名单。 不在时间内提交的自动失去评选资格。 提交时间：6 月 10 日 18:00 前提交。 如果您想了解如何用 AI 快速做一张满意的海报，可参考以下方法： 1. 需求场景：当您想在社交平台发布内容但干巴巴的文字点赞少、网上图片质量差易撞图、相册照片不合适等情况，可考虑自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 编程的相关内容： Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具。它具有以下特点： 1. 对国内用户友好，有中国官网、中文界面、国内模型，稳定且快速。 2. 使用完全免费，无需折腾会员，下载后可直接使用，支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件，写完代码一键运行，所见即所得。 它不仅适合新手入门，能解决初学 AI 编程时遇到的官网打不开、购买会员、安装中文和预览插件等前置问题，让 AI 编程进入零门槛时代，还能帮助资深程序员大幅提升编程速度。网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 1. 打通学习与反馈循环：从验证环境、建立信心、理解基本概念开始，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 建议：使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）；先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能；借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码；遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 2. 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 4. 具备调试能力，能快速定位问题并解决，独立或借助 AI 完成调试。

以下是 2024 年 AI 大事纪的相关内容： 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。 MagnificAl 高清放大爆火。 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 3 月： 潞晨科技发布 OpenSora。 Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月： 苹果发布 AI 芯片。 张吕敏发布 IC light。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月： 阿里云发布模型，海螺 AI 参战。 Google 发布 GameGen 实时生成游戏。 通义千问 2.5 系列全家桶开源。 华为发布 cloud matrix 云计算基础设施。 GPT 高级语音模式上线。 Meta 发布 AI 眼镜 Orion。 AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月： Pika 发布 1.5 模型。 诺奖颁发给 AI 奠基人。 特斯拉发布机器人。 Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图。 智谱 AI 发布 autoGLM。 腾讯混元开源 3D 模型。 云深处发布机器人山猫机器狗。 Apple 发布 Mac mini。 12 月： 李飞飞发布空间智能成果。 腾讯开源混元视频模型。 Open AI 开 12 天发布会。 微软发布 Trellis 最强开源图生 3D。 Gemini2.0 视觉交互智能体。 智元机器人开始量产。 谷歌发布 Veo2 能生成 4K 视频。 需要注意的是，本大事记经过一定筛选，带有一定倾向性，但不包含任何广告或其他商业考量，仅以新闻热度与大众反响为依据。仅代表个人看法，如有遗漏请谅解。

以下是 2024 年 AI 大事纪： 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 MagnificAl 高清放大爆火 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售 3 月： 潞晨科技发布 OpenSora Suno 发布 V3 版本爆火 4 月：英伟达发布硬件股价飙升 5 月： 苹果发布 AI 芯片 张吕敏发布 IC light AI 竞争白热化 伊莉雅离开 OpenAI，伊利亚成立新公司，估值超五亿美金 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型 9 月： 阿里云发布模型，海螺 AI 参战 Google 发布 GameGen 实时生成游戏 通义千问 2.5 系列全家桶开源 华为发布 cloud matrix 云计算基础设施 GPT 高级语音模式上线 Meta 发布 AI 眼镜 Orion AI 代码编辑器 cursor 爆火 10 月： Pika 发布 1.5 模型 诺奖颁发给 AI 奠基人 特斯拉发布机器人 Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图 智谱 AI 发布 autoGLM 腾讯混元开源 3D 模型 云深处发布机器人山猫机器狗 Apple 发布 Mac mini 12 月： 李飞飞发布空间智能成果 腾讯开源混元视频模型 Open AI 开 12 天发布会 微软发布 Trellis 最强开源图生 3D Gemini2.0 视觉交互智能体 智元机器人开始量产 谷歌发布 Veo2 能生成 4K 视频 宇树科技机器狗爆火，似奔着打架去 SORA 兑现引关注，被测试出奇怪问题 需要说明的是，本大事记经过一定筛选，带有一定倾向性，但不包含任何广告或其他商业考量，仅以新闻热度与大众反响为依据。仅代表个人看法，如有遗漏请谅解。

以下是创设一个作业时间计划管理智能体的步骤： 1. 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建新的对话流并与智能体关联。在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 数据处理：使用代码节点对两个插件获取的结果进行处理，注意代码节点输出的配置格式。 2. 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。回到智能体的编排页面进行同样的测试，确保对话流执行成功。 3. 发布： 选择多维表格，点击配置。 输出类型选文本，输入类型选择字段选择器。 完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 提交上架信息，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。 另外，在创建智能体时还需注意： 1. 像在“DeepSeek+扣子”的案例中，输入人设等信息，放上创建的工作流，但工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时，不能直接发布。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后输入 api_token 再发布。 2. 如创建“画小二智能小助手”Coze 智能体，需打开扣子官网（https://www.coze.cn/），在 Coze 商店体验地址（https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00）点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”并命名。同时设置提示词。

目前，能够进行文本生成视频且生成时间较长的工具包括以下几种： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装此最新插件，在图片基础上直接生成视频，这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费，其视频生成时长上限为 30 秒。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一，在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署，重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|

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。

大模型的发展时间线和关键节点如下： 2017 年：发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年： Google 提出 BERT，创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT，开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年：Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日：ChatGPT 发布，在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月：字节云雀大模型等出现。 2023 年： 国内大模型发展大致分为准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（数量和质量逐渐增长）、爆发期（开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战态势）。 关键进展包括：Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括：过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。

以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法： 1. 利用数字人技术：无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。您可以在线体验： 。 2. 产品链接生成视频：输入产品链接，一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 3. AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意，如初始视频 。

AI 的发展是一个多方面且不断演进的过程。 从历史角度来看，图灵作为计算机科学和人工智能之父，提出了“图灵测试”来判断机器是否具有智能。如今，像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已经取得了令人震惊的进展，虽然学术界对其是否通过图灵测试仍存在争议，但也引发了关于新的判定标准如自主意识的思考。 在未来的发展预测方面，2024 年内，预计会在图片超短视频的精细操控、AI 音频、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成内容、AI Agent、AI 的商业模式、可穿戴全天候 AI 硬件等方面有明确进展。同时，也面临着 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题，以及 AI 立法、伦理讨论落后于技术进展的情况。 到 2025 2027 年，AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术有望成熟，人与 AI 配合的工作方式将成为常态，同时也会带来如结构性失业等社会问题。 红杉资本的 Sonya Huang 认为，当前人工智能在各个行业的影响不断扩大，AI 产品越来越契合市场需要，生成式人工智能快速增长，但也存在如“AI 的$200B 问题”等挑战。她预测 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡将从预训练转向推理。但目前人工智能公司的融资环境不均衡，关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距，产品与市场的契合度也需要进一步提升。

AI 的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 最初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

目前，AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴，而是融合了众多学科知识，并深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。 有观点认为，AI 引领的是第四次工业革命的浪潮，继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新，以及电脑普及带来的信息化浪潮之后，AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月，AI 已经狂飙，更新密集发布，发展速度远超大多数人的预期，每天都在进步。 从技术层面看，Transformer 架构在 2017 年就被提出，但 AI 是近几年才爆发，其中重要因素之一是神经网络的规模。以 GPT 模型为例，从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量，到 2023 年第四代的万亿规模（估计），随着参数量的增加，AI 的能力不断提升，在超过一定规模后，出现了“涌现”能力，智能程度飞速上升，但对于这种“涌现”出现的机理，目前还没有统一的解释。可以说，目前 AI 的发展更像是一种“发现”。

AI（人工智能）的发展历程如下： 1. 起源阶段（1943 年）：心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年：计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年：在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 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。 当前 AI 前沿技术点有： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion，以及多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。