今天是2025-3-20日，给下最近一周的AI相关新闻

以下是最近一周（2025 年 3 月 19 日至 3 月 20 日）的 AI 相关新闻： 3 月 20 日： 在 GTC 2025 大会上，黄仁勋展示了英伟达的最新芯片 Blackwell Ultra，强调其性能是 Hopper 的 40 倍，预计 2025 年将出货 360 万颗。黄仁勋反驳市场质疑，指出推理的算力需求远超预期，Dynamo 的推出将优化 GPU 利用率。尽管市场信心动摇，英伟达依然展现了其作为 AI 算力领导者的决心，“只要有 Token 就有英伟达的生意”。 介绍了如何通过 MCP（Model Context Protocol）将 Claude 3.7 与 Blender 连接，实现一句话生成 3D 场景的功能。Claude 作为“大脑”，MCP 为“桥梁”，Blender 则是“手脚”，三者紧密协作，使得 3D 建模变得简单而高效。随着 MCP 的崛起，AI 不再是数据孤岛，未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务，开启创作的新纪元。 3 月 19 日： “回答我！Look in my eyes！Tell me why？baby why？”——最近全网都被这句魔性古风骂人视频刷屏了！古人+现代梗的爆笑碰撞，不只是娱乐玩梗，更成了宣传、带货、文旅推广的新利器。本文手把手教你 0 基础复刻这类 AI 视频，搭配爆款文案+AI 人物+鬼畜视频合成，让你也能轻松玩转流量密码，打造自己的“AI 古人爆款工厂”！ 在 GTC2025 大会上，黄教主分享了十五个“饼”，涵盖数据中心的未来、强大的 CUDA、边缘计算与 6G 结合、汽车智能驾驶安全方案等多个领域。他强调，未来推理需求将暴增，并推出新款 NVL72 服务器，性价比显著提升。管推出了多项创新，黄教主仍未解答算力通缩的疑问，未来的硬件发展将面临更多挑战。延伸阅读：《[“AI 工厂时代降临”:黄仁勋 GTC2025 主旨演讲图文全文 3 万字》

2025 AI 春晚是由 WaytoAGI 社区组织的一场由 AI 技术驱动的晚会。 2024 年大年初一，全网首场 AI 春晚在视频号完成首播，整个过程耗时不到 30 天，凝聚了 300 多位共创者与数十个 AI 社群。0 成本、0 宣传、0 粉丝的情况下，这场 2 个多小时的 AI 视频晚会收获了 18 万的直播观众与数百万的视频播放。上线后，学习强国、环球时报、浙江日报、美联社纷纷报道，收获了千万级的媒体曝光，22 个节目被央视网收录，合作邀约纷至沓来，一跃成为全网头部 AIGC 创作者社区。 社区主理人为李奕辰（电子酒），他是 AI 春晚发起人兼总导演、WaytoAGI 共建传播者、国家电影云平台签约导演、CCTV1 中国·AI 盛典专家团嘉宾、前字节跳动和腾讯制片人。 2025 AI 春晚包括多个节目，如 AI 原创歌曲、AI 整活小品、经典电影混剪等，同时还有中场致谢和吐槽互动等环节。节目单如下： |序号|节目名称|简短介绍| |||| |1|2024 我们很好|回顾 2024 年的 AI 大事记。| |2|功夫 2077|AI 天下第一武道会正式开幕！| |3|ComfyUI 配置歌|让界面跳动，让节点飞扬，科技与艺术的完美融合！| |4|AI 镜鉴|深度访谈节目，记录技术变革中的思想火花。| |5|诗画天机|用诗词绘画解锁中国文旅，并解锁一次地球的危机。| |6|新世界春晚|全部镜头 AIGC 制作，开启星际探索，体验一场视觉盛宴。| |7|迎春|开场秀，从人类认识到“年”到秦始皇一统天下等历史回顾。| |8|AI 剪纸北京|AI 赋能剪纸，描绘北京地标，打破传统与现代界限。| |9|对鸟|联合国教科文组织的非物质文化遗产民歌。| |10|中轴线|从南到北，五行相生，见证世界遗产。| |11|大地欢歌|探寻中国大江南北的独特风情与浓厚文化。| |12|穿过大山|姐姐合唱团【彝族大凉山合唱团】和 Damn5z 演唱，聚焦成长与回望。| 首届 AI 春晚的完整视频可在 B 站观看，更多详细信息可参考 WaytoAGI 的官方网站。

以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态： 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点：GPT5 近在眼前，将融合多个模型能力，快速推进，AI 代码自动化将在今年内达到 99%，强化推理能力和大规模预训练是关键方向，AI 不仅会写代码，还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议：高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”，非 AI 公司的估值与融资变难，软件开发方式正被重构，“等风来”的代价越来越高，加入 AI 公司也并非万能，市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年，头部 AI 应用的品类变化不显著，创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月，OpenAI 发布新一代语言模型 o1，采用全新训练与推理方案，结合强化学习技术，显著增强推理能力，可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI，AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司，估值超五亿美金。

以下是 2025 年 3 月 18 日的一些新的大模型新闻： DeepSeek 深夜发布大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其官网发声渠道包括微信公众号：DeepSeek；小红书：@DeepSeek（deepseek_ai）；X:DeepSeek(@deepseek_ai）；知乎账号（2025 年 3 月 1 日注册）。模型（7B）和（1B）的相关信息可参考特定链接。 2025 年 3 月 10 日的新闻：《大模型的未来，是 Agent 还是 App？》中提到 OpenAI 的 Deep Research 被视为一种新型的研究语言模型，具备自主执行搜索任务的能力。 2025 年 3 月 3 日的新闻：2025 年将是智谱的开源年，即将发布全新大模型并开源。2024 年 12 月，智谱已完成 D+轮 30 亿元人民币融资。

以下是在 20 天内快速学习 AI 技术并找到工作的一些建议： 1. 基础知识学习： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 熟悉统计学基础，如均值、中位数、方差等统计概念。 掌握线性代数基本概念，如向量、矩阵。 学习基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型： 学习监督学习中的常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践操作： 像案例中的二师兄一样，通过实际操作和练习来巩固所学知识，例如使用相关工具进行炼丹。 参与社群交流和项目实践，如加入 Prompt battle 社群，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 需要注意的是，20 天的时间较为紧张，要保持高强度的学习和实践，同时不断总结和反思，提升自己的能力，以增加找到工作的机会。

对于 2025 年环境下的 AI 小白，以下是一些学习建议和学习内容，以帮助您赶上初始 AI 人的脚步： 1. 积极参与相关活动： 参加类似上海火山引擎原动力大会、camelai 的现场黑客松活动等。 参与社区共学智能体搭建的课程分享。 报名参加如 VB 等各类 AI 建模和绘画活动。 2. 学习提示词： 从复制社区里他人的提示词开始，逐渐提升自己撰写提示词的能力。 了解提示词撰写的要点，如明确主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 参与社区共建： 写产品体验文章等，与其他学习者交流经验。 4. 制定学习计划： 明确学习目标和步骤，例如规划参与特定的课程和活动。 5. 学习 AI 编程： 认识到不懂代码学 AI 编程入门不易，但可借助工具。 参加如 build down tree AI 编程挑战活动。 按照后续课程安排进行系统学习。 6. 学习 AI 视频制作： 重视人物设定与剧本，包括主体、动作、场景等要素。 掌握分镜处理，明确用几个镜头表述内容。 熟悉生成与后期的流程，包括抽卡、粗检和如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等后期处理。 做好脚本即提示词，耐心抽卡，不断提升撰写提示词能力。 选择适合自己的工具，如剪映（主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut）。 向 ChatGPT 询问获取灵感。 总之，要相信自己，只要不停下学习的脚步，就一定能够在 AI 领域取得进步。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

AI 能为内审工作提供以下帮助： 1. 代码审查方面： AI Review 功能可查看代码库中的最近更改以捕获潜在错误。您可以单击审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。 为 AI 提供自定义说明，使其专注于特定方面，如性能相关问题。 提供多种审核选项，如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 法律法规方面： 监管可在解决对公民的危害风险的同时，给予企业解决重要问题的激励，从而增加创新。 国家 AI 战略旨在有效监管 AI 并支持创新，采取相称的、基于情境的监管方法，有助于增强公众信任和增加 AI 的采用。 提出的创新框架旨在为消费者提供使用 AI 产品和服务的信心，并为企业提供投资和负责任创新所需的明确性。 3. 金融服务合规方面： 高效筛查：迅速汇总个体关键信息，帮助合规官员更快判断交易是否存在问题。 更准确预测洗钱者：根据过去的可疑活动报告训练模型，检测新模式并定义洗钱者构成。 更快的文档分析：分析大量文档，标记潜在问题或关注区域。 培训和教育：开发培训材料，模拟真实场景，教育合规官员。 新进入者可利用公开合规数据启动，较大公司受益于多年数据，但需设计隐私功能。生成式 AI 将改变合规作为成本中心的现状。

WaytoAGI 不是一个系统性学习 AI 的最佳网站。原因如下： WaytoAGI 更像是一个一起做有趣事情的游乐场，不是专门用于系统性学习的地方。在这里，更鼓励发挥对 AI 天马行空的想象，把 AI 玩出新花样。 但对于想要系统性学习 AI 的人来说，个人观点认为一开始应该进行系统性的学习，比如系统地看几本书、听几门好课，不能仅依靠刷短视频等碎片化输入。 不过，WaytoAGI 也有其优势，比如它是一个开源的知识库和社区平台，汇集了丰富的 AI 资源，包括上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动等。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。

目前难以明确您所提到的网站具体是哪一个，所以无法直接判断它是否是系统性学习 AI 最好的网站。 但从提供的信息来看，系统性学习 AI 可以有多种途径和资源： 野菩萨的课程：注重传授创意审美和思路，而非单纯的工具操作路径，能帮助学员奠定 AI 与美学的基础认知，少走弯路。同班认真学习的同学大多成为小红书上的大 V。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：强调系统性学习的重要性，建议通过看书听课进社区来打好基础，避免碎片化输入。 通往 AGI 之路社区：是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，提供系统全面的 AI 学习路径，汇集了上千个人工智能网站和工具，有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享，在没有推广的情况下已有超百万用户和超千万次访问量。 综合来看，判断一个网站是否是系统性学习 AI 最好的，需要考虑其课程内容的深度和广度、教学方法的有效性、学习资源的丰富程度、社区交流的活跃度等多方面因素。

以下是向同事领导推荐“通往 AGI 之路”网站的描述： “通往 AGI 之路”是一个极其出色的网站，涵盖了大量关于 AI 的丰富内容，并且在持续更新。 对于学习者，它提供了清晰的学习路径，从基础知识到进阶技术，通过丰富的课程、活动和竞赛帮助学习者逐步提升，最终成为企业所需的高素质 AI 人才。 对于创作者，掌握 AI 技术后能利用社区资源创作出优质内容与服务，助力企业应用 AI 技术，为社区发展注入活力。 对于企业，它能链接 AI 产品和传统企业，提供优质的 AI 内容与服务，还能从学习者中获取潜在的工具推广流量。 该网站拥有 3000 多篇精华文档，吸引了 100 万用户，访问量达 2000 万次。其特色包括学习路径规划、学习方法论、最新最精华内容，鼓励组队共学、每周直播共学、上千人同时在线学习，举办 175 所校园学习和创业路演，挖掘孵化潜质人才，社区成员年龄跨度大，从 5 岁孩童到 70 岁终身学习者。此外，还有 1000 人的 AI 切磋大会、线下交流技能交换，以及最全最新的提示词教程和创意，吸引全球顶尖开发者、艺术家和行业落地者，包揽各大 Agent 平台比赛大奖，是 AI 视频创作者生态发源地，能进行品牌传播、活动策划、新品发布，还提供人才输送和行业数据咨询服务。 在功能方面，您可以和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题；还能找到集合的精选 AI 网站，按需求挑选适合的工具；有集合的精选提示词，可复制到 AI 对话网站使用；并且会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，这个网站是我们在 AI 学习道路上的好助手，充分展示了 AI 领域的前沿动态和实用价值，非常值得大家去学习了解。

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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。 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，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）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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 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。 此外，还可以参考以下补充内容： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 另外，对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习资源都是免费开源的。

以下是对这三本与 AI 相关的电子书的总结： 《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》： 感谢读者打开此书并迎接用文字创造音乐的未来。 强调通过此书和创造力，让想象力随提示策略活跃，它是进入未来音乐派对的后台通行证。 把此书视为与 AI 合作创作更多音乐的邀请，包括充满生命力的节拍、让灵魂想跳舞的节奏和萦绕心中的旋律。 指出音乐不仅是音符，还关乎氛围、感觉和旅程，适合各类音乐创作者。 《OpenAI 官方提示工程指南》： 由于模型上下文长度固定，用户与助手对话不能无限延续。 解决方法包括概括之前对话，如达到一定长度触发概括查询，或在后台不断概括，也可动态挑选最相关部分。 对于总结长文档，如一本书，可逐段归纳并递归构建完整摘要，若理解后续部分需前面章节信息，可在总结时附加前面内容的连续摘要，OpenAI 之前对此有研究。 《OpenAI：GPT_最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf_VIRTUAL》： 附录介绍了 OpenAI Playground 是什么及怎么用。 提到六个能提高输出质量的核心提示词策略。 解释 GPT 上下文长度固定，不能单次总结过长文本，总结长文档如书可逐章总结并递归形成完整摘要，若理解后续需前面信息，总结时可附上前情提要，OpenAI 之前用 GPT3 做过相关研究。

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。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

以下是关于 DeepSeekR1 提示词的相关信息： 历史更新： 字节跳动推出新技术 OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动视频。 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其优化算法架构提升算力利用效率，AI 基础大模型参数量迎来拐点，2025 年是算法变革元年，其训练过程聚焦强化学习提升推理能力。 提示词方法论： 核心原理认知：包括多模态理解、动态上下文、任务适应性等 AI 特性定位，以及采用意图识别+内容生成双通道处理等系统响应机制。 基础指令框架：包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧：如思维链引导、知识库调用、多模态输出。 高级调试策略：包括模糊指令优化、迭代优化法。 行业应用案例：涵盖技术开发场景、商业分析场景。 异常处理方案：如处理信息幻觉、格式偏离、深度不足等情况。 效能监测指标：包括首次响应准确率、多轮对话效率、复杂任务分解等。 在 R1 时代，使用 AI 提示词关键在于提供足够背景信息，简单大白话有效但信息量不足难达理想结果，示例和框架可助理清思路，最终影响在于思考和表达，利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考以激发更高创意和效果。