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中国AIGC应用全景图谱

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中国 AIGC 应用全景图谱

AIGC（AI Generated Content）是指利用人工智能技术生成的内容，是继用户生成内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后的新型内容生产方式。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 GeminiUltra。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 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：

  1. 个性化营销内容创作：AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。
  2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。
  3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。
  4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。
  5. 智能翻译和本地化：AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。
  6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。
  7. 客户反馈分析：AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

总之，AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本，从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。

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

1.4本章小结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GeminiUltra。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。

问：AIGC 在 CRM 中有什么应用？

AIGC（AI生成性内容）在CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：1.个性化营销内容创作AIGC可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。1.客户服务对话系统基于AIGC的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。1.产品推荐引擎借助AIGC生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。1.CRM数据分析报告生成AIGC可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。1.智能翻译和本地化AIGC技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。1.虚拟数字人和营销视频内容生成AIGC可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。1.客户反馈分析AIGC可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，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...

Others are asking
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC，推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容： 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用，但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使，主要原因包括：详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题，可设计新的提示词结构，基础结构如下： 1. 符合角色扮演的，基于 html 标签语法编写格式，好处是不用再学 Markdown 语法，降低学习门槛，有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套，但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重，初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown，只要抽象出来的元素不瞎换位置就行，因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时，还有关于 AIGC 其他方面的内容，如： 1. AI 将使任何人都能够创建游戏，包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险，如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等，服务提供者应遵循相关规定，采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文，AI写的部分比较多，如何降低AIGC呢？
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 降低 AIGC 比例的方法：需要您更多地进行自主思考、研究和创作，减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站： Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容： 1. 利用连锁密度法撰写摘要：来自相关文章，您向其索取一篇文章后，需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循一系列原则，如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等，最终以 JSON 格式回答，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词：结构化提示词对整理逻辑内容有帮助，当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等，应设计新的提示词结构，如基于 html 标签语法的编写格式，其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处，也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程（二）中的安全与防护实践：文章最初发表于 LangGPT 社区，融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题，展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况，强调对于生产级应用，安全是第一位的，在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
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。 具体来说： 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 又称为生成式 AI，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括但不限于： 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。 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。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 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，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。
2025-04-10
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱： 1. 非技术背景，一文读懂大模型 整体架构 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等。 数据层：企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：LLm 或多模态模型，LLm 即大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现；多模态模型包括文生图、图生图等，训练所用数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层：模型与应用间的平台部分，如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等。 表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列：Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识：包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则，帮助智能体具备泛化能力。 专业知识：涉及深入特定领域的详细信息，如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识：包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等，还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义：输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校：训练 LLM 需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 Token：被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成词汇表。
2025-04-07
RAG和知识图谱的结合，需要如何实现
要实现 RAG 和知识图谱的结合，可以参考以下步骤： 1. 数据加载：根据数据源的类型选择合适的数据加载器，如对于网页数据源，可使用 WebBaseLoader 利用 urllib 和 BeautifulSoup 加载和解析网页，获取文档对象。 2. 文本分割：依据文本特点选用合适的文本分割器，将文档对象分割成较小的文档对象。例如，对于博客文章，可使用 RecursiveCharacterTextSplitter 递归地用常见分隔符分割文本，直至每个文档对象大小符合要求。 3. 嵌入与存储：根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，将文档对象转换为嵌入并存储。比如，可使用 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器，即 OpenAIEmbeddings 和 ChromaVectorStore。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数，创建用于根据用户输入检索相关文档对象的检索器。 5. 创建聊天模型：根据模型性能和成本选择合适的聊天模型，如使用 OpenAI 的 GPT3 模型，即 OpenAIChatModel，根据用户输入和检索到的文档对象生成输出消息。 此外，通用语言模型通过微调能完成常见任务，而对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 研究人员引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，能接受输入并检索相关文档，组合上下文和原始提示词送给文本生成器得到输出，适应事实变化，无需重新训练模型就能获取最新信息并产生可靠输出。Lewis 等人（2021）提出通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。
2025-03-28
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-03-21
知识图谱产品
知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。 知识图谱于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取：通过自动化的技术抽取出可用的知识单元，包括实体抽取（命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）从数据源中自动识别命名实体）、关系抽取（从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构）、属性抽取（从数据源中采集特定实体的属性信息）。 2. 知识表示：属性图、三元组。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，达到数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库。包括实体对齐（消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题）、知识加工（对知识统一管理，形成大规模的知识体系）、本体构建（以形式化方式明确定义概念之间的联系）、质量评估（计算知识的置信度，提高知识的质量）、知识更新（不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识）。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。
2025-03-21
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-03-21
2024 年值得关注的中文大模型全景图
2024 年，AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛，被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况： 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长，中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 在金融行业，百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一；科大讯飞居第二。 在智能终端行业，超半数手机厂商都在使用文心大模型，包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌；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。 百度表现突出，截至 11 月，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。今年三季度财报披露，百度智能云营收达 49 亿元，同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法；Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后，除了大模型本身能力质量要过硬外，落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。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，大模型的竞争正在加速成为体系化之战。
2025-02-21
亚马逊大语言模型全景培训
以下是关于亚马逊大语言模型全景培训的相关内容： Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门讲座提到： 1. 大型语言模型（LLMs）：神经网络实际上是下一个词预测网络，通过给它一些单词来预测下一个单词。尽管下一个单词预测任务看似简单，但它迫使神经网络学习大量关于世界的信息，并将其编码在参数中。例如，预测关于露丝·汉德勒的内容时，模型参数需学习相关知识。模型推理是生成接下来的单词，通过采样选择单词并反馈回模型获取下一个单词，从而“梦想”出类似互联网文档的内容，如 Java 代码、亚马逊产品、维基百科文章等。 2. 获取辅助模型的方式：保持优化相同，更换训练数据集。过去对互联网文档训练，现在替换为手动收集的数据集，通过雇用人员按标签说明提问并写下答案。预训练阶段文本量大但质量低，第二阶段更看重质量而非数量，文档少但都是高质量对话。 该讲座的作者是天空之城城主，来源为 https://mp.weixin.qq.com/s/fmb4nvIEA9AC5JpNPWN7Q ，宝玉的另一翻译版本为 https://twitter.com/dotey/status/1728959646138880026 。讲座分为三大部分，包括第一部分的大型语言模型（LLMs）、第二部分的 LLM 的未来、第三部分的 LLM 安全性。Andrej Karpathy 近期进行了一场 30 分钟的入门讲座，虽未录制，但因受欢迎决定重新录制并上传至 YouTube 平台。
2024-12-13
2024年AI公司全景图
以下是 2024 年 AI 公司的相关信息： AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。但未找到一张满意的展示上中下游重点企业（或产品）的图，若您对图中不了解的公司/平台（或产品），建议搜索了解。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：20240313 融资 1.11 亿美元，A 轮，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：20240313 融资 1.06 亿美元，A 轮，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：20240227 融资 2.03 亿美元，D 轮，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：20240224 融资 6.75 亿美元，B 轮，主营 AI 机器人。 Abridge：20240223 融资 1.5 亿美元，C 轮，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：20240220 融资 1.02 亿美元，C 轮，主营 AI 接口解决方案。 2024 年的一些 AI 发展趋势： AI 将引领“智能即服务”的新服务模式，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显。 企业竞争策略分化，大模型争霸，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上备受瞩目的公司。
2024-11-20
量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位：2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息： 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面，AI 最先赋能策略洞察与内容生产，大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中，创意生产工具呈平民化趋势，品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时，生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例： 1. 电商领域： 拍立淘：由淘宝推出，用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面，简化购物搜索步骤。 探一下：支付宝推出的图像搜索引擎，拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域： 诗歌相机：拍照能生成一首诗，还能打印，将诗意与现代技术结合，并做成硬件形式。 3. 技术平台： 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力，包括多模态能力。 4. 其他应用场景： 融图：如把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片：使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果：将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画：把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解（图像数据）：识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果：生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图：参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟：将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图：保留人物样貌、神态，制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13