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Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?

Answer

目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势:

  • 2024 年内:
    • 图片-超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频-文字匹配上有进展。
    • 有一定操控能力的生成式短视频中,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,可稳定输出视频并直播带货。
    • 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,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。
    • 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,如数据合成、工程平台、模型安全等。
    • 可穿戴-全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。
    • 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“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,正常人难以区别 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,很多日常决策由 AI 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。

AI 产品发展的未来展望包括:

  • 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。
  • 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。
  • 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。

当前 AI 产品发展的新特点包括:

  • 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。
  • 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

2024年内图片-超短视频的精细操控: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2AI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……2025-2027AI 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NPCAR/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……"Limit of Understanding";Yifei Gong 2024,with Dall-E

2024年AI产品设计和商业化思路的一些变化及讨论

基于当前趋势,我们可以对AI产品的未来发展做出以下预测:更深度的行业整合:AI技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI产品的易用性和稳定性将进一步提升。新兴应用场景的出现:随着5G、IoT等技术的普及,AI可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。讨论内容:samueli:我就简单聊一下,感觉最近也没看到特别好玩的,最近的话就是也是经常写写小红书,所以对这种什么信息获取创作这种工具看的比较多。感觉比较有趣的还是杨哥的那个ReadPo,严格来说的话,它是一个toB的工具,服务各种创作者。顺着这个的话,其实也可以去看了一下。我感觉其实目前的话就是在ai这一块的话大家现在有点陷入一个低潮吧,基本上各种群里面或者大家都在关注的要么就是效率工具,要么就是这种类似于吐槽类的,就比如说前几天那个妙刷火了。这是我自己的一个体感吧,然后可能有点意思,其实它探索了一些商业模式。这一块的话可能对后面的一些AI产品有一些启发吧,另外像这两天天宫的那个搜索的一个更新,我老早就关注了,最近大家也在聊。它里面的宝典彩页,你可以去认领一些主题词搜索的时候给你广告流量,然后变现。我感觉也是商业模式上的一些创新点吧!但是制约因素也挺多的,它首先没流量对我自己就感觉的话就是一个toC的话,要么一些大家都能想到的东西,其实刷刷屏可能很快就过去了。Brad:对,其实我们可以观察一下,最近一段时间AI的产品的发展趋势,跟一年前或者说跟上半年确实有一些不太一样的地方,这一块我们可以展开来聊一下。我先说一下我自己的看法,就除了刚才说的那个情况确实。

2024年AI产品设计和商业化思路的一些变化及讨论

近两年来,人工智能技术,特别是大语言模型(LLM)的快速发展,给科技界和普通用户都带来了巨大冲击。从2022年底ChatGPT的横空出世,到如今各类AI应用的百花齐放,AI产品的发展趋势正在悄然发生变化。本文将从几个关键角度,分析当前AI产品发展的新特点和未来可能的方向。[heading3]从通用能力到专业化细分[content]早期的AI产品,如ChatGPT,以其强大的通用能力吸引了大量用户。然而,随着时间推移,单一的通用型产品已经难以满足用户的多样化需求。目前,我们看到越来越多的AI产品开始专注于特定领域或功能:图像生成:如Midjourney、Stable Diffusion等视频制作:Pika、Runway等音频处理:如各种AI配音、音乐生成工具这种专业化趋势使得每个细分领域的AI产品都在不断提升其核心能力,为用户提供更加精准和高质量的服务。"现在每个单功能的AI产品,只要是现在这个节点出来的都很牛逼。"[heading3]商业模式的探索与创新[content]随着AI技术的成熟,如何将技术转化为可持续的商业模式成为了关键问题。一些创新性的尝试正在涌现:ToB市场的深耕:如针对内容创作者的ReadPo,为专业用户提供高效的信息获取和创作工具。新型广告模式:如天宫搜索的"宝典彩页",允许用户认领特定主题词,获得相关搜索流量并实现变现。这些探索表明,AI产品正在从单纯的技术展示向真正解决用户痛点和创造商业价值的方向转变。

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
AI 翻译有什么应用场景?发展前景如何
AI 翻译的应用场景广泛,包括但不限于以下方面: 1. 企业在多语言市场中的运营,便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息,打破语言障碍,更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域,国内外院校的合作教育分享更加便捷,促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中,帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面,为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔: 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译(NMT)通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段,超大规模预训练模型通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如,Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless,统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可以实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外,还有一些具体的开发案例,如用 whisper 生成原视频的英文字幕,让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分,形成新的双语字幕文件;ChatGPT 助力数据分析等。
2025-02-06
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理,还将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,计算资源更便宜、数据更多,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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现能有效学习任何数据分布,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理。它将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 从产业角度,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总的来说,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。近年来我国人工智能产业快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
我想了解法律AI的最新发展状况
以下是关于法律 AI 最新发展状况的一些信息: 潘帅作为法律科技探索者,整理了关于 AI 大模型使用方法的资料并结合自身经验编写了相关内容。他指出在人工智能时代,律师要实现人机协同,需理解 AI 优劣势及自身长处与不足。 《促进创新的人工智能监管方法》提到,AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升,具有巨大的变革潜力,能用于多种场景,推动经济增长和创造就业。但这只是开始,随着技术发展,会有更多应用出现,英国需创造利于创新的监管环境。 AIGC 法律风险研究报告指出,AI 将改变生活各方面,带来生产力解放和生产关系变化,法律需做出回应。生成式人工智能技术在多领域带来创新、效率与价值的同时,也带来了传播虚假信息、侵犯个人信息权益、数据安全等法律风险。飒姐法律团队致力于为其发展保驾护航,总结法律红线风险,提示合规要点。
2025-03-11
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14
Ai技术现在的发展状况
AI 技术的发展状况如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现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。 当前前沿技术点: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 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:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、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:包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 需要注意的是,无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-11-09
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
完全免費的AI工具目前有哪些
目前完全免费的 AI 工具包括: 1. 麻省理工学院(MIT)为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程 Day of AI,包含在 MIT 的 RAISE 项目中。不过该课程资源主要面向家长和老师群体,大孩子可自学,小孩子可能需要家长辅助。 2. 元子提到的一些能让普通人最低成本直接上手试的 AI 工具,包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等,但未具体指明具体的工具名称。
2025-04-13
gemini-2.5目前是什么水平
Gemini 2.5 是一款全能思考模型,具有以下特点和优势: 多领域达到 SOTA 水平,逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。 支持 100 万 tokens 上下文,具备强大的阅读能力。 统一架构原生多模态支持,图文音码协同处理,并非外挂而是原生融合。 您可以通过以下链接获取更多详细信息:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/googlegemini25proexperimental
2025-04-13
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可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)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13