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各个国家对人工智能的接受态度

Answer

不同国家对人工智能的接受态度存在差异:

  • 美国:稳居对人工智能兴趣的榜首,在 12 个月里,其人工智能行业访问量达 55 亿次,占总流量的 22.62%。美国拥有超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。
  • 印度:紧随美国之后,访问量达 21 亿人次,占总流量的 8.52%。印度是全球最大的 IT 和 BPO 服务出口国之一。
  • 印度尼西亚、菲律宾和巴西:兴趣水平相似,去年产生了 1.3 至 14 亿人次的访问量。巴西在南美洲处于领先地位,其产生的流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。
  • 中国:尽管拥有 14 亿人口,但未跻身前 20 名。

从全球视角看教育与 AI 的融合程度:

  • 北欧国家如芬兰,全社会重视教育和技术创新,政府重点投资教育技术研发和应用,实现个性化教学,培养学生批判性思维和解决复杂问题的能力。
  • 许多发展中国家,尤其是撒哈拉以南的非洲国家,在教育资源基础配置上严重不足,基础设施薄弱,电力和网络连接不可靠,难以实现 AI 技术的高级应用。

在 AI 地缘政治方面:

  • 最先进的 AGI 世界模型不开源,开源模型会落后闭源一个代际,但服务更广泛的专业应用。
  • 美国对中国的硬件 - 科技限制进一步升级。
  • AGI 对全行业科技发展起推动作用,有更好 AGI 的国家会有更快的全面技术进步。
  • 对于 AI 的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展,全世界主要国家都急于拥有自己的 AI,目前只有欧洲有相关讨论,但也仅在纸面上,我国相关法规讨论出发点在于“对于舆论的影响”,未触及 AGI 本身的伦理问题。
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References

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

接下来,我们想了解对人工智能的兴趣从何而来。美国稳居第一。在研究的12个月里,美国人工智能行业的访问量达到了55亿次,占总流量的22.62%。尽管美国的人口少于中国和印度,但这并不令人意外,因为美国拥有[价值超过1.8万亿美元的全球领先科技市场。](https://www.zippia.com/advice/tech-industry-statistics/#:~:text=Most%20of%20this%20money%20is,approximate%20worth%20of%20%241.8%20trillion.)印度紧随美国之后,访问量达到21亿人次,占总流量的8.52%。同样,印度也以其令人印象深刻的科技市场而闻名,被称为[全球最大的IT和BPO服务出口国](https://www.ey.com/en_in/india-at-100/how-india-is-emerging-as-the-world-s-technology-and-services-hub#:~:text=India%20has%20demonstrated%20its%20strength,which%20employ%205%20million%20people.)之一,因此对该国的兴趣比其他国家大得多也就不足为奇了,特别是因为印度的1.4十亿人口。其次是印度,其次是印度尼西亚、菲律宾和巴西。这三个国家的兴趣水平极其相似,去年产生了1.3至14亿人次的访问量。排在印度、印度尼西亚和菲律宾之后的是对人工智能兴趣领先的亚洲国家,这可以通过它们庞大的人口和令人兴奋的科技初创场景来解释。巴西在南美洲处于领先地位。它产生的流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。有趣的是,尽管中国拥有14亿人口,但并未跻身前20名。

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

当我们将视线从国内转向全球,教育与AI的融合程度呈现出显著的地域差异。让我们先来看看北欧国家,特别是芬兰。在芬兰,全社会对教育和技术创新有着共同的尊重和期待。政府投资重点之一即是教育技术的研发和应用。芬兰学生通过使用智能学习平台进行数学和语言学习,系统可以根据学生的学习速度和风格,实时调整教材和练习的难度,实现了真正的个性化教学。而且,芬兰的教育政策并不局限于引入高科技工具,更着眼于培养学生的批判性思维和解决复杂问题的能力,这也是AI时代极为宝贵的技能。另一端,我们看到许多发展中国家,尤其是撒哈拉以南的非洲国家,它们在教育资源的基础配置上就已经处于严重不足的状态。诸如许多科技公司虽然已开始向这些国家推广廉价智能手机和相关的教育应用,但由于基础设施薄弱,电力和网络连接的不可靠,这些尝试的效果大打折扣。更不用说AI技术的高级应用,许多地区连最基本的电脑教室和互联网访问都难以实现。这种差距使得这些国家的学生难以获得与发达国家相同水平的教育机会,更不要说适应日新月异的技术环境了。在教育资源不平等的全球背景下,国际组织和跨国公司的角色变得尤为关键。例如,世界银行推出的“全球教育战略”就试图通过提供资金和专业知识,支持低收入国家发展教育。微软、谷歌等公司也通过其企业社会责任项目,为发展中国家提供云计算和AI培训资源。这些努力在某种程度上缓解了全球教育资源的不均衡分配,但它们无法完全取代国家自身在教育系统发展上的努力。通过观察各国的AI适应状况,我们可以发现,成功的教育体系往往是那些能够快速响应技术变化,持续投资于教育和技术融合,并将重点放在提升学生综合能力上的国家。这样的国家通常具备健全的政策框架,支持教育和技术创新的社会环境,以及有效的政府和企业协同机制。与此同时,那些教育体系落后、基础设施不足的国家,他们在全球教育竞争中的劣势会进一步加剧,未来的生产力和经济增长也会受到严重影响。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

我去年5月份写了篇文章[《AGI|大模型与大国博弈》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTY1MTM4Mw==&mid=2247483691&idx=2&sn=4968228195e05a00d2357742b202e3a0&chksm=c18110f3f6f699e50b584eef6240abeea6785b700e092219ed77137871b461e3e00c6684ab7b&scene=21#wechat_redirect),今天来看几个大判断基本是对的:最先进的AGI世界模型不会开源:不仅OpenAI的GPT4,Sora不开源;连原来支持开源的Google-Gemini,Anthropic-Claude,Mistral-Large都没开源;国内的当然也没有人开源。不过,这并不意味着开源生态会失效,大概率会是开源模型会落后闭源一个代际,但会服务更广泛的各种专业应用。美国对于中国的硬件-科技限制进一步升级。不赘述了,这个是割韭菜的自媒体最爱讲的。AGI将对于全行业科技发展起到推动作用。这点目前仅仅是苗头,但AGI在各领域的科研中越来越重要是既定的事实。以及,如果AGI的能力有比较大差距,对于科技进步-经济发展将产生质变性的影响。有更好AGI的国家会有更快的全面技术进步。对于AI的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展。全世界主要国家都急于拥有有自己的AI,当然不会有人搬起石头砸自己的脚。目前唯一有点对于AI治理讨论的只有欧洲,而且也都在纸面上。我国相关法规讨论的出发点完全在于“对于舆论的影响”,根本没有触及AGI本身的伦理问题。决策路径大概是政治>经济>>AI伦理。

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你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,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卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
各个国家对gpt所持态度
不同国家对 GPT 的态度有所不同。意大利当局因担心隐私侵犯问题,认为 OpenAI 不符合欧盟的数据保护条例 GDPR,禁止了 ChatGPT 在意大利境内的使用,并可能对 OpenAI 处以巨额罚款。而对于 GPT 的发展,也有一些更平衡的观点值得关注,例如 Jon Stokes 关于 AI 安全性的技术和人类学的概述。此外,还有提议各国政府联合起来,建立全球人工智能研究的协作中心。
2024-12-26
各个国家对生成式人工智能所持态度
以下是各个国家对生成式人工智能所持的态度: 欧洲:《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效,成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 美国:政府官员对生成式人工智能技术表现出兴趣,在评估其带来的机会的同时,也警示潜在风险。政府机构开始就相关问题征求公众意见,预计未来几个月内将有更多行动。例如,白宫宣布将采取更多措施加强美国的人工智能研究、开发和部署。此外,美国对中国实施了更严格的出口管制和投资限制。 中国:是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从 2022 年开始陆续出台全面指南,如今审查机构正在介入。持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。禁止访问 Hugging Face 等国外网站,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。 在移动端应用领域,尽管硅谷被视为 AI 核心地带,但世界各地都在积极构建相关产品。在生成式 AI 网页端和移动端产品的开发方面,不同地区的分布有所不同。例如,超过 30%的生成式 AI 网页端产品起源于美国湾区,而在移动应用开发者中,仅有 12%的团队设立于此。同样,超过一半的顶级生成式 AI 网页端产品在美国开发,而不到 1/3 的移动端应用源自美国本土。在全球范围内,包括亚洲(如中国、印度、韩国等)、大洋洲(如澳大利亚)、欧洲(如英国、法国、德国等)、中东(如以色列、土耳其等)的许多国家和地区都在参与生成式 AI 的发展。
2024-12-26
人工智能各个国家的态度
不同国家对人工智能的态度和相关情况如下: 欧洲:《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效,成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 美国:大型实验室努力应对欧洲监管。美国商务部对中国实施更严格的出口管制和投资限制,包括要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售,阻止或限制对中国初创企业的投资。 中国:是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,审查机构已介入。持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。禁止访问 Hugging Face 等国外网站,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。 美国在人工智能行业的访问量方面,稳居第一。在研究的 12 个月里,访问量达到 55 亿次,占总流量的 22.62%。印度紧随其后,访问量达到 21 亿人次,占总流量的 8.52%。印度尼西亚、菲律宾和巴西的兴趣水平相似,产生了 1.3 至 14 亿人次的访问量。巴西在南美洲处于领先地位,其流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。有趣的是,尽管中国拥有 14 亿人口,但未跻身前 20 名。
2024-12-26
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑,例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接,如何接收和处理 Opus 数据,如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是,仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性,建议您在具备相关基础知识的前提下,结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说,您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考: 1. 明确应用的功能需求,如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用,用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据,保存 Opus 并转换为 WAV 格式,然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点,例如“应用需基于 Android 平台,使用合适的网络库处理 WebSocket 连接,采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据,利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV,以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求,比如“在 Android Studio 开发环境中,遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是,Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求,还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
我作为一个主播,有什么软件可以接受到我语音后,它思考给我一个反馈建议,比如话题延伸,增加交谈幽默感等
目前市面上可能没有专门针对您这种需求的单一软件。但是,一些语音识别和智能助手类的应用可能会对您有所帮助。例如,百度的语音识别服务结合一些智能分析工具,可能能够在一定程度上对您的语音进行分析并提供初步的反馈。另外,像一些直播辅助工具,虽然可能不能完全满足您的所有需求,但也可能提供一些相关的提示和建议。不过,这些工具可能需要您根据自己的具体需求进行筛选和试用,以找到最适合您的那一款。
2025-03-04
如何用coze的触发器,让触发器接受到内容,发给到工作流
以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明: Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务,无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL,当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词:通过自然语言设置提示词,触发时提示词自动发送给 Bot,Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件:为触发器添加插件,触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流:为触发器添加工作流,若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外,Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信: 1. 在 Bot 中绑定工作流,设置定时任务,然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑:由于 Bot 主要依托工作流,设置提示词,直接调用工作流。 工作流:添加刚刚创建的工作流。 设置触发器:选择“定时触发”,选择触发时间,如希望每天 18 点收到微信推送,就选择 18 点。任务执行时选择工作流,输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”,注意渠道选择飞书,因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器,最多 10 个,可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。
2024-12-24
Poe上免费可用的模型中,哪一个可接受的上下文最长
Cocos Creator 是一个跨平台的游戏开发工具,它支持开发者使用JavaScript和TypeScript来创建2D和3D游戏。以下是一些学习 Cocos Creator 的基本步骤: 1. 了解基础知识: 学习基本的游戏开发概念,如游戏循环、物理引擎和用户输入。 了解JavaScript或TypeScript的基础知识,因为Cocos Creator主要使用这两种语言。 2. 下载并安装 Cocos Creator: 访问 Cocos Creator 的官方网站并下载最新版本。 安装软件,并确保你的计算机满足所有系统要求。 3. 阅读官方文档: Cocos Creator 官方文档是学习的最佳资源,它详细介绍了如何使用编辑器、创建游戏、编写代码等。 4. 观看教程: 网络上有许多视频教程,这些教程可以帮助你快速入门。 官方也提供了一些入门教程,适合初学者。 5. 创建第一个项目: 按照教程或文档中的指导,创建并运行你的第一个项目。 熟悉项目结构、编辑器界面和基本操作。 6. 学习编辑器功能: 学习如何使用场景编辑器、动画编辑器、粒子系统等。 理解资源管理器、组件系统和脚本编写。 7. 编写代码: 学习如何编写脚本来控制游戏对象的行为。 熟悉Cocos Creator的API和框架。 8. 实践: 通过创建小项目来实践所学知识。 尝试实现不同的游戏机制和功能。 9. 加入社区: 加入Cocos Creator社区,如论坛、QQ群、微信群等。 与其他开发者交流,获取帮助和灵感。 10. 阅读源码: 研究官方示例项目的源代码,了解如何实现特定功能。 11. 持续学习: 游戏开发是一个不断变化的领域,持续学习新技术和最佳实践。 12. 构建项目: 学习如何构建项目,以便在不同的平台上运行,如iOS、Android、Web等。 13. 调试和优化: 学习如何调试代码和优化游戏性能。 14. 发布游戏: 了解如何将游戏发布到不同的平台。 通过这些步骤,你可以逐步建立起对 Cocos Creator 的深入理解,并开始创建自己的游戏项目。记得实践是学习的关键,不断尝试和犯错将帮助你更快地成长。
2024-05-28
我想在飞书里面将一段话批量翻译成不同国家的语言 该 怎么做
目前飞书中可能没有直接将一段话批量翻译成不同国家语言的内置功能。但您可以借助一些第三方的翻译工具或软件来实现,比如谷歌翻译、百度翻译等。您将需要翻译的段落复制到这些工具中,然后选择您想要翻译的目标语言进行批量翻译。
2025-03-19
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
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。
2025-03-14
Deepseek是哪个国家的
DeepSeek 是一家总部位于中国杭州的科技公司,成立于 2023 年 9 月,专注于人工智能基础技术研究,致力于探索 AGI(通用人工智能)的实现路径,聚焦大模型研发与应用,提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案。2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeekV3 在人工智能界引发了震撼。
2025-02-25
给我30份中央人民政府网站和工业和信息部网站2020~2023年期间发布的重要的国家层面与人工智能相关政策文件,列个清单
以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单: 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定(算法推荐规定),于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定(深度合成规定),于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法(生成式 AI 办法),于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求(征求意见稿),于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见,意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法(试行)(征求意见稿)(伦理审查办法(草案)),于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见,意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿),于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见,意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件,建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能,以获取更全面和准确的信息。
2025-02-25
我现在想根据我的博士论文,想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出,我希望找到一个AI助手,让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题,有没有推荐的AI工具?
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议: 1. 先拆解您的博士论文工作流程,搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效,一切要从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 3. 搭建选题库,明确论文的定位(可用 AI 辅助分析),找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节,可用 AI 辅助拆解对标论文,提炼写作技巧,然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲,并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己完成,不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面,用 AI 辅助批量生成标题,再自己修改优化,评估标题是否足够吸引眼球,让 AI 分析论文提供配图建议,去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结,做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助,把整套流程实践几次,形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程,同时警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等,但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
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。
2025-02-15