Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

openAI过去几年的发展历程

Answer

OpenAI 在过去几年的发展历程如下:

  • 在整个团队的努力下,迎来了技术高速发展的“黄金三年”,在自然语言处理领域取得突破性进展,推出了 GPT-1、GPT-2 和 GPT-3 系列模型,每次模型迭代都使模型复杂度成指数级别上升,模型效果也越来越好。
  • 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。
  • 大约九年前创立,怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念,渴望探索如何构建并使其惠及全人类。
  • 创始人山姆·奥特曼回首创业历程,认为虽然有挑战和不愉快,但收获和成长巨大,也暴露出团队在管理上的不足。
  • 展望 2025 年,坚信首批 AI Agent 将融入劳动力市场,目标已瞄准真正意义上的超级智能。新的一年充满反思,随着 AGI 脚步临近,是回顾公司发展历程的重要时刻。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

山姆·奥特曼传(二):OpenAI 的第一次内斗

在整个团队不断努力的情况下,OpenAI迎来了在技术上高速发展的“黄金三年”,这段时期,公司在自然语言处理领域取得了突破性的进展,推出了令业界瞩目的GPT-1、GPT-2和GPT-3系列模型。每一次模型迭代都让模型复杂度成指数级别上升,与之成线性相关的——模型效果也一次次变得更好。不过,这种一次次的技术飞跃,也让祸根一点点种下....

走入AI的世界

2022年11月30日,OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT,自此开始,一股AI浪潮席卷全球,但AI(人工智能,Artificial Intelligence)并不是近几年才有的新鲜事,他的起源,最早可以追溯到上世纪的1943年。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,伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,做为判别机器是否具备智能的标准(即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器,如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器,那么我们就说房间里的机器具备了智能,通过了图灵测试)。1956年,在美国一个小镇的达特茅斯学院中,马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书,共同发起召开了著名的达特茅斯会议,在这次会议上,人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出,并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里,AI的发展起起落落,两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌,热度拉满,但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

反思|Sam Altman

原文地址:https://blog.samaltman.com/reflections发表时间:2025年1月6日回首过去几年的创业历程,这段时光无疑是我人生中最富价值、充满挑战、也最为难忘的阶段。尤其是近两年,虽然也经历了一些不愉快,但其中的收获和成长是巨大的。想起一年多前那次突如其来的解雇,至今仍记忆犹新。当时在酒店房间里,一通视频电话就宣告了我的“出局”,那种感觉近乎虚幻,如同美梦瞬间破碎。现在看来,那次事件也暴露出我们团队(包括我自己)在管理上的一些不足。即便如此,这两年我们如同经历了一家普通公司十年的历程,从无到有地构建了OpenAI。展望2025年,我坚信首批AI Agent将开始融入劳动力市场,为各行各业带来变革。更长远来看,我们的目标已经瞄准了真正意义上的超级智能。这些想法一经分享,便引发了广泛的关注。ChatGPT的两周岁生日至今不过一个多月,而我们就已经迈入了能够进行复杂推理的全新模型时代。新的一年总是让人充满反思。我想借此机会分享一些个人感悟,回顾我们取得的进展,以及一路走来的经验教训。随着通用人工智能(AGI)的脚步日益临近,现在正是回顾公司发展历程的重要时刻。我们深知,前方还有许多未知,我们仍需不断探索。但可以肯定的是,我们比初创时期更加成熟。大约九年前,我们怀揣着对AGI潜力的坚定信念创立了OpenAI,相信它将成为人类历史上最具变革意义的技术。我们渴望探索如何构建它,并使其惠及全人类;我们希望能在历史的进程中留下自己的印记。我们的目标远大,也坚信这项事业能够以非凡的方式造福社会。那时,鲜有人关注我们,即使有,也大多认为我们成功的可能性微乎其微。

Others are asking
OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息: 2025 年 Agent 领域的发展预测: 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破,传统大模型更多充当聊天助手,而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力,让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘,实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”(CUA),使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合,训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中,CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率,后者已接近人类水平。 其他相关信息: 宝玉日报 1 月 25 日: Deepseek 提示词框架包含四大模块:任务目的(Purpose)、计划规则(Planning Rules)、格式规则(Format Rules)、输出说明(Output)。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息,计算光标移动的像素坐标,并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器,通过 CUA 实现网页实时操作,支持复杂任务导航。 主要的大语言模型: OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型在春季首次发布,功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
openai官方文档
以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息: 对于刚入门学习提示词的朋友,建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有 。 学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档,相关链接有: 。 在 OpenAI 官方的说明文档(Documentation)中,为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一:编写清晰的说明,即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图,所以提问时不要惜字如金,多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。
2025-03-29
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息,进行复杂的信息查询与分析,并生成专业水准的报告,同时详细展示思考和搜索过程。目前,该功能仅支持文本输出,未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式,输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后,Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research,能自主浏览网页、滚动页面、处理文件,以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站(opendeepresearch.vercel.app)体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务,快速分析海量信息并生成专业报告,具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性,适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放,未来将扩展至 Plus 和 Team 用户,并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型,结合网络浏览和 Python 分析能力,实现高效研究,适用于科学、政策、工程等高强度知识工作,也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用,后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷: 1. 具有滞后性,在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题,无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的?是什么原理?
大模型的记忆功能实现方式较为复杂,不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中,大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色,其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是,对于 ChatGPT 这类模型,实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容,是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现,而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长,可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据,通常只能进行总结。
2025-03-01
人工智能发展历程
人工智能的发展历程如下: 二十世纪中叶,人工智能领域开启,符号推理流行,出现专家系统,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,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,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 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,为神经网络奠定基础。 1950 年,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。 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,并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 发展起起落落。 AI 技术发展历程包括:早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
2025-04-09
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
AI绘画的技术演进历程
AI 绘画的技术演进历程如下: 早期,AI 绘画成果较为简单和粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用,AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今,它已涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物,并在与人类艺术家的互动和融合中不断创新。 在艺术创作方面,AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验。它打破了传统手工绘画技巧的局限,通过编程、算法和数据分析等开拓新创作领域,让缺乏绘画技巧的人也能参与艺术创作,使艺术更具民主化和包容性。 在应用场景上,AI 绘画在广告设计中可快速生成创意概念图,为策划提供灵感和初稿;在游戏开发中用于创建场景和角色形象,提高开发效率;在影视制作中辅助生成特效场景和概念设计;在建筑设计中帮助构想建筑外观和内部布局。 同时,AI 绘画对艺术界的影响是复杂且双面的。它既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。艺术界的反馈使 AI 在绘画方面有显著进展,但其在表达情感和创造性意图方面仍存在局限性,也引发了艺术家对版权、原创性和伦理问题的担忧,带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑以及“侵权”嫌疑的反对之声。尽管存在争议,AI 绘画仍为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众的互动,提供个性化和互动的艺术体验。
2025-03-22
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日,通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。9 月,通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
AI的发展历程
AI 的发展历程可以大致分为以下几个阶段: 1. 起步阶段(20 世纪 50 年代 60 年代):这一时期的研究重点是基于符号主义的推理和问题解决。 2. 低谷阶段(20 世纪 70 年代 80 年代):由于计算能力和数据的限制,AI 的发展遭遇了挫折。 3. 复苏阶段(20 世纪 80 年代 90 年代):专家系统等技术的出现推动了 AI 的发展。 4. 快速发展阶段(21 世纪初至今):随着大数据、深度学习算法和强大计算能力的出现,AI 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。
2025-03-19
deepseek公式的发展历程
DeepSeek 公式的发展历程如下: 2025 年 2 月 9 日,陈财猫分享提示词及小说创作心得,提到 DeepSeek 热度极高,微信指数达 10 亿多次,并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。
2025-02-11
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径,可以参考以下建议: 首先,了解不同的发展路径特点。在学术研究方面,要培养适应能力,保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”,充满刺激和不确定性,需要快速学习、适应市场和承担风险,虽能直接面对社会,但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致,创业公司有生存压力,而打工人有稳定收入和学习机会,但可能限制思维。 其次,明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径,强烈的内在动机是长期成功的关键,动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧,要直面并理解它们,将其转化为积极向上的动机,确保符合个人价值观。确定积极动机后,具有学术价值的问题可考虑读博,有商业价值的问题可尝试创业,至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后,为持续提升自我,可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因,如果是懒惰,要直面并解决,比如找学习伙伴相互监督;如果是能力不足,可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说,可以结合自身的兴趣和优势,思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题,利用 AI 技术进行市场调研和分析,探索可能的创业方向。同时,也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
请综合各种AI产品的信息,预测接下来几年内将会有哪些较大创新或者有较大影响力的AI产品
以下是对未来几年内可能出现的较大创新或有较大影响力的 AI 产品的预测: 1. 一个主权国家可能向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上,但需国家安全审查。 2. 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站可能迅速走红,例如进入 App Store Top100。 3. 案件审理后,前沿实验室可能对数据收集实践实施有意义的改变。 4. 由于立法者担心权力过度,欧盟人工智能法案的早期实施可能比预期更慢。 5. OpenAI o1 的开源替代品可能在一系列推理基准测试中超越它。 6. 挑战者可能难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击。 7. 由于公司难以实现产品与市场的契合,对人形机器人的投资水平可能下降。 8. 苹果设备上研究的强劲成果可能加速个人设备上 AI 的发展势头。 9. 人工智能科学家撰写的研究论文可能被大型机器学习会议或研讨会接受。 10. 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏可能取得突破性进展。 此外,还可能有以下情况: 1. 2024 年可能是看到真正的应用将人类从旁边帮助和建议的副驾驶,转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年,AI 将更像同事而非工具,在软件工程、客户服务等领域发挥作用。 2. 预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮将更“奢华”。 3. 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,逼近电网极限。 4. 虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真,但仍需警惕。
2024-12-03
产品经理想进入AI行业,成为AI产品经理,应该怎么准备,能够快速应付面试拿到offer?我的背景是过去3年集中在用户功能产品,有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer,可以从以下几个方面准备: 1. 了解 AI 市场: 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是,观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
OpenAI过去12天的发布会总结
以下是 OpenAI 过去 12 天发布会的总结: 自媒体记录方面: 夕小瑶科技说:o3 发布,可能影响码农工作。 孔某人的低维认知:OpenAI 圣诞 12 天总评,感谢大佬赏饭。 MAX 01Founder:一文详解 o3,虽接近 AGI 但使用成本高。 南瓜博士:使用 o3 钱包和脑子可能不够。 数字生命卡兹克:OpenAI 正式发布 o3,通往 AGI 路上已无障碍。 具体发布内容: Day12:o3 与 o3 mini 正式亮相。 Day11:ChatGPT 桌面应用,Option+空格快速唤起。 Day10:OpenAI 发布电话倾诉功能 18002428478。 Day9:o1 满血版 API 和 4o 实时语音 API 更新。 Day8:AI 搜索功能免费开放,并支持实时语音搜索。 Day7:ChatGPT 全新“项目”功能发布。 Day6:实时视频通话&圣诞老人模式正式上线。 Day5:ChatGPT 与 Apple 的深度合作。 Day4:直播“翻车”的 Canvas。 Day3:Sora 终于上线,有案例和功能详解。 Day2:微调 O1 模型,低成本高效率。 Day1:强化学习微调的实操案例。 宝玉日报 12 月 18 日: AI 架构与技术选型的 4 条原则:选主流框架、确保测试覆盖率、避免私有框架、采用模块化设计。 OpenAI 12 天发布会第 9 天:o1 API 正式版速度更快成本降低,支持多种新功能;语音交互升级,引入 WebRTC 支持,处理费用降低;新增偏好微调功能和工具包,简化 API 密钥申请流程。 易观分析报告预测了 AI 技术未来的关键发展方向,德邦证券报告对 OpenAI 十二日发布会进行深度总结,认为随着大模型能力提升和应用场景扩展,AI 应用商业价值有望实现,建议关注相关领域。
2024-12-31
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结: Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google: 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。 Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外,还有以下相关内容: 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14
我是一个有十年经验的职场人,精通商业知识,我的语言风格专业又有趣。请根据麦肯锡咨询公司过去三年的资料与数据,帮我完成一份麦肯锡咨询公司的分析报告。这份报告应该包括概览、业绩、市场、未来等模块。
很高兴你想要我帮助你完成麦肯锡咨询公司的分析报告。不过,由于我无法访问互联网来获取麦肯锡咨询公司过去三年的具体资料与数据,我将提供一个分析报告的大纲和框架,你可以根据这个框架来填充具体的数据和分析。 麦肯锡咨询公司分析报告 概览 公司简介:简要介绍麦肯锡的历史、使命、价值观和核心业务。 服务范围:概述麦肯锡提供的咨询服务类型,例如战略、运营、组织、数字化转型等。 全球布局:描述麦肯锡在全球的分支机构和重要市场。 业绩 收入增长:分析过去三年的收入增长趋势。 利润情况:评估利润率和成本控制情况。 客户增长:客户数量和质量的变化。 项目多样性:项目类型的多样性和创新性。 市场 市场地位:麦肯锡在全球咨询市场的排名和影响力。 竞争分析:主要竞争对手的比较分析。 行业专长:麦肯锡在特定行业的专长和市场表现。 客户反馈:客户满意度和忠诚度的调查结果。 未来 发展趋势:分析咨询行业的未来趋势,麦肯锡如何适应这些变化。 技术投资:麦肯锡在数字化和技术创新方面的投资。 人才战略:人才招聘、培训和留存策略。 全球扩张:未来在全球市场的扩张计划和战略。 结论 优势总结:总结麦肯锡的主要优势和核心竞争力。 挑战识别:识别当前面临的主要挑战和潜在风险。 发展建议:基于分析结果提出的发展建议。 附录 数据来源:列出所有数据和信息的来源。 方法论:描述分析报告的研究方法和工具。 参考资料 列出参考的书籍、文章、研究报告等。 请根据实际获取的数据和信息来填充和调整上述框架。如果你能够提供具体的数据或者需要进一步的帮助,请随时告知。
2024-07-11