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你认为 目前已知的模型,哪个更全面实用?

Answer

目前已知的较为全面实用的模型有以下几种:

  1. OpenAI GPT-4.5:这是 OpenAI 推出的模型,是其最大且知识最丰富的模型。它在 GPT-4 的基础上进一步扩展了预训练,采用了新的监督技术结合传统方法进行训练,如监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。早期测试显示其交互更自然,知识基础更广泛,与用户意图的对齐更强,情感智力有所提升,适用于写作、编程和解决实际问题等任务。
  2. Kolors:这是一个开源的文生图模型,在技术上有全面的改进,包括更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题,实测效果不错。
  3. DeepSeek 深夜发布的大一统模型 Janus-Pro:它将图像理解和生成统一在一个模型中,采用统一的 Transformer 架构,能使用同一个模型完成图片理解和生成,提供 1B 和 7B 两种规模以适配多元应用场景,全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷,在 Benchmark 表现优异,能力更全面。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

gpt-4-5-system-card.pdf

OpenAIFebruary 27,2025[heading1]1 Introduction[content]We’re releasing a research preview of OpenAI GPT-4.5,our largest and most knowledgeable model yet.Building on GPT-4o,GPT-4.5 scales pre-training further and is designed to be more general-purpose than our powerful STEM-focused reasoning models.We trained it using new supervision techniques combined with traditional methods like supervised fine-tuning(SFT)and reinforcement learning from human feedback(RLHF),similar to those used for GPT-4o.We conducted extensive safety evaluations prior to deployment and did not find any significant increase in safety risk compared to existing models.Early testing shows that interacting with GPT-4.5 feels more natural.Its broader knowledge base,stronger alignment with user intent,and improved emotional intelligence make it well-suited for tasks like writing,programming,and solving practical problems with fewer hallucinations.We’re sharing GPT-4.5 as a research preview to better understand its strengths and limitations.We’re still exploring its capabilities and are eager to see how people use it in ways we might not have expected.This system card outlines how we built and trained GPT-4.5,evaluated its capabilities,and strengthened safety,following OpenAI’s safety process and Preparedness Framework.

模型能力简介

Kolors可以说是最近开源的文生图模型中最给力的一个了。从技术报告来看,改进也是很全面的,更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的noise schedule解决高分辨率图加噪不彻底的问题。可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了,实测效果也确实很不错。在看到Kling视频生成的强大表现,不得不让人赞叹快手的技术实力。

DeepSeek深夜发布大一统模型 Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中

LLM看这里:[详解:DeepSeek深度推理+联网搜索目前断档第一](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg)关键点:1.统一Transformer架构,使用同一个模型就能完成图片理解,图片生成2.提供1B和7B两种规模,适配多元应用场景3.全面开源,支持商用,MIT协议,部署使用便捷4.Benchmark表现优异,能力更全面(上一个是智源开源的Emu3模型(7B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B模型(1B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B官方解释:Janus-Pro是一种新型的自回归框架,它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性,同时仍然利用单一的统一Transformer架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。下载地址:https://github.com/deepseek-ai/Janus

Others are asking
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
AI实用小工具
以下为一些 AI 实用小工具的相关介绍: 用 Trae 开发纯 HTML 页面的小工具或小游戏,AI 生成.html 文件,直接双击在浏览器打开就能用。Trae 能满足小众需求,如给图片加水印、让图片读取笔记、把字幕替换成特定文字等,体现了 AI 编程在满足长尾需求方面的价值。 对于产品经理,AI 能在多个方面提供帮助,如辅助精读论文、写小脚本、写产品宣传文案、设计/整理调研问卷、进行竞品分析、解释专业名词等。此外,还可以让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,优化产品逻辑表达,方便 QA 同学测试。 学术艺术类 AGENT 方面,有本地化 DeepSeek 配置计算器,能通过量化分析为企业提供大模型硬件配置的最优方案,还整合了领先的解决方案。另外,css motion recorder 是一个能记录用户鼠标并转换为 css keyframe 的工具,可让用户直接规划想要的 animation,但存在一些缺点。
2025-03-27
安卓开发的实用AI工具有哪些
以下是一些适用于安卓开发的实用 AI 工具: 1. Hand Talk:能将文本或语音自动转换成美国手语,既是翻译工具,也是学习平台。链接:https://xiaohu.ai/p/5688 、https://x.com/imxiaohu/status/1777201503142601143 2. OctopusV2 模型:可在安卓手机上运行,能通过文字指令控制手机进行如拍照、发邮件等各种操作,代表 AI 手机技术今年有望实现重大飞跃。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1777194451590615448 3. Chinese Tiny LLM:首个针对中文设计的 20 亿参数大语言模型,基于 12000 亿中文语料库预训练,还有新中文对齐基准测试 CHCBench 来测试模型对中文文化、历史的深入理解。链接:https://xiaohu.ai/p/5674 、https://x.com/imxiaohu/status/1777181431799959886 4. Octopusv2:由斯坦福大学 Nexa AI 开发,专为 Android API 优化,比 Llama7B+RAG 方案快 36 倍,性能胜过 GPT4,错误率低,响应快,适用于智能家居和移动应用开发。链接:https://xiaohu.ai/p/5538 、https://arxiv.org/abs/2404.01744 、https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopusv2 、https://x.com/imxiaohu/status/1776447275864371533 5. Trae:字节跳动推出的智能编程助手,提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力,使用自然语言对话就能实现代码编写。支持代码编写、项目管理等传统 IDE 功能,还有智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目等功能。官网下载地址:https://www.trae.ai/download ,支持 Mac 系统、Windows 系统,未来支持 Linux 系统。
2025-03-23
实用至上:智能体 / Agent 是什么
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念,指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序,也可以是硬件设备。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,从而能够有效处理复杂的任务;反思和完善,Agents 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思,从错误中吸取教训,并针对未来的步骤进行完善,从而提高最终结果的质量。 2. 记忆:短期记忆,所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆,这为 Agents 提供了长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 3. 工具使用:Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息(通常在预训练后很难更改),包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复,智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确,智能体就会独立进行规划和操作,必要时会向人类寻求更多信息或判断。在执行过程中,智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”(如工具调用结果或代码执行情况)以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止,但也常常包含停止条件(如最大迭代次数)以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题,且无法硬编码固定路径的场景。LLM 可能需要运行多个回合,您必须对其决策能力有一定信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务,但智能体的自主性也意味着更高的成本和潜在的错误累积。我们建议在沙盒环境中进行广泛测试,并设置适当的防护措施。 以下是一些实用案例: 1. 用于解决 SWEbench 任务的编码智能体,根据任务描述对多个文件进行编辑:https://www.anthropic.com/research/swebenchsonnet 2. 我们的“计算机使用”参考实现,让 Claude 使用计算机完成任务:https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/computerusedemo
2025-03-02
飞书多维表格xDeepSeek R1实用提示词
以下是关于飞书多维表格 x DeepSeek R1 实用提示词的相关信息: 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中,在专题“飞书多维表格 + deepseek R1”的 DAY107 练习中,提到可在相关链接中找到与短视频相关的模板,使用如【视频脚本生成】【企业家 IP 视频脚本生成】等提示词制作多维表格,还可模仿,感受是制作体验丝滑流畅,仅用提示词就能编排多维表格实现强大功能。 同样在该专题的 DAY108 练习中,针对直播场景,可参考的直播相关多维表格,作者将小红书、短视频制作、直播等场景都做了一套放入同一个飞书多维表格,形成媒体内容生产与管理系统。 此外,还有 deepseek 论文解读的相关内容,包括直播视频回放、相关论文下载以及万能提示词的技巧分享等。若官网搜索不能用一直崩溃,可使用火山的满血版,其在视频最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-28
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面: 1. 科研计算:如在物理学、化学、生物学等学科的研究中,进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究:包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理:例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理:用于处理大规模的数据集,以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是,具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
已知直角三角形的两直角边为3和4,编程求出三角形的斜边长度
在直角三角形中,根据勾股定理,斜边的长度等于两直角边长度的平方和的平方根。已知直角边分别为 3 和 4,斜边长度 c 可通过以下公式计算: \[ c = \sqrt{3^2 + 4^2} = \sqrt{9 + 16} = \sqrt{25} = 5 \] 以下是使用 Python 语言实现的代码: ```python import math a = 3 b = 4 c = math.sqrt print ```
2024-10-23
LLM通过已知的“世界知识”进行训练,那LLM是否能够为人类产生新的“世界知识”?
LLM (大型语言模型) 确实能够基于已有的"世界知识"产生一些新的知识和见解,但这种新知识的创造过程更多是组合、推理和外推现有知识,而非从无到有地创造全新的知识。我们可以从以下几个方面来解释: 1. 知识组合和关联 LLM 擅长将已有的知识片段进行组合和建立新的联系,从而产生看似新颖的见解。例如结合"物理学"和"信息论"的知识,推导出"比特"在物理系统中的作用等。 2. 知识推理和外推 基于已有的知识框架,LLM 可以进行逻辑推理并对已知结论作出外推和发散,得到一些新的、未曾见过的结论。例如利用量子理论推导出新的粒子存在可能性。 3. 模式发现 LLM 通过学习大量数据,能够发现一些新的数据模式和规律性,为人类发现新知识提供线索和启发。例如在医疗数据中发现一些疾病新的症状模式等。 4. 知识重组和解构 LLM 可以对知识进行解构和重新组织,从而产生一些新的表述方式和见解角度,虽然本质知识未发生变化。 5. 模拟思维实验 利用 LLM 的计算能力,我们可以模拟一些在现实中无法开展的思维实验,探索一些未知的领域和前沿,获得新的认知。 总的来说,LLM 在生成新知识方面的能力是有限的,还难以完全取代人类的创造力和想象力。但它可以通过组合、关联、外推等方式,为人类发现新知识提供有价值的辅助和支持作用。未来 LLM 将如何推动人类知识的发展仍有待进一步观察。
2024-05-02
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力: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。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
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
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
提供一个全面的AI学习路径
以下是为您提供的全面的 AI 学习路径: 首先,了解 AI 的基础概念是至关重要的。这包括对机器学习、深度学习、自然语言处理等核心领域的基本认识。 在掌握基础概念后,深入学习数学知识,如线性代数、概率论、微积分等,这些是理解 AI 算法的基石。 接着,学习编程语言,如 Python,它在 AI 开发中被广泛应用。 然后,学习常见的机器学习算法,如决策树、聚类算法等,并通过实践项目加深理解。 对于深度学习,要掌握神经网络的原理和常见模型,如卷积神经网络、循环神经网络等。 同时,关注最新的 AI 行业资讯,了解前沿技术和应用案例。 参与相关的实践活动,如模型创作大赛等,将理论知识应用到实际中。 此外,利用丰富的学习资源,如文章、教程、工具推荐等,不断提升自己的能力。 “通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设。它提供了系统全面的学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,包括丰富的学习资源、定期组织的活动等。您可以通过以下渠道获取更多信息: 网站: 知识库介绍说明:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BE57wlWV2iDkOvkbYIockX11nTC 社区业务:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PhZwwGR7jinzLVkqohOc7oofnzf 公众号:通往 AGI 之路 Bilibili:https://space.bilibili.com/259768893 小红书:https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe Twitter:https://twitter.com/WaytoAGI
2025-04-01
哪款AI软件,逻辑性最强,知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例: 医渡云病历分析系统:使用数据分析和自然语言处理技术,能够分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议,市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能:运用自然语言处理和机器学习技术,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能:借助自然语言处理和机器学习,帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习,市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能:通过数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版:采用自然语言处理和机器学习,为儿童生成有趣故事,激发想象力,市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP:使用数据分析和机器学习,快速诊断汽车故障,提供维修建议,市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP:凭借数据分析和机器学习,优化物流配送路径,提高物流效率,市场规模达数十亿美元。
2025-02-06
目前最全面的AI有哪些
目前较为强大和知名的 AI 系统包括: 1. Claude 2:可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。 2. Open AI 的 Code Interpreter:是迄今为止可用的最复杂的 AI 模式。 同时,人工智能的研究发展迅速,相关的资源和介绍也不断更新。例如: 1. 有关于如何使用 AI 做事的指南,为用户提供了选择正确工具做事的经验分享。 2. 有入门经典必读的资源列表,涵盖了对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场的分析等。 另外,关于 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划也有相关信息,如原计划在 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼而暂停,计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI 等。
2025-01-16
元宇宙推动教育的全面数字化转型
元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代,数字化正在重塑我们的生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势,而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域,存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如: 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊,涉及多种工具推荐,如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言,面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题,同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之,元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性,包括大规模自适应学习、工作场景模拟等,也促使教育不断探索新的模式和方法,以适应时代的发展。
2025-01-11
我想全面了解学习 ai 写作步骤相关的知识
以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识: 利用 AI 写课题的步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤: 1. 让 AI 阅读学习:一篇优秀的行业调研报告,总结方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI:文章收集行业数据时使用的一手和二手数据,推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:参考上述内容,写一份“XXX 行业调研报告”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出框架。 4. 要求 AI:针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后,根据需求让 AI 完善章节内容,结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 写作时,应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识,边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接: 欢迎交流,共同进步!
2025-01-10
怎么学习COZE平台的操作?要全面详细
以下是全面学习 COZE 平台操作的方法: 1. 前置条件:起码已经使用过 Coze,并亲自搭建过一些简单的工作流。 2. 重点学习资源: 官方案例非常值得学习,不要错过优质资源。 观看 90 分钟的视频教程,文档教程为辅。例如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”中的案例演示,如 Coze 的创意写真馆应用:https://www.coze.cn/template/project/7442139374751629323? 以及 。 3. 操作步骤: 对于不了解 Coze 操作的情况,可以按照以下步骤完成 Agent 最后的测试与封装: 试运行整个工作流,验证整体运行效果,包括响应速度、生成质量。点击「试运行」,把待精读文章输入「开始节点」的{{BOT_USER_INPUT}},观察流程在 1 分钟内是否运行完成,最终输出的“回答内容”是否符合预期。 迭代优化工作流,提升性能。此步骤可自行按照配置思路进行细致优化。 在外层 bot 中封装工作流。 进行外层 bot 调试。 完成以上步骤后,即可发布 bot 。
2025-01-08