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AI发展大事记与 时间线

Answer

以下是 AI 发展的大事记与时间线：

  • 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT。
  • 2024 年 3 月，AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。
  • 2024 年 4 月，英伟达发布硬件股价飙升。
  • 2024 年 5 月，苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。
  • 2024 年 7 月，快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。
  • 2024 年 8 月，StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。
  • 2024 年 9 月，阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。
  • 2024 年 10 月，Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。

在更早的时间：

  • 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。
  • 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 Artifical Intelligence 一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。

2024 年的其他进展：

  • 2 月，OpenAI 发布视频生成模型 Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。
  • 3 月，Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。
  • 4 月，Meta 发布高性能开源大模型 Llama-3，降低了 AI 技术的准入门槛。
  • 5 月，GPT-4 发布，Ray-Ban 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万，字节上线即梦 AI。
  • 6 月，快手发布可灵。
  • 9 月，OpenAI 发布 o1 预览版。
  • 10 月，Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖，约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖，Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。
  • 12 月，OpenAI 发布 o3 系列模型。
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References

帆哥：2024AI大事纪

[02:44]3月AI发展持续升温[02:44]3月潞晨科技发布OpenSora[03:13]3月Suno发布V3版本爆火[03:49]4月英伟达发布硬件股价飙升[04:43]5月苹果发布AI芯片[04:53]5月张吕敏发布IC light[05:27]5月AI竞争白热化[05:28]5月伊莉雅离开OpenAI，AI竞争白热化[05:58]伊利亚成立新公司，估值超五亿美金[06:34]7月快手开源LivePortrait模型，表情迁移[07:10]8月StabilityAI老板成立新公司发布flux大模型[07:34]9月阿里云发布模型，海螺AI参战[08:12]9月AI新动态不断[08:14]9月，Google发布GameGen实时生成游戏[08:25]9月，通义千问2.5系列全家桶开源[08:30]9月，华为发布cloud matrix云计算基础设施[08:33]9月，GPT高级语音模式上线[08:39]9月，Meta发布AI眼镜Orion[08:49]9月，AI代码编辑器cursor爆火[09:02]10月，Pika发布1.5模型[09:08]10月，诺奖颁发给AI奠基人[09:17]10月，特斯拉发布机器人[09:23]10月，Adobe发布Illustrator+Al生成矢量图[09:32]10月，智谱AI发布autoGLM[09:49]10月，腾讯混元开源3D模型

码观 | 共识与非共识：从模型到应用，2024 AI 趋势回首与展望

三、应用形态的重构。AI Agent的突破让行业看到更多可能性——机器人获得自主行动能力的新方向，而AI编程工具的进展，也许预示着人机协作模式的变革。2024 AI关键进展时间线2月OpenAI发布视频生成模型Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创AI视频生成新纪元3月Suno发布V3版本，AI音乐生成方向进入生产力可用状态（production ready）4月Meta发布高性能开源大模型Llama-3，降低了AI技术的准入门槛5月GPT-4发布Ray-Ban与Meta合作的智能眼镜销量突破百万字节上线即梦AI6月快手发布可灵Apple Intelligence发布9月OpenAI发布o1预览版10月Rosetta和AlphaFold算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖Anthropic大模型Claude 3.5 Sonnet获得“computer use”功能12月OpenAI发布o3系列模型

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

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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
2024ai 大事记
以下是 2024 年 AI 大事纪的相关内容： 1 月： 斯坦福大学 Mobile Aloha。 1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D。 1 月 11 号 GPT store 上线。 MagnificAl 高清放大爆火。 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 3 月： 潞晨科技发布 OpenSora。 Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月： 苹果发布 AI 芯片。 张吕敏发布 IC light。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月： 阿里云发布模型，海螺 AI 参战。 Google 发布 GameGen 实时生成游戏。 通义千问 2.5 系列全家桶开源。 华为发布 cloud matrix 云计算基础设施。 GPT 高级语音模式上线。 Meta 发布 AI 眼镜 Orion。 AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月： Pika 发布 1.5 模型。 诺奖颁发给 AI 奠基人。 特斯拉发布机器人。 Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图。 智谱 AI 发布 autoGLM。 腾讯混元开源 3D 模型。 云深处发布机器人山猫机器狗。 Apple 发布 Mac mini。 12 月： 李飞飞发布空间智能成果。 腾讯开源混元视频模型。 Open AI 开 12 天发布会。 微软发布 Trellis 最强开源图生 3D。 Gemini2.0 视觉交互智能体。 智元机器人开始量产。 谷歌发布 Veo2 能生成 4K 视频。 需要注意的是，本大事记经过一定筛选，带有一定倾向性，但不包含任何广告或其他商业考量，仅以新闻热度与大众反响为依据。仅代表个人看法，如有遗漏请谅解。
2025-01-10
2024AI 大事记
以下是 2024 年 AI 大事纪： 1 月： 斯坦福大学 Mobile Aloha 1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D 1 月 11 号 GPT store 上线 MagnificAl 高清放大爆火 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售 3 月： 潞晨科技发布 OpenSora Suno 发布 V3 版本爆火 4 月：英伟达发布硬件股价飙升 5 月： 苹果发布 AI 芯片 张吕敏发布 IC light AI 竞争白热化 伊莉雅离开 OpenAI，伊利亚成立新公司，估值超五亿美金 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型 9 月： 阿里云发布模型，海螺 AI 参战 Google 发布 GameGen 实时生成游戏 通义千问 2.5 系列全家桶开源 华为发布 cloud matrix 云计算基础设施 GPT 高级语音模式上线 Meta 发布 AI 眼镜 Orion AI 代码编辑器 cursor 爆火 10 月： Pika 发布 1.5 模型 诺奖颁发给 AI 奠基人 特斯拉发布机器人 Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图 智谱 AI 发布 autoGLM 腾讯混元开源 3D 模型 云深处发布机器人山猫机器狗 Apple 发布 Mac mini 12 月： 李飞飞发布空间智能成果 腾讯开源混元视频模型 Open AI 开 12 天发布会 微软发布 Trellis 最强开源图生 3D Gemini2.0 视觉交互智能体 智元机器人开始量产 谷歌发布 Veo2 能生成 4K 视频 宇树科技机器狗爆火，似奔着打架去 SORA 兑现引关注，被测试出奇怪问题 需要说明的是，本大事记经过一定筛选，带有一定倾向性，但不包含任何广告或其他商业考量，仅以新闻热度与大众反响为依据。仅代表个人看法，如有遗漏请谅解。
2025-01-10
LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法： 1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
2025-04-11
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线，罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？
以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化，推理能力成为皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI技术发展时间线
AI 技术的发展时间线大致如下： 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 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。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 2024 年 AI 关键进展时间线： 2 月：OpenAI 发布视频生成模型 Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月：Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月：Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月：GPT4 发布。 5 月：RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万。 5 月：字节上线即梦 AI。 6 月：快手发布可灵。 6 月：Apple Intelligence 发布。 9 月：OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月：Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖；约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖；Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月：OpenAI 发布 o3 系列模型。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 学习路径方面： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-31
不懂得提问ai，得出的答案总是不满意，又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
计算两个时间差的绝对值，输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串，两个时间用逗号分隔，每个时间字符串格式示例如下：2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述： 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场，创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年，企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例，且以“GPTwrapper（GPT 套壳）”产品作为新的 SKU 交付，一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而，在过去几个月，a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现，过去 6 个月里，企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留，但企业领导人几乎将预算增加两倍，更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为，为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案，能预见痛点，从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司，将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候，为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素，涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
，当前AI数字人发展的新态势，以及新技术和成果
当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： 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。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，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。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。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： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 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。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。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。
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
，AI agent 发展趋势，技术状态，商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，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。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
现在Ai已经发展到什么程度了
目前 AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴，而是融合了众多学科知识，并深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。 有观点认为，AI 引领的是第四次工业革命的浪潮：继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新，以及电脑普及带来的信息化浪潮之后，AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月，AI 已经狂飙！R1 席卷全球，然后是 O3、Grok 3、Claude 3.7、GPT4.5 等，短短 3 个月内，AI 更新密集发布。然而很多人仍未察觉 AI 正在指数级加速，甚至抱怨 GPT4.5 表现不佳，但事实上，AI 发展已经是直线拉升状态，每天都在进步。 此外，Grok 语音模式已全面开放，支持 11 种模式（包括 2 种 18 禁），自带语音字幕，是学习英语的好工具，但目前仅支持英文。
2025-04-13