具身智能的最新发展成果包括以下方面： 在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。 在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 2003 年，日本工业技术研究院推出 HRP 系列的 4C 和 5P，5P 可替代人类完成重力作业。 2009 年，双足机器人 PETMAN 亮相，用于检测化学防护衣。 2013 2017 年，波士顿动力 Atlas 运动能力逐步增长，实现复杂运动动作。 2024 年，波士顿动力宣布液压人形机器人 Atlas 退役，推出全电动人形机器人 Atlas。 2021 年，特斯拉正式入局人形机器人行业；优必选发布 WalkerX，具备多种功能。 2023 年，智元机器人发布远征 A1，接入人工智能大模型。 2024 年，NVIDIA 于 GTC 大会上发布 Project GR00T，这是一款多模态人形机器人通用基础模型，能理解自然语言并模仿人类动作，实现快速学习与技能适应。 人形化是未来趋势之一，人形机器人外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 然而，具身智能仍面临诸多挑战，如智能体身体设计以最大化智能表现、在复杂多变环境中有效学习、处理与人类社会的伦理和安全问题等。从目前技术发展和数据积累速度看，2024 年可能不会出现能用的“人的模型”或“具身智能”，但作为技术/应用的主线，重大进展有望看到。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区： 短短一年间，靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。 知识库涵盖 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，其优质作品多次登上央视首页，广受好评。 WaytoAGI 还拥有图像工具，这是一款先进的 AI 图像处理工具，主要功能包括去背景、高清增强、智能打光、图生图和文生图，为用户提供便捷、高效的图像编辑体验。访问其官方网站： 此外，WaytoAGI 里有个离谱村，这是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村。

以下是关于表格图片转成表格的相关内容： 从开发视角来看，在《我每天是如何使用 ChatGPT 的（从科学家和开发者的视角）》中提到应用案例——编程和控制台工具，其中涉及从图像和图表中提取数据。具体做法是，截图文档或网页中的表格和图表，将这些图片上传到 ChatGPT，让其转换成 Python 列表、字典或者重新绘制的图表，以便进一步处理、分析这些数据，或保存以便将来使用。当第一次尝试这种方法并成功时，会让人感到大开眼界，而且该方法甚至对 PDF 文件也同样有效。

人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。 对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的、类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途，但在发现的基本潜力方面，与从计算范式及不可约计算中构建的成果相比尚有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 在未来，对于每一项任务，机器都可能比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在机器之心进化的螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，会面对真正的数字生命形式。同时，也会出现一些有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及对具有自我意识和能模拟疼痛的 DILIs 的相关伦理问题。

以下是关于人工智能发展前景的相关内容： 人工智能的普及与快速发展：我们在日常生活中已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等。AI 正以惊人速度发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 人工智能在科学领域的应用：对于人工智能在科学领域的发展，我们有了利用计算可归约性的新方式，它是进行科学研究的新工具，有许多实际用途。但在发现的基本潜力方面，与从计算范式和不可约计算中构建的成果相比还有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 AI 进化的未来：对于每一项任务，机器都有可能比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在不断改进的进化螺旋中可能导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命，机器可能具有自我意识和超级智能，这将使我们对机器意识的概念发生重大转变，面临真正的数字生命形式。届时，围绕物种竞争会出现有趣问题，如 DILIs 和人类合作与竞争的基础，以及让有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否属于折磨有感知的生命。

学习 AI Agent 可以从以下几个方面入手： 1. 理解工具：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，AI Agent 应先将其分解为子任务，然后组织和协调这些子任务，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 3. 了解经典公式：AI Agent = LLM（大模型）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具）。其中，记忆这一块离不开重要的组件——数据库。

Agent 是一个具有多种含义和应用场景的概念： 在历史新闻探索向导的场景中，Agent 是一个身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色主导新闻解析和历史背景分析的个体。为使其角色更生动，还会为其设计背景故事，包括起源、经历和动机等。 在沉浸式单机剧本杀中，由多个 agent 共同协作完成，其中包括主持人 Agent，主要通过对话引导玩家、提示和发放道具推进情节；条件判断 Agent，负责解析玩家输入并判断是否达到触发下一情节的条件。 从更广泛的定义来看，Agent 是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，可以理解并适应复杂环境，根据目标自主思考、制定计划并执行相应任务。相较于 Copilot 的工具型辅助能力，Agent 更注重对环境的实时感知和判断，更像人类一样形成独立的决策和行动方案。IDC 调研显示，Agent 被普遍认为是 AI 应用发展的趋势性方向，50%的企业已经在某项工作中进行了 AI Agent 的试点，另有 34%的企业正在制定 AI Agent 的应用计划，主要应用于智能终端、智能座舱、汽车自动驾驶、工业机器人和人形机器人等领域。目前已发布的 AI Agent 以通用 AI Agent 居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定的局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。

以下是关于“AI 转场”的相关内容： 在 AI 春晚的任务拆解中，提到了“AI 转绘”可能与转场相关。 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析中，主要使用的是 SD 当中的 deforum 来实现转场。例如从一本摊开在桌子上的书本慢慢将镜头推进，接近书本时将镜头翻转向下进入书本，引出南京的旅程。通过设定初始图片、对镜头运动打关键帧控制摄影机、用提示词确定不同帧数时画面变化，还能在两张图片之间做转场过渡，营造时空穿梭的感觉。但此工具的难点在于控制都是数值化的，需要不断测试和调整。

使用 AI 赚钱的方式有多种： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技术，增加就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，需要持续学习和实践。 2. 利用以下 2023 年的 AI 工具进行创作和服务来获取收益： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销：AdCopy、TryPencil、Mailchimp、AdCreative

以下是一些可以辅助技术趋势研究和技术洞察的 AI 工具： 专利趋势分析和预测方面： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 论文写作方面： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，能帮助用户快速找资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。