AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。 上游基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源，可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层：处于技术爆炸阶段，迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑，竞争激烈，最终赢家通吃。 下游应用层：是广阔蓝海，尽管从业者增加并涌现出一些产品，但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 此外，据 SensorTower 统计，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，图像和视频类 AI 应用占据主导地位，对话机器人类别排名第二。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出，AI 供应链从下到上分为六层，各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平；第三层的工业能源供应商受益良多；第四层云厂商处于重金投入阶段；第五层的 AI 模型开发商面临亏损；第六层的应用服务商充满潜力，但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面，头部阵营基本稳定。

目前模型的分类方式多种多样，以下为您介绍几种常见的分类角度： 1. 从来源角度：根据模型的出处，可分为来自行业（如 Google、Meta、OpenAI 等公司）、学术界（如清华大学、麻省理工学院、牛津大学等）、政府（如英国的艾伦·图灵研究所、阿布扎比的技术创新研究所等）以及研究团体（如艾伦研究所、弗劳恩霍夫研究所等非营利性 AI 研究组织）。在 2014 年之前，学术界在发布机器学习模型方面领先，此后行业占据主导。 2. 从整体架构角度： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集，而非用于基层模型训练的数据基集。 模型层：分为 LLm（如 GPT 等大语言模型，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的部分。 此外，像 OpenAI o3mini 模型，在 OpenAI 的准备框架中被分类为中等风险，并采取了相应的保障和安全缓解措施。

以下为您推荐一些可用于设计文化墙的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，在海报制作方面，可画软件具有多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整。PS 软件的消除工具通过大括号键和小括号键调整笔刷大小进行涂抹消除。字体软件方面，IAIFONT、自由等字体软件可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。吉梦智能画板具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 在行业动态方面，金山软件宣布 WPS AI 将把大模型（LLM）能力嵌入四大组件；Midjourney 官方中文版已开启内测申请，将搭载在 QQ 频道上；韩国三星电子和 Naver 公司达成合作协议共同开发生成式人工智能平台等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是学习 AI 的一些必读书目推荐： 《GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List》：涵盖了人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等，适合从零开始的学习者。 对于新手学习 AI，建议先阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 还可以在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 三本神经科学相关书籍： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的多方面内容。

以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容： 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求，学会结构化 Prompt，能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接： 二、工具教程：清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果，保障视频生成质量。 写提示词的步骤： 1. 明确场景中的人物和冲突，这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言，常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分：说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分：以案例引入，案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分，包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分：对案例进行进一步分析，写明需要注意的关键点，分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 4. 第四部分：给出具体的操作建议，分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分，每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分：结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点： 1. 定义身份（边界），整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项： 1. 所有结论均应有相对应的案例基础，不能违反法律规定，不能编造。 2. 文字需要简练精准，有足够的信息密度，给出的建议必需具体细致且易于操作。

以下是一些用于 LOGO 设计的 AI 工具： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格，AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助的设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 此外，以下是一些设计海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息： 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3，效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接：。横版为 1080 x 800 卡片提示词，竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件，打开后才能查看真实效果，平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor，使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本），Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 关于智能纪要，会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调，DeepSeekV3 降至原价的 50%。

很抱歉，目前无法直接为您生成关于化学制品的三维建模图。但您可以使用一些专业的三维建模软件，如 3ds Max、Maya、Blender 等来创建。这些软件具有丰富的工具和功能，可以帮助您实现您的需求。您可以在网上搜索相关软件的教程来学习如何使用它们进行三维建模。

以下是可完全白嫖的 AI 生成图片大模型的相关内容： 1. 搭建流程： 搭建 OneAPI：汇聚整合多种大模型接口，方便更换使用各种大模型，可参考相关链接。 搭建 FastGpt：知识库问答系统，可将知识文件放入，接入大模型作为分析知识库的大脑并回答问题，若不想接入微信，搭建完此系统即可，其有问答界面。 搭建 chatgptonwechat：接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. 准备工作： 领取免费云服务器：阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的轻量应用服务器、阿里云的服务器 ECS，服务器系统配置选择宝塔系统。 领取免费大模型接口：阿里的通义千问大模型接口，创建 API key；智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，国内大模型多限制一定免费额度的 Token；谷歌的 Gemini 大模型、海外版 Coze 的 GPT4 模型免费且能图片识别，但需给服务器挂梯子，可参考相关教程。 3. 配置 FastGpt、OneAPI： 创建 OneApi 的令牌，名称自取，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 配置 FastGpt，修改宝塔系统文件 dockercompose.yml 中的 OPENAI_BASE_URL（API 地址改为云服务的，http://内网 IP:3001，需加/v1）和 CHAT_API_KEY（改为复制的 OneApi 令牌），以及修改 config.json 中的"llmModels"（添加阿里大模型 qwenmax）和"vectorModels"（阿里向量模型 textembeddingv1），修改后保存关闭并重新启动使其生效。

以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频： 1. 3 月 26 日｜自由讨论｜离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会：分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标：训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系，即预测给定上下文（token 序列）后，下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口：训练时，模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口（例如 8000 个 token）作为输入。 神经网络的输入与输出：输入为 Token 序列（上下文），输出为预测下一个 token 的概率分布，词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新：神经网络初始参数是随机的，预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数，调整预测结果，使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化：训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法（如梯度下降）用于调整参数，最小化损失函数，提高预测准确率。 神经网络内部结构：Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件，能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接：无