以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名： 1. ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国的使用率最高，其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问，性别分布偏向男性用户，占 74.16%，每次会话的平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI：访问量达 38 亿次，属于人工智能聊天机器人类别，用户每次会话平均花费近 30 分钟，95%的受众更喜欢移动访问，性别分布中男性用户占 59.87%，女性用户占 40.13%，美国的使用量领先，印度尼西亚和菲律宾紧随其后。 3. QuillBot：访问量达 11 亿次，在 AI 写作领域表现出色，用户平均每次会话互动时长为 20 分 54 秒，桌面流量领先，高达 54%，性别统计中男性用户占 59.85%，女性用户占 40.15%，菲律宾的使用率领先，美国和印度紧随其后。 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间，排名前 50 的人工智能工具吸引了超过 240 亿次访问。ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。

普通人利用 AI 可以通过以下方式： 1. 勇于尝试：对于超出自身理解范围的 AI 相关事物，最简单有效的方法就是亲自试一试。学习新东西，实践比听闻更重要。 2. 简单试用：因为 AI 工具强大且功能众多，与普通人之间存在一定的认知障碍。但尽可能简单地试用，能让普通人更快在 AI 的发展中受益。 3. 借助数字克隆体：例如在拍照机位推荐、着装顾问、消磨时光等方面，通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流。可以在不同场景切换不同克隆体，甚至组织克隆体智囊团辅助决策。 4. 考虑付费方式：订阅平台而非单个指定的克隆体，根据月费对应不同的使用时长，克隆体依据训练者定价有不同费率。个人作为数字克隆体的本体，可基于被使用情况与平台结算，受欢迎的克隆体能为本体带来收益，甚至实现“数字克隆体自由”。 总之，AI 不再是少数技术特权阶层盈利的工具，而是每一个普通人都可以掌握、拥有和分享的生活方式。

AI 包括以下技术： 1. 发展历程相关技术： 早期阶段（1950s 1960s）：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。 统计学习时期（1990s 2000s）：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）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：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。 此外，对于不会代码但希望了解 AI 的人，需要了解的基础内容包括： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 在汽车行业，AI 的应用案例有： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司的相关开发和测试。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统等的安全性能。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

以下是系统学习 AI 知识的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 2. 开始 AI 学习之旅：在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程，如在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）上的课程，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等），掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

以下为您介绍一些关于小说写作 AI 的相关内容： 南瓜博士在人机协作小说创作中有着独特的体验。除了无名猫视角的作品，还尝试过多种方法，包括编写 agent flow 框架让 AI 自动写作和评判，但因无法认同 AI 的审美而放弃，最终选择在 GPT 页面上与 AI 协作，先让 AI 生成创意，自己进行判断挑选，写作时自己掌舵，最后给出改进意见让 AI 修改，认为小说创作中人有人的用处。 Stuart 分享了用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流，能达到至少高中生文笔水平。工作流的核心节点包括：用 bing 搜索标题相关内容；用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略或复制文中代码）；用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要；再用大模型写文章；输出文章内容。

Recraft 是一款由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具，自 2022 年成立以来，总部位于伦敦，赢得了全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。其具有以下特点： 1. 卓越的文本渲染：能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 2. 高级控制：提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 3. 多功能编辑：集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，可高效调整图像细节。 4. 实时协作：无限画布功能支持多用户实时编辑，适合团队合作。 2024 年 10 月，Recraft 推出全新的 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中位居榜首，超越了 MidJourney 和 OpenAI 等。该模型提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 以下是 Recraft 的使用教程： 1. 视频教程：【【AI 绘画】新皇登基！Recraft 力压 SD、Flux、MJ！【新手教程】】 2. 图文教程： 打开网址：https://www.recraft.ai/invite/r8D2TaM6b2 选择 hard flash 模式 输入提示词 3. 制作自己的胶片照片：可参考博主 4. 上传制作效果 5. 多图拼接融合：如制作纹身、刺绣等 6. 原画转绘：可参考作者乔阿呸的小红书[https://www.xiaohongshu.com/explore/6741ee430000000007032506?xsec_token=ABsSUQg31CYKdcruROYvRpDWoHYtgvsbFIWrdlPDGGQE=&xsec_source=pc_user) 此外，最近 recraft 太火了，尤其是 hard flash 风格模式，是小红书博主涨粉利器。网址为（使用群友的邀请链接注册可额外拿积分）：https://x.com/ComfyUI/status/1862199591384621260 。黑五优惠码 recraft 在 3 号前使用促销码 BLACKYEAR70 买高级版年度计划只要 97.2 美金，每月 4000 积分，专业版年度计划 172.8 美金，每月 8400 积分。

AI 具有广泛的应用场景，以下为您详细介绍： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 等。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司的相关研发。 2. 车辆安全系统：增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护：分析实时数据预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化：在汽车制造中自动化生产线，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化定价。 7. 电动化和能源管理：优化电动汽车电池管理和充电策略。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

大语言模型在医疗领域有以下应用和相关项目： XrayGLM：首个会看胸部 X 光片的中文多模态医学大模型。 地址：https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM 简介：促进中文领域医学多模态大模型的研究发展，在医学影像诊断和多轮交互对话上有潜力。 MeChat：中文心理健康支持对话大模型。 地址：https://github.com/qiuhuachuan/smile 简介：由 ChatGLM6B LoRA 16bit 指令微调得到，通过扩展真实的心理互助 QA 为多轮对话，提高在心理健康支持领域的表现。 MedicalGPT 地址：https://github.com/shibing624/MedicalGPT 简介：训练医疗大模型，实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练，并发布中文医疗 LoRA 模型。 在商业化应用方面： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，医联发布了医疗大语言模型 MedGPT，在其所在的垂直领域发挥实际诊疗价值。 OpenAI 对 GPT 模型进行了更新，降低了价格，且正在开发新的技术以降低训练模型的成本。 商汤科技联合创始人杨帆认为大模型能加速商业化落地，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 在基础通识方面： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，也有垂直模型专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 以特定例子体验了不同大模型的回答和续写能力，大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，通过单词预测生成内容。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 有清晰说明等法则。 Fine tuning 是基于通用大模型针对特定领域任务提供数据进行学习和调整。

以下是一些写新闻稿好用的 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 这些 AI 新闻写作工具都具有智能化的算法和丰富的模板库，可以帮助新闻从业人员快速生成高质量的新闻稿件，并提高工作效率。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是对机器学习中一些常见模型的详细介绍： 模型下载网站： 模型安装： 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型应放置在不同目录。模型的类型可通过检测。 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 智谱·AI 开源模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B：代码链接： MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLM500M：模型下载： MathGLM100M：模型下载： MathGLM10M：模型下载： MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： OpenAI 模型： GPT4 Beta：一组改进 GPT3.5 的模型，可以理解和生成自然语言或代码 GPT3.5：一组改进 GPT3 的模型，可以理解并生成自然语言或代码 DALL·E Beta：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型 Whisper Beta：可以将音频转换为文本的模型 Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型 Codex Limited Beta：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码 Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型 GPT3：一组可以理解和生成自然语言的模型