请帮我列举一下国内外知名的ai产品

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

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。

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。

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。

以下是 2025 年 3 月 1 日以来，国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录： 2025 年 3 月 20 日，OpenAI 推出了一套全新的音频模型，旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持，包括改进的语音转文本和文本转语音功能，为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机，商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能，开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点，资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测，中国将出现三大 AI 玩家，竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》，指出 2022 2025 年经历多阶段发展，国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先，国产模型表现亮眼，如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当，且小参数模型潜力大。性价比上，国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明，其 R1 在多方面表现出色，蒸馏模型实用性高，不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括： 《》 《》 《》

以下是不同的 embedding 模型： 1. 词嵌入： Word2Vec：包括 CBOW（Continuous BagofWords）和 SkipGram 模型，由 Google 提出，用于学习单词之间的语义关系。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）：由斯坦福大学开发，旨在结合全局统计信息和局部上下文窗口的优势来生成单词嵌入。 FastText：由 Facebook AI 团队推出，不仅考虑单个单词，还考虑内部字符 ngram，对于罕见词汇有更好的表现。 ELMo（Embeddings from Language Models）：利用双向 LSTM 对整个句子进行建模，产生上下文敏感的单词嵌入。 2. 情景化的词嵌入： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由 Google 推出，利用 Transformer 架构的预训练模型，能够根据上下文提供动态的单词嵌入。 GPT（Generative Pretraining Transformer）及其后续版本 GPT2/3/4：由 OpenAI 开发，也是基于 Transformer 的自回归模型，同样能产出上下文相关的嵌入。 XLNet、RoBERTa 等都是 BERT 之后改进或扩展的预训练模型。 3. 句子和文档嵌入： Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 4. 实体/概念嵌入： Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 5. 其他类型： 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：是用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 此外，以 OpenAI 为例，第一代嵌入模型（不推荐）包括： 所有第一代模型（以001 结尾的模型）都使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。 第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，这些模型系列针对三个不同的任务进行了调整：文本搜索、文本相似性和代码搜索。 相似性嵌入：textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入：textsearchadaquery001、textsearchbabbagedoc001、textsearchbabbagequery001、textsearchcuriedoc001、textsearchcuriequery001、textsearchdavincidoc001、textsearchdavinciquery001。 代码搜索嵌入：codesearchadatext001、codesearchbabbagecode001、codesearchbabbagetext001。 对于001 文本嵌入（不是002，也不是代码嵌入），建议将输入中的换行符替换为单个空格，因为当存在换行符时可能会有更糟糕的结果。

以下是制作小游戏并上架到抖音和微信可能需要用到的 AI 和软件： AI 方面：可以利用 AI 描述需求生成游戏代码，例如向云雀 3.5 等模型描述需求来辅助生成代码。还可以让 AI 处理图片、绘制角色形象等。 软件工具： 图像托管网站：用于上传游戏中的图片，选择无需登录、兼容性强的网站。 代码解释网站：有专门解释代码改游戏 bug 的网站，部分有免费额度。 GitHub：用于游戏发布，需要注册账号，设置游戏名，选择公共或锁定，上传文件等。 Zion：支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。 Coze：可作为后端服务。 微信开发者工具：用于微信小程序的开发。

程序员在使用 AI 时，可能会涉及以下一些 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编写代码的效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具，如： 1. ChatAll：可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具，支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne：整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT：在命令行中集成了 ChatGPT，帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT：集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API，支持多种功能。 5. ChatPDF：提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析，实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X：基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器，带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面，有以下 AI 工具： 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景，程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。

开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具： 1. 个性（LLM 的文本）：一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调，可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统，用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音（语音合成）：ElevenLabs 产品可赋予声音，并控制年龄、性别和口音。 4. 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画（视频动画）：DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台：多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层：SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面： 1. Unity 提供了新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，协助编码，创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是跨平台解决方案。

以下是 CRM 可能涉及的 AI 工具分类列举： 销售相关工具： Salesforce 爱因斯坦：通过分析数据集识别潜在客户，生成潜在客户评分，具有自动化功能。 Clari：从事智能收入运营，能统一数据并创建准确的收入预测。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。 AIGC 在 CRM 中的应用： 个性化营销内容创作：根据客户数据生成个性化营销文案和视觉内容。 客户服务对话系统：开发智能客服系统，通过自然语言交互解答咨询和投诉。 产品推荐引擎：生成产品描述和展示内容，结合推荐算法推荐产品。 CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告，包括多种形式。 智能翻译和本地化：提供多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成相关形象和视频内容。 客户反馈分析：高效分析客户反馈信息。 产品经理相关 AI 工具： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是北大清华伯克利等知名高校的最新 AI 研究成果： 国内方面： 清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目，催生了 MiniCPM 项目，这是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型，其 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。 阿里巴巴最近发布了 Qwen2 系列，社区对其视觉能力印象深刻，能完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂的艺术作品等。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一，并且在定制化方面取得了显著的进步。今年 3 月，他们推出了 Stable Video 3D，该模型经过第三个对象数据集的微调，可以预测三维轨道。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁，类似于在变压器模型中使用的令牌，但用于视觉内容，以高效地从大量视频数据集中学习。此外，Sora 还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练，从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。 Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，通过编码器和潜在扩散模型处理它们，以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。 此外，Geoffrey Hinton 让“深度学习”从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。Hinton 和他的团队让 CIFAR 获得丰厚回报，深度学习也成为目前的主流。Hinton 冷静、谦逊与公平的态度为 NCAP 建立了良好的开放合作氛围，推进了世界的 AI 研究工作。 关于未来研究方向的参考资料包括： 人工智能技术与安全研究：DeepMind、OpenAI、MIT、Stanford、Berkeley 等机构的论文，“AI Index”（斯坦福大学发布）、OpenAI 技术博客、Google AI Blog 等技术报告，专家著作如 Nick Bostrom《Superintelligence》、Stuart Russell《Human Compatible》等。 经济与社会变迁：IMF、世界银行、OECD、WEF（世界经济论坛）的未来就业与技术报告，未来学与社会预测如 Herman Kahn、Ray Kurzweil《The Singularity is Near》等，科技史与社会影响方面如 Joseph Schumpeter（创新与经济周期）、Carlota Perez（技术革命与金融资本），以及经济学者对产业革命的历史演化研究。 政治与国际关系：联合国关于 AI 和数字治理的政策文件、欧盟 AI Act 的立法草案与相关研究，前沿智库与研究中心如 Future of Humanity Institute、Brookings、RAND Corporation 等，军事与国防方面如美国国防部和 NATO 对 AI 的战略规划，中国、欧盟、日本等国家的 AI 国家政策及军民融合案例。

以下是一些与微软竞争的知名 AI 产品： 1. ChatGPT：在移动领域占据榜首位置，其月活跃用户数领先幅度明显缩小。 2. Bing：微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎。 3. Microsoft Security Copilot：能够在几分钟内提供可操作的建议，简化对攻击的紧急理解，揭示威胁，甚至预测攻击者最有可能的下一步行动。 4. Loop：一个协作工具，独立于 MS Office，但又与之密切相关。 5. Bard：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 6. Dora AI：可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。 7. Chat.DID：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 8. Pika：一个 AI 视频平台，使任何人都能将他们的创意愿景变为现实。

以下是一些知名的 AI 模型广场： 1. Liblibai 模型广场： 首页展示了其他用户炼成的模型，收藏和运行数较多的模型在首页前排。 包含 Checkpoint（生图必需的基础模型）、lora（低阶自适应模型）、VAE（编码器）、CLIP 跳过层、Prompt 提示词、负向提示词 Negative Prompt 等多种模型和元素。 采样方法决定了让 AI 用何种算法生图。 2. 阿里云百炼模型广场： 涵盖文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和 Embedding 等多种技术的丰富 AI 模型。 语音识别模型可将音视频中的人类声音转换为文本，适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，如会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等。切换到实时语音模型后，可用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景。

以下是国内一些知名的 AI 学习导航网站： |排行|产品名|分类| |||| |46|toolsdar|导航网站| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| 这些网站在不同月份的访问量和相对变化情况有所不同。您可以根据自身需求进一步了解和选择。

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

目前比较知名的 AI 大模型有： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 大模型的特点和架构： 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，例如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询：提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。

在英语教育领域实现 AGI 方面，目前国内外走在前面的公司情况如下： 在国外，OpenAI 表现突出，ChatGPT 和 GPT4 的出现令人惊讶，其成功拉开了与国内的技术差距。 在国内，百度和阿里相对较为高调。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。然而，国内大厂们虽然在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件，但实际效果尚未有明确亮点。2023 年中美在 AGI 技术上的差距并未缩小，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，与 GPT4 仍有不小差距，甚至不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。此外，大厂们受内部短期考核压力影响，多数力量放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上，且同时背负了较多其他业务和政治考量。

目前，在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状： 国内方面，随着物联网技术的迅速发展，智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发，注重产品的智能化功能，如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时，一些产品还融入了语音控制功能，提升了用户的使用体验。然而，在产品的稳定性和兼容性方面，仍存在一定的改进空间。 国外方面，智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如，一些产品在外观设计上更加时尚美观，能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上，国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通，形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高，限制了其在大众市场的普及程度。

以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息： 美国：拜登签署了 AI 行政命令，美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商，包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外，美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA，美国能源部也一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能，还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险，还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI：OpenAI LP 约有 100 名员工，分为技术能力（推动 AI 系统功能发展）、安全保障（确保系统符合人类价值观）和政策治理（确保适当治理系统）三个主要方向。