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中国人工智能产业研究报告

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以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告：

  • 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析，展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
  • 《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过在线查看或到知识星球订阅获取。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4.4 历史更新

更新一批研究报告，可[在线查看](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)也可以到[知识星球订阅](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)《[中国生成式AI行业市场热点月度分析（2024年5月）](https://waytoagi.feishu.cn/record/JLMFrSYz0exdVbc1E51cMCe9nsv)》行业移动端渗透率达12%，月活用户超4000万，用户画像以高学历、白领为主。《[中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）](https://waytoagi.feishu.cn/record/KYpXrpVDpe7kcLc0MvxcDu6fnkb)》指出，中国人工智能产业正从"极化"向"扩散"发展。报告基于4311家AI企业的数据分析，展示了中国AI产业的创新版图。《[数说安全：2024安全大模型技术与市场研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/RpYErnrsyeW1ObcK7G0ck7y8nCd)》深入探讨了AIGC大语言模型在网络安全领域的应用和影响。《[微盟&爱分析：2024年企业AI应用趋势洞察报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/WXvcruxRbegbeQcoGUicN4wOntd)》通过案例分析展示了AI技术如何助力企业提升生产力，并预测AI将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时AI Agent将为企业级AI应用带来新想象空间。

2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”

OpenAI's o1 Model Dominates:OpenAI’s o1 is redefining the limits of AI in math,science,and reasoning,leaving competitors bewildered and broke.China's AI Surge:Defying sanctions,Chinese models are scaling leaderboards with sheer resilience and strategic brilliance,proving they’re here to dominate.Generative AI's Billion-Dollar Boom:AI start-ups are cashing in big,but sustainability remains as elusive as a chatbot that can grasp nuance.Report Link:[The State of AI 2024](https://esg4lgjwa43v.sg.larksuite.com/record/IzUurUoO3eB0qCcwdeKlMIkOgeg)[heading3]Introduction:Welcome to the State of AI 2024[content]The seventh installment of the State of AI Report gives us a panorama of triumphs,trials,and a sprinkle of the absurd in the AI landscape.It covers everything from research breakthroughs and regulatory drama to the fine balance between AI’s glorious potential and its lurking risks.And yes,as always,it’s as much about understanding what’s happening now as it is about predicting what’s going to slap us in the face next year.

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

[heading3](b) TABLE OF CONTENTS.—The table of contents for[heading4](9) In order to help drive forward advances in[content](9)MACHINELEARNING.—The(B)describes how the agencies carrying(viii)in consultation with the Council(4)in carrying out this section,take into con-(a)IN GENERAL.—Not later than 1 year after the24date of the enactment of this Act,the Comptroller General25VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00021 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216p amtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS22•HR 6216 IHof the United States shall conduct a study of artificial in-1telligence computer hardware and computing required in2order to maintain U.S.leadership in artificial intelligence3research and development.The Comptroller General4shall—5(3)offer recommendations to meet these pro-17jected needs.18TITLE II—NATIONAL ARTIFICIAL19INTELLIGENCE RESEARCH IN-20STITUTES21SEC.201.NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH22INSTITUTES.23

其他人在问
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI行业目前的产业链是怎么样的
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。
2025-04-13
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
AI音乐产业报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐产业的相关报告内容： 1. 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》指出，AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据，已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。音频模型尤其受到关注，因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程，为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者，而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到，AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等，正在推动“人人皆可创作”的时代，同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中包含 AIGC 音乐应用产业报告。报告指出 AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 3. 2024 年度 AI 十大趋势报告还提到，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，同时动态调整游戏难度，增加或降低敌人的数量和强度，改变游戏环境等；不断收集的玩家数据，还能使 NPC 和游戏系统更加适配玩家水平。同时在游戏运营过程中，AI 客服和 AI 分析也是提升玩家体验的重要一环。 4. 许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环，如 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，在当时是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游。最大突破是首先制作出了一种与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，在游戏中可以实时生成角色皮肤。2024 年 Bitmagic 释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果，在平台内可以使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也可以轻松地对游戏世界进行编辑。
2025-03-11
AI怎样赋能文旅产业发展
AI 赋能文旅产业发展主要体现在以下几个方面： 1. 全流程制作文旅宣传片：利用 AIGC 技术生成全国文旅宣传片，如《AI 我中华》，融合了 AI 生成视频及 AI 配音技术，将各地特色巧妙结合，展现大美中华。使用的工具包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Runway、PS、AE、Ebsynth 等。 2. 提升 2D 美术效果：在 2D 美术中广泛使用图像生成技术，主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 提升了图像生成的精细化程度和提示对图像生成结果的控制能力。 3. 优化 3D 模型生成流程：在 3D 模型生成中，AI 可直接完成可调整的 3D 粗模，大大提升效率。 4. 改善游戏测试与优化环节：AI 在游戏测试环节中可模拟玩家、NPC 和游戏模型，在优化环节承担改善角色动画、编程加速、自动化游戏测试等功能，通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，快速识别并解决问题。 5. 丰富故事情节与 NPC 设计：在游戏设计中，AI 依托自然语言生成用法，用于角色与故事生成、游戏机制创新等方面，通过针对性训练数据集强化 NPC 模型的基础能力。 6. 创新音乐与音效生成：AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线，可用于填充游戏音效和音乐。 7. 提升玩家体验与个性化：AI 能评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度，还能在游戏运营中提供客服和分析服务。 8. 带来新的游戏玩法：如《Soul Chronicle》实现了实时 3D+AIGC+UGC，《Roleverse》可在平台内定制角色和编辑游戏世界。
2025-03-06
人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育，感悟
以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念，论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系，并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系，并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识，AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据，提前预警疾病风险；还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面，可能尚未有明确的具体实例，但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗，以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
研究报告提示词
以下是关于研究报告提示词的相关内容： 首先要确定整个调研报告的大纲目录，可以利用老师提供的示例报告截图并用手机识别。然后确定整体的语言风格和特色，调研报告的语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”，可将范文交给 Claude 2 总结语言风格。但要注意，生成文章时不要过于限制 GPT4，否则效果不佳。 接着让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容，在 workflow 中设置循环结构，生成一段章节内容后经同意再进行下一部分，否则重新生成。生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息。这部分难度较大，可能导致半天才能搞定一条提示词，甚至迭代 1 天半，过程中可能会遇到 workflow 失效、插件选择和使用等问题。 好在通过向星球和群聊中的大佬求助，获得了建议和思路。比如在需要搜索网络信息的章节处打上标签，让 GPT4 看到标签后自主搜索信息再来生成内容，没打上标签的直接输出，这种方法可行。最后，按顺序完成 prompt 的其他部分。 最新版本的 prompt 经过以上操作得以完成，之前用前几版 prompt 已帮团队和同学完成 3 篇调研报告，但效果不及最新版。建议平时可利用 GPT4 降本增效，尝试编写提示词。
2025-04-15
我是医科大学的本科学生，我现在想用Ai帮助我书写论文和报告，我应该怎么系统学习？
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议： 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 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，可精简和优化论文内容。 3. 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，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法，遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性，如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容： 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》指出，AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据，已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速，音频模型尤其受到关注，因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程，为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者，而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到，AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等，正在推动“人人皆可创作”的时代，同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家：我们更相信多模态的 Scaling Law》中，Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验，以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成，是为了实现更高维度的 4D 表现，视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出，视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果，能够直接将图像转化为视频，再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中，包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL：生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument：使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到，AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时，AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环，促进游戏产业变革。 相关报告链接： 《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告：https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
2025年AI研究报告
以下是为您提供的 2025 年 AI 研究报告相关信息： Gartner：《生成式 AI 时代下科技产品的重要发展机遇》（2024/10/16） 强调了生成式 AI 技术对对话式 AI 和科技产品创新的显著影响。 预计到 2025 年，生成式 AI 将嵌入 80%的对话式 AI 产品中，推动市场营收大幅增长。 建议技术供应商积极把握机遇，通过理解市场动态、技术成熟度和市场接受度来调整策略。 生成式 AI 的四大关键能力—对话式 AI、AI 代理、合成数据和个性化—能够提升产品价值和客户体验。 提出了将生成式 AI 功能添加到产品中的四个关键步骤，并强调了独立软件供应商在企业应用中嵌入生成式 AI 能力的趋势。 如需下载研究报告，。 甲子光年：2025 DeepSeek 开启 AI 算法变革元年（2025/02/05） DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知。 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能。 报告强调 2025 年是算法变革的元年，DeepSeek 的推理模型开启了算法变革，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。 非 Transformer 架构的算法模型成为新的发展方向，如 LFM 架构模型性能超越同等规模的 Transformer 模型。 如需下载研究报告，。 安永：数据+AI 开启经验规模化复制时代（2023/12/19） 人工智能正在经历新的发展浪潮。 某头部公司正在转向 AI Agents 支持平台，结合第 4 代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。 AI Agents 有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力和商业价值。 随着平台的发展，新的 AI Agents 涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。 人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。 保险行业面临挑战，AI 的突破为其带来新的应对方向。 知识星球下载： 弘则研究：2023 生成式 AI 驱动向量数据库加速发展（2023/12/18） 向量数据库潜在市场空间是传统结构化关系型数据库的数倍达到千亿美元。 据信通院统计数据，全球数据库市场规模在 2020 年为 671 亿美元，到 2025 年有望达到 798 亿美元，CAGR 3.5%估算关系型数据库全球龙头 Oracle 收入规模小几百亿美元。 仅考虑现有非结构化数据的向量化处理，估算需要的存储空间增量为之前的数倍。 未来随着生成式 AI 应用增量数据的爆发对于向量数据库的需求会更大。 报告下载地址：
2025-04-09
如果面试AI产品经理岗位，我的简历应该如何介绍对应的AI项目？目前我在做的是一个AI深度解读的功能，用户通过报告页面进行深度解读，进入后触发AI与用户的沟通，根据沟通信息，将用户的一些情况写在病历信息中，最终发给医生
以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！
2025-04-01
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告： 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》，深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率，2024 年第三季度交易数量达 1245 笔，融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位，中国紧随其后，2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势，工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎，但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状，包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等，强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告：具身智能技术发展与行业应用简析》，指出具身智能作为具备物理载体的智能体，强调通过与环境的交互实现智能行为，是人工智能与机器人技术的深度融合。当前，具身智能正处于技术萌芽期，受大模型技术推动成为热点，但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景，认为中国在具身智能领域已走在国际前列，具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要：【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索，包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31
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
我是一名律师，怎么写好法律研究的提示词
作为一名律师，写好法律研究的提示词可以参考以下要点： 1. 理解 Prompt 的概念：Prompt 是给人工智能系统提供的信息或问题，用于引导其产生特定回答或执行特定任务，就像启动和引导对话的起点。对于 AI 来说，好的 Prompt 能帮助其更准确理解需求并给出更有用的回答。 2. 采用建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域，擅长案例研究、法律条文检索及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，如总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：确定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过举例进一步说明。 3. 转变思路：不要期待设计一个完美的提示词就能让 AI 百分百给出完美答案，提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，成果需要在与 AI 的对话中产生。要多给 AI 几轮对话修正的余地，因为很多时候自己刚开始也不知道想要什么。 4. 示例：如陶力文律师习惯用的大模型是 KIMI，将提示词称为【灵机符箓】，把 AI 称为【灵机】。在具体的提示词中，明确作者、版本、语言等信息，赋予 AI 特定身份以划定边界，同时明确总的任务流程和关键变量，如基础材料和语言风格。
2025-04-11
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展，人工智能正在加速渗透各行业应用场景，包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析，并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。
2025-04-09