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ai现状

回答

2024 年人工智能现状如下：

  • 研究方面：
    • OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色，但每个 token 的成本较高。
    • Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型，但其开放程度有待定义。
    • 存在数据污染闹剧，一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。
  • 未来预测：
    • 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。
    • 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。
    • 需警惕 AI 介入选举的影响。
  • 其他情况：
    • OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。
    • 中国的模型无视制裁正在崛起。
    • 生成式 AI 初创公司盈利丰厚，但可持续性存疑。

相关报告链接：

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”

亲爱的读者们，热烈欢迎踏入这篇关于2024年人工智能现状的奇妙文章——《AI现状报告》第七版！这里不仅展示了AI领域的辉煌成就和艰巨挑战，还穿插了一些让人捧腹大笑的荒诞画面。这份报告就像是一碗热辣辣的四川火锅，麻辣鲜香，让人欲罢不能。[heading3]研究篇：边缘竞赛（及以后）[content]OpenAI的o1模型：这个新来的“壮汉”正在疯狂推动深度强化学习的推理，代价嘛，就是和现在全球都在降本增效的“降本”格格不入。它解决问题的能力一流，但每个token的成本，都让你自我怀疑，是的“世界上只有一种病，就是穷病”而“日渐见底的荷包，显然是你我的问题，不是它的问题……”毕竟一个一心进取、不断自我突破的OpenAI有什么坏心眼呢，是吧！?Meta的Llama 3：Meta这次可是拼了，不顾一切（甚至忘了Chinchilla最优限制），用15万亿token训练出了Llama 3.1模型。Llama的力量现在是大白于天下，但“开放”的程度嘛，得看你怎么定义“开放”?数据污染闹剧：是的！一些模型的出色表现可能是因为……作弊，而且方法既不先进也不高端——训练集被基准数据污染。因此目前的通用测试对它们来说，就是明晃晃的开卷考试。看起来AI正在追随“每个有天赋的孩子”的脚步，通过已经给了答案的内定考试？!

2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”

更多资金，更多问题：预计明年会有团队花费超过10亿美元来训练单个大型模型。生成式AI的热潮不会消退，只会变得更加“奢华”。?计算压力的挑战：政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天，天花板可能会真的塌下来。?AI介入选举：虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真，但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住，AI的影响就像潘多拉魔盒：一旦打开，将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知，诚如百年前的黑格尔所预言的那样，我们人类啊！从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训！?总而言之，言而总之，人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上，OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐，2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC（无限制综合格斗冠军赛）比赛而非平静的学术研讨会。所以，请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里，AI将继续突破界限、挑战极限，甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇！

2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”

探索人工智能的过山车之旅，充满着《让子弹飞》（嗯，中文世界的非物质文化遗产）中那些越品越有的梗，过度解读？低估还是唱衰唯有时间这条长河可以给予我们终极答案……[heading2]太长不看！[content]但如果有空！还是请看我顶着高烧，在抖包袱又表面平和、不断搜寻脑海中的词汇、尝试用滑稽的幽默来博君一笑努力吧！again，以下内容anti-AI！人工撰写by ?ChaXOpenAI的o1模型主导：OpenAI最新推出的o1模型正在重新定义AI在数学、科学和推理方面的极限，使竞争对手困惑甚至“破产”。中国的AI崛起：无视制裁，中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”，证明他们也仍然在牌桌之上……生成式AI的数十亿繁荣：AI初创公司正赚得盆满钵满，但可持续性仍然像一个能理解细微差别的聊天机器人一样难以捉摸。报告链接：[The State of AI 2024](https://www.stateof.ai/)（友情提示，报告212页）｜[报告的中文翻译版](https://waytoagi.feishu.cn/record/QdFmrUoueeS3Tucpm8Icntf1nJh)英文解读链接:[The State of AI 2024:Brilliance,Banter,and Bull Runs](https://esg4lgjwa43v.sg.larksuite.com/wiki/RXn1wNWgJifxcDkgsDWl8UjAgFb?from=from_copylink)

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2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
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。
2025-04-11
用AI生成角色原画的现状
目前，用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面： Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI，能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计，AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面： Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求，不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望： Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源，提升角色设计的创新性和独特性，满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步，Midjourney 等 AI 不断升级，使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识，拓展多领域知识，以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。
2025-03-03
对于物联网的智能台灯设计，你给我写一下国内外的发展现状，但不能完全抄袭，查重率百分之十
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。
2025-02-28
我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。
2025-02-25