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Deepseek最新的模型是什么

Answer

DeepSeek 最新发布的模型是 Janus-Pro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。

Janus-Pro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立的路径解决了先前方法的局限性,同时利用单一的统一变压器架构进行处理。解耦缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,增强了框架的灵活性。

Janus-Pro 超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能,其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。

模型(7B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B

此外,2 月 7 日的社区动态中提到 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 采用混合专家(MoE)架构,显著提升计算效率,V3 引入多头潜注意力(MLA),将 KV 缓存压缩至新低,提升计算性能。R1 则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。

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References

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微信公众号:DeepSeek小红书:@DeepSeek(deepseek_ai)X(Twitter):DeepSeek(@deepseek_ai)最新消息:[DeepSeek深夜发布大一统模型Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SneLwRmsYiUaI6kvxltcEBPPnhb)deepseek刚刚发布了新模型-一个强大的框架,它将图像理解和生成统一在一个模型中!!!上一个是智源开源的Emu3模型(7B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B模型(1B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1BJanus-Pro是一种新型的自回归框架,它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性,同时仍然利用单一的统一变压器架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。DeepSeek爆火,价格亲民却实力超群,智慧开源领航者,实时联网深度推理双冠王,用技术普惠重新定义AI边界!便宜+开源+能联网,东方神秘力量Appstore排行第一,导致算力股大跌

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微信公众号:DeepSeek小红书:@DeepSeek(deepseek_ai)X(Twitter):DeepSeek(@deepseek_ai)最新消息:[DeepSeek深夜发布大一统模型Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SneLwRmsYiUaI6kvxltcEBPPnhb)deepseek刚刚发布了新模型-一个强大的框架,它将图像理解和生成统一在一个模型中!!!上一个是智源开源的Emu3模型(7B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B模型(1B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1BJanus-Pro是一种新型的自回归框架,它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性,同时仍然利用单一的统一变压器架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。DeepSeek爆火,价格亲民却实力超群,智慧开源领航者,实时联网深度推理双冠王,用技术普惠重新定义AI边界!便宜+开源+能联网,东方神秘力量Appstore排行第一,导致算力股大跌

2月7日 社区动态速览

《[陈巍:DeepSeek是否有国运级的创新?从V3到R1的架构创新与误传的万字长文分析(上)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743)》DeepSeek最新模型V3与R1采用混合专家(MoE)架构,显著提升计算效率,挑战OpenAI的闭源模型。V3引入多头潜注意力(MLA),将KV缓存压缩至新低,提升计算性能。R1则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。DeepSeek正以“国运级的创新”打破算力壁垒,开启大模型新时代。《[AI「视觉图灵」时代来了!字节OmniHuman,一张图配上音频,就能直接生成视频](https://mp.weixin.qq.com/s/0OYlkcxoFvx6Z9IN-aq90w)》字节跳动推出的新技术OmniHuman,利用单张图片和音频生成生动的视频,突破了传统技术的局限。它通过多模态混合训练,解决了高质量数据稀缺的问题,实现了对任意尺寸图像的支持,生成自然的人物运动。《[甲子光年:2025 DeepSeek开启AI算法变革元年](https://waytoagi.feishu.cn/record/S5Jtrlw9neyXMccQ6CAcZsxHnXu)》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。同时,AI基础大模型的参数量迎来拐点,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。此外,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。

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Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
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
Deepseek论文指令
以下是关于 Deepseek 论文指令的相关内容: 一、DeepSeek 提示词方法论 (一)进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 (二)高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 二、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构:作家风格移植 效果示例:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 指令结构:文体杂交 效果示例:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 指令结构:学术口语化 效果示例:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 2. 领域穿透技术 行业黑话破解:“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 三、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 四、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 2. 输出质量控制 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 五、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 2. 敏感内容处理 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题” 此外,还有关于 DeepSeek 使用方法的一些补充,如输入控制流程化、与 AI 沟通的新思维等,并列举了为中年人撰写包含特定角色的科幻纯爱小说的示例。方法要根据实际场景需求灵活变化。
2025-04-07
Deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司。 DeepSeek 不是“中国式创新”的产物,将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,认为其秘方是多快好省也不全面。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发小范围轰动,其论文也在 AI 研究界广泛分享和讨论。而当时在国内舆论场,DeepSeek 被描摹成“大模型价格战的发起者”。这表明 DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码,其秘方是硅谷味儿的。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻,接下来的发展充满未知,但 DeepSeek 作为中国最全球化的 AI 公司之一,赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 关于如何提升 DeepSeek 的能力,一个提示词“HiDeepSeek”能发挥作用。使用方法如下: 1. 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 其设计思路包括: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,不过可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 完整提示词版本为 v 1.3,特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向,以及 Thinking Claude(其项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源)和 Claude 3.5 Sonnet(最得力的助手)。
2025-03-26
Deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司: 1. 其秘方具有硅谷风格: 不是“中国式创新”的产物,不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方就是多快好省。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发轰动。 是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷风格。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻,未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek: 效果对比:可通过 Coze 做小测试对比。 使用方法:包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式对话等步骤。 设计思路:将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以降低成本和调试负担,通过提示词文件实现联网和深度思考功能,优化输出质量,设计阈值系统,用 XML 进行规范设定等。 完整提示词:v 1.3。 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,Thinking Claude 是设计灵感来源,Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。
2025-03-22
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
最新的AI排行榜
以下是最新的 AI 排行榜相关信息: 3 月 9 日榜单: 文生图:Ideogram 2a(官方评价这是 Ideogram 迄今为止最快、最实惠的文生图模型) 文生视频:SkyReels、海螺01director、Pixverse4.0 图生视频:SkyReels、Pixverse4.0、Adobe Firefly 测评涵盖了 Midjourney,Flux,即梦,Recraft,ideogram,SD3.5,Sora,可灵,通义,即梦,海螺,pixverse,pika,vidu,luma 等 50+国内外热门模型,还有 Veo 2.0 等最新模型上线。本周最出乎意料的是最新上的模型 SkyReels,在文生视频和图生视频榜单都排名靠前。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 赛道方面:天花板潜力为数亿美金;对标公司有 Xmind 等;总体趋势平稳增长,15.93%;月平均增速 34 万 PV/月;原生产品占比中等。 竞争方面:Top1 占比 32%;Top3 占比 82%;马太效应弱;网络效应中;大厂是否入局是,但大厂占比较低;技术门槛中。 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况: 非大厂的 Top1 公司及产品:Whimsical Al,估值融资 3000 万$(2021),最新月 PV 为 237 万。2023 年 4 月,月访问量 382 万,Whimsical AI、gitmind AI 分别位列第一、第二的位置,月访问量合计占比 84%。2024 年 3 月,月访问量 812 万,Whimsical AI 整年看处于增长态势,仍位列第一,月访问量达到 237 万;ProcessOn 凭借其原有客户积累,月访问量快速增长,位列第二名,占比 25%。 记忆辅助榜单中,2023 年 4 月,月访问量为 83 万,Rewind AI 以 43 万的访问量位居第一,占赛道月总访问量的 52%。Personal.ai 和 Heyday 分别以 25 万和 8 万的访问量位列二、三,分别占赛道月总访问量的 30%和 10%。2024 年 3 月,月访问量增长至 245 万,rabbit inc.以 128 万的访问量跃居第一,占赛道月总访问量的 52%。Humane 和 Rewind AI 分别以 46 万和 22 万的访问量位列二、三,分别占赛道月总访问量的 19%和 9%。 相关网址: https://www.xiaohongshu.com/user/profile/65890e73000000003d035101?xsec_token=AB67OV1KW_ANCcrYRU_oRTJKJ9xLtexbMgyoJq68rxQA%3D&xsec_source=pc_search aiwatch.ai
2025-04-15
有哪些最新的ai技术可用在课堂教学上
以下是一些可应用在课堂教学上的最新 AI 技术: 1. 智慧技术助理:为教师提供辅助,帮助教师在课前、课中、课后呈现新的教学样态,驱动学生高效和差异化学习。 2. 生成式人工智能:可用于为教师减负,例如辅助设计教学内容、生成提示词等。 3. 个性化学习支持:通过 AI 技术实现对学生的个性化学习支持,如智能评估学生的学习情况,为每个学生提供定制化的学习方案。 4. 教育过程和结果的结构化表征:利用 AI 进行分析,帮助教师更好地了解学生的学习过程和结果。 5. 多维度数据采集与评价:AI 可以整合行为、情感、认知等多维度数据,为学生绘制发展全景图,实现更全面的教育评价。 需要注意的是,AI 在教育中是“助手”而非“替代”,教师应充分利用这些成熟的技术促进教育变革。
2025-04-13
ai在教学中的最新应用
以下是 AI 在教学中的一些最新应用: 1. MIT 为孩子开设免费的 AI 课程,涵盖了 AI 在跨学科领域的应用,如 AI 与气候、AI 与大学录取、AI 对美国大选的影响等。孩子们需要思考如何用气候数据写好故事、预测气候变换走向,从数据分析角度了解大学录取中的相关问题,以及识别 AI 深度伪造的新媒体材料等。 2. 张翼然提出用 AI 为教师减负,为有初步 AI 使用经验、渴望了解最新技术进展并交流的老师提供了相关技巧和分享。例如,在智慧技术助理加持下探索教学新样态,分享全球 AI 技术在教育界的新发展和应用案例。 3. 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提出调整教学理念,将 AI 作为教学辅助工具和合作伙伴。学习利用 AI 工具的优势应用于教学,如自动生成练习、个性化反馈等,同时确认输出质量。根据 AI 能力设计开放性作业,调整考核方式,继续发挥教师在提供情感支持、培养团队合作等方面的优势。
2025-04-11
最新的生命科学有关的 AI动向
以下是生命科学领域有关 AI 的最新动向: 在医疗健康生物制药方面,AI 技术极大地加速了研究,在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法;通过神经网络分析患者体液中的生物标志物,早期诊断帕金森。 Nature Methods 主题特刊聚焦于 AI 在生物学中的应用,探讨了计算生物学多领域,强调高精度蛋白质结构预测成就,提及了 AI 在蛋白质组学数据分析中的应用、机器学习可解释性挑战,以及科研人员对 AI 工具培训的需求,同时探讨了 AI 与生物医学数据结合的新时代。 Flagship Pioneering 创始人 Noubar Afeyan 提出 AI for Science 的下一步是 MultiAgent,旨在实现类似自动驾驶的科研自动化,推动生命科学领域的革命性进展。
2025-04-10
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
我想了解最新的ai的即时信息(最新资讯与ai工具)
以下是为您提供的最新 AI 即时信息和工具: 4 月 1 日 AI 资讯: 【AI 模型及应用】 OpenAI:将会开源一个推理模型,ChatGPT 即将推出推理强度控制选项,Gpt4o 生图能力面向免费用户。 Gemini 2.5 Pro:免费使用,任何人都可以使用 Canvas 进行编码和创作。 【AI 视频】 Higgsfield:发布 50 多个电影级摄影机动作预设,提升动态镜头表现力。 luma:为 Ray 2 引入摄像机运动概念,可基于预设镜头并组合编辑。 Remakes:支持基于用户上传图像直接编辑,并融合 Remade 视频特效,简化创意流程。 Meta:宣布推出 MoCha 系统,实现电影级说话角色合成效果。 【AI 3D】 HSMR:推出从单张图像重建人体 3D 骨骼和网格模型的系统。 krea:引入 AI 3D 生成能力,扩展其创意工具的功能范围。 PGC:推出基于物理的单一姿势高斯布料模拟技术,提升数字服装的真实感。 【AI 音频】 MiniMax Audio:发布全新 Speech02 语音模型,提升语音合成质量。 3 月 19 日 AI 资讯: 【AI 模型】 英伟达:发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。 谷歌 Gemini:放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】 STAbility AI:发布 Stable Virtual Camera,2D 图像转化 3D 视频。 Domo AI:推出“图片说话”功能,带口型匹配。 【AI 3D】 Roblox:推出 AI 3D 技术 Cube 3D。 Claude MCP Unity 版本推出。 【AI 音乐】 AI 音乐工具 Udio:推出 v1.5 Allegro。 LVAS Agent:基于多智能体协作的长视频音频合成。 获取 AI 资讯的渠道: 公众号:超时空视角、AI 替代人类。 小红书/抖音:EverAI。 B 站:Ever AI 酱(这里会有教程及 AI 工具界面操作)。 关于“通往 AGI 之路”知识库和社区平台: WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 社区定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。
2025-04-10