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deepseek最近有什么新进展

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DeepSeek 近期有以下新进展:

  • 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。
    • 模型(7B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
    • 模型(1B):https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B
    • 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,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,成为下一代统一多模态模型的有力候选者。
  • 在编码任务中已成为社区的最爱,其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseek-coder-v2。
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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Janus-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z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。

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Janus-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z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。

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

**中国开源项目在今年赢得全球粉丝,并且已经成为积极开源贡献者。**其中几个模型在个别子领域中脱颖而出,成为强有力的竞争者。DeepSeek在编码任务中已成为社区的最爱,其组合了速度、轻便性和准确性而推出的deepseek-coder-v2。阿里巴巴最近发布了Qwen-2系列,社区对其视觉能力印象深刻,从具有挑战性的OCR任务到分析复杂的艺术作品,都完成的非常好。在较小的一端,清华大学的自然语言处理实验室资助了OpenBMB项目,该项目催生了MiniCPM项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B参数模型。它们的2.8B视觉模型在某些指标上仅略低于GPT-4V。2024年是AI图像视频迅速发展的一年,这个赛道竞争异常激烈国外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。并且在今年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。除此之外,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。

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“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:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“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:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
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
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
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
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍: 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 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。 帮助抗衰老,筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面: AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济,可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面: 流式训练方式提升了训练速度和质量,基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具,如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备,通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求,如 define 平台,coach 平台有新版本模板和众多插件工具,还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站,需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
RAG最新进展
RAG(检索增强生成)是由 Lewis 等人于 2020 年中期提出的一种大语言模型领域的范式。 其发展经历了以下阶段: 1. 2017 年创始阶段,重点是通过预训练模型吸收额外知识以增强语言模型,主要集中在优化预训练方法。 2. 大型语言模型如 GPT 系列在自然语言处理方面取得显著成功,但在处理特定领域或高度专业化查询时存在局限性,易产生错误信息或“幻觉”,特别是在查询超出训练数据或需要最新信息时。 3. RAG 包括初始的检索步骤,查询外部数据源获取相关信息后再回答问题或生成文本,此过程为后续生成提供信息,确保回答基于检索证据,提高输出准确性和相关性。 4. 在推断阶段动态检索知识库信息能解决生成事实错误内容的问题,被迅速采用,成为完善聊天机器人能力和使大语言模型更适用于实际应用的关键技术。 RAG 在多个基准测试中表现出色,如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中表现抢眼。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体和多样,FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行,常与 ChatGPT 等流行大语言模型结合使用提高能力和事实一致性,在 LangChain 文档中有相关使用例子。 同时,对增强生成检索的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高,传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。
2025-02-20
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展: 通义千问的 Qwen 系列表现出色:Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单,得分不断提高,其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况:2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 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。厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 其他进展:智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解,国内目前仍无胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现,但华为昇腾在单卡指标上距离不远,因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态,仍需时间打磨。
2025-01-09
AI在电商直播带货有什么新进展吗
AI 在电商直播带货领域有以下新进展: 1. “全真 AI 颜值网红”出现,可以稳定输出视频,并能够进行直播带货。 2. 数字人工具软件方面,有实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,市场价格混乱。 3. 数字人运营服务可按直播间成交额抽佣。 4. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,以及虚拟商品如门票、优惠券等,店播效果较好,数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景。 5. 目前技术仍显稚嫩,如更真实的对口型、更低的响应延迟等方面有待提高。 6. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 7. 有资源、有业务的大平台下场可能会带来降维打击,例如剪映若全环节打通会绑定商家。 8. 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但通常只在午夜时段排期。 9. 阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),提供多种功能。 10. 虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设动作库和真实语音表现,商品展示以图片为主,直播互动流程相对固定。但虚拟主播无法与产品接触,测评结果缺乏真实性,目前更像是花瓶,负责基础性介绍和互动问答。
2024-12-07
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展: 1. 2024 人工智能现状报告:由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表,围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画:从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破,为艺术家提供新工具和可能性,但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论,带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向: 发展历程:包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点:大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉语言模型、多模态融合)、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展: 在 2024 年,AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面,超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展,有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟,在记忆上有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平,美国可能出现 GPT5,世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。然而,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中,有室内装修自动渲染的 HomeByte,生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1,“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面,LLMs 能自动化写代码等流程,交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时,AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之,AI 技术在不断发展的同时,也带来了如诈骗等问题,需要关注和解决。
2024-12-02
最近6个月的ai技术和趋势
在过去 6 个月中,AI 技术和趋势呈现出以下特点: 模型方面:DeepSeek 开源 R1 模型,将大模型行业推进到推理时代,引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”,目标指向 AGI。 图像方面:整体朝着更快、更便宜的方向发展,AI 图像生成已成为常用生产力工具,资本市场看好相关赛道。 视频方面:底层架构无大变化,公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面:跨越了真假难辨的临界点,成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面:暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段,世界模型刚起步。 应用方面:AI 编程领域快速迭代发展,从半自动向全自动迈进;Computer Agent 缓慢发展,OpenAI 的 Operator 工具效果不佳;DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题,实际使用需谨慎。 新闻方面:中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入,越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。
2025-03-31
最近很火的古人怼人视频怎么做的
制作最近很火的古人怼人视频,可按照以下步骤进行: 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作: 打开 DeepSeek 网站:https://chat.deepseek.com/ 输入提示词,示例:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 可以用现有的照片或者图片,也可以用工具生成。 工具:即梦 AI 操作: 打开即梦 AI 网站:https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。 预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 此外,还有以下扩展玩法和变现玩法: 扩展玩法: 1. 文旅引流版:用地方历史名人“骂”现代游客,再顺便夸家乡美景。 2. 名人认知刷新版:让古人吐槽他们被误解的形象。 3. 系列化挑战:做一个“古人骂遍现代生活”系列,吸引粉丝追更。还能号召网友提建议,互动拉满! 变现玩法: 1. 品牌合作与广告植入:让古人吐槽现代生活痛点,顺势植入品牌产品或服务,打造新颖幽默的广告形式。 2. IP 开发与周边销售:基于古人形象开发文化衍生品,打造可销售的 IP 周边。 3. 教育与文化传播:将吐槽视频融入历史文化知识,吸引学生和文化爱好者。
2025-03-30
最近流行的ai技术
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:例如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 近期热门融资的 AI 产品,如 Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord 等,不仅展示了技术的先进性,也为各行各业提供了高效、智能的信息处理和决策支持工具。
2025-03-29
最近有什么AI比赛
以下是为您整理的近期 AI 比赛: 1. 【灵璧 AI】安徽文创 截止日期:0115 0315 奖金奖项:一等奖 2k1、二等奖 1k2、三等奖 8005 主题+作品类型:赛道一为数字艺术创作,利用 AIGC 技术创作数字绘画、数字雕塑等艺术作品;赛道二为互动体验设计,设计互动体验项目,如 AR/VR 体验、互动游戏等;赛道三为数字故事讲述,创作以虞姬及灵璧特色历史文化为主题的数字故事,如动画短片等。 关键要求:只能提交一份作品。以压缩包上传,材料包含创作作品的源文件、prompt 指令、制作过程的关键过程截图、录屏与说明等。 提交方式:邮箱 链接: 2. 创无界智未来·文旅应用赛 截止日期:0101 0330 奖金奖项:一等奖 10w1、二等奖 6w2、三等奖 3w3 主题+作品类型:四个赛道 关键要求:模糊 提交方式:官网 链接: 3. 【凌家滩】AI 创作大赛 截止日期:0101 0415 奖金奖项:一等奖 2w1、二等奖 8k2、三等奖 2k3、优秀奖 010 主题+作品类型:“文化遗产的数字化重现与未来表达”AI 图像/AIMV/AI 视频 关键要求:无 提交方式:无 链接: 4. 【云山杯】AIGC 大赛 截止日期:0116 0225 奖金奖项:四赛道分别为一等奖 2k1、二等奖 1k1、三等奖 3003、优秀奖 10020 主题+作品类型:图片、视频、文本、音频 关键要求:【AI 图片】1.设计一个代表“杯云山”的全新品牌标志,融合传统与现代元素。2.创作一套完整的品牌视觉形象,包括颜色、字体和图案设计。【AI 视频】1.制作一个简短视频,介绍“杯云山”品牌的历史、价值观和产品特色。2.制作一段云南茶文化的纪录片,展示其历史、传统和现代发展的融合。【AI 文本】1.撰写关于“杯云山”品牌从创立到发展的故事,突出品牌的传承与创新。2.编写一个以茶园为背景的微型剧本,展示茶叶从种植到品鉴的全过程。【AI 音乐】1.创作能够代表“杯云山”的纯音乐,体现茶园的宁静与创新的活力。2.将传统云南音乐元素与现代电子音乐相结合,创作段具有地域特色和创新感的音乐作品。 提交方式:无 链接: 5. 智绘未来【台州】AI 大赛 截止日期:0122 0309 奖金奖项:①一等奖 5k1、二等奖 2k3、三等奖 1k5、台州奖 1k1;②一等奖 5.5k1、二等奖 2.5k2、三等奖 1.5k3、台州奖 1k1 主题+作品类型:AI 绘画赛道、AI 视频赛道(60S 以上) 关键要求:分辨率 2K 以上,【加分项】展现台州自然风光、人文历史、城市印象等元素,对台州未来景象的想象,或对台数字馆的未来想象相关的台州元素(额外在总分值增加 10%的分数) 提交方式:AITOP100 平台,投稿后必须转发至小红书分享并带上话题智绘未来+关注官方账号@台州数字馆。 链接:
2025-03-27
最近新出的大模型有哪些
最近新出的大模型有: 1. 通义千问推出的 Qwen2.5Max 大型专家模型,通过 SFT 和 RLHF 策略后训练,性能与顶尖模型竞争,在多个基准测试中超越了 DeepSeek V3,引发了 AI 社区对大规模专家模型的高度关注。相关链接: Blog: Qwen Chat: (选择 Qwen2.5Max 模型) API: HF Demo: 2. 阿里云发布的 Qwen2.5VL 新一代视觉语言模型。
2025-03-27
吴恩达最近推出了哪些课程?
吴恩达最近推出的课程包括: 1. 与 OpenAI 合作推出的免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。 主要内容是教书写 AI 提示词,并利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本 2. 2023 年 8 月 24 日上线的最新短课程: 《》,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据自己的数据训练和评估 LLM。 《》,深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。
2025-03-27