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文献总结

Answer

利用 AI 写课题的步骤和建议如下：

  1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。
  2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。
  3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。
  4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。
  5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。
  6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。
  7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。
  8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。
  9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。
  10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。
  11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。

学术场景中数据处理方面，以智谱 GLM 系列模型为代表的大模型技术正革新学术研究方式。面对海量论文资料，其能快速总结论文内容、进行精准翻译，通用性强，可适应不同学科和复杂文本，提炼核心观点，降低知识获取难度。在处理论文时，海量文献通常以多种格式存储，需转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容提取。还可将文件内容自动化提取结合大模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

对抗性提示的参考文献包括：

  1. The Waluigi Effect(mega-post)(opens in a new tab)
  2. Jailbreak Chat(opens in a new tab)
  3. Model-tuning Via Prompts Makes NLP Models Adversarially Robust(opens in a new tab)(Mar 2023)
  4. Can AI really be protected from text-based attacks?(opens in a new tab)(Feb 2023)
  5. Hands-on with Bing’s new ChatGPT-like features(opens in a new tab)(Feb 2023)
  6. Using GPT-Eliezer against ChatGPT Jailbreaking(opens in a new tab)(Dec 2022)
  7. Machine Generated Text:A Comprehensive Survey of Threat Models and Detection Methods(opens in a new tab)(Oct 2022)
  8. Prompt injection attacks against GPT-3(opens in a new tab)(Sep 2022)

请注意，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议：1.确定课题主题：明确你的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。2.收集背景资料：使用AI工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。3.分析和总结信息：利用AI文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。4.生成大纲：使用AI写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。5.撰写文献综述：利用AI工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。6.构建方法论：根据研究需求，利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。7.数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用AI数据分析工具来处理和解释数据。8.撰写和编辑：利用AI写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。9.生成参考文献：使用AI文献管理工具来生成正确的参考文献格式。10.审阅和修改：利用AI审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。11.提交前的检查：最后，使用AI抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。请记住，AI工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

学术场景数据处理：论文总结翻译润色

BigModel智谱AI大模型开放平台[heading1]场景介绍[content]大模型技术正全面革新学术研究的传统方式。面对海量论文资料，研究者亟需高效工具来减轻工作量。以智谱GLM系列模型为代表的语言模型，凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、或者进行精准翻译。这不仅节省了研究者阅读和整理文献的时间，还能帮助他们聚焦于核心问题。模型的通用性使其能够适应不同学科和复杂文本，从中提炼出清晰的核心观点，为研究工作提速。无论是学者梳理文献、设计研究方案，还是学生快速掌握课程重点，大模型都能显著降低知识获取的难度，减少学科背景的限制。总之，大语言模型通过减轻文献处理的负担，让研究者将更多精力投入到创新和实践中，是提升学术效率与质量的得力工具。[heading1]一、论文处理全景图[content][heading1]二、方案详情[heading2]文献预处理[content]海量文献通常以PDF、Word或Excel等格式存储，在使用大模型处理前，需要将其转换为可供模型解析的文本格式。您可以借助平台工具高效完成[文件内容的提取](https://www.bigmodel.cn/dev/api/knowlage-manage/queryextract)。代码示例[heading2]LLM内容处理[content]将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。代码示例程序主入口，运行程序

对抗性提示

[The Waluigi Effect(mega-post)(opens in a new tab)](https://www.lesswrong.com/posts/D7PumeYTDPfBTp3i7/the-waluigi-effect-mega-post)[Jailbreak Chat(opens in a new tab)](https://www.jailbreakchat.com/)[Model-tuning Via Prompts Makes NLP Models Adversarially Robust(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/2303.07320)(Mar 2023)[Can AI really be protected from text-based attacks?(opens in a new tab)](https://techcrunch.com/2023/02/24/can-language-models-really-be-protected-from-text-based-attacks/)(Feb 2023)[Hands-on with Bing’s new ChatGPT-like features(opens in a new tab)](https://techcrunch.com/2023/02/08/hands-on-with-the-new-bing/)(Feb 2023)[Using GPT-Eliezer against ChatGPT Jailbreaking(opens in a new tab)](https://www.alignmentforum.org/posts/pNcFYZnPdXyL2RfgA/using-gpt-eliezer-against-chatgpt-jailbreaking)(Dec 2022)[Machine Generated Text:A Comprehensive Survey of Threat Models and Detection Methods(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/2210.07321)(Oct 2022)[Prompt injection attacks against GPT-3(opens in a new tab)](https://simonwillison.net/2022/Sep/12/prompt-injection/)(Sep 2022)

Others are asking
有论文大纲怎么ai生成一篇完整的论文且文献要真实
利用 AI 生成一篇完整且文献真实的论文，您可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具（如 Quillbot）来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具（如 Google Colab、Knitro）来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具（如 Grammarly）来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具（如 Turnitin、Crossref Similarity Check）来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的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，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时，重要的是要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。
2025-04-13
ai生成文献综述引言的指令
以下是关于利用 AI 生成文献综述引言的一些指导： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述引言：利用 AI 工具来帮助撰写引言部分，确保内容的准确性和完整性。但需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 例如，像“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”这样的需求，可让 AI 辅助生成。 每次生成后，您还可以通过向提示栏添加更多说明，然后按 Enter 键，以便 AI 根据您的后续说明重新生成，从而进一步优化提示。默认情况下，除了您包含的手动之外，Cursor 还将尝试查找不同类型的有用信息来改进代码生成。其他上下文可能包括相关文件、最近查看的文件等。收集后，Cursor 按与编辑/生成的相关性对上下文项进行排名，并将排名靠前的项目保留在大型语言模型的上下文中。
2025-04-10
已有30多篇参考文献，如何用AI写综述论文
利用 AI 写综述论文可以参考以下步骤： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成综述论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写综述论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查综述论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保综述论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行综述论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2025-04-10
论文参考文献自动生成的免费工具，请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可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 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/
2025-04-09
最好的AI学术文献搜索软件？
以下是一些较好的 AI 学术文献搜索软件： 1. Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 2. Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 此外，在论文写作和课题研究中，还可以利用其他 AI 工具辅助，如： 1. 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议；Quillbot 可进行重写和摘要。 2. 数据分析：Google Colab 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。 在教学中，Claude 和 Gamma.app 这两个工具可以帮助学生做好组会准备，如快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。使用 Claude 时，可以通过对话解决如学术网站条件搜索等问题。
2025-04-01
我是一名日语大四学生，我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿，请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容： 在智能纪要方面，AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有相关版块、挑战、分享会和教程，可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术，常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面，如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结（https://b.jimmylv.cn/）、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具（https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/）、summarize.tech:AIpowered video summaries（https://www.summarize.tech/）。 在生成式 AI 季度数据报告中，会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加，Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月，赛道月访问总量有变化，如 2023 年 4 月约 1314.6 万，2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据，如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息： 智普工作流功能及创建流程： 新用户资源包：新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买，能满足使用需求。 工作流功能：具备文章、文件、网页总结，生成图片、视频和文字版日报等功能，通过意图识别跳转节点，使用多个 agent。 工作流创建：在控制台的自动体中心，右键创建智能体，可选择对话型或文本型，对话型多用于多 agent 协作等场景，创建后在空旷画布的左下角添加节点，节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等，agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互，LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取：文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取，飞书群也可获取。 版本选择：接入微信时，有云服务器和本地电脑两种版本，可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论： 工作流节点与 agent：工作流中节点和 agent 的连接方式，agent 具有意图识别和跳出条件，可实现任务跳转，所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题：姿谱清流本身无存储功能，需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试：介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法，包括角色名称、背景、人格等设置，以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突：意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳，识别准确率相对较准。 多智能体的记忆：多智能体之间存在记忆，后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档，可据此构建智能体。工作流偏向节点调用，可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件，可添加图像流、触发器和知识库，知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型，能快速读懂视频，并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站： 百炼大模型平台：其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，可生成爆款文案，还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等，Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用，但生成过程较缓慢。 应用场景：包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力，AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印，其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用：有开源地址，可下载到本地，配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景，运行项目需特定 Python 包和依赖，可新建应用获取 appid，拍照时需设置 API key。 此外，关于 AI 技术原理与框架的相关知识： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 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，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31