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大模型研究 报告

Answer

以下是为您提供的关于大模型研究的相关信息：

  1. 1 月 25 日的 XiaoHu.AI 日报中提到：

    • 有 26 种多模态大模型研究报告，全面分析了市面上的 26 种多模态大语言模型，涵盖模型架构、训练流程设计，每种模型具有独特设计和功能。相关链接：https://arxiv.org/abs/2401.13601 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750400886676070495?s=20
    • 研究了使用红外线激光攻击自动驾驶车辆，针对摄像头系统尤其是识别道路标志的部分，攻击成功率高达 100%。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750391646121017610?s=20
    • ChatGPT 新增小功能，包括自动展开代码输出、批量移动对话历史记录到存档，设置路径为设置->General。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750367771446345834?s=20
    • 哈佛大学 CS50x 2024 课程是计算机科学和编程入门课程，面向各类学生，重点包括问题解决、计算思维、编程语言等，讲师为 David J.Malan，可通过 edX 平台注册和完成课程。相关链接：https://cs50.harvard.edu/x/2024/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750331575081026039?s=20
    • Poe 聊天机器人推广活动，创建并分享聊天机器人，每带来一个订阅者奖励 50 美金。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750173470946988230?s=20
    • Lumiere 视频生成技术是 Google Research 开发的文本到视频模型，具有创新的空间时间 U-Net 架构，能一次性生成完整视频，确保连贯和逼真，支持多种视频生成和编辑功能。相关链接：https://lumiere-video.github.io 、https://x.com/xiaohuggg/status/175014

  2. 《质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》中指出：

    • 近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。
    • 本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉-语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。
    • 报告包括视觉分析技术（Transformer 视觉模型优点和局限）、图像-语言模型、视频-语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景（多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024-?）、视频生成模型 mapping）、未来发展方向（技术路径而言：利用预训练 LLMs 进行指令调整；应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力）、References、附录等内容。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA
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References

XiaoHu.AI日报

1⃣️?26种多模态大模型研究报告:-全面分析市面上的26种多模态大语言模型(MM-LLMs)-涵盖模型架构、训练流程设计-每种模型具有独特设计和功能?https://arxiv.org/abs/2401.13601?https://x.com/xiaohuggg/status/1750400886676070495?s=20 2⃣️?利用红外激光反射攻击自动驾驶车辆:-研究使用红外线激光攻击自动驾驶车辆。-针对摄像头系统,尤其是识别道路标志的部分。-攻击成功率高达100%。?https://x.com/xiaohuggg/status/1750391646121017610?s=20 3⃣️?ChatGPT新增小功能:-功能一:自动展开代码输出-功能二:批量移动对话历史记录到存档-设置路径:设置->General?https://x.com/xiaohuggg/status/1750367771446345834?s=20 4⃣️?哈佛大学CS50x 2024课程:-计算机科学和编程入门,面向各类学生-重点:问题解决、计算思维、编程语言等-讲师:David J.Malan-通过edX平台注册和完成课程?https://cs50.harvard.edu/x/2024/?https://x.com/xiaohuggg/status/1750331575081026039?s=20 5⃣️?Poe聊天机器人推广活动:-创建并分享聊天机器人。-每带来一个订阅者,奖励50美金。?https://x.com/xiaohuggg/status/1750173470946988230?s=20 6⃣️?Lumiere视频生成技术:-Google Research开发的文本到视频模型。-创新的空间时间U-Net架构。-一次性生成完整视频,确保连贯和逼真。-支持多种视频生成和编辑功能。?https://lumiere-video.github.io?https://x.com/xiaohuggg/status/175014

XiaoHu.AI日报

1⃣️?26种多模态大模型研究报告:-全面分析市面上的26种多模态大语言模型(MM-LLMs)-涵盖模型架构、训练流程设计-每种模型具有独特设计和功能?https://arxiv.org/abs/2401.13601?https://x.com/xiaohuggg/status/1750400886676070495?s=20 2⃣️?利用红外激光反射攻击自动驾驶车辆:-研究使用红外线激光攻击自动驾驶车辆。-针对摄像头系统,尤其是识别道路标志的部分。-攻击成功率高达100%。?https://x.com/xiaohuggg/status/1750391646121017610?s=20 3⃣️?ChatGPT新增小功能:-功能一:自动展开代码输出-功能二:批量移动对话历史记录到存档-设置路径:设置->General?https://x.com/xiaohuggg/status/1750367771446345834?s=20 4⃣️?哈佛大学CS50x 2024课程:-计算机科学和编程入门,面向各类学生-重点:问题解决、计算思维、编程语言等-讲师:David J.Malan-通过edX平台注册和完成课程?https://cs50.harvard.edu/x/2024/?https://x.com/xiaohuggg/status/1750331575081026039?s=20 5⃣️?Poe聊天机器人推广活动:-创建并分享聊天机器人。-每带来一个订阅者,奖励50美金。?https://x.com/xiaohuggg/status/1750173470946988230?s=20 6⃣️?Lumiere视频生成技术:-Google Research开发的文本到视频模型。-创新的空间时间U-Net架构。-一次性生成完整视频,确保连贯和逼真。-支持多种视频生成和编辑功能。?https://lumiere-video.github.io?https://x.com/xiaohuggg/status/175014

质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA来源：质朴发言发文时间：2024.01.22近期，生成式AI领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于Transformer架构的视觉-语言模型，这些模型优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告的范围专注于视觉和语言之间的交互，而不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。综上，本报告旨在为所有关心大模型事业的伙伴，提供一个全面而深入的视角，以理解视觉-语言理解模型的发展历程、现状及未来趋势。?目录建议结合要点进行针对性阅读。?一、视觉分析技术1、Transformer视觉模型优点2、Transformer视觉模型的局限二、图像-语言模型三、视频-语言模型四、LLM多模态Agent五、应用场景1、多模态内容理解与处理2、智能交互与自动化3、具身智能4、未来发展趋势（2024-?）5、视频生成模型mapping六、未来发展方向1、技术路径而言：利用预训练LLMs进行指令调整2、应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力七、References八、附录

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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
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