拆解书籍最厉害的AI有哪些推荐

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下为为您提供的几个案例拆解教程： Coze 应用实战指南 吐槽心灵鸡汤 核心功能说明：一个允许用户输入心灵鸡汤类内容，AI 生成对应的反心灵鸡汤，并展示在前端页面的应用。 核心操作流程拆解： 1. 用户在页面输入指定文本。 2. 用户在页面点击【开喝】按钮。 3. Coze 后台调用工作流生成对应内容。 4. 工作流生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计拆解： 1. 用户界面提供一个元素 A（Coze 中称作组件），让用户输入内容。 2. 用户界面提供一个按钮 A，让用户点击后调用工作流。 3. 用户界面提供一个元素 B，向用户展示工作流的结果。 核心业务逻辑拆解： 1. 读取元素 A 的用户输入。 2. 将用户输入传递给 AI 大模型。 3. AI 大模型按照提示词设定生成指定内容。 4. 在元素 B 展示 AI 大模型生成的内容。基于上述业务逻辑，只需要设计一个简单的工作流即可，该工作流由【开始】节点（用户输入）、【大模型】节点（AI 生成内容）、【结束】节点构成（内容输出）。 Pika 新功能“Pikadditions” 厕所开门见猴 原视频：人物推开厕所门→空马桶镜头。 角色图片：一张猴子坐在马桶上的图片。 提示词：“When the door opens in the video,we see a monkey with reading glasses sitting in the toilet reading a book.” 拆解逻辑： 1. 时间触发：When the door opens→绑定视频动态事件（门开合过程）。 2. 空间绑定：sitting in the toilet→将猴子坐标锁定在马桶实体上。 3. 行为设计：reading a book→赋予角色符合场景逻辑的行为（厕所常见活动）。 4. 细节强化：with reading glasses→用视觉符号增强角色合理性（模仿人类行为）。 首尾帧循环视频制作 宇航员案例 1. MJ 生成宇航员近照。 2. 截取头盔中反射的宇航员作为第 3 步垫图和 sref 使用。 3. 生成与头盔中宇航员接近的半身像。 4. 打开即梦，选择使用尾帧。重点：一般情况可以不选择运镜控制，但这张图需要选择变焦推进，控制镜头推进到头盔里，不然 AI 会自己选择更容易实现的后拉运镜。 5. 得到。 6. 同样的做法得到尾帧回到首帧的视频，再用剪映拼接一下两段视频即可得到在他人与自己中无限轮回（有时候起始或结束有停顿，保证整条视频衔接流畅可以掐掉）。

ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样，仅靠语言描述世界远远不够，多模态理解非常有用，能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布，将大语言模型竞赛带入多模态模型时代，如 ChatGPT 能看图说话、画图，Google 的 Gemini 支持多种模态，但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o，向智能体方向迈进，其是之前技术的集大成者，通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据，平均音频输入反应时间为 300 毫秒，能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节，唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外，GPT4 是 OpenAI 的多模态工具，在编程任务中表现出色，ChatGPT 是用户友好界面，可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o，效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型，在复杂任务中表现优异，o1mini 适合编码任务，两个模型已在 ChatGPT 中提供，有免费或收费版本。

以下是对哪吒爆款 AI 视频制作拆解的相关内容： 视频创作流程： 包括脚本制作、图片生成、视频生成和视频剪辑，使用的工具分别为豆包、利不利不、可灵和海螺、剪映。 爆火原因分析： 1. 爆款 IP 带来热度和流量，如哪吒。 2. 反差作用，如神话人物与现代生活的反差，好玩有趣吸引停留。 3. 共鸣作用，如职业选择大众化、接地气且贴合角色形象性格并有槽点，引发讨论和分享。 主要角色职业设定： 根据哪吒、敖丙、敖光、敖润、申公豹、太乙真人、吴亮先尊等角色的性格和形象特点，为其设定了快递小哥、咖啡店员、水产店老板等贴合又有槽点的职业。 视频传播情况： 新华社官媒编辑索要并传播了有趣且火的哪吒相关视频。 相关案例特点： 列举了宠物走秀、打工猫等案例，指出其具有反差、萌系、贴近生活等特点。 短视频创作要点： 形式在短视频中可稍大于内容，如开花、冰冻、毛茸茸等风格，但要成热门爆款需内容大于形式，具备反差、共鸣等，且热门爆款有难度，小爆款也不错。 哪吒主题 VB 先导片制作： 周四定方案，周六、周天制作，周天晚上上线。未看片子不耽误制作，用可灵多图参考生成角色、道具等，用集梦生成场景等，还可用可灵 AI 换装设定角色服装。 利用多图生成 AI 视频的创作实践： 1. 哪吒角色创作：通过提供多张零碎照片，参考牙齿等细节，设定现代版哪吒形象，考虑其走位和行为进行场面调度。 2. 成年哪吒合成：将哪吒的头颅与他人身子结合，先给手部特写再揭示人物，提示词思路技巧需统一。 3. 申公豹角色处理：与哪吒类似的处理方式，先交代环境，再展现人物动作。 4. 其他角色创作：包括敖丙、大厨、美丽姑娘、土拨鼠、石姬娘娘等角色，根据不同需求设定形象和动作。 工具特点对比： 可灵能满足需求但生成时间长，微度 AI 生成速度快但结果有区别。 会议主题：0221|哪吒爆款 AI 视频制作拆解 会议时间：2 月 21 号（周五）19:58 22:21（GMT+08） 主讲老师：@小龙问路、@子豪插画

AI Agent 的拆解是指如果单次请求不能很好地遵循并完成所有事情，就将其拆分为一步一步的子任务。比如用户表达目标后，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务（可能会插入新任务），直至所有子任务完成。例如去年的 AutoGPT 就是这种方式（Planning and excute），但它只是学术界的探索，难以落地，除了一些 demo 产品，只在实在智能的 RPA 上见过。难以落地的原因有很多，如计划赶不上变化，提前规划的任务难以保证正确执行；大模型并非全知全能，规划的任务不一定正确；工程化执行时，循环的进入和退出时机也是问题。后来大家都在解决这些问题，思路和解法不同，比如 OpenAI 搞 Tools，FastGPT 搞可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，于是纷纷开始做。 判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流，构建稳定可用的 AI Agent 是不断调试和迭代的过程，通常从性能最强的 LLM 着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况和最终使用的 LLM 逐步拆解子任务。一般对于场景多样、结构复杂、输出格式要求严格的内容，基本可预见需要拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出，涉及多媒体内容生成或从网络自主获取额外信息等能力时，必然需要通过工作流调用相应插件。只用一段 Prompt 的 Agent 也算 AI Agent。

目前有使用 Gemini 1.5 Pro 来分析和拆解腾讯视频的工具。以下是一些相关信息： 大家可以放自己的案例，本文档可编辑。 郑跃葵：拿个库布里克的电影来分析，连大师手法都学会了。 大峰 AI 绘画：太酷啦又多了一个 AI 视频创作助手。 Jones：b 站大学复习有救了。 对！：拉片太方便了。 Shock：而且可以干掉人工标注了，安徽那边数据标注众包要失业了。 清慎：1. 影视二创长剪短，一键生成小帅、小美、大壮、丧彪的故事；2. 警察叔叔查监控，一句话找出监控中的可疑现象；3. 替代 Opus 等长剪短工具。 测试者阿强：好用，准确度很高，把前几天用 AI 做的功夫熊猫之离谱村版丢进去分析，效果很好。拆解作品。 测试者张余和 Ling、洋洋也有拆解结果，Gemini 1.5 Pro 给出了全文。 您可以尝试使用 Gemini 1.5 Pro 来满足您对腾讯视频的分析拆解需求。

以下是将活动主题拆解为大量结构化提示词用于文生视频的相关内容： 技巧 1：提示词的结构 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。可使用简单公式：。 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 技巧 2：提示词的优化 有三个原则： 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果。 写提示词时，首先要明确场景中的人物和冲突，其次是对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围，第三要加强镜头语言，如推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 PixelDance V1.4 提示词指南 图生视频的基础提示词结构为：主体+运动。当主体有突出特征时可加上，需基于输入图片内容写，明确写出主体及想做的动作或运镜，提示词不要与图片内容/基础参数存在事实矛盾。

以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。

以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍： 1. 「」，有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 「」，其中包含为初学者设计的课程。 3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List：涉及人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，可以从此处开始。 4. 入门经典必读：作者为 ，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。

以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容： 学习路线： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试：理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 视频： 1. 大量阅读。 书籍： 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。

以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。

以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报

以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具： 1. TXYZ ：这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

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。

目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势： 1. 降低入门门槛：过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识，现在通过 AI 工具，门槛大大降低。 2. 规范的分析流程：对于初学者来说，AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好，其规范化流程更严谨，结果更可靠。 3. 自动化处理：会自动进行模型选择以匹配数据，还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作：重复性劳动可先交给 AI 做，人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面，GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型，Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化，Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括：对 AI 结果要进行严格验证，不要完全依赖 AI，要保持独立思考，对 AI 的能力边界有清晰认识，合理使用以提高工作效率。同时，AI 应被视为辅助工具而非完全替代品，人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。

目前关于 AI 何时能统治世界尚无确切定论。但从相关研究来看，各国已将 AI 上升为国家战略，视其为下一代全球竞争的制高点。如果某一国家率先突破真正的 AGI，其国际地位和影响力或将急剧攀升。例如俄罗斯总统普京曾警告“谁在人工智能上领先，谁就能统治世界”。 AGI 实现后可能会在未来 20 年给人类社会带来多方面的变革。在经济与社会结构方面，AGI 可能带来生产力的爆炸式增长，同时导致大规模技术性失业，财富可能更多地集中于拥有 AGI 资本的少数人。在文化、价值观与信仰方面，AGI 将挑战人类对智能与意识的认知，引发对“人之为人”意义的新思考，人类价值观可能在科学理性与精神信仰之间重新定位。在政治与权力结构方面，AGI 可能重塑全球权力版图，拥有先进 AI 的国家和跨国企业将获得前所未有的影响力，可能出现“AI 寡头”新统治阶层，引发社会分化，各国还可能陷入 AGI 军备竞赛。 此外，有观点认为 2045 年，人工智能将超越人类智能，届时人类的知识、思考能力等将发生巨大变化。但目前这仍只是一种预测。