当前从 AI 发展到 AGI 的路径主要包括以下方面： 1. 基于 Token 预测：OpenAI 首席科学家 Ilya 认为这种方法可能走得很远，甚至有可能一直突破到 AGI。尽管最终也许需要与其他想法结合，但为我们提供了一条可行的道路。从当前的语言模型到未来的 AGI，仍有一些问题有待解决，比如提高多步推理能力。 2. 融合 RL 与 LLM 思想：在某些领域的挑战突破上，其中的一条可行的路径也许是找到一个适合的模拟任务环境（这点非常重要，且需要有自反馈机制，如围棋）从白板状态开始训练、学习，而非借助人类专家先验，以达到人类或超过人类的状态。 3. 构建学习社区和开源的 AI 知识库：如“通往 AGI 之路「WaytoAGI」”，它是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。

以下是一些 AI 生成知识图谱的相关模型： 1. 小七姐提出的以问题驱动的方法中，在学习深入时会使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。该方法包括问题生成、探索性学习、知识图谱构建、创造性应用和反思与迭代等步骤。 2. 智谱·AI 开源的多模态模型中，如 Visualglm6B 是一个支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，整体模型共 78 亿参数。此外还有 Relay Diffusion Model（RDM），它是级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。

以下是关于爆款文案标题撰写 prompt 的相关内容： 一般来说，写出好的内容创作 prompt 关键在于教 GPT 创作的方法论，即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时，不能简单写“帮我写爆款视频的标题”，而要提供创作标题的方法论/技巧，如运用的修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。不知道有哪些方法论和技巧时，可以找对标账号的标题拆解、模仿。 示例：“创建关于{插入主题}的headlines about{Insert Topic}.The headlines should be eyecatching,punchy,and memorable." AI 生产文章关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章，更详细、具创意的提示词能提升文章质量。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求，生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格。

GPT O1 的强大之处主要体现在以下几个方面： 1. 在推理方面，与 4o 相比具有显著优势，各项得分结果均超越 4o。 2. 在 GPQA diamond 这一困难的智力基准测试中，表现超越了拥有博士学位的专家，成为首个在该基准测试上达到此成就的模型。 3. 在物理、化学、生物、数学和编程等领域的挑战性任务上，表现出色，如同博士生一样优秀，甚至在 IMO 和 Codeforces 竞赛中取得高分。 4. 具有更聪明的思考方式，会花更多时间思考问题，尝试不同策略，甚至能意识到自身错误。 5. 在遵循指令方面能力较强，且在“后训练”阶段可能存在增强指令遵循能力的环节，极大增强了逻辑推理类的指令遵循数据比例，进一步加强了基座模型的逻辑推理能力。 虽然目前暂时缺少像 ChatGPT 那样的网络浏览和文件上传功能，但在复杂推理任务上已经非常强大。

AI 陪伴已进入成长爆发期，尽管可能看似是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。包括我们在内的数百万人已与聊天机器人建立联系，网页端和移动端数据显示其正日益普及。 在网页端榜单上，有八家 AI 陪伴公司，其中排名第十六。在网页端榜单的八家 AI 陪伴产品中，有六家自称“无限制”，用户主要通过移动网页访问，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度很高。 依据 Sensor Tower 数据，为 74 次。 陪伴应用范畴迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究表明，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生。如聊天机器人帮助 3%的用户减轻了自杀念头。

在国内，利用 AI 赚钱并非易事。一方面，对于大多数普通老百姓来说，很多 AI 产品仍处于新鲜感阶段，用户量可能在新鲜感满足后急剧下滑。例如，一些宣称能帮写小红书、工作文档甚至解决人生问题的 AI 聊天工具，实际使用效果往往达不到宣传的程度。 从创作者角度看，虽然像 GPTs/GLMs 等上线，但能通过它们赚钱的只是少数。以目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据为例，结果显示并非所有人都能借此盈利。 学习 AI 有可能赚钱，因为人工智能领域存在如数据科学家、机器学习工程师等高薪工作，且 AI 技术在各行业有广泛应用，掌握相关技能能增加就业和职业发展机会。但能否赚钱还受个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素影响，仅学会基础知识难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及度不断提高，发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来一系列关于机器意识、物种竞争以及合作的有趣问题。 在产业发展方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

要从 B 站视频中提取语言转文本，可按以下步骤操作： 1. 打开相关视频，如果在视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕，会看到多出一个“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，会弹出窗口，可选择多种字幕格式，包括带时间的或者不带时间的。 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用都是通过获取视频字幕，再发给 AI 执行内容总结任务来达到总结视频的效果。需要注意的是，直接用语音转文字效率太低。

AIGC 与传统内容生产存在以下区别： 1. 生产主体不同：传统内容生产方式包括 PGC（专业生产）和 UGC（用户生产），而 AIGC 是由人工智能进行生产。 2. 生产方式不同：AIGC 利用人工智能技术自动创作文本、音频、图像和视频等内容，是一种新型的生产方式。它源自生成式人工智能，通过机器学习模型尤其是大模型，经过大量数据训练，具有较高的通用性和迁移能力，能够通过微调适应不同的内容生成任务，从而提高内容生产的效率和多样性。 3. 面临的挑战不同：AIGC 虽然潜力巨大，但也面临技术、伦理和质量控制等方面的挑战。例如，技术成熟度有待进一步提升以确保生成内容的准确性和可靠性，同时其广泛应用需要考虑版权、隐私和伦理等问题，以确保内容的原创性和价值。 AIGC 包括人工智能赋能内容创作的四大模态，即 AI 文本生成、AI 音频生成、AI 图像生成和 AI 视频生成。AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例，代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。