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橫店，到底相不相信AI？
橫店如今正站在人工智能技術(shù)的十字路口。一方面，短劇制作者們依然堅(jiān)持著傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，快速而高效地制造著大量內(nèi)容；另一方面，AI技術(shù)的引入正在改變短劇的投流環(huán)節(jié)，為這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)帶來新的變數(shù)。本文將深入探討AI在短劇行業(yè)中的接受度，以及它如何影響短劇的生產(chǎn)、分發(fā)和盈利模式。
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半年過去，AI視頻卷到哪兒了？
從年初Sora的亮相到國內(nèi)外科技公司的激烈競爭，AI視頻行業(yè)呈現(xiàn)出一派繁榮景象。然而，盡管市場上涌現(xiàn)出眾多AI視頻產(chǎn)品，真正能夠滿足大眾需求的卻寥寥無幾。本文將深入探討AI視頻技術(shù)的現(xiàn)狀，分析其面臨的挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展趨勢。
Midjourney 商業(yè)畫布深度分析
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微軟藍(lán)屏，為OpenAI敲響警鐘
周五微軟推送了一個(gè)更新，直接造成全球850多萬臺電腦直接藍(lán)屏，影響到從工廠到機(jī)場等各個(gè)行業(yè)的各種業(yè)務(wù)，就連馬斯克也大為光火。據(jù)稱是因?yàn)橐豢預(yù)I驅(qū)動(dòng)的工具引發(fā)的事故，而微軟的這次"IT史上最大的失誤"，給AI時(shí)代的我們帶來了哪些啟示？
OpenAI掀小模型血戰(zhàn)！蘋果DCLM強(qiáng)勢登場，碾壓Mistral 7B全開源
小模型時(shí)代來了？OpenAI帶著GPT-4o mini首次入局小模型戰(zhàn)場，Mistral AI、HuggingFace本周接連發(fā)布了小模型。如今，蘋果也發(fā)布了70億參數(shù)小模型DCLM，性能碾壓Mistral-7B。
它，想給AI搜索醒醒腦
在人工智能不斷演進(jìn)的今天，一個(gè)來自加利福尼亞州舊金山的實(shí)驗(yàn)室Exa，以其前沿的搜索引擎技術(shù)，吸引了全球科技界的目光。本文將深入探討Exa的創(chuàng)新之路，分析其技術(shù)特點(diǎn)和市場潛力，并展望這一技術(shù)如何為AI搜索領(lǐng)域帶來革命性的變革。
數(shù)字人社交陪伴出海賽道成這屆AIGC圈“天菜”，海內(nèi)外多少廠商在低調(diào)撈金？
當(dāng)國內(nèi)的大模型還在打價(jià)格戰(zhàn)，還在卷Agent的時(shí)候，國外的AI社交類產(chǎn)品已經(jīng)開始與數(shù)字人結(jié)合，AI陪伴類的產(chǎn)品甚至取得了不錯(cuò)的成績。這篇文章，我們就來看看這些產(chǎn)品的表現(xiàn)如何。
智能體爆發(fā)前夜，大廠們都在搶什么？
進(jìn)入2024年，國產(chǎn)大模型技術(shù)的競逐愈發(fā)激烈。在這場技術(shù)的角逐中，AI智能體（Agent）的開發(fā)成為了新的焦點(diǎn)。從基礎(chǔ)能力的構(gòu)建到智能體應(yīng)用的落地，國內(nèi)企業(yè)展現(xiàn)出了前所未有的熱情和創(chuàng)新。然而，與國際巨頭微軟和OpenAI的發(fā)展路徑相比，國內(nèi)企業(yè)似乎更加看好智能體的未來。本文將深入探討國內(nèi)大廠在智能體領(lǐng)域的競爭態(tài)勢，分析它們?nèi)绾卧诙嘣纳鷳B(tài)系統(tǒng)中尋求突破，并探索智能體在C端和B端應(yīng)用中的商業(yè)化之路。
AIGC的PMF：專業(yè)、垂直、與場景匹配
在人工智能的浪潮中，AIGC正逐漸成為創(chuàng)新的前沿。然而，AI創(chuàng)業(yè)者在追求技術(shù)突破的同時(shí)，如何確保他們的產(chǎn)品能夠滿足市場需求，實(shí)現(xiàn)商業(yè)成功？本文深入探討了AIGC的PMF產(chǎn)品市場契合度，分析了當(dāng)前AI大模型的商業(yè)化現(xiàn)狀，并提出了評估AI大模型PMF的標(biāo)準(zhǔn)和策略，為AI創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的指導(dǎo)。
獨(dú)家專訪戴勃：被低估的Real to Sim和3D動(dòng)態(tài)內(nèi)容生成的未來
在人工智能的浪潮中，生成式AI（AIGC）正成為研究的熱點(diǎn)，尤其在3D動(dòng)態(tài)內(nèi)容生成和視頻生成領(lǐng)域。戴勃老師，作為這一領(lǐng)域的資深研究者，他的工作不僅推動(dòng)了技術(shù)的發(fā)展，也為我們打開了新的視野。本文通過專訪戴勃老師，深入探討了Real to Sim、3D動(dòng)態(tài)內(nèi)容生成以及視頻生成的未來，揭示了這些技術(shù)背后的科學(xué)規(guī)律和潛在的商業(yè)價(jià)值。
「13.11＞13.8」沖上熱搜，一道題讓人類AI集體降智？所有LLM致命缺點(diǎn)曝光
13.8和13.11哪個(gè)大？這個(gè)問題不光難倒了部分人類，還讓一票大模型折戟。AI如今都能做AI奧數(shù)題了，但簡單的常識問題對它們依然難如登天。其實(shí)，無論是比大小，還是卷心菜難題，都揭示了LLM在token預(yù)測上的一個(gè)重大缺陷。
使用ChatGPT進(jìn)行用戶體驗(yàn)文案的內(nèi)容設(shè)計(jì)
我們在寫提示詞之前，需要做一些準(zhǔn)備，本文將介紹如何做好提示準(zhǔn)備、提示技巧和避免陷阱，以及后續(xù)如何有質(zhì)量的進(jìn)行問答。
