以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 投入规模化应用后，一场人工智能的军备竞赛正在上演。
生成式 AI 成为科技领域关注的焦点。
基于此背景，神策数据正式发布微报告《关于生成式 AI，这 10 页 PPT 就够了!》，从突破、能与不能及商业化三方面展开，助力更直观系统地认识生成式 AI，了解其发展历程及能力边界，快速获知生成式 AI 商业化图景，包括其产业链、大模型厂商变现主要路径、应用方向及应用场景方法论，从而探索生成式 AI 的应用与创新。
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>> 生成式 AI 应用效果预测
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>> 大模型厂商变现主要路径
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神策数据积极拥抱鸿蒙生态，正式发布神策分析HarmonyOSSDK，并成功入驻鸿蒙生态伙伴SDK专区，为鸿蒙应用开发者提供安全合规、高效、精细化的数据分析支持，助力企业更好地理解用户行为，提升用户体验，驱动业务增长。图片来源:鸿蒙生态伙伴SDK专区HarmonyOS发布至今，凭借开放、兼容、安全、高性能等特性，吸引了更多开发者与创新力量，推动应用生态繁荣发展，为企业的架构、体验和生态选择带来了新的机遇。神策分析HarmonyOSSDK的发布，为鸿蒙开发者提供了更强大的数据分析支持，在数据安全合规的基础上，更加高效地进行数据收集与分析，优化应用性能，提升用户体验，从挖掘鸿蒙生态新机遇。
在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
随着用户习惯的变化带来的流量结构的变化，平台围绕流量进行的商业化也要同步更新。当平台内容越来越多，且相对同质化，仅靠个性推荐已经不再能实现内容与消费者的精准、高效匹配。电商部门的也会有，有些品牌它没分这么清，但是更加偏向的是品牌公关这一块，因为SEO它不是直接可以追踪到转化的效果。
fal是一个生成式媒体平台，旨在为开发者提供最先进的生成式媒体模型，并通过fal的推理专家优化，实现闪电般快速的推理。该平台支持实时WebSocket推理基础设施，并提供私有部署选项，以最经济的方式根据使用量付费。开发者可通过fal灵活的计费方式，实现经济高效的生成式媒体应用。
4月2日，支付宝推出“AI就医助理”解决方案，应用大模型、数字人等技术，为患者提供就医前、中、后“陪伴式就诊服务”。浙江省已率先使用该方案在92家医院落地了数字健康人“安诊儿”，半年时间服务超百万人次用户。在叠加了更加前沿的大模型等生成式技术之后，伴随着支付宝“AI就医助理”向更多应用场景的深化，“AI医疗服务”时代有望正式开启。
所有迹象都表明，未来的苹果设备将从今年下半年开始大量利用生成式人工智能技术。尽管具体应用方式还不太确定，但业内已有诸多迹象表明，这家库比蒂诺科技巨头正在积极布局这一领域。本地AI处理能力的大幅提升，将为其设备带来全新的应用场景和体验。
根据最新数据显示，近四分之一的专业人士通过使用生成式人工智能工具，每周能够节省5-10小时的工作时间。这项研究揭示了GenerativeAI工具在提升工作效率方面的潜力。随着这种工具的不断发展和完善，可以预见，更多专业人士将会受益于GenerativeAI技术的帮助，实现工作时间的节省和工作效率的提升。
支付宝广告业务正加速发展。4月11日，支付宝在2024数智营销峰会上，披露了平台商业化最新进展:“支付宝灯火”数字推广平台上线半年多，增长迅猛，活跃广告主、活跃代理商分别实现4倍和9倍增长，新平台带动了投放广告的品牌小程序GMV平均提升200%。支付宝将持续开放平台特色产品、技术，发挥更多场景化服务流量价值，助力商家互联网广告走向品效合一的精细化时代。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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