ChGPT商汤？ 商汤slam？

可以做ai图像的工具

可以做AI图像的工具包括Copilot、Gemini、即梦AI、midjourney、通义万相、DALLEStable Diffusion、秒画以及boardmix AI。以下是这些工具的详细介绍：Copilot：微软开发的AI伴侣，它不仅具备强大的文本生成能力，还拥有图像生成功能。

Raphael AI：简介：Raphael AI是一款免费且高质量的AI图片生成工具，它无需用户登录即可直接使用，且没有生成次数的限制。特点：采用前沿的AI算法，能够生成清晰度、色彩饱和度和艺术感都很高的图片。支持多样化风格，非常适合自媒体人、设计师、学生、创意爱好者以及企业宣传人员等人群使用。

Assembo.ai 简介：Assembo.ai是一款强大的AI作图工具，用户只需上传产品图，并输入具体指令（中英文皆可），甚至无需指令，就能自动生成4张不同的场景图。这些图片高清且质量上乘，非常适合作为电商产品的主图或副图。功能亮点：高清下载、多场景图生成、中英文指令支持。

简介：MAGIc Studio是一套专注于特定用途的AI图像生成和编辑工具，如AI头像生成器和产品照片创建器。它还提供背景移除、模糊和许多其他有用的功能。图片：LeiaPix - 2D转3D 网址：HTTPS：// 简介：Leiapix是一个能将2D图像转换成引人入胜的3D动画的工具。

Bigjpg 网址：https：//bigjpg.com/功能：支持在线使用和本地程序下载，对动漫插画和写实类图像放大效果好。限制：免费使用时，可上传3000*3000px及5MB以内的图像，支持放大2倍及4倍，可选择降噪。特点：放大倍数和图片尺寸不同，所需放大时间不同，从几分钟到几十分钟不等。

一文快速了解国内主流AI大模型

一文快速了解国内主流AI大模型 在当前的AI技术浪潮中，国内涌现出了众多优秀的AI大模型。这些模型在各自的应用领域中展现出了强大的能力和潜力。以下是对国内主流AI大模型的简要介绍： 文心一言 简介：文心一言是百度研发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作。

自主创新的算法、领先的中文认知大模型企业 点击跳转 智谱AI 商汤日日新 2023年7月7日，上海——2023世界人工智能大会（WAIC）战略合作伙伴商汤科技召开“大爱无疆·日日新”人工智能论坛，重磅推出 “商汤日日新SenseNova”大模型体系的多方位全面升级，以及在该体系下的一系列大模型产品更新和落地成果。

华为盘古大模型是基于升腾计算产业生态构建的。华为提出了“一平台双驱动”的AI生态型产业链模式，其中“一平台”指基础软件平台，包括AI处理器、服务器硬件以及芯片使能软件、AI框架；“双驱动”指技术生态和商业生态，涵盖了ISV、IHV、整机、一体机合作伙伴等。

技术架构主流：Transformer架构已经成为大模型领域的主流算法架构基础，gpt模式逐渐成为主流路线。模态支持多样化：大模型支持的模态更加多样化，从支持单一模态下的单一任务逐渐发展为支持多种模态下的多种任务。应用领域广泛：大模型可以分为通用大模型和行业大模型两种。

一文读懂AI大模型Transformer Self-Attention-自注意力机制 什么是Self-Attention Self-Attention（自注意力机制）是一种在人工智能和深度学习领域，特别是在处理序列数据时，极为重要的技术。它模仿了人类在阅读理解过程中自动关注句子关键词，并将这些关键词与前面提到的信息联系起来的能力。

资本不再热捧,“AI四小龙”有些尴尬

1、资本不再热捧，“AI四小龙”有些尴尬 近年来，曾备受资本市场追捧的“AI四小龙”——商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技，如今却面临着资本退潮的尴尬境地。这一变化在商汤科技的案例中尤为明显，阿里巴巴等资本大佬的减持和退出，直接导致了其股价的大幅下跌和市值的缩水。

2、然而，傍上了大模型，并不意味着四小龙就能成为风口的“猪”。在“百模大战”中，前有百度、阿里、华为等巨头在前，四小龙并没有太多优势。此外，AI的变现难题依然困扰着整个行业，投入时间长、需要足够的资本支撑。从目前的状况来看，四小龙完全没有可持续的能力来支撑大模型的研发和商业化落地。

3、AI四小龙也在寻求转型和突破。云从、商汤、依图开始押注生成式AI，这一路线肯定算是正确的，因为生成式AI已经成为市场主流。而旷视则开始走差异化的路子，从AI转型智驾。然而，市场依然不太乐观。各种“小龙”、“小虎”们在涌现，市场快速变动，一旦掉队，很难跟上。

4、云从科技不仅面临“AI四小龙”中其他三家企业的竞争，还面临着不断涌现的新兴玩家们的挑战和竞争。2025年初，deepseek的爆火使得云从科技在AI大模型、智慧金融、智慧出行、智慧商业等赛道中的竞争压力进一步加剧。同时，诸多互联网“大厂”如字节跳动、腾讯、华为等均在入侵云从科技的业务领域。

5、AI四小龙的悲情现状并不意味着专利无用。相反，这恰恰说明了专利在企业竞争和生存中的重要性。专利不仅能够保护企业的技术成果和创新成果，还能为企业带来一定的竞争优势和市场份额。当企业面临外部竞争时，专利可以成为其有力的武器和盾牌。同时，我们也应该看到，不是所有的专利都是有用的。

6、科大讯飞为什么不是ai四小龙？因为：百度、科大讯飞、华为等一众大厂也在纷纷加速布局AI，并推动AI和交通、物流、零售、金融、政务等多个产业的融合。甚至可以说，AI逐渐成为了一众大公司的标配。当然，这一动作也加速了AI行业的“内卷”程度。

中国股市:人工智能“爆火”产业链龙头最全汇总!(建议收藏)

泰禾智能 公司简介：基于AI视觉识别的成套智能化装备和服务提供商，主要产品包括智能检测分选装备、智能包装装备、工业机器人及自动化成套装备等。经营范围：光电、软件、人工智能视觉等的研发与转让；分选设备及配件、机器人及配件等的制造、销售、服务。以上是中国股市中十大“人工智能”龙头细分名单。

科大讯飞（002230）国内智能语音识别领域绝对龙头，在语音合成、自然语言处理等技术上全球领先。2025年最新财报显示，其教育、医疗等行业解决方案业务增长迅猛。 中科曙光（603019）国内超算和AI服务器龙头，为各大AI企业提供算力支持。最新研发的AI训练服务器性能已达国际一流水平。

中国股市人工智能龙头股包括但不限于科大讯飞、万兴科技、中科创达、寒武纪、拓尔思、浪潮信息等。科大讯飞（002230.SZ）：作为中国智能语音技术的领军企业，科大讯飞凭借其深厚的技术积累和政府的政策支持，在智能语音领域构建了完整的生态体系，成为该领域的“国民级入口”。

在2024年，中国股市中众多细分行业展现出了强劲的增长潜力和投资价值。以下是对各细分行业龙头股的汇总，供投资者参考。人工智能领域 人工智能语音：科大讯飞、汉王科技。作为语音技术的领军企业，它们在智能语音识别、合成等方面具有显著优势。人工智能服务器：浪潮信息、中科曙光。

人工智能基础设施提供商，拥有业界最全的CPU服务器产品线，为人工智能应用提供坚实的基础。中科曙光（603019）：国内高性能计算领域的绝对龙头，云端人工智能技术的领先者。中科创达（300496）：嵌入式AI技术的领军企业，提供从芯片层到算法层的一整套解决方案。

ai到底是不是泡沫知乎

1、AI技术现阶段有局部泡沫，但整体属于价值探索期，并不等同互联网泡沫。全球资本市场对AI的投资确实存在过热迹象：2023年单季度AI初创企业融资超400亿美元，部分企业估值与营收偏离超20倍。

2、AI是否是泡沫，目前存在不同观点。一种观点认为AI存在泡沫。这部分人认为，如果没有大的算法突破，AI的发展可能已经接近当前技术的极限，未来的竞争将主要集中在算力上。这种情况下，AI行业的繁荣可能更多地是基于资本的炒作，而非实际的技术进步。因此，他们认为AI行业存在泡沫，未来可能会面临调整。

3、AI并非完全是骗局，但也不能一概而论地说它完全不是骗局。关于“AI是骗局吗”这一问题，在知乎上存在不同的观点和经历分享，以下是具体分析：一方面，有人认为AI在某些情境下可能会误导或欺骗用户：信息错漏：有用户在使用AI帮助写论文时发现，AI提供的信息存在错漏，导致论文质量不高。

4、AI自动答题的项目可以挣钱，但收益有限且存在风险。AI自动答题项目，如百度答题、知乎答题、头条极速版答题等，通常通过AI脚本自动回答平台上的问题以获取收益。这类项目确实存在盈利的可能性，但实际情况是挣得并不多，且存在诸多限制和风险。

CLiB中文大模型排名能力评测榜单「连载」

在v19版本中，评测榜单新增了数学基础（算术）能力排行榜，以及5个大模型：Qwen2-7B-Instruct、Qwen2-72B-Instruct、glm-4-9b-chat、Yi-5-9B-Chat、Yi-5-34B-Chat。这些新增内容进一步丰富了评测体系，为业界提供了更多参考依据。

CLiB中文大模型能力评测全景展示 CLiB评测平台已收录全球74款顶级大模型，囊括商业巨头（如GPT谷歌 Bard）与开源杰作（如百川、Qwen），覆盖全球顶尖机构。版本迭代至v15，新增8款顶尖模型，同时剔除过时选项，保持数据新鲜。

CLiB中文大模型能力评测榜单概览：收录情况：CLiB评测平台已收录74款全球顶级大模型，包括商业巨头如GPT谷歌 Bard等，以及开源佳作如百川、Qwen等，覆盖了全球顶尖的机构。版本更新：目前版本已迭代至v15，在2024年3月20日进行了最近一次更新。

表格问答排行榜专门用于评估大模型对表格数据的理解和分析能力，常用于数据分析场景。中文编码效率排行榜则评估大模型在中文字符编码上的效率，以此反映模型运行速度。中文指令遵从排行榜则是基于特定指令集，评估模型执行中文指令的准确性。