老外都在用!盘点全球最高效的十大办公AI工具

尽管人们担心人工智能会取代人类,但大部分“打工人”还是在工作中积极拥抱AI来提高工作效率。根据FlexOS收集的Similarweb网站流量数据,5月份,OpenAI的ChatGPT使用量增长了74%,网站访问量从4月份的18亿次增至31亿次。


ChatGPT是5月份全球工作中使用最多的生成式人工智能工具,紧随其后的竞争对手包括谷歌Gemini和Anthropic的Claude。

根据FlexOS,以下是全球工作中最常使用的十大AI工具,按照使用频率从低到高排序。

10. ElevenLabs

ElevenLabs开发的AI模型可以生成音频语音、声音和音效,适用于包括有声书和视频游戏角色在内的内容,并且支持29种语言。据该公司称,其人工智能音频模型还被用于帮助失声者和特殊需求者。根据Similarweb的数据,从4月到6月,ElevenLabs在全球的总访问量为6387万次.

ElevenLabs

09. Poe

Poe由问答网站Quora创建,允许用户在一个平台上与ChatGPT和Claude等人工智能聊天机器人互动。根据Similarweb的数据,从3月到5月,该网站在全球的总访问量达到了1.48亿次.

Poe

08. Claude

Anthropic表示,Claude由人工智能初创公司Anthropic开发,是一款“为工作而生”的人工智能助手。根据Similarweb的数据,从3月到5月,该助手在全球的总访问量达到了1.86亿次.

Claude

07. GitHubCopilot

GitHubCopilot是一款面向软件开发人员的编程和编码辅助工具。根据FlexOS的数据,它是5月份增长速度第十快的人工智能工作工具.

GitHubCopilot

06. Suno

Suno是一款人工智能音频生成器,允许用户从文本中生成音乐。它和另一家人工智能音乐初创公司Udio正被环球音乐集团(UMG)、索尼音乐娱乐公司(SonyMusicEntertainment)和华纳唱片公司(WarnerRecords)等大型唱片公司起诉,指控它们未经同意使用艺术家的作品.

Suno

05. PerplexityAI

Perplexity是一个人工智能聊天机器人搜索引擎,旨在与谷歌一较高下。根据Similarweb的数据,这家自称为“传统搜索引擎替代品”的初创公司在3月至5月期间的全球总访问量达到了2.174亿次.

PerplexityAI

04. QuillBot

QuillBot是一款人工智能驱动的写作和编辑工具,有助于专业写作。根据Similarweb的数据,该网站6月份的总访问量为5270万次.

QuillBot

03. GoogleGemini

根据FlexOS的数据,谷歌人工智能聊天机器人Gemini是ChatGPT在大型语言模型(LLM)类别中最接近的竞争对手。它占据了5月份LLM流量的11%,也就是近4.19亿次访问.

GoogleGemini

02. CanvaAISuite

根据FlexOS的数据,CanvaAI套件被列入图像生成器和编辑器类别,占5月份100大人工智能工作工具流量的6%。该套件包括图片、视频和演示文稿生成器.

CanvaAISuite

01. ChatGPT

根据Similarweb的数据,OpenAI的ChatGPT是5月份全球最受欢迎的人工智能工作工具,网站访问量达31亿次。FlexOS指出,OpenAI在5月份将ChatGPT从原来的子域转移到了一个新域,但在3月份就已经开始重定向流量。

据FlexOS称,虽然美国是ChatGPT的最大市场,但印度、印度尼西亚和巴西也是ChatGPT使用率最高的国家。该聊天机器人还占据了工作AI工具100强67%的流量.

Reference: 原文来源于 Quartz。这篇文章由元宇宙之心(MetaverseHub)团队编译,如需转载请联系我们。



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刚刚,OpenAI正式进军搜索!发布SearchGPT:专挑谷歌不会的问题演示

刚刚,OpenAI正式进军搜索,发布SearchGPT原型。

奥特曼直言:我们认为今天的搜索还有改进空间。


图片来源:由GPTNB生成

官方演示中的问题比较有特色,并不是搜索一些泛泛的知识,而是与具体的时空有关联。

这周末什么时间可以在半月湾(旧金山附近)看到海兔?

Image

SearchGPT的回答也不是干巴巴的信息呈现,而是延续了对话形式:

想看的话,你应该在退潮时去,因为海兔经常出现在潮间带和岩石海岸,以下是这周的退潮时间段……

同时辅以图片展示,和参考链接。

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最后还提醒用户去查询本地潮汐预测网站,以应对可能的变化。

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在追问模式中,OpenAI演示了一个口语化的简短提问“会很热吗?”

SearchGPT这次也没有废话,直接给出一张未来一周当地天气表格。

如宣传文案所说,“通过清晰且相关的来源为您提供快速及时的答案”。

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OpenAI表示,现在SearchGPT还处于原型阶段,收集反馈改进后将集成到ChatGPT。

注意了,这次想加入试用的话,要手动点击加入排队。

这种复古玩法也是很久没见了,上一次还是上一次。(报名地址在文末获取)

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SearchGPT与谷歌对比如何?

根据提问中首字母和“i”不大写,合理怀疑这就是奥特曼自己搜的。(doge)

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OpenAI挑这样一个问题来演示,除了展示SearchGPT自身能力特点之外,很难说不是专挑谷歌回答不好的例子。

同样的问题在谷歌搜索,并没有触发AI总结,且搜索结果第一页的链接时效性都不强。

排第一的页面也是2个多月前了,“本周末”这个信息点是一点不看。

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AI搜索领域另一大竞争者,Perplexity表现如何呢?

也没能像SearchGPT一样给出具体时间段,只是推荐在退潮期,倒是在其他相关注意事项上补充的很全。

有最佳观赏打卡点,应该携带什么物品,安全、环保须知,以及可能看到的物种……

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其他AI搜索引擎表现与Perlexity大致相同。

这波你更青睐哪种搜索结果?

另外把问题换成中文,在百度倒是能搜出用户撰写的实用攻略,而且是我们自己的山东威海半月湾了,倒是也很合理。

(用英文原问题搜索百度,会触发翻译)。

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一步得到答案

说回到SearchGPT本身,主打的就是更快、更轻松地找到正在寻找的内容。

打破过去在网络上获取答案可能需要付出很多努力,通常需要多次尝试才能获得相关结果。

另一项演示中也是与时间地点相关:“北卡Boone八月的音乐节”。

这里也可以看到可以看到整个界面的布局,点击“展开链接”后,AI总结会出现在右边,而更多链接出现在左边。

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不过这一页的搜索结果,被眼尖的网友挑出几处错误。

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喔吼,当初谷歌就是因为在发布会上演示Bard错误回答,股价大跌,不过OpenAI没有股价可跌。

左侧边栏中看起来像图库的按钮,这次并未展示具体功能。

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此外一些鼠标指向AI总结中的参考链接,可以预览页面标题。

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初始提问和后续追问共享上下文。演示例子是“最好种的番茄品种”→”这里哪些是现在可以种的?”

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最后,OpenAI还强调了和版权方、内容创作者的合作关系。

与SearchGPT一起,还推出了一种让提供方管理内容在SearchGPT中的显示方式的方法。

此外搜索索引和大模型训练数据是分开的,即使一家网站选择不允许把数据用于AI训练,也可以选择在搜索结果中展示页面。

那么SearchGPT究竟什么时候能大规模开放使用呢?

鉴于年初的Sora,五月的《Her》都还没有影,悲观的网友预测明年能用就不错了……

总之先排个队吧。

排队地址:
https://chatgpt.com/search

参考链接:
[1] https://openai.com/index/searchgpt-prototype/
[2] https://x.com/sama/status/1816551657158877187

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沉浸式观看巴黎奥运会,这家融资3.5亿的公司做到了

“行业观察者”是我们针对人工智能、XR、元宇宙和Web3等前沿科技而设立的专栏,主要分享这些领域中的新兴企业或者创业者们的故事。Infinite Reality是一家通过人工智能和沉浸式技术为下一代数字媒体和电子商务提供动力的创新公司,于2024年7月9日宣布获得高达3.5亿美元的少数股权融资,并同时以4.5亿美元收购沉浸式网络公司Landvault。


该公司持续开发IR元宇宙的背后有着怎样的商业构想?以下是我们的第20期内容,以下Enjoy。

疫情点燃了元宇宙之火,它实现了超越现实空间的面对面交互,让许多人得到了精神慰藉。然而现在,在很多人眼里,元宇宙行业如“焚后枯木”。

再过两天,万众瞩目的巴黎奥运会就要开幕了。作为后疫情时代的第一场奥运赛事,人们期待着在这场盛会里重燃集体热情。在官方运用阿里AI技术实现“最环保”的同时,国内的视频巨头们也没有闲着,纷纷开始上线沉浸式观赛直播间,致力于提供更多维更立体的比赛效果。而这些数媒空间,正代表着元宇宙的“新生”。

Infinite Reality从没有停下拓展元宇宙的脚步,它将联合Landvault,运用最新融资的3.5亿美元探索沉浸式技术这项业务更广阔的未来。

01.1分钟项目速览

  1. 项目名称:Infinite Reality
  2. 成立时间:2019年
  3. 产品简介:专注开发元宇宙技术,主要从事数字媒体和电子商务平台的开发,同时为企业开发沉浸式体验提供最先进的工具和服务.
  4. 创始人团队:
    • 首席执行官:John Acunto
    • 首席创新官:Elliott Jobe
    • 首席商务官:Amish Shah
  5. 融资情况:2024年7月9日,Infinite Reality宣布完成3.5亿美元的A轮融资.

02.沉浸式数字环境的引领者

自成立以来,Infinite Reality有着从一而终的使命——成为沉浸式技术的全球领导者品牌。该公司希望通过他们所提供的沉浸式体验去促进人类创造力和人际关系的发展,并为那些致力于提高未来受众参与度和培养商业品牌的公司创造无限的价值。

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正因如此,Infinite Reality选择了元宇宙,也对开放式的元宇宙提出了相对应的愿景:让每个品牌、创作者及观众都能掌握自己的数字体验、数据以及分发内容、商业化创作和建立社区的方式.

Infinite Reality的引擎以创建端到端Web框架而闻名,这些框架使Infinite Reality能够开发出具有卓越用户界面的虚拟空间,以此进一步推进其愿景与品牌发展.

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凭借在设计和创建数字空间方面的丰富经验,Infinite Reality可以改进其内容创作、付费媒体和整体参与策略. 与此同时,Infinite Reality的创新团队利用公司技术团队的平台开发专业知识,为定制元宇宙空间的客户提供咨询、设计、管理和监督等相应的帮助.

为了巩固其引领沉浸式数字环境革命的基础,Infinite Reality在最近几年里一直积极地推进海外并购项目,而这些被并购的公司在元宇宙方面都拥有一定的成绩. Infinite Reality希望通过强强联手,整合自己的团队,在扩张公司业务范围的同时,不断提高自身在数字媒体领域的竞争力,从而达成成为全球领导者品牌的使命.

03.沉浸式产品的无限运用

Infinite Reality的产品主要通过创建逼真的虚拟环境,来增强观众的参与度和品牌忠诚度. 其技术的核心在于提供高质量的虚拟体验,这些体验可以在电脑、手机、平板和智能电视等多种设备上观看和体验. iR的产品不依赖特定硬件,使得其应用范围更广,用户体验更灵活.

Infinite Reality凭借着优质产品,其创新团队早已得到了iR Studios的欣赏和强力支持.

iR Studios是一家位于加利福尼亚的1.5万平方英尺的制作工作室,此前曾获得艾美奖. 拥有14个录音棚、8K分辨率的XR舞台、电子竞技竞技场、动作和体积捕捉舞台等全套的广播和制作设备. iR Studios与Infinite Reality的创新团队紧密合作,共同研发元宇宙创作和体验的专有技术.

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在内容创作方面,Infinite Reality提供全面的内容营销策略和执行. 通过赞助编辑内容、引人入胜的品牌和促销视频、定制网站、社交媒体管理等手段来提升品牌影响力.

Infinite Reality还计划和管理虚拟现场活动,包括为最大的AAA游戏发布、行业活动如E3和圣地亚哥漫画展以及主要电子竞技锦标赛提供活动支持.

Infinite Reality的产品通过以下几个步骤实现其沉浸式体验:

  • 创意构思:与客户合作,确定项目目标和期望的用户体验;
  • 技术实现:利用iR Studios的先进设备和技术,如8K分辨率的XR舞台和动作捕捉技术,创建逼真的虚拟环境;
  • 内容开发:开发与品牌和用户体验相匹配的内容,包括视频、图像和互动元素;
  • 用户体验设计:确保用户在各种设备上都能获得一致且流畅的体验;
  • 发布与推广:通过社交媒体、在线广告和其他渠道推广虚拟体验,吸引观众参与.

在实际应用方面,Infinite Reality可以为电子竞技赛事提供一个虚拟的观赛平台,观众可以通过VR设备或智能电视在家中享受到身临其境的观赛体验.

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同理,Infinite Reality也可以为E3游戏展提供虚拟展览空间,参展商可以在其中展示他们的游戏和产品. 观众可以通过虚拟环境与游戏互动,体验游戏的沉浸感. 当然,漫展、车展等也不在话下.

04.收购Landvault:迈向全球市场的重要一步

近日,Infinite Reality获得了3.5亿美元的融资,并宣布以4.5亿美元的价格收购Landvault,迄今为止公司在2024年的交易总额达到8亿美元.

Infinite Reality联合创始人兼首席执行官John Acunto表示,“现在,通过与Landvault联手和这笔融资,我们拥有强大的资本化、财务灵活性和坚实的地位,可以成功执行我们的全球市场战略。”

Infinite Reality在决定收购Landvault之前,进行了深入的市场调研. Landvault是一家在虚拟现实和增强现实领域具有重要影响力的公司,特别是在元宇宙建设方面有着丰富的经验和资源. 通过收购Landvault,Infinite Reality不仅能够迅速进入这一新兴市场,还可以利用其现有的技术和客户基础,加速自身的市场扩张.

收购完成后,Infinite Reality迅速将Landvault的技术和资源整合到其现有产品线中,推出了一系列新的VR和AR解决方案. 这些解决方案涵盖娱乐、教育、商业等多个领域,满足了不同客户的需求. 尤其是在娱乐领域,Infinite Reality推出了多款受欢迎的VR游戏和体验项目,迅速吸引了大量年轻用户,提升了市场份额.

与此同时,Infinite Reality积极参加全球各大科技展会和行业论坛,展示其最新的VR和AR产品,并分享成功案例和技术创新. 这些活动不仅提高了品牌知名度,还增强了公司在行业内的影响力和话语权. 例如,在2023年的CES展会上,Infinite Reality展示了与Landvault合作开发的最新元宇宙平台,吸引了大量观众和媒体的关注,获得了广泛的好评.

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接下来,公司通过一系列市场推广活动和公关策略,成功将Landvault的品牌价值融入到Infinite Reality的品牌形象中.

公司定期发布技术更新、用户案例和行业见解,吸引了大量粉丝和潜在客户的关注. 正是因为这些多渠道的品牌推广活动,Infinite Reality成功树立了其在VR和AR领域的领导者形象.

当然,Infinite Reality的野心并未止步于此,公司计划继续通过战略收购和合作,增强技术实力,扩展其业务版图.

“凭借这笔融资和Landvault那令人印象深刻的项目策略,我们比以往任何时候都更加看好公司的未来。” Infinite Reality联合创始人兼首席商务官Amish Shah说,“这笔资金为我们提供了更多的弹药,现在可以大胆地进行投资并追求我们正在进行的战略了.”

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沉浸式观看巴黎奥运会,这家融资3.5亿的公司做到了

“行业观察者”是我们针对人工智能、XR、元宇宙和Web3等前沿科技而设立的专栏,主要分享这些领域中的新兴企业或者创业者们的故事。Infinite Reality是一家通过人工智能和沉浸式技术为下一代数字媒体和电子商务提供动力的创新公司,于2024年7月9日宣布获得高达3.5亿美元的少数股权融资,并同时以4.5亿美元收购沉浸式网络公司Landvault。


该公司持续开发IR元宇宙的背后有着怎样的商业构想?以下是我们的第20期内容,以下Enjoy。

疫情点燃了元宇宙之火,“它实现了超越现实空间的面对面交互”,让许多人得到了精神慰藉。然而现在,在很多人眼里,元宇宙行业如“焚后枯木”。

再过两天,万众瞩目的巴黎奥运会就要开幕了。作为后疫情时代的第一场奥运赛事,人们期待着在这场盛会里重燃集体热情。在官方运用阿里AI技术实现“最环保”的同时,国内的视频巨头们也没有闲着,纷纷开始上线沉浸式观赛直播间,致力于提供更多维更立体的比赛效果。“而这些数媒空间,正代表着元宇宙的‘新生’”。

Infinite Reality从没有停下拓展元宇宙的…


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刚刚,OpenAI正式进军搜索!发布SearchGPT:专挑谷歌不会的问题演示

刚刚,OpenAI正式进军搜索,发布SearchGPT原型。奥特曼直言:我们认为今天的搜索还有改进空间。


图片来源:由GPTNB生成

官方演示中的问题比较有特色,并不是搜索一些泛泛的知识,而是与具体的时空有关联

这周末什么时间可以在半月湾(旧金山附近)看到海兔?

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SearchGPT的回答也不是干巴巴的信息呈现,而是延续了对话形式:

想看的话,你应该在退潮时去,因为海兔经常出现在潮间带和岩石海岸,以下是这周的退潮时间段……

同时辅以图片展示,和参考链接。

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最后还提醒用户去查询本地潮汐预测网站,以应对可能的变化。

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在追问模式中,OpenAI演示了一个口语化的简短提问“会很热吗?”。SearchGPT这次也没有废话,直接给出一张未来一周当地天气表格。如宣传文案所说,“通过清晰且相关的来源为您提供快速及时的答案”。

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OpenAI表示,现在SearchGPT还处于原型阶段,收集反馈改进后将集成到ChatGPT。注意了,这次想加入试用的话,要手动点击加入排队。这种复古玩法也是很久没见了,上一次还是上一次。(报名地址在文末获取)

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SearchGPT与谷歌对比如何?

根据提问中首字母和“i”不大写,合理怀疑这就是奥特曼自己搜的。(doge)

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OpenAI挑这样一个问题来演示,除了展示SearchGPT自身能力特点之外,很难说不是专挑谷歌回答不好的例子。

同样的问题在谷歌搜索,并没有触发AI总结,且搜索结果第一页的链接时效性都不强。排第一的页面也是2个多月前了,“本周末”这个信息点是一点不看。

图片

AI搜索领域另一大竞争者,Perplexity表现如何呢?也没能像SearchGPT一样给出具体时间段,只是推荐在退潮期,倒是在其他相关注意事项上补充的很全。有最佳观赏打卡点,应该携带什么物品,安全、环保须知,以及可能看到的物种……

图片

其他AI搜索引擎表现与Perlexity大致相同。这波你更青睐哪种搜索结果?另外把问题换成中文,在百度倒是能搜出用户撰写的实用攻略,而且是我们自己的山东威海半月湾了,倒是也很合理。(用英文原问题搜索百度,会触发翻译)。

图片

一步得到答案

说回到SearchGPT本身,主打的就是更快、更轻松地找到正在寻找的内容。打破过去在网络上获取答案可能需要付出很多努力,通常需要多次尝试才能获得相关结果。

另一项演示中也是与时间地点相关:“北卡Boone八月的音乐节”。这里也可以看到可以看到整个界面的布局,点击“展开链接”后,AI总结会出现在右边,而更多链接出现在左边。

图片

不过这一页的搜索结果,被眼尖的网友挑出几处错误

图片

喔吼,当初谷歌就是因为在发布会上演示Bard错误回答,股价大跌,不过OpenAI没有股价可跌。左侧边栏中看起来像图库的按钮,这次并未展示具体功能。

图片

此外一些鼠标指向AI总结中的参考链接,可以预览页面标题。

图片

初始提问和后续追问共享上下文。演示例子是“最好种的番茄品种”→”这里哪些是现在可以种的?”

图片

最后,OpenAI还强调了和版权方、内容创作者的合作关系。与SearchGPT一起,还推出了一种让提供方管理内容在SearchGPT中的显示方式的方法。此外搜索索引和大模型训练数据是分开的,即使一家网站选择不允许把数据用于AI训续,也可以选择在搜索结果中展示页面。

那么SearchGPT究竟什么时候能大规模开放使用呢?鉴于年初的Sora,五月的《Her》都还没有影,悲观的网友预测明年能用就不错了……

总之先排个队吧。

排队地址:https://chatgpt.com/search

参考链接:
[1] https://openai.com/index/searchgpt-prototype/
[2] https://x.com/sama/status/1816551657158877187



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拒绝谷歌 230 亿美元收购!目标 10 亿美元 ARR 冲击 IPO

7 月 23 日,在给员工的备忘录中,Wiz CEO Assaf Rappaport 宣布拒绝 Google 高达 230 亿美元的收购提议;他还表示, Wiz 下一个目标是实现 10 亿美元 ARR 并进行 IPO。

Wiz 成立于 2020 年,在 5 月的一轮融资中估值达 120 亿美元,吸引了 a16z、Lightspeed 以及 Thrive Capital 等投资者,Google 的收购价格相较于两个月前的估值翻了一倍。


目前,财富 100 强公司中有 40% 是 Wiz 的客户,其 ARR 高达 3.5 亿美元,投资者和分析师将 Wiz 的快速崛起归功于其早期识别出云安全作为一个未被充分开发的领域,并拥有丰富且不断增长的客户群。

但对于像 Wiz 这样的大型收购目标来说,Google 这样的科技巨头进行收购并不常见,而且可能会受到反垄断监管机构更多的审查。

Google 已经面临多个反垄断挑战,包括美国司法部指控其滥用搜索领域主导地位的诉讼,以及另一宗涉及其数字广告工具的诉讼。

两年前,Google 曾以 54 亿美元收购网络安全公司 Mandiant,这是其第二大收购,Mandiant 交易提升了谷歌在网络安全领域的可信度。在今年拉斯维加斯的一次会议上,谷歌展示了其 Gemini AI 模型如何帮助客户分析威胁并解决潜在漏洞。

如果能收购 Wiz,Google 的安全产品将更加完善;此外,总部位于纽约的 Wiz 与 AWS 和微软 Azure 等云存储提供商相连,扫描存储在那里的数据以发现安全风险。

据悉,Google 一直在努力增强其网络安全能力,作为其在云计算市场中获取份额的关键策略。虽然在这个市场中 Google 仍然落后于 AWS 和微软 Azure,但 Google 已经取得了进展,并且去年该部门首次报告盈利。

谷歌云安全工程副总裁 Eric Doerr 表示,AI是一种帮助公司在网络安全方面更加主动的工具,原本需要非常手动的研究任务,现在可以通过 AI 得到帮助。

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老外都在用!盘点全球最高效的十大办公AI工具

尽管人们担心人工智能会取代人类,但大部分“打工人”还是在工作中积极拥抱AI来提高工作效率。根据FlexOS收集的Similarweb网站流量数据,5月份,OpenAI的ChatGPT使用量增长了74%,网站访问量从4月份的18亿次增至31亿次。


ChatGPT是5月份全球工作中使用最多的生成式人工智能工具,紧随其后的竞争对手包括谷歌Gemini和Anthropic的Claude。
根据FlexOS,《strong>以下是全球工作中最常使用的十大AI工具,按照使用频率从低到高排序。

10. ElevenLabs

ElevenLabs开发的AI模型可以生成音频语音、声音和音效,适用于包括有声书和视频游戏角色在内的内容,并且支持29种语言。据该公司称,其人工智能音频模型还被用于帮助失声者和特殊需求者。根据Similarweb的数据,从4月到6月,ElevenLabs在全球的总访问量为6387万次.

ElevenLabs

09. Poe

Poe由问答网站Quora创建,允许用户在一个平台上与ChatGPT和Claude等人工智能聊天机器人互动。根据Similarweb的数据,从3月到5月,该网站在全球的总访问量达到了1.48亿次.

Poe

08. Claude

Anthropic表示,Claude由人工智能初创公司Anthropic开发,是一款“为工作而生”的人工智能助手。根据Similarweb的数据,从3月到5月,该助手在全球的总访问量达到了1.86亿次.

Claude

07. GitHubCopilot

GitHubCopilot是一款面向软件开发人员的编程和编码辅助工具。根据FlexOS的数据,它是5月份增长速度第十快的人工智能工作工具.

GitHubCopilot

06. Suno

Suno是一款人工智能音频生成器,允许用户从文本中生成音乐。它和另一家人工智能音乐初创公司Udio正被环球音乐集团(UMG)、索尼音乐娱乐公司(SonyMusicEntertainment)和华纳唱片公司(WarnerRecords)等大型唱片公司起诉,指控它们未经同意使用艺术家的作品.

Suno

05. PerplexityAI

Perplexity是一个人工智能聊天机器人搜索引擎,旨在与谷歌一较高下。根据Similarweb的数据,这家自称为“传统搜索引擎替代品”的初创公司在3月至5月期间的全球总访问量达到了2.174亿次.

PerplexityAI

04. QuillBot

QuillBot是一款人工智能驱动的写作和编辑工具,有助于专业写作. 根据Similarweb的数据,该网站6月份的总访问量为5270万次.

QuillBot

03. GoogleGemini

根据FlexOS的数据,谷歌人工智能聊天机器人Gemini是ChatGPT在大型语言模型(LLM)类别中最接近的竞争对手。它占据了5月份LLM流量的11%,也就是近4.19亿次访问.

GoogleGemini

02. CanvaAISuite

根据FlexOS的数据,CanvaAI套件被列入图像生成器和编辑器类别,占5月份100大人工智能工作工具流量的6%。该套件包括图片、视频和演示文稿生成器.

CanvaAISuite

01. ChatGPT

根据Similarweb的数据,OpenAI的ChatGPT是5月份全球最受欢迎的人工智能工作工具,网站访问量达31亿次。FlexOS指出,OpenAI在5月份将ChatGPT从原来的子域转移到了一个新域,但在3月份就已经开始重定向流量。
据FlexOS称,虽然美国是ChatGPT的最大市场,但印度、印度尼西亚和巴西也是ChatGPT使用率最高的国家。该聊天机器人还占据了工作AI工具100强67%的流量.

ChatGPT

原文来源于:https://qz.com/ai-artificial-intelligence-work-chatgpt-google-gemini-1851581083 中文内容由元宇宙之心(MetaverseHub)团队编译,如需转载请联系我们。

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陶哲轩点评谷歌AlphaProof:AI在数学竞赛中展现「超凡智慧」

在奥数问题面前,AI 的「智商」往往不太够用。
不过,这已经是过去式了。


谷歌 DeepMind 用 AI 做出了今年国际数学奥林匹克竞赛 IMO 的真题,并且距拿金牌仅一步之遥。对于 AI 来说,奥数不再是问题了。
IMO 2024 中六个问题的每一个问题满分为 7 分,总分最高 42 分。DeepMind 的系统最终得分为 28 分,意味着解决的 4 个问题都获得了满分 —— 相当于银牌类别的最高分。
DeepMind 文章连接:https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/
常用 AI 辅助证明的数学家陶哲轩近期正处在出差的忙碌中,对问题求解引擎 AlphaProof 和 AlphaGeometry2 还未完全消化。但他在自己的博客上对 DeepMind 的 AI 系统参加 IMO 竞赛这件事表达了自己的看法。
陶哲轩谈到,这是一项非常伟大的工作, 再次改变了我们对哪些基准挑战可以通过 AI 辅助或完全自主的方法实现的期望。
例如,IMO 级别的几何问题现在对于专用的 AI 工具来说已基本解决。现在看来,通过强化学习过程可以找到形式化证明的 IMO 问题至少在某种程度上可以被 AI 攻克。虽然目前每个问题需要相当大的计算量,并且在形式化方面需要人类的帮助。
在陶哲轩看来,这种方法还有一些「buff 加成」,它能使形式化数学更容易自动化,这反过来可能会促进包含形式化成分的数学研究方法。如果更公开地共享由此产生的形式证明数据库,它可能是一个有用的资源。
这种方法(更多地基于强化学习而非大型语言模型,有点类似 AlphaGo 的精神,且强调整体方法)非常聪明,事后来看很有道理。正如「AI 效应」所言,一旦解释清楚,它不会给人一种展示人类智能的感觉;但它仍然是我们 AI 辅助问题解决工具集能力的扩展。
「AI 效应」是指当人工智能技术取得进展或解决问题时,人们往往会认为这些成就并不是真正的人工智能或者不具备真正的智能。换句话说,一旦某项技术被理解或普及,它就不再被认为是智能的。这种现象表明,人们对 “智能” 的定义和期望会随着技术的进步而不断提高。
本月月初,陶哲轩在自己的博客中发布 AI 数学奥林匹克竞赛(AIMO 进步奖)的初步成绩已公布的消息。
其中,获得第一名的是 Numina 的团队。
他在最新博客中表示,DeepMind 的这些新工具无法与最近赢得 AIMO 进步奖的 NuminaMath 模型直接比较。NuminaMath 模型完全自动化且资源效率高出数个数量级,并且采用了完全不同的方法(使用大型语言模型生成 Python 代码,以蛮力解决区域竞赛级别的数值答案问题)。这个模型也是完全开源的。这也是非常不错的工作,展示了尝试使用 AI 来辅助或自动化数学问题解决过程的不同部分的多维挑战。
其实 DeepMind 在数学推理方面有着不懈的努力。
在今年年初,它的人工智能算法就已经在数学奥林匹克竞赛(IMO)上取得了重大成绩突破。论文《Solving olympiad geometry without human demonstrations》向世人介绍了 AlphaGeometry,还登上了国际权威期刊《自然》杂志。专家表示,这是人工智能朝着具有人类推理能力方向迈进的重要一步。
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5
未来 DeepMind 还将带给我们怎样的惊喜,我们拭目以待。
参考链接:
https://mathstodon.xyz/@tao/112850716240504978



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为什么AI数不清Strawberry里有几个 r?Karpathy:我用表情包给你解释一下

让模型知道自己擅长什么、不擅长什么是一个很重要的问题。

还记得这些天大模型被揪出来的低级错误吗?

不知道 9.11 和 9.9 哪个大,数不清 Strawberry 单词里面有多少个 r…… 每每被发现一个弱点,大模型都只能接受人们的无情嘲笑。


嘲笑之后,大家也冷静了下来,开始思考:低级错误背后的本质是什么?

大家普遍认为,是 Token 化(Tokenization)的锅。

在国内,Tokenization 经常被翻译成「分词」。这个翻译有一定的误导性,因为 Tokenization 里的 token 指的未必是词,也可以是标点符号、数字或者某个单词的一部分。比如,在 OpenAI 提供的一个工具中,我们可以看到,Strawberry 这个单词就被分为了 Str-aw-berry 三个 token。在这种情况下,你让 AI 大模型数单词里有几个 r,属实是为难它。

除了草莓 (Strawberry) 之外,还有一个很好的例子就是「Schoolbooks」这个词,AI 模型会把它分为 school 和 books 两个 token。

这个问题也吸引了刚刚投身 AI + 教育行业的 Karpathy 的注意。为了让大家直观地看到大模型眼里的文字世界,他特地写了一个小程序,用表情符号(emoji)来表示 token。

按照小程序被设计的表示方法,「How many letters ‘r’ in the word’strawberry’?」在 LLM 看来是这样的:

一段文本在 LLM 看来会是这样:

但这种解释也引起了另一种疑问:如果你让大模型把 Strawberry 这个词的每个字母都列出来,然后删掉 r 以外的字母,大模型就能数对了,那大模型为什么自己不这么做呢?它好像不太会利用自己的能力。

对此,Karpathy 给出的回复是「因为没有人教它这么做」。

其实,如果你在 Prompt 里加上「think step by step」等思维链相关「咒语」,大模型是可以分步骤解决问题的,而且很有可能数对「r」的数量。那它之前不假思索就给出答案,是不是因为过度自信?

对此,有人猜测说,大模型公司给 LLM 的设定可能就是让它在一个问题上花费尽可能少的时间,因此,除非你明确要求,不然它不会主动去深入思考。

对于这种说法,我们也测试了一下。结果发现,如果明确要求深入思考,模型确实立马就会数了:

这就类似于它有两套系统:快速、依靠直觉的系统 1 和较慢、较具计划性且更仰赖逻辑的系统 2,平时默认使用系统 1。

当然,这些只是猜测。

综合最近的新闻来看,我们会发现一个有意思的现象:一方面,大模型都能在人类奥数中拿银牌了;而另一方面,它们又在数数、比大小方面集体翻车。类似的例子还有不会玩几岁小孩都会玩的井字棋,不会判断两个圆是否重叠等。

Karpathy 给这种现象取了个名字 ——Jagged Intelligence(Jagged 的意思是参差不齐的)。这种参差不齐的智能表现和人类是不一样的,人类的知识体系和解决问题的能力在成长过程中是高度相关的,并且是同步线性发展的,而不是在某些领域突然大幅度提升,而在其他领域却停滞不前。

Karpathy 认为,这一问题的核心在于目前的大模型缺乏「认知自我知识(cognitive self-knowledge)」( 模型自身对其知识和能力的自我认知 )。如果模型具备这种能力,它可能会在面对「数字母」这样的问题时回答说,「我不太擅长数字母,让我使用代码解释器来解决这个问题」。

这一问题的解决方案可能包括但不限于扩大规模,可能需要在整个技术栈的各个方面都做一些工作,比如在后训练阶段采用更复杂的方法。

对此,Karpathy 推荐阅读 Llama 3 论文的 4.3.6 章节。在此章节中,Meta 的研究者提出了一些方法来让模型「只回答它知道的问题」。

该章节写到:

我们遵循的原则是,后训练应使模型「知道它知道什么」,而不是增加知识。我们的主要方法是生成数据,使模型生成与预训练数据中的事实数据子集保持一致。为此,我们开发了一种知识探测技术,利用 Llama 3 的 in-context 能力。数据生成过程包括以下步骤:

1、从预训练数据中提取数据片段。
2、通过提示 Llama 3 生成一个关于这些片段(上下文)的事实问题。
3、采样 Llama 3 关于该问题的回答。
4、以原始上下文为参照,以 Llama 3 为裁判,评估生成的回答的正确性。
5、以 Llama 3 为裁判,评估生成回答的信息量。
6、对于 Llama 3 模型在多个生成过程中提供的信息虽多但内容不正确的回答,使用 Llama 3 生成拒绝回答的内容。

我们使用知识探测生成的数据来鼓励模型只回答它知道的问题,而拒绝回答它不确定的问题。此外,预训练数据并不总是与事实一致或正确。因此,我们还收集了一组有限的标注事实性数据,这些数据涉及与事实相矛盾或不正确的陈述。

最后,Karpathy 表示,这种参差不齐的智能问题值得注意,尤其是在生产环境中。我们应该致力于让模型只完成他们擅长的任务,不擅长的任务由人类及时接手。

当然,Meta 的做法只是一种参考。如果你有更好的解决方案,欢迎在评论区留言。


参考链接:
1. Reddit
2. Karpathy’s Article

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