OpenAI-GPT4(V/Turbo)

Antrópico-Claude3

Google-Gemini 1.5, Gemma

Mistral AI e Meta e Bigcode…

Jogadores nacionais

OpenAI-DallE3, Sora

Estabilidade AI – Difusão Estável3

Meio da jornada – MJ V6

Google e pista e…

Jogadores nacionais

Google/Deepmind: Transformador Robótico, Palm-E

Tesla: FSD, Optimus

Instituto: VoxPoser, ALOHA

Jogadores nacionais

A rota subjacente é relativamente clara, baseada principalmente no desenvolvimento e melhoria da arquitetura somente decodificador na parte inferior do Transformer, combinada com MOE e incorporação multimodal, etc.

A rota da camada inferior é mais clara. Anteriormente, nos referíamos à estrutura de Difusão Estável na camada inferior de difusão, que atualmente está atualizada para o Transformador de Difusão.

A estrutura central é complexa e possui muitos pontos de otimização, incluindo codec, patching, módulo Diffusion, módulo Transformer, módulo Clip e módulo de inserção de quadro

A rota técnica subjacente não é clara e existem várias estruturas, como Nerf, modelo de difusão, etc.

A rota técnica subjacente não é clara, como o uso da agregação VLM e LLM, mas existem múltiplas lógicas técnicas nos níveis de raciocínio e controle de operação

Lhama2, Gemma

Starcoder2, CodeLlama

Série SD

Do mercado de plug-ins aos GPTs, a popularidade inicial é alta, mas produtos excelentes de longo prazo ainda precisam ser desenvolvidos por desenvolvedores profissionais

Tecnologias como MOE e RAG substituem parcialmente o ajuste fino, e o FT ainda precisa melhorar os problemas de esquecimento catastrófico e atualizar a pontualidade.

Combinado com banco de dados vetorial, possui baixo custo, frequência de atualização rápida, maior precisão de resposta e redução de ilusão no campo profissional. Será aplicado em larga escala no futuro.

A demanda rígida de curto prazo e a demanda de terminal de longo prazo podem diminuir. Atualmente, algoritmos que ajudam os usuários a expandir automaticamente os prompts e alinhar as máquinas estão se desenvolvendo rapidamente.

Dividido em quantização, compactação e poda, etc., que são estritamente necessários para aplicações, especialmente modelos do lado C e do lado B implantados localmente.

É amplamente utilizado, mas na fase inicial de desenvolvimento, os problemas de raciocínio, planeamento e ilusão do modelo subjacente precisam de ser resolvidos.

Bot de bate-papo

Mecanismo de pesquisa de IA

Edição/geração de imagens AI

Gerador de escritor de IA

Gerador de caracteres AI

Ferramentas de IA para educação

Outra produtividade

Após quase dois anos de observação e rastreamento contínuos, as empresas líderes em alguns cenários tornaram-se mais reconhecíveis, e empresas de destaque abriram gradualmente a lacuna com outros players do setor, como MLLM e Chatbot, aplicativos de geração de código, aplicativos de geração de vídeo produtos, legais, Existem empresas líderes na área médica

Alta densidade de investimento, densidade de talentos, densidade de capital e densidade de poder computacional

A tecnologia e a equipe são altamente identificáveis, tornando mais fácil monopolizar os recursos principais e obter uma vantagem relativa de liderança.

Existe o risco de a iteração da tecnologia Um melhor código aberto e uma arquitetura de modelo atualizada pode reduzir as vantagens técnicas dos fabricantes de modelos subjacentes existentes.

Escolha cenários que sejam fáceis de lidar com o modelo atual e não se apresse em otimizar o modelo.

Obtenha rapidamente PMF e receita com a ajuda de tecnologia de modelo ideal, com baixo risco técnico

Contudo, a maioria dos produtos são homogéneos e precisamos de encontrar um modelo de negócio que possa continuar a acumular barreiras.

Planejamento antecipado de produtos provocado pela lacuna de informação

A empresa com o nicho de investimento mais claro e o líder mais reconhecido

Seleção de cenário: há necessidade de pontos problemáticos, o produto tem certos requisitos e o cliente está disposto a pagar um pedido alto (de preferência um que possa gerar receita)

Vantagens de dados: fontes de dados para cenários específicos

Iteração do produto: pode ser mais espessa, mas o custo de migração é alto

Dados operacionais: renovação de usuário/CAC/preço unitário do cliente, etc.