AI 工具集

Blog

  • FlowBench云端工作流 – 魔搭推出的AIGC创作专区

    FlowBench云端工作流是什么

    FlowBench云端工作流是魔搭ModelScope社区推出的在线创作功能，为AIGC创作者、设计师和开发者提供无需下载软件的云端创作环境，用户能通过网页工作流实现随时随地的创作。工作流具有工作台画布功能，用户能自由构建工作流，支持拖拽节点、连线操作，能实时预览和调整创作结果。FlowBench云端工作流提供一个工作流资源库，包含官方基础工作流，鼓励用户分享自己的创意工作流。目前，FlowBench云端工作流支持多种图像模型，如QwenImage系列、Flux系列和SD系列等，能实现文本到图像生成、图像风格转换等多种功能。FlowBench云端工作流支持视频生成和图像编辑。视频节点，包括Wan2.2和Wan2.1视频生成工作流，及QwenImage + Wan2.2混合工作流，配套视频插帧、超分辨率等节点。图像节包括，Qwen-Image-Edit图像编辑工作流、FLUX.1-Kontext-Dev图像编辑工作流、IC-Light人物打光工作流组合等。

    FlowBench云端工作流

    FlowBench云端工作流的主要功能

    • 工作台画布：用户能在工作台画布上自由拖拽节点、连线构建工作流，支持实时预览调整结果，能保存和分享工作流。
    • 工作流资源库：提供官方基础工作流，鼓励用户分享创意工作流，方便用户查找和使用。
    • 模型支持：支持QwenImage系列、Flux系列、SD系列等图像模型，实现文本到图像生成、图像风格转换、人物姿势控制等功能。
    • 快速使用：用户能快速运行工作流，支持构建和分享自己的工作流，客户端版本支持本地资源运行工作流。

    如何使用FlowBench云端工作流

    • 访问官网：访问FlowBench云端工作流官网 https://www.modelscope.cn/aigc/workflows。
    • 运行工作流：
      • 在工作流资源库中，选择感兴趣的工作流，点击“运行”按钮。
      • 在弹出的画布页面中，点击“运行”图标，启动工作流。
      • 如果需要更换模型、LoRA或者调整文本提示词，请根据页面中的步骤指引进行操作。
    • 构建自己的工作流：
      • 在工作流主页，点击“打开工作台”，然后点击“新建画布”。
      • 从节点库中拖拽所需节点到画布，并通过连线完成工作流的构建。
        • 例如，要实现图片超分的工作流，只需3个节点：加载图片节点、超分辨率节点、图片预览节点。
        • 加载图片和图片预览属于输入输出节点，超分辨率属于功能节点。官方提供的节点库中包含各种功能节点，用户能根据需求自由选择。
    • 如何分享自己的工作流：
      • 在工作流主页，点击“发布工作流”。
      • 填写页面信息（如工作流名称、描述等），点击“创建”，即可完成分享。
    • 工作流的本地使用：
      • 魔搭FlowBench的客户端版本支持使用本地资源运行工作流。
      • 下载或更新FlowBench客户端。
      • 进入商店-节点包，点击下载“FlowBench官方节点包”。
      • 进入商店-工作流，点击下载“QwenImage云端多lora生图”工作流或其他工作流。
      • 进入工作流，打开刚下载的工作流，点击运行。

    FlowBench云端工作流的应用场景

    • 创意设计：快速生成和编辑图像，提升设计师和插画师的创作效率。
    • 内容创作：生成视频素材和游戏元素，助力内容创作者和游戏开发者。
    • 广告与营销：快速生成广告海报和品牌宣传图像，满足不同营销需求。
    • 教育与培训：生成教学图表和在线课程视觉素材，提升教学效果。
    • 科研与工程：生成数据可视化图像和产品原型，优化科研与设计流程。

  • Receiptor AI – AI自动记账工具，多账户邮件监控

    Receiptor AI是什么

    Receiptor AI 是强大的AI自动化记账工具，通过连接用户的电子邮件和其他数据源，利用 AI 技术自动提取、分类和同步收据及发票信息到会计软件如 Xero 或 QuickBooks。支持多语言，能处理全球范围内的收据，提供详细的报告和数据导出功能。节省了手动处理收据的时间，提高了财务数据的准确性和审计准备性。Receiptor AI 适合各种规模的企业、自由职业者、非营利组织以及需要简化财务流程的用户。

    Receiptor AI

    Receiptor AI的主要功能

    • 自动提取收据：Receiptor AI 能自动从电子邮件、附件和链接中提取收据和发票，无需手动搜索。
    • 回溯电子邮件分析：可以扫描用户过去的电子邮件历史，识别和提取过去任何时间的收据和发票。
    • 全面信息捕获：工具会捕获所有关键信息，包括购买金额、类别、日期、供应商和税务信息等。
    • 报告生成与导出：用户可以轻松导出 CSV、PDF 等格式的报告，方便进行会计和财务跟踪。
    • 多语言支持：支持多种语言的收据和发票提取，适用于国际企业和非英语用户。
    • 智能上下文分类：基于实际购买上下文进行分类，不仅仅是关键词，提高了财务跟踪的精确性。
    • 多账户邮件监控：支持多账户电子邮件监控，无缝集成 Gmail、Outlook、Yahoo 等任何电子邮件账户。
    • 与会计软件集成：可与 Xero、QuickBooks 等系统集成，简化记账流程。

    Receiptor AI的官网地址

    • 官网地址：https://receiptor.ai/

    Receiptor AI的应用场景

    • 个体商户和自由职业者：帮助简化费用追踪和税务扣除管理，节省手动整理收据的时间。
    • 电子商务公司：自动从供应商处提取发票和收据，简化记账和库存管理流程。
    • 非营利组织：自动提取和分类捐赠收据，实现高效的财务追踪，确保财务透明。
    • 学术研究者：自动追踪和分类与资助相关的费用，使研究人员能更专注于研究工作。
    • 会计师事务所：帮助客户更快记账和报税，减少手动操作的繁琐和错误，提高工作效率。

  • AntSK FileChunk – 开源AI文档切片工具，避免语义割裂

    AntSK FileChunk是什么

    AntSK FileChunk是基于语义理解的智能文本切片工具，专门用在处理PDF和Word文档。工具基于先进的语义分析技术，将长文档分割成语义完整且连贯的片段，避免传统方法导致的语义割裂。AntSK FileChunk 支持多种文档格式，具备智能文档解析、自适应切片、多语言处理等强大功能。AntSK FileChunk提供Web界面、命令行工具和HTTP API，易于使用和集成，是处理长文档的理想选择。

    AntSK FileChunk

    AntSK FileChunk的主要功能

    • 语义感知切片：通过Transformer模型进行语义理解，确保切片边界的合理性，避免传统切分方法导致的语义割裂。
    • 多格式支持：支持PDF、Word（.docx/.doc）、纯文本等多种文档格式，满足不同场景需求。
    • 智能文档解析：自动识别和处理文档结构、表格、图片等特殊内容，保持文档的完整性和连贯性。
    • 自适应切片：根据内容特点动态调整切片大小，平衡语义完整性和处理效率。
    • 多语言支持：支持中文和英文文档处理，适应不同语言环境。

    AntSK FileChunk的技术原理

    • 文档解析：用PyMuPDF和python-docx等工具，提取文档中的段落、表格、图片等结构化信息。清理噪声，标准化格式，为后续处理做好准备。
    • 文本预处理：对提取的文本进行分段处理，确保每个段落的独立性。清理文本中的多余空格、换行符等噪声。
    • 语义分析：用Transformer模型（如sentence-transformers）计算段落的语义向量。通过语义向量计算段落之间的相似度，识别语义边界。
    • 智能切片：基于语义阈值和长度约束，将文档分割成语义完整的片段。动态调整切片大小，确保每个切片在语义上的完整性和连贯性。

    AntSK FileChunk的项目地址

    • 项目官网：https://filechunk.antsk.cn/
    • GitHub仓库：https://github.com/xuzeyu91/AntSK-FileChunk

    AntSK FileChunk的应用场景

    • 内容管理系统（CMS）：将长文档分割成语义完整的片段，便于内容管理系统分块存储和快速检索，提升内容可读性和用户体验。
    • 知识图谱构建：通过语义感知切片，将长文档分割成具有明确语义边界的片段，便于提取关键信息构建知识图谱，提高其准确性和完整性。
    • 智能客服系统：将长文档分割成小的语义片段，便于智能客服系统快速定位和提取相关信息，提高回答的准确性和效率。
    • 学术研究：将学术论文分割成语义完整的片段，便于研究人员快速浏览和提取关键信息，提高研究效率和质量。
    • 企业内部知识管理：将企业内部的长文档分割成小的语义片段，便于团队成员快速查找和使用所需信息，提升企业内部知识管理的效率和效果。

  • Qwen3-ASR-Flash – 阿里通义推出的语音识别模型

    Qwen3-ASR-Flash是什么

    Qwen3-ASR-Flash 是通义千问系列最新语音识别模型，基于 Qwen3 基座模型，经海量多模态及 ASR 数据训练而成。模型支持 11 种语言和多种口音，具备高精度、高鲁棒性的语音识别性能，且支持歌声识别。用户提供任意格式文本上下文，能获得定制化 ASR 结果。Qwen3-ASR-Flash 在多语种 benchmark 测试中表现最优，能应对复杂声学环境和困难文本模式，为语音转文字服务提供强大支持。

    Qwen3-ASR-Flash

    Qwen3-ASR-Flash的主要功能

    • 高精度语音识别：在多种语言和方言的语音识别中表现出色，能精准转录普通话、四川话、闽南语、吴语、粤语等中文方言，及英式、美式等多种英语口音，涵盖法语、德语、俄语等其他9种语言。
    • 歌声识别：支持歌唱识别，包括清唱和带背景音乐的整歌识别，实测错误率低于8%。
    • 定制化识别：用户提供任意格式的背景文本，如关键词列表、段落或完整文档，模型能智能利用上下文信息，识别匹配命名实体和其他关键术语，输出定制化的识别结果。
    • 语种识别与非人声拒识：支持精确分辨语音的语种，自动过滤非语音片段，包括静音和背景噪声。
    • 高鲁棒性：在面对长难句、句中语言切换、重复词语等复杂文本模式，及复杂的声学环境（如车载噪声、多种类型噪声）时，能保持高准确率。

    Qwen3-ASR-Flash的技术原理

    • 基于Qwen3基座模型：Qwen3-ASR-Flash在Qwen3基座模型的基础上构建。Qwen3基座模型是强大的多模态预训练模型，具备处理多种类型数据（包括文本、语音等）的能力。
    • 海量多模态数据训练：模型用海量的多模态数据进行训练，数据包括文本、语音等多种类型的数据，使模型能理解和处理多种模态的信息。
    • 千万小时规模的ASR数据训练：除多模态数据，Qwen3-ASR-Flash用千万小时规模的自动语音识别（ASR）数据进行训练。数据涵盖了多种语言、方言和口音，使模型能精准地识别和转录语音。

    Qwen3-ASR-Flash的项目地址

    • 项目官网：https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29597918.J_tAwMEW-mKC1CPxlfy227s.1.4f007b08aWhTjW&tab=model#/model-market/detail/group-qwen3-asr-flash?modelGroup=group-qwen3-asr-flash
    • 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo

    Qwen3-ASR-Flash的应用场景

    • 会议记录：Qwen3-ASR-Flash能实时转写多语言会议内容，助力高效整理会议纪要。
    • 新闻采访：精准转录采访语音，提升新闻报道时效性。
    • 在线教育：将课程语音讲解转写为文字，满足不同语言学生需求。
    • 智能客服：集成到客服系统，实时转写客户咨询，提高服务效率。
    • 医疗记录：准确转写医生语音记录，便于病历整理和数据分析。

  • Visual Story-Writing – AI写作工具，可视化构建故事

    Visual Story-Writing是什么

    Visual Story-Writing是创新的AI写作工具，通过可视化界面帮助用户构建和编辑故事。工具用GPT-4o技术自动解析文本，能转换成事件、角色和动作的可视化结构，支持拖拽操作以调整故事元素。工具支持用户通过时间轴回放和角色连线生成对话，实现故事的动态创作。Visual Story-Writing基于TypeScript、React和Vite开发，支持本地运行，安全且易于上手，非常适合小说家、剧作家和游戏设计师使用。

    Visual Story-Writing

    Visual Story-Writing的主要功能

    • 自动解析：将文本自动拆分成事件、角色和动作，生成可视化结构。
    • 时间轴回放：通过鼠标悬停，清晰回顾事件顺序和人物互动。
    • 所见即改：支持拖拽角色或重排事件，系统能即时建议文本修改，确保故事连贯。
    • 对话生成：角色连线自动生成对话和情节调整，使故事创作像拼图一样直观。
    • 安全本地化：基于TypeScript、React和Vite开发，本地运行，API仅请求OpenAI，不存储密钥。

    Visual Story-Writing的技术原理

    • GPT-4o：基于先进的自然语言处理模型，从文本中提取信息并建议编辑。
    • React和Vite：用现代前端技术栈构建用户界面，提供流畅的交互体验。
    • TypeScript：采用强类型语言编写代码，提高代码质量和可维护性。
    • OpenAI API：通过API请求调用OpenAI的模型，实现文本生成和编辑建议。

    Visual Story-Writing的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/m-damien/VisualStoryWriting
    • 在线体验Demo：http://damienmasson.com/VisualStoryWriting/

    Visual Story-Writing的应用场景

    • 小说创作：小说家可视化地组织情节和角色发展，提高创作效率。
    • 剧本编写：编剧通过拖拽和重排事件调整剧本结构，确保故事的连贯性和吸引力。
    • 游戏设计：游戏设计师设计游戏剧情和角色互动，增强玩家的沉浸感。
    • 教育工具：教师作为教学辅助工具，帮助学生通过可视化故事理解和创作文学作品。
    • 头脑风暴：创意团队进行故事构思和情节发展，快速迭代创意想法

  • DeepDoc – 开源的深度研究工具，专注本地资源研究

    DeepDoc是什么

    DeepDoc 是开源的深度研究工具，专注于对本地知识库进行深度研究。工具通过研究式工作流，提取本地资源（如 PDF、DOCX、JPG、TXT 等）中的文本，分割存储在向量数据库中，以便进行语义相似性搜索。用户能根据指令查询生成内容结构，提供反馈以优化结构。DeepDoc 将生成清晰的 Markdown 格式报告。工具适用需要从本地文件中快速提取见解的场景，无需手动浏览大量文件。

    DeepDoc

    DeepDoc的主要功能

    • 本地资源研究：支持多种本地文件格式（PDF、DOCX、JPG、TXT 等），提取分割文本内容，便于后续处理。
    • 语义相似性搜索：将文本块嵌入向量数据库，实现高效的语义相似性搜索，快速定位相关内容。
    • 研究式工作流：根据用户指令生成内容结构，支持反馈优化，提升研究的精准度。
    • 多步研究过程：通过生成知识、创建查询、搜索优化等步骤，逐步生成高质量的报告内容。
    • 结构化报告生成：输出清晰的 Markdown 格式报告，方便用户查看和使用。

    DeepDoc的技术原理

    • 文本提取与分割：用光学字符识别（OCR）技术从图像文件（如 JPG）中提取文本。将提取的文本内容分割成页面级的块，方便后续处理。
    • 向量数据库存储：将分割后的文本块嵌入到向量空间中，存储在向量数据库（如 Qdrant）中。使系统能高效地进行语义相似性搜索，快速找到与用户查询最相关的文本块。
    • 多步研究过程：对每个报告部分，研究代理生成知识、创建研究查询。搜索代理在本地数据上运行，寻找与查询最相关的文本块。反思代理对搜索结果进行优化，确保生成的内容准确且有用。最后每个部分的内容被编译成完整的报告。

    DeepDoc的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/Datalore-ai/deepdoc

    DeepDoc的应用场景

    • 学术研究：研究人员快速梳理和分析大量的文献资料，生成结构化的研究报告，节省手动整理文献的时间。
    • 企业知识管理：企业内部对海量的内部文档、报告、项目资料等进行深度挖掘，快速提取关键信息，辅助决策制定。
    • 法律文档分析：法律专业人士对大量的法律文件、案例、合同等进行深度分析，快速定位相关条款和案例，提高工作效率。
    • 市场研究：市场研究人员对收集到的市场调研报告、消费者反馈、竞争对手资料等进行深度分析，快速生成市场研究报告。
    • 个人知识管理：个人用户对个人笔记、学习资料、项目文档等进行深度整理和分析，快速提取关键信息，提升学习和工作效率。

  • AI Video Transcriber – 开源的AI视频转录和总结工具

    AI Video Transcriber是什么

    AI Video Transcriber 是开源的视频转录与总结工具，支持YouTube、TikTok等30多个平台。工具用Faster-Whisper进行高精度语音转文字，通过AI优化文本，纠正拼写、完成句子、智能分段，支持生成多语言的智能总结。工具操作简单，输入视频链接、选择总结语言后即可开始。AI Video Transcriber 支持实时进度跟踪，移动端友好，适合快速获取视频内容的文本形式。

    AI Video Transcriber

    AI Video Transcriber的主要功能

    • 多平台视频转录：支持YouTube、TikTok、Bilibili等30多个视频平台，将视频中的语音内容转录为文字。
    • 智能文本优化：用AI技术自动纠正拼写错误、完成句子、智能分段，使转录文本通顺可读。
    • 多语言总结生成：支持生成多种语言的智能总结，帮助用户快速了解视频的核心内容。
    • 实时进度跟踪：用户能实时查看视频下载、音频转录、文本优化、AI总结生成等各个阶段的进度。
    • 条件翻译功能：当选择的总结语言与检测到的转录语言不同时，系统自动调用GPT-4o进行翻译。
    • 移动端友好：界面简洁，操作方便，适合在手机等移动设备上使用。
    • 文件下载支持：用户能下载Markdown格式的转录文本、翻译文本和总结，方便保存和分享。

    AI Video Transcriber的技术原理

    • 视频下载：用yt-dlp工具从支持的视频平台下载视频文件。
    • 音频提取：从下载的视频文件中提取音频流，为后续的语音转录做准备。
    • 语音转录：用Faster-Whisper模型将音频中的语音内容转录为文字。Faster-Whisper是基于Whisper模型的优化版本，提供高精度的语音转录。

    AI Video Transcriber的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/wendy7756/AI-Video-Transcriber

    AI Video Transcriber的应用场景

    • 内容创作者：快速将视频语音转为文字，方便整理素材，助力内容国际化推广。
    • 教育领域：教师将教学视频转录为文字供学生复习，学生通过多语言总结学习不同语言表达。
    • 企业培训：企业能将培训视频转录生成文字资料供员工学习，生成多语言总结用于跨国培训。
    • 媒体与新闻：记者快速转录采访视频提高新闻报道效率，媒体能生成多语言总结在不同平台发布。
    • 个人学习与研究：个人用户将视频内容转录为文字便于学习研究，或通过多语言总结提升语言能力。

  • xpander.ai – 全栈AI Agent开发平台，提供一站式解决方案

    xpander.ai是什么

    xpander.ai 是全栈 AI Agent 开发平台，提供从基础设施到开发工具的一站式解决方案。工具支持快速构建、测试和部署 AI Agent，具备可视化工作台、丰富的工具库、Agent 生命周期管理等功能。平台支持多触发方式，如 Slack、Web UI 等，让 Agent 能在不同场景中响应。xpander.ai 的核心价值是让开发者专注于业务逻辑，无需管理底层基础设施，加快开发速度，适合需要快速迭代和广泛部署 Agent 的项目。

    xpander.ai

    xpander.ai的主要功能

    • 一站式开发平台：提供全栈支持，包括可视化工作台和CLI，让开发者能快速初始化、添加功能并部署AI Agent。
    • 丰富的工具库：自带超2000个API接入器，支持自动生成agent-ready接口和创建私有MCP连接器。
    • Agent生命周期管理：支持版本管理、沙盒测试和一键部署到生产环境，提供完整的回滚功能。
    • 多触发方式：支持Slack、Web UI、Webhook和MCP协议等多种触发方式，让Agent能在不同场景中响应。
    • 企业级功能：支持在多平台部署Agent，具备认证、内存、线程和多模态功能，支持快速创建、测试和部署新版本。

    xpander.ai的官网地址

    • 官网地址：https://xpander.ai/

    xpander.ai的应用场景

    • 企业内部知识管理：快速构建智能知识库Agent，帮助员工在Slack等平台上快速查询和整理公司内部文档资料。
    • 客户服务自动化：打造24/7在线的智能客服Agent，通过Web UI或集成到客户服务平台，自动解答常见问题。
    • 代码审查与开发辅助：创建代码审查Agent，集成到开发工具中，自动检测代码问题并提供优化建议。
    • 多语言聊天机器人：开发支持多语言的聊天机器人，部署在Webhook或社交媒体平台，为全球用户提供服务。
    • 复杂工作流程自动化：编排多个Agent协同工作，实现跨部门复杂业务流程的自动化，如项目管理、审批流程等。

  • MiniCPM 4.1 – 面壁智能推出的混合思考模型

    MiniCPM 4.1是什么

    MiniCPM 4.1 是面壁智能推出的混合思考模型。采用 InfLLM v2 稀疏注意力架构，每个词元仅需计算与少于 5% 词元的相关性，显著降低长文本处理开销。在 128K 长文本场景下，相比传统模型大幅减少缓存存储空间。MiniCPM 4.1 支持高效双频换挡机制，根据任务类型自动切换注意力模式，平衡计算效率与输出精度。在多个评测基准上取得同尺寸模型第一的成绩，综合能力达到同级最优水平。MiniCPM 4.1 提供了多种部署格式，如 GPTQ、AutoAWQ 等，方便在不同端侧设备上高效部署。

    MiniCPM 4.1

    MiniCPM 4.1的主要功能

    • 高效稀疏架构：采用 InfLLM v2 稀疏注意力架构，每个词元仅需计算与少于 5% 词元的相关性，在 128K 长文本场景下，相比传统模型大幅减少缓存存储空间，显著降低长文本处理开销。
    • 双频换挡机制：根据任务类型自动切换注意力模式，长文本用稀疏，短文本用稠密，平衡计算效率与输出精度。
    • 卓越综合性能：在多个评测基准上取得同尺寸模型第一的成绩，综合能力达到同级最优水平，在知识、推理、编程、指令遵循等方面表现出色。
    • 端侧友好：在 LiveCodeBench、AIME 等测试中，推理速度比同尺寸开源模型快 3 倍以上。在 128K 长文本场景下，仅需 25% 的缓存存储空间，让端侧算力不再有压力。
    • 多种部署格式：提供多种部署格式，如 GPTQ、AutoAWQ 等，方便在不同端侧设备上高效部署。

    MiniCPM 4.1的技术原理

    • 稀疏注意力机制：MiniCPM 4.1 采用 InfLLM v2 稀疏注意力架构，每个词元仅需计算与少于 5% 词元的相关性，大幅降低长文本处理的计算复杂度和内存开销。
    • 双频换挡机制：根据任务特征自动切换注意力模式，长文本任务启用稀疏注意力以降低计算复杂度，短文本任务切换至稠密注意力以确保精度与速度。
    • 高效推理框架：自研 CPM.cu 推理框架，集成稀疏注意力、模型量化和投机采样等技术，实现高效的预填充和解码，提升端侧推理效率。
    • 长文本处理优化：通过分块分区域处理文本，智能化选择重点区域进行注意力计算，大幅减少长文本处理的计算量，支持 128K 甚至更长的文本处理。
    • 数据与训练优化：采用高质量的预训练数据集和监督微调数据集，结合高效的训练算法，如 BitCPM 极致三元量化技术，实现模型参数的极致压缩，提升训练效率和模型性能。

    MiniCPM 4.1的项目地址

    • Github仓库：https://github.com/openbmb/minicpm
    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM4.1-8B

    MiniCPM 4.1的应用场景

    • 端侧设备应用：MiniCPM 4.1 专为端侧设备设计，适用于智能手机、平板电脑、智能音箱等设备，能在设备本地高效运行，保护用户隐私，减少对云端计算的依赖。
    • 长文本处理：稀疏注意力机制和长文本优化能高效处理长文本任务，如长篇文档生成、故事创作、技术文档编写等，适用于需要处理大量上下文信息的场景。
    • 知识问答与教育：凭借强大的知识理解和推理能力，可用于知识问答系统、智能辅导工具等教育领域应用，帮助用户快速获取准确信息，辅助学习和研究。
    • 编程辅助：在代码生成、代码补全、编程问题解答等方面表现出色，可作为开发人员的编程助手，提高编程效率和质量。
    • 内容创作：能协助用户进行创意写作、文案撰写、新闻报道等各类内容创作任务，提供灵感和写作支持。

  • 《2025新智元ASI前沿趋势报告》（PDF文件）

    《2025新智元ASI前沿趋势报告》指出，人工智能正加速发展，2027年有望达到ASI（人工超级智能）临界点。报告强调，大模型智能正全方位跃迁，智能体将大爆发，世界模型和具身智能等新范式将开启虚拟宇宙之门，推动数字生命步入物理现实。同时，全球数据中心和AI的能源需求激增，中国在AI专利和人才储备上优势明显，OpenAI等巨头引领投资热潮，AI企业价值飙升。新智元发布了2025年AI产业图谱，评选出企业和产品创新大奖，表彰行业先锋。

    获取《2025新智元ASI前沿趋势报告》报告PDF原文件 扫码关注回复： 20250908

    ASI新天终启

    2027年预测

    报告开宗明义，指出2025年是人类迈向ASI（Artificial Superintelligence）的关键临界点，预测2027年将正式迎来ASI的曙光，被描述为一次“新创世”（A New Genesis），文明将因此进入由超智能主导的全新纪元。

    核心依据：

    • 智能增长的指数加速：AI智能体独立完成人类任务的时长能力每约7个月翻一番（类似“AI领域的摩尔定律”）。GPT-5在软件工程任务上已能达到“50%成功率时间视域”为2小时17分钟，预计到2027年底，AI将能独立执行耗时数周的人类项目。
    • 模型迭代周期极速缩短：全球大模型迭代周期已缩短至2-3个月。未来由数亿块GPU训练的超级模型将直接推动ASI的诞生。
    • 智力测试全面超越人类：顶尖模型（如GPT-5 Pro智商148，Gemini 2.5 Pro智商138）在多项顶级人类智力测试（如IMO、IOI、Mensa）中已达到甚至远超人类金牌水平。

    ASI万象智生

    报告预测，ASI的到来将催生三大革命性范式，重塑现实：

    • 智能体大爆发：2025年被视为智能体的爆发之年，AI将接管程序员的工作，实现99%的自动化编码。顶尖公司用AI自我加速，自我增强，更快研发出更强的模型。
    • 世界模型：构建与现实世界物理规律一致的虚拟环境，如Genie 3能通过文本指令生成互动虚拟世界。世界模型为AI提供接近无限、零成本、零风险的训练场。
    • 具身智能：数字生命将通过具身智能体进入物理现实，如宇树、智元等公司开发的智能体将执行家务、提供护理等任务。具身智能体借助前沿大模型作为“大脑”，通过世界模型、强化学习等来学习复杂任务，并将泛化到新的场景。

    ASI重启新天地

    报告认为，ASI的到来将远超技术范畴，引发文明底层逻辑的重构。

    • 经济影响：AI创造财富的速度将加速，数据中心和AI的能源需求将激增。到2026年，全球数据中心的电力消费将超过1000太瓦时。截至2025年3月，美国全国共有5,426个数据中心。到2030年电力消费可能达到1,050太瓦时，占美国年总电力需求的近20%。
    • 科技竞争：ASI的主导权将成为国家、市场和企业追逐的焦点。中国在AI专利和人才储备上具有明显优势，全球AI投资持续增长。中国的GenAI专利数量已占全球的70%，远超世界上任何其他国家。中国人口是美国的4倍，STEM专业的博士毕业生数量是美国的2倍。
    • 社会结构：ASI将推动社会结构的颠覆和重组，超级智能对全球能源、资本和经济运行的支配将成为全球发展的核心驱动。ASI将成为超越GDP的国际竞争力评价指标。

    未来展望

    • 新智元ASI产业图谱：报告发布了综合的AI产业图谱，将不同模型在多个测试平台上的成绩映射到0-100分的刻度上，通过多维度的评估，对全球主流AI模型和产品进行排名。评选出“2025 AI Era企业创新大奖TOP55”和“2025 ASI先锋产品大奖TOP33”，表彰在AI领域有突出表现的企业和产品。
    • 文明的未来：人类文明将在ASI临界点，大模型全方位跃迁之际，在超级智能爆发中颠覆重置。我们站在万年一遇的奇点，选择纵身向前。

    获取《2025新智元ASI前沿趋势报告》报告PDF原文件 扫码关注回复： 20250908