中美两大AI巨头对比

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布 · 68 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzgzODI5NA==&mid=2454095215&idx=1&sn=1fd361cfc583ff47c87806a32ec5bf93&chksm=86d816fdab5cd9df2fd00c67801104f63d6463d6049aea632bbc04a00826bb74794e65d84227&scene=126&sessionid=0
文章标签：

#人工智能

文章报道了中美AI领域的热门话题，特别是GPT技术在国内的直接使用和其4.0版本的出现，提及了一个中文网站提供与ChatGPT的交流支持。

前菜先吃个瓜：

美女老师出轨16岁男学生，193页聊天记录不忍直视 (附完整聊天记录)

昨天「中美两大AI巨头」这个词突然火了，小猿的朋友圈和微信群都被下面这张图刷屏了，而且已经传播到海外了，这就有点讽刺了 ！！！

3ed044dca39b785c0fd7e79e6af98201.jpeg

99066b3abe6a2a8f523b37fc1f78326e.jpeg

不知道你有没有听过李一舟呢？

评论区说说。

---END---


 
往期精选：
推荐这个牛逼神器 !

GPT国内直接使用，低调使用 !

GPT中文网站

可以在国内同ChatGPT直接进行对话支持GPT4.0 和 AI绘图今天新注册的直接送4.0提问次数
https://aigc.cxyquan.com

 
感谢你的分享，点赞，在看三连  328e109e7fd14864efc0729e2d563a00.gif



                

        

    


  



    

      

        

            

              
                
                  编程IT圈
                
              
            

            

                关注
              
            

        

        

          
      

      










                



	

		

			

				
					
3、智能革命下的全球博弈与中美人工智能优势对比

				
			

			

				

					www00的博客
				

				

					08-13
					
					106
					
				

			

		

		

			
				
本文探讨了智能革命背景下全球博弈格局的变化，分析了中美在人工智能领域的优势与差距。文章指出，智能革命正在重塑国际权力结构，数据成为新的核心资源，而美国在人工智能领域占据超级霸权地位，中国则凭借庞大的市场和人口优势迅速崛起。同时，文章强调全球问题仍然突出，中美应加强合作，共同推动构建‘人类命运共同体’。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
中美人工智能发展对比与博弈：现状、挑战与未来走向

				
			

			

				

					2501_90255623的博客
				

				

					02-21
					
					2644
					
				

			

		

		

			
				
摘要
人工智能（AI）作为当今科技领域的核心驱动力，深刻影响着全球经济、政治和社会格局。中美两国在 AI 领域处于领先地位，各自具备独特的优势与发展路径。本文深入剖析中美 AI 发展的现状，从技术创新、产业应用、政策环境等多维度进行对比，探讨两国在 AI 发展过程中面临的挑战以及未来的发展走向，旨在为把握全球 AI 发展趋势提供参考。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
中美大模型争霸：技术、资本与应用的全面对决

				
			

			

				

					2401_85280106的博客
				

				

					05-11
					
					1690
					
				

			

		

		

			
				
中美大语言模型（LLM）的竞争正在重塑全球科技格局

			
		

	





	

		

			

				
					
2025年7月人工智能大模型领域重大事件盘点

				
			

			

				

					欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
				

				

					08-02
					
					1734
					
				

			

		

		

			
				
【摘要】2025年7月，全球AI大模型领域迎来政策、技术、资本、产业与治理多维突破。本文系统梳理国际与国内重大事件，深度剖析行业格局、创新趋势与未来挑战，展现AI产业分化与融合的临界态势。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
江湖风云录：2025年全球AI大模型门派排名

				
			

			

				

					zuiyuelong的博客
				

				

					07-04
					
					2241
					
				

			

		

		

			
				
在当今大模型的江湖中，OpenAI、Google DeepMind和Anthropic犹如三大武林盟主，凭借深厚的内功修为和独门绝技，牢牢占据着第一梯队的宝座。这三家公司的代表模型——o3 Pro、Gemini 2.5 Pro和Claude 4 Opus，不仅在技术实力上遥遥领先，更在商业应用和用户口碑方面树立了难以逾越的标杆。OpenAI：大模型江湖的开山鼻祖作为大模型领域的先行者，OpenAI的o3 Pro延续了GPT系列的技术优势，在推理能力、代码生成和创造性写作方面展现出惊人的表现。该模型采用了创新

			
		

	





	

		

			

				
					
AI应用真相：中美市场大不同，这才是大模型落地的商业密码!

				
			

			

				

					2401_84204413的博客
				

				

					09-28
					
					761
					
				

			

		

		

			
				
文章基于2025年8月全球AI应用榜单分析，揭示中美市场的"平行世界"现象：美国市场由ChatGPT等LLM巨头主导，技术驱动；中国市场则由美图等AI创作工具占据收入榜，实用主义导向。中国开发者通过"AI工具"策略在全球新兴市场成功渗透。文章指出，AI应用下半场需回归商业本质，解决用户具体问题才是成功关键。对大模型开发者和创业者具有重要参考价值。

			
		

	





	

		

			

				
					
2025全球AI格局大起底：中美欧拼的不是模型大小，是这三点！

				
			

			

				

					沛哥儿的专栏
				

				

					09-25
					
					1028
					
				

			

		

		

			
				
全球AI的竞争，早已不是“谁的模型更大”，而是“谁能把AI变成更有用的工具”。美国靠基础研究和科研场景领跑，中国靠工业落地和生成式AI追赶，欧洲靠伦理和绿色AI差异化竞争——未来的AI赢家，一定是“技术+场景+伦理”三者兼顾的。对企业来说，不用羡慕别人的“大模型”，先想清楚“我的业务痛点了吗？我的数据准备好了吗？我的伦理合规了吗？”——把这三个问题解决了，AI自然会帮你创造价值。

			
		

	





	

		

			

				
					
AI行业与人工智能的关系与区别

				
			

			

				

					2401_87975790的博客
				

				

					09-04
					
					1073
					
				

			

		

		

			
				
AI（人工智能）和AI行业这两个概念紧密相关但各有侧重。AI更侧重于技术本身，包括理论、算法和模型；而AI行业则更侧重于经济与产业层面，涉及将这些技术商业化、市场化的所有经济活动。下面我将从几个方面为你梳理当前的AI行业和人工智能发展现状，以及它们之间的关系与区别。内容会结合最新进展，并附上一些关键数据，希望能帮助你更清晰地把握这个领域。

			
		

	





	

		

			

				
					
AI落地实践指南：斯坦福《2025人工智能指数报告》揭示12大趋势与技术拐点

				
			

			

				

					打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
				

				

					08-18
					
					1397
					
				

			

		

		

			
				
斯坦福大学发布的《2025人工智能指数报告》追踪全球AI行业动态，揭示12大核心趋势。报告显示：AI在医疗、交通等领域的渗透加速，推理成本下降280倍，中国在大模型质量上逼近美国，但负责任AI实践仍存短板。本文结合报告数据与专家观点，系统解析AI落地的技术路径、产业挑战与未来方向，为企业提供可操作的实践参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
互联网-浅谈DeepSeek的创新性，对比科技巨头和OpenAI.pdf

				
			

			

				

					02-13
				

			

		

		

			
				
DeepSeek的出现不仅对美国科技巨头构成挑战，同时也加剧了中美之间的AI竞赛。DeepSeek的R1模型，被业界视为在现有技术路线上的深度创新和优化，这种基于开源精神的研究方法，反映了AI技术发展的一个重要趋势。  ...

			
		

	





	

		

			

				
					
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎

				
			

			

				

					uncle_ll的博客
				

				

					11-29
					
					1302
					
				

			

		

		

			
				
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。

			
		

	





	

		

			

				
					
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制

				
			

			

				

					人工智能领域博客
				

				

					11-28
					
					1843
					
				

			

		

		

			
				
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

			
		

	





	

		

			

				
					
07_Spring AI 干货笔记之提示词

				
			

			

				

					在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。  在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
				

				

					11-30
					
					1256
					
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

			
		

	





	

		

			

				
					
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1

				
			

			

				

					Trb201013的博客
				

				

					11-27
					
					1549
					
				

			

		

		

			
				
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。

			
		

	





	

		

			

				
					
【LLM】DeepSeekMath-V2模型

				
			

			

				

					发现问题，并解决问题，批判性思维
				

				

					11-29
					
					906
					
				

			

		

		

			
				
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。
研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。
相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

			
		

	





	

		

			

				
					
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南

					
最新发布

				
			

			

				

					二哈喇子！
				

				

					12-01
					
					5804
					
				

			

		

		

			
				
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要

			
		

	





	

		

			

				
					
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法

				
			

			

				

					okk202586的博客
				

				

					11-27
					
					658
					
				

			

		

		

			
				
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。

			
		

	





	

		

			

				
					
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术

				
			

			

				

					xiezhiyi007的专栏
				

				

					11-27
					
					1004
					
				

			

		

		

			
				
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。

			
		

	





	

		

			

				
					
中美大模型对比

				
			

			

				

					05-08
				

			

		

		

			
				
### 中美大模型技术对比分析  #### 技术发展速度 中国的大模型技术在过去几年取得了显著的进步，目前与美国之间的差距已经缩小至约6个月的时间差[^1]。这一进展表明中国的研究机构和企业在追赶全球领先水平方面的...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值