Artificial Analysis《2025年上半年人工智能应用报告》Google、xAI、DeepSeek崛起，大模型洗牌

最新推荐文章于 2025-07-28 23:46:39 发布
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分类专栏： 人工智能 大模型 DeepSeek 文章标签： 人工智能
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近日，知名 AI 基准测试与洞察提供商 Artificial Analysis 发布了《AI Adoption Survey – H1 2025》报告，基于超过 1,036 名来自于全球各个地方的 AI 用户的调研数据，深度解析了当前 AI 技术的采用现状和发展趋势。作为业界权威的独立基准测试机构，该报告为我们提供了 AI 行业发展的重要参考。

六大关键趋势洞察

1. AI 进入生产阶段，近半数组织已实际应用

调研显示，约 45% 的组织已经将 AI 技术投入生产环境使用，标志着 AI 应用正从原型阶段向实际部署转变。在构建与购买策略方面，32% 的受访者倾向于自主构建解决方案，27% 选择购买现成产品，25% 采用混合方式。

2. 工程研发领跑应用场景，客服销售紧随其后

工程与研发（Engineering & R&D）以 66% 的采用率成为 AI 应用的首选领域，客户支持和销售营销紧随其后。这一趋势反映了 AI 技术在提升研发效率和优化客户服务

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全球AI大模型产业链分析与中国最具潜力企业评估
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02-28 1562
过去十年，人工智能（AI）技术，尤其是大模型（大型预训练模型）领域经历了飞跃式发展。伴随这一进程，围绕AI大模型的上下游产业链逐步形成：从底层算力芯片，到数据资源供给，再到模型训练和算法研发，以及支撑这些工作的算力基础设施，最终是各种应用层面的落地（包括生成式AI内容、自动驾驶、医疗AI等）。本报告将对近十年来全球AI大模型相关产业链的发展进行全面分析，总结各环节的市场数据与趋势，并基于技术实力、融资情况、市场份额和客户群体等评估标准，甄别出中国最具潜力的AI企业，包括目前占据主导地位但仍有拓展空间的公司，
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03-14 1185
尽管该工作在提升多模态对抗攻击迁移性方面取得了显著效果，但如何更充分地利用对抗攻击的交集区域，以及提供更深入的理论解释，仍然是未来值得深入研究的方向。我们对对抗轨迹交集区域及其对 VLP 对抗攻击迁移性的研究还在持续探索中，欢迎大家持续关注。如果有任何问题或进一步的想法，随时欢迎讨论。
响应式人工智能的平台和模型设计指南（三）
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07-17 458
“如果你不能简单地解释它，那说明你还没有完全理解它。”– 阿尔伯特·爱因斯坦模型可解释性是机器学习（ML）和人工智能（AI）领域的重要话题。它指的是理解和解释模型如何做出预测和决策的能力。可解释性很重要，因为它使我们能够识别模型中的潜在偏见或错误，并能提高 AI 模型的性能和可信度。在本章中，我们将探索不同的解释和理解机器学习模型的方法和技术。我们还将探讨模型可解释性面临的挑战和局限性，并考虑改善机器学习算法可解释性的潜在解决方案。在本章中，我们将涵盖以下主题：可解释 AI 简介像我五岁一样解释 (ELI5
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第219期】Tue, 15 Jun 2021
TomRen
06-18 2187
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Tue, 15 Jun 2021 (showing first 100 of 128 entries) Totally 100 papers ????上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Improved Transformer for High-Resolution GANs Authors Long Zhao, Zizhao Zhang, Ting Chen, Dimitris N. Metaxa
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 939
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
归因分析笔记5:机器学习可解释性
越开源越幸运
02-24 6887
可解释的机器学习 电子书《可解释的机器学习（Interpretable Machine Learning）》。 在线阅读 https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html GitHub： https://github.com/christophM/interpretable-ml-book 该书认为特征被认为是可解释的，比如给定一天的温度或一个人的身高。特征的可解释性是一个很大的假设。但是，如果很难理解输入特征，那么就更难
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 446
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
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07-25 1105
跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
04动手学深度学习（下）
最新发布
2302_80363296的博客
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为处理缺失值，典型方法包含插值和删除，这里采用插值的方法。创建一个人工数据集，并存储在csv（逗号分隔）文件。转换为NumPy张量。
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1365
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 1678
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
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定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
人工智能与交通：智能出行的变革与突破
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
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AI 驱动的智能交通不仅是技术升级，更是对城市空间、能源利用、社会分工的全面重构。从自动驾驶解放人类的驾驶时间，到智能调度让城市告别拥堵，再到绿色交通助力碳中和，每一项进步都在重新定义 “出行” 的意义 —— 从 “必要的负担” 变为 “高效、安全、愉悦的体验”。实现这一愿景需要技术突破、法规创新、社会协同的多方努力。当技术足够成熟、法规足够清晰、公众足够信任时，智能交通将成为 “未来城市” 的血管系统，支撑起更高效、更公平、更可持续的人类生活方式。
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
Akibfrycc的博客
07-26 767
这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版
qq_43361801的博客
07-24 352
教材的pdf我已经上传到资源啦！动手学深度学习在线课程。
Spring AI 项目实战（二十）：基于Spring Boot + AI + DeepSeek的智能环境监测与分析平台（附完整源码）
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本文介绍了基于Spring Boot和DeepSeek大语言模型开发的智能环保监测系统。该系统实现了多类型传感器数据采集、实时监测、AI异常检测、污染源识别、趋势预测和治理方案推荐等功能，采用前后端分离架构，整合了Spring Boot、Vue3、MySQL等技术栈。项目通过AI技术提升了环保监测的智能化水平，解决了传统系统在实时性、分析能力和预警机制等方面的不足。
车载图传系统：移动场景下的 “信息中枢”
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车载图传系统凭借其卓越的技术性能、丰富的功能特性以及广泛的应用场景，已成为现代移动作业不可或缺的重要组成部分。它不仅为各行业的高效运转提供了有力支撑，更在保障公共安全、提升城市治理水平等方面发挥着关键作用。随着技术的不断进步，车载图传系统必将迎来更广阔的发展空间，为构建更加智能、安全、高效的社会环境贡献更大力量。
AI日报 - 2025年07月25日
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AI人工智能日报新闻和最新AI工具
机器学习中knn的详细知识点
2302_76568160的博客
07-25 457
K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过计算新样本与训练集中样本的距离，选取最近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或值进行预测。
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