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国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

除了文本生成，在内容生成类别中，图像生成是最主要的用例，占流量的 41%，其次是产消者写作工具（占 26%）和视频生成（占 8%）。

大模型

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

比如现在做视频生成的很多，字节暂时并没有像 Runway ML 那样做端到端的生成，而是走了更务实的路线，把 AI 能力放到剪映里面，使用户更容易创作短视频。

大模型

AI能赚到钱了么？

如果纵着切割这些商业模式，那会有两个明显的共通特征：第一，如在歪理大集合，谁也跑不了提到过的，AI其实一种打深井模式，体现为对现有模式的更新（包括人），作为结果就是创造新模式其实不如互联网，但对现有模式的冲击深度会大于互联网

大模型商业模式

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

SPEAKER_01[62.40s -> 90.50s] 因为其实我们最近一直在做海外业务所以说我们碰到了一些问题可以一起分享出来给大家其实一起探讨一下其实海外我们还是这个观点说是无论你准备工作做得有多充分无论你有学习能力有多强你一个中国企业的负责人其实在出海的时候它整体还是一个强势的是做的过程

faster-whisper 语者识别 ASR

国产大模型与全球最强大模型大比拼：语义理解、数学推理同台竞技，究竟谁更厉害

但是，经过DataLearner工作人员的收集，基本上覆盖到了可以搜集的结果。

大模型

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

pipeline_ins(text) print(result['text']) SFT数据集链接和下载这里使用魔搭上开源的数据集finance_en（包含68912条金融数据）作为微调数据集

通义千问

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