一只国内AI领域第一梯队的算力龙头
文章概要：
1. ChatGPT发布名为Canvas的交互界面，AI浪潮来袭，未来5-10年是人工智能发展关键阶段。
2. 科大讯飞是国内AI领域第一梯队的公司，也是华为算力龙头，其星火大模型是国内最接近ChatGPT4的大模型。br> 3. 科大讯飞的智慧教育、智慧城市、开放平台是公司的前三大收入来源，2024上半年智慧教育收入28.60亿，营收占比达到了30.67%。
4. 科大讯飞2023年公司营收、净利润增速为4.41%、7.12%，204上半年，公司营收为93.25亿元，同比增长18.1%，净利润亏损4.1亿元，减少-644.59%。
5. 科大讯飞都有补贴收入，研发才是，利润一时亏损不能代表什么，加上科大讯飞在AI布局早，涉猎范围广，日后业绩增长不是问题。br> 6. 作为AI技术最公司，不论星火大模型还是飞星一号算力平台，科大讯飞实力都毋庸置疑。随着AI落地加速、日后业绩端的改善，公司有望展现出更大的成长空间。
阅读原文
2. 科大讯飞是国内AI领域第一梯队的公司，也是华为算力龙头，其星火大模型是国内最接近ChatGPT4的大模型。br> 3. 科大讯飞的智慧教育、智慧城市、开放平台是公司的前三大收入来源，2024上半年智慧教育收入28.60亿，营收占比达到了30.67%。
4. 科大讯飞2023年公司营收、净利润增速为4.41%、7.12%，204上半年，公司营收为93.25亿元，同比增长18.1%，净利润亏损4.1亿元，减少-644.59%。
5. 科大讯飞都有补贴收入，研发才是，利润一时亏损不能代表什么，加上科大讯飞在AI布局早，涉猎范围广，日后业绩增长不是问题。br> 6. 作为AI技术最公司，不论星火大模型还是飞星一号算力平台，科大讯飞实力都毋庸置疑。随着AI落地加速、日后业绩端的改善，公司有望展现出更大的成长空间。
科大讯飞|通用大模型赋能千行百业
文章概要：
1. 通用大模型将是赋能千行的基础能力和。
2. 科大讯飞成功培育出讯飞星火3.5认知大型模型，其表现已逼近全球顶尖的GPT-，且在语言解析、数学等领域达成超越。
3. 科大讯飞董事长刘庆峰认为，以大模型为先锋的人工智能技术，或将颠覆以人力和时间为核心盈利模式的结构，根本上重构全球产业竞争力。
4 科大讯飞推出的认知大模型——讯飞星火，具备跨领域的知识和语言解析力，能通过自然的形式理解并完成任务。<>5. 科大讯飞携手行业领军企业共同推出了涵盖金融、汽车、电信、工业、住建、物业、科普、科技文献、政务、媒体、文旅、等12个行业的专用大模型。
6. 科大讯飞有信心在算法、数据、应用场景以及算力等方面，构建一个完全自主可控繁荣的人工智能生态。
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2. 科大讯飞成功培育出讯飞星火3.5认知大型模型，其表现已逼近全球顶尖的GPT-，且在语言解析、数学等领域达成超越。
3. 科大讯飞董事长刘庆峰认为，以大模型为先锋的人工智能技术，或将颠覆以人力和时间为核心盈利模式的结构，根本上重构全球产业竞争力。
4 科大讯飞推出的认知大模型——讯飞星火，具备跨领域的知识和语言解析力，能通过自然的形式理解并完成任务。<>5. 科大讯飞携手行业领军企业共同推出了涵盖金融、汽车、电信、工业、住建、物业、科普、科技文献、政务、媒体、文旅、等12个行业的专用大模型。
6. 科大讯飞有信心在算法、数据、应用场景以及算力等方面，构建一个完全自主可控繁荣的人工智能生态。
33个AI大模型，你更钟情哪一个？
文章概要：
1. 文章介绍了33个AI大模型，包括秘塔AI、文心一言、通义千问大模型等，涵盖语法检查、文本创作、知识问答、智能客服、多模态交互等功能特长，适用于法律文书、学术论文、广告营销、在线教育、企业办公等领域。
2. 详细介绍了每个模型的发展前景、功能特长、适用领域和适用人群，并提供了官方网址。
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2. 详细介绍了每个模型的发展前景、功能特长、适用领域和适用人群，并提供了官方网址。
目前最完整，188+26大模型名单！
文章概要：
阅读原文从近100场大模型比赛看大模型关注热点
文章概要：
1. 作者对近100场大模型比赛进行归类总结，探讨了大模型目前的关注热点，包括比赛平台与模型推广、大模型逻辑推理能力、大模型安全问题、行业大模型及完成特定任务的大模型、大模型硬件落地、人机区分、大模型与数据处理、大模型与传统NLP任务、多模态大模型、大模型创作、大模型与搜广推、大模型的agent调度、大模型学术性质的比赛和趣味大模型比赛等方面
2. 作者指出，国内大模型创业公司通过比赛推广自己的产品，提高大模型的推理能力是当前研究的重点，大模型的安全问题也备受关注
3. 作者还介绍了一些特定行业的大模型比赛，如医学、金融、编程、电信、教育、政务、法律等，以及一些特定任务的大模型比赛，如图分析、采购文件解读、数据库查询、知识引入等
4. 作者提到了大模型硬件落地的挑战，以及人机区分、大模型与数据处理、大模型与传统NLP任务、多模态大模型、大模型创作、大模型与搜广推、大模型的agent调度、大模型学术性质的比赛和趣味大模型比赛等方面的研究进展
5. 作者认为，大模型的发展前景广阔，但也面临着一些挑战，需要不断探索和创新
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2. 作者指出，国内大模型创业公司通过比赛推广自己的产品，提高大模型的推理能力是当前研究的重点，大模型的安全问题也备受关注
3. 作者还介绍了一些特定行业的大模型比赛，如医学、金融、编程、电信、教育、政务、法律等，以及一些特定任务的大模型比赛，如图分析、采购文件解读、数据库查询、知识引入等
4. 作者提到了大模型硬件落地的挑战，以及人机区分、大模型与数据处理、大模型与传统NLP任务、多模态大模型、大模型创作、大模型与搜广推、大模型的agent调度、大模型学术性质的比赛和趣味大模型比赛等方面的研究进展
5. 作者认为，大模型的发展前景广阔，但也面临着一些挑战，需要不断探索和创新