所以作为一名AI爱好者，我整理了这份指南，希望能帮助刚接触AI的朋友们少走弯路，找到最适合自己的工具。需要说明的是，大多数AI产品在功能上其实有不少重叠。我在分类时主要考虑的是它们的核心优势和特长。比如DeepSeek虽然也是一款不错的AI对话工具，但我认为它在写作方面的表现最为出色，因此将它归入了AI写作工具类别。
他是真的想教会大家。
昨天，为大家介绍了生成式对抗网络GAN，今天再来为大家介绍另一个有趣的模型：扩散模型，包括Stability AI、OpenAI、Google Brain在内的多个研究团队基于扩散模型提出了多种创新模型，如以文生图、图像生成视频生成等~
网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。
「多模态」这个词，相信各位开发者已经比较熟悉了，多模态的含义是让 AI 同时理解包含如图像和文本在内的多种类型的数据。
人工智能的发展如火如荼，但大多数人只看到应用的火爆。真正的支撑力量鲜为人知，人工智能的发展越来越离不开庞大算力的支撑。现在，每5座为人工智能而生的数据中心所消耗的电力，就相当于一个纽约市的消耗。本文将介绍关于AI数据中心的一些基础知识。
赫拉利新书探讨AI风险与历史启示。
Jiajun Xu : Meta AI科学家，专注大模型和智能眼镜开发。南加州大学博士，Linkedin Top AI Voice，畅销书作家。他的AI科普绘本AI for Babies (“宝宝的人工智能”系列，双语版刚在国内出版) 畅销硅谷，曾获得亚马逊儿童软件、编程新书榜榜首。
在当今人工智能领域，大语言模型及其相关工具正在迅速发展，涵盖了编程、数据库、检索引擎、聊天机器人、生成式 AI 工具、模型 API、开发框架和平台等各个方面。
过去十几年来，科技巨头之间发生了前所未有的激烈竞赛，囤积算力、笼络人才，还要小心翼翼地看护好自己的护城河，大家都希望能锻造出最好的 AI 模型，获得进入 AGI 时代的门票
