AI对决:豆包与DeepSeek,谁才是你的智能“真命天子”?
来源:ai搜索在当今这个科技飞速发展的时代,AI(人工智能)已然成为了最热门的话题之一,它就像一股席卷全球的浪潮,深刻地改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术,从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助,AI 的身影无处不在。在众多 AI 产品中,豆包和 DeepSeek 犹如两颗璀璨的新星,吸引了无数人的目光,大家都对它们充满了好奇,纷纷想要探究二者谁更厉害。今天,我们就来深入剖析一下豆包和
来源:ai搜索
在当今这个科技飞速发展的时代,AI(人工智能)已然成为了最热门的话题之一,它就像一股席卷全球的浪潮,深刻地改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术,从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助,AI 的身影无处不在。在众多 AI 产品中,豆包和 DeepSeek 犹如两颗璀璨的新星,吸引了无数人的目光,大家都对它们充满了好奇,纷纷想要探究二者谁更厉害。今天,我们就来深入剖析一下豆包和 DeepSeek,看看它们各自的优势与特点究竟如何。
背景介绍
豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的 AI 智能体,于 2023 年 8 月 17 日推出公测版本 ,上架了网页端、iOS 和安卓客户端,预置了英语学习助手和写作助手两个功能。它能够提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能,可以回答各种问题并进行对话,帮助用户获取信息。在 2024 年 5 月 15 日,字节跳动宣布豆包大模型正式开启对外服务,并且计划开启商业化,其主力模型在企业市场的定价为 0.0008 元 / 千 Tokens,大约为 1500 多个汉字,价格比行业便宜 99.3%。到 2024 年 11 月底,豆包 APP 的累计用户规模已超 1.6 亿,每日平均新增用户下载量稳定在 80 万,日活跃用户数接近 900 万,增长率超过 15%,在全球 AI 应用中排名第二,仅次于 ChatGPT,在国内 AI 应用领域,与 Kimi 等竞品形成了 “两超多强” 的新格局。
DeepSeek 则是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能产品。2024 年 12 月,DeepSeek 发布了新一代大语言模型 DeepSeek-V3,并宣布开源。自 2025 年 1 月 20 日 DeepSeek-R1 模型正式发布以来,其发展势头迅猛。1 月 26 日,DeepSeek 同时登顶苹果 App Store 和谷歌 Play Store 全球下载榜首,上线 18 天内,累计下载量突破 1600 万次,在覆盖的 140 个市场中持续保持领先地位。其中,印度成为新用户增长的最大 “引擎”,其下载量占据了所有平台下载总量的 15.6% 。截至 2025 年 2 月 4 日,DeepSeek 的日活跃用户数突破 2000 万,达到 2215 万,这一数字已达到 ChatGPT 日活跃用户数的 41.6%,并超过了豆包当时的日活跃用户数 1695 万。在上线仅 21 天后,DeepSeek 的月活跃用户数达到了 3370 万,在全球 AI 产品月活总榜上跻身前四 。
技术架构对比
从技术架构的角度来看,豆包基于字节跳动自主研发的云雀模型,采用了 Transformer 架构 ,这是一种在自然语言处理领域广泛应用且非常成熟的架构,它能够有效地处理序列数据,捕捉文本中的长距离依赖关系。字节跳动在 Transformer 架构的基础上进行了大量的技术优化和创新,使得豆包具备了强大的多模态交互能力,能够实现文本、图像、语音等多种信息的融合处理。例如,豆包在语音识别和合成方面表现出色,能够准确地将语音转换为文字,并生成自然流畅的语音回复,为用户提供更加便捷和自然的交互体验。在图像理解和生成方面,豆包也展现出了一定的能力,能够根据文本描述生成相应的图像,或者对图像进行分析和解读。
DeepSeek 同样采用了 Transformer 架构作为基础,但它在此基础上引入了混合专家模型(MoE)和稀疏激活参数等独特技术 。混合专家模型就像是一个由多个专家组成的团队,每个专家都擅长处理某一类特定的任务。当模型收到一个任务时,它会根据任务的特点将其分配给最擅长处理该任务的专家,而不是让所有的模块都来处理,这样可以大大提高模型的效率和性能。例如,在处理数学问题时,DeepSeek 会调用擅长数学推理的专家模块,从而给出更加准确和专业的解答。稀疏激活参数技术则是通过只激活部分参数来减少计算量和内存消耗,使得模型在保持高性能的同时,能够更加高效地运行。在处理大规模文本数据时,稀疏激活参数技术可以让模型更快地进行推理和计算,提高响应速度。
DeepSeek 还采用了多头潜在注意力(MLA)机制,这是对传统注意力机制的升级。在处理长文本时,它能更精准地给句子、段落分配权重,找到文本的核心意思,不会像以前那样容易注意力分散。比如在机器翻译专业领域的长文档时,它能准确理解每个词在上下文中的意思,然后翻译成准确的目标语言。此外,DeepSeek 引入了动态路由网络,智能地调配计算资源,以高效处理长文本和复杂逻辑任务。在处理一篇长篇的学术论文时,动态路由网络可以根据论文的结构和内容,合理地分配计算资源,使得模型能够快速地理解论文的主旨和关键信息。
功能特性对比
语言理解与生成
在语言理解与生成方面,豆包和 DeepSeek 各有千秋。豆包经过大量数据的训练和优化,能够准确理解各种自然语言表达,生成的文本连贯、有逻辑且贴合语境,在日常交流中表现得非常自然流畅 。当用户询问 “今天天气怎么样,适合做什么户外运动?” 豆包不仅能理解用户对于天气和户外运动的关联需求,还能结合不同天气状况给出合理的运动建议,比如 “如果今天是晴天,温度适宜,你可以选择去公园慢跑,既能享受阳光,又能锻炼身体;要是有点微风,放风筝也是个不错的选择”,这样的回答生动且富有生活气息,就像和朋友聊天一样自然。
DeepSeek 则对复杂语句和专业领域文本的理解更为精准,生成的文本严谨、逻辑清晰 。在处理学术论文、专业文献等复杂文本时,DeepSeek 能够准确把握其中的专业术语和复杂逻辑关系,给出深入且专业的解读。在分析一篇关于量子力学的学术论文时,DeepSeek 可以详细解释其中的专业概念和理论,并且能够梳理出论文的核心观点和研究方法,展现出强大的专业文本处理能力。
专业能力表现
在专业能力方面,DeepSeek 在代码生成和数学推理领域优势显著。以代码生成任务为例,DeepSeek Coder 在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的先进性能 。当开发者需要编写一段复杂的 Python 代码来实现某个特定功能时,DeepSeek 能够快速准确地生成高质量的代码,并且会对代码进行详细的注释,解释每一步的功能和作用,大大提高了开发效率。在数学推理方面,DeepSeek 能够快速解答复杂的数学问题,无论是代数、几何还是微积分等领域的难题,它都能给出清晰的解题思路和准确的答案。在解决一道高等数学中的微积分证明题时,DeepSeek 会详细列出证明步骤,运用相关的数学定理和公式,逐步推导得出结论。
豆包在日常生活知识问答方面表现出色,它拥有广泛而丰富的知识储备,涵盖多个领域和学科,注重知识的准确性和时效性,不断更新数据以确保为用户提供可靠信息 。无论是科学知识、历史文化、人文艺术,还是生活常识等诸多领域的问题,豆包都能尽力提供准确的解答。当用户询问 “端午节有哪些传统习俗?” 豆包会详细介绍吃粽子、赛龙舟、挂艾草、喝雄黄酒等习俗的由来和意义,还会提及不同地区在端午节的特色庆祝方式,让用户全面了解这一传统节日。
多模态能力
在多模态能力方面,豆包具备强大的语音、图片交互能力。在语音交互方面,2024 年 1 月 20 日,豆包 APP 更新实时语音通话功能,面向所有用户开放,该功能基于最新豆包实时语音大模型,实现了语音理解和生成一体化,以及端到端语音对话。其语音表现近乎达到 “人机难辨” 的 AI 交互效果,不仅可以模仿不同声线,还能根据场景自动对节奏、儿化音、音量、气音等细节精准把控,甚至能跟用户 “说” 悄悄话,在 “逻辑思考” 和 “情绪感知” 上也有明显提升,还掌握了部分方言与英语对话、多角色模仿,甚至部分歌曲演唱能力。在日常生活中,它既可以是英语陪练老师、讲故事高手,也可以是一位即兴唱作者。在图片交互方面,豆包能够实现图文交互,可进行图片生成、根据文本描述理解图片内容等操作。当用户输入一段描述风景的文字,如 “在一片宁静的草原上,有一座小木屋,周围鲜花盛开,天空湛蓝,飘着几朵白云”,豆包能够根据这段描述生成相应的生动图像,将文字中的场景直观地展现出来。
DeepSeek 也在不断发展多模态能力,其支持多模态输入,能够处理图像、音频等多种数据类型 。在图像描述生成任务中,DeepSeek 可以根据给定的图像生成准确、详细的文字描述,将图像中的关键信息用文字表达出来。在音频文本转换方面,它能够将语音准确地转换为文字,并且对音频中的内容进行分析和理解。在处理一段会议录音时,DeepSeek 可以快速将语音转换为文字记录,同时提取出会议中的重要观点和决策内容。
应用场景对比
日常生活场景
在日常生活场景中,豆包的应用十分广泛且实用,给人们的生活带来了诸多便利和乐趣。在内容创作方面,它就像是一位创意无限的写作伙伴。新媒体创作者们常常会为了撰写一篇吸引人的文章而绞尽脑汁,这时豆包就能大显身手。当需要创作一篇关于美食推荐的文章时,只需告诉豆包大致的要求,比如推荐的菜系、目标受众等,它就能迅速生成一篇结构清晰、内容丰富的文章框架,还会提供一些独特的创意和精彩的描述语句,为创作者节省大量的时间和精力,让他们能够将更多的心思放在个性化内容的填充和创意的发挥上。
在旅行规划方面,豆包也是一把好手。对于那些热爱旅行的人来说,规划一次完美的旅行并不容易,需要考虑目的地的景点、美食、住宿、交通等多个方面。而豆包可以根据用户的出行时间、预算、兴趣偏好等信息,为用户量身定制一份详细的旅行计划。它会推荐当地最值得一去的景点,介绍每个景点的特色和最佳游览时间;还会推荐当地的特色美食,包括餐厅的位置和招牌菜品;在住宿方面,会根据用户的预算推荐合适的酒店或民宿,并提供预订链接;在交通方面,会规划最优的出行路线,包括如何到达目的地、在当地如何乘坐公共交通等。用户想去云南旅行,豆包可以为其制定一份包含昆明、大理、丽江等地的七日游计划,详细安排每天的行程,让用户的旅行更加轻松愉快。
专业领域场景
在专业领域场景中,DeepSeek 展现出了强大的实力和专业性。在学术研究领域,它是科研人员的得力助手。在论文写作过程中,确定研究方向和选题是关键的第一步,但这对于很多科研人员来说并不容易。DeepSeek 能够根据用户输入的专业领域和研究兴趣,提供一系列具有创新性和可行性的研究课题建议,并附上相关的参考文献和研究思路。对于一篇关于人工智能在医疗领域应用的论文,DeepSeek 可以分析当前该领域的研究热点和前沿动态,推荐一些具体的研究方向,如人工智能在疾病诊断中的应用、医疗影像分析中的人工智能技术等,并提供相关的文献资料,帮助科研人员快速确定研究方向,开展深入研究。
在金融分析领域,DeepSeek 同样发挥着重要作用。金融市场复杂多变,投资者需要对大量的数据和信息进行分析和判断,才能做出明智的投资决策。DeepSeek 可以实时收集和分析金融市场的数据,包括股票价格、汇率、利率等,通过强大的算法和模型,预测市场趋势和风险,为投资者提供投资建议。在分析股票市场时,它可以根据历史数据和实时信息,分析某只股票的走势,评估其投资价值,帮助投资者决定是否买入、卖出或持有该股票。它还可以对宏观经济数据进行分析,预测经济形势的变化,为金融机构的风险管理和投资策略制定提供支持。
用户体验对比
界面设计与交互
豆包的界面设计简洁明了,操作简单易懂,交互设计注重用户的自然对话习惯,就像与朋友聊天一样轻松自然。用户在使用豆包时,能够快速上手,轻松地与它进行交流 。无论是在手机端还是电脑端,豆包的界面布局都非常合理,各个功能按钮清晰可见,方便用户随时调用。在手机端,用户可以通过语音输入与豆包进行交互,无需手动输入文字,非常便捷。在电脑端,豆包的界面也支持快捷键操作,提高了用户的使用效率。
DeepSeek 的界面同样简洁大方,交互设计也较为友好,不过在一些细节上,与豆包略有不同。它更注重信息的呈现和专业功能的操作,对于专业用户来说,能够快速找到所需的功能和信息 。在处理复杂的专业问题时,DeepSeek 的界面会提供详细的参数设置和操作指南,帮助用户更好地使用它的专业功能。在进行代码生成时,DeepSeek 的界面会突出显示代码编辑区域和相关的功能按钮,方便用户进行代码的编写和调试。
响应速度
在响应速度方面,豆包和 DeepSeek 都表现出色,能够快速响应用户的请求。在处理简单的日常问题时,两者的响应时间都非常短,几乎可以做到即时回复 。当用户询问一些常见的生活常识问题,如 “苹果有哪些营养价值?” 豆包和 DeepSeek 都能在瞬间给出答案。在处理复杂的任务时,DeepSeek 由于其独特的技术架构和优化算法,能够更快地进行推理和计算,响应速度相对更快一些 。在处理一篇长篇的学术论文分析任务时,DeepSeek 能够在较短的时间内完成对论文的理解和分析,并给出相应的总结和建议,而豆包可能需要稍微多一点的时间来完成同样的任务。
个性化服务
豆包在个性化服务方面表现突出,用户可以通过多次交互让豆包深度学习自己的习惯和爱好,从而获得高度贴合需求的回答 。豆包还支持用户定制 AI 智能体,用户可以根据自己的需求创建专属的智能体,实现更加个性化的交互体验 。用户可以创建一个 “健身教练” 智能体,这个智能体可以根据用户的身体状况、健身目标和时间安排,为用户制定个性化的健身计划,并在用户健身过程中提供实时的指导和建议。
相比之下,DeepSeek 在个性化学习方面有所欠缺,回答相对模式化,虽然能够满足用户的基本需求,但在个性化服务的深度和广度上,与豆包还有一定的差距 。在处理用户的问题时,DeepSeek 通常会根据预设的模板和算法给出回答,缺乏对用户个性化需求的深入理解和针对性的回应。
成本与开源性对比
在成本方面,豆包对个人用户免费使用,用户可以在不支付任何费用的情况下,尽情享受豆包提供的各种基础服务,如日常聊天、知识问答、文本创作辅助等 。这使得豆包能够广泛地接触到各类用户,无论是普通消费者还是小型创作者,都可以轻松地使用豆包来满足自己的日常需求。对于商业用途,豆包可能需要付费,字节跳动会根据不同的商业需求和使用场景,制定相应的收费标准。对于大型企业需要将豆包集成到自己的业务系统中,可能会根据使用量、功能定制等因素进行收费。
DeepSeek 通过优化模型结构和采用创新技术,降低了算力需求和训练成本 。其 API 服务定价相对较低,以 DeepSeek-R1 为例,API 使用成本为每百万 tokens 输出 16 元 。在模型训练方面,DeepSeek V3 仅使用 2048 块英伟达 H800 GPU,在短短两个月内训练完成,训练成本约为 558 万美元 ,与其他大型模型动辄数亿甚至上百亿美元的训练成本相比,具有显著的成本优势。
在开源性方面,豆包目前并未开源,其技术和模型由字节跳动公司内部进行研发和维护 。字节跳动凭借自身强大的技术实力和数据资源,不断对豆包进行优化和升级,以提供更优质的服务。虽然豆包没有开源,但它拥有自主数据生产体系和高效模型结构,能够保证在自然语言处理和多模态交互等方面的优秀表现。
DeepSeek 则采取了开源策略,其多个模型如 DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 等已开源 ,并公开了大量的模型和训练细节。这一举措为开发者提供了更多创新空间,吸引了全球开发者的参与和贡献,促进了技术的快速发展和创新。开发者可以根据自己的需求对开源模型进行定制和优化,将其应用于不同的领域和场景中。许多开发者利用 DeepSeek 的开源模型,开发出了各种实用的应用程序,如智能客服系统、智能写作助手等。
综合评价与建议
豆包和 DeepSeek 都是非常优秀的 AI 产品,它们在技术架构、功能特性、应用场景等方面都有着各自独特的优势。豆包具有强大的多模态交互能力,在日常生活知识问答、内容创作和旅行规划等方面表现出色,界面设计友好,个性化服务丰富,且对个人用户免费使用 。而 DeepSeek 则在复杂语句和专业领域文本理解、代码生成和数学推理等方面优势明显,响应速度快,成本较低且部分模型开源 。
如果你是普通个人用户,更注重日常生活中的交流、娱乐和创意生成,或者需要一个简单易用的学习辅助工具,那么豆包可能更适合你。它能够满足你在聊天、写作、获取生活常识等方面的需求,为你的生活带来更多的便利和乐趣。
如果你是专业人士,如科研人员、开发者、金融分析师等,经常需要处理专业文献、进行代码编写、解决复杂的数学问题或进行深度的数据分析,那么 DeepSeek 会是一个更好的选择。它能够为你提供专业、精准的支持和帮助,提高你的工作效率和质量。
当然,随着技术的不断发展和进步,豆包和 DeepSeek 也在不断优化和升级,未来它们可能会在更多的领域和场景中发挥重要作用,为用户带来更加出色的体验。
所以说
AI 的发展前景一片光明,豆包和 DeepSeek 只是其中的代表。随着技术的不断进步,它们将在更多领域发挥作用,为人类生活带来更多便利。无论你是选择豆包,还是 DeepSeek,都能体验到 AI 的魅力。不妨亲自尝试,探索它们的更多可能性。
阅读最新前沿科技趋势报告,请访问欧米伽研究所的“未来知识库”
https://wx.zsxq.com/group/454854145828
未来知识库是“欧米伽未来研究所”建立的在线知识库平台,收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能,数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828 进入。

截止到12月25日 ”未来知识库”精选的100部前沿科技趋势报告
-
2024 美国众议院人工智能报告:指导原则、前瞻性建议和政策提案
-
未来今日研究所:2024 技术趋势报告 - 移动性,机器人与无人机篇
-
Deepmind:AI 加速科学创新发现的黄金时代报告
-
Continental 大陆集团:2024 未来出行趋势调研报告
-
埃森哲:未来生活趋势 2025
-
国际原子能机构 2024 聚变关键要素报告 - 聚变能发展的共同愿景
-
哈尔滨工业大学:2024 具身大模型关键技术与应用报告
-
爱思唯尔(Elsevier):洞察 2024:科研人员对人工智能的态度报告
-
李飞飞、谢赛宁新作「空间智能」 等探索多模态大模型性能
-
欧洲议会:2024 欧盟人工智能伦理指南:背景和实施
-
通往人工超智能的道路:超级对齐的全面综述
-
清华大学:理解世界还是预测未来?世界模型综合综述
-
Transformer 发明人最新论文:利用基础模型自动搜索人工生命
-
兰德公司:新兴技术监督框架发展的现状和未来趋势的技术监督报告
-
麦肯锡全球研究院:2024 年全球前沿动态(数据)图表呈现
-
兰德公司:新兴技术领域的全球态势综述
-
前瞻:2025 年人形机器人产业发展蓝皮书 - 人形机器人量产及商业化关键挑战
-
美国国家标准技术研究院(NIST):2024 年度美国制造业统计数据报告(英文版)
-
罗戈研究:2024 决策智能:值得关注的决策革命研究报告
-
美国航空航天专家委员会:2024 十字路口的 NASA 研究报告
-
中国电子技术标准化研究院 2024 扩展现实 XR 产业和标准化研究报告
-
GenAI 引领全球科技变革关注 AI 应用的持续探索
-
国家低空经济融创中心中国上市及新三板挂牌公司低空经济发展报告
-
2025 年计算机行业年度策略从 Infra 到 AgentAI 创新的无尽前沿
-
多模态可解释人工智能综述:过去、现在与未来
-
【斯坦福博士论文】探索自监督学习中对比学习的理论基础
-
《机器智能体的混合认知模型》最新 128 页
-
Open AI 管理 AI 智能体的实践
-
未来生命研究院 FLI2024 年 AI 安全指数报告 英文版
-
兰德公司 2024 人工智能项目失败的五大根本原因及其成功之道 - 避免 AI 的反模式 英文版
-
Linux 基金会 2024 去中心化与人工智能报告 英文版
-
脑机接口报告脑机接口机器人中的人机交换
-
联合国贸发会议 2024 年全球科技创新合作促发展研究报告 英文版
-
Linux 基金会 2024 年世界开源大会报告塑造人工智能安全和数字公共产品合作的未来 英文版
-
Gartner2025 年重要战略技术趋势报告 英文版
-
Fastdata 极数 2024 全球人工智能简史
-
中电科:低空航行系统白皮书,拥抱低空经济
-
迈向科学发现的生成式人工智能研究报告:进展、机遇与挑战
-
哈佛博士论文:构建深度学习的理论基础:实证研究方法
-
Science 论文:面对 “镜像生物” 的风险
-
镜面细菌技术报告:可行性和风险
-
Neurocomputing 不受限制地超越人类智能的人工智能可能性
-
166 页 - 麦肯锡:中国与世界 - 理解变化中的经济联系(完整版)
-
未来生命研究所:《2024 人工智能安全指数报告》
-
德勤:2025 技术趋势报告 空间计算、人工智能、IT 升级。
-
2024 世界智能产业大脑演化趋势报告(12 月上)公开版
-
联邦学习中的成员推断攻击与防御:综述
-
兰德公司 2024 人工智能和机器学习在太空领域感知中的应用 - 基于两项人工智能案例英文版
-
Wavestone2024 年法国工业 4.0 晴雨表市场趋势与经验反馈 英文版
-
Salesforce2024 年制造业趋势报告 - 来自全球 800 多位行业决策者对运营和数字化转型的洞察 英文版
-
MicrosoftAzure2024 推动应用创新的九大 AI 趋势报告
-
DeepMind:Gemini,一个高性能多模态模型家族分析报告
-
模仿、探索和自我提升:慢思维推理系统的复现报告
-
自我发现:大型语言模型自我组成推理结构
-
2025 年 101 项将 (或不会) 塑造未来的技术趋势白皮书
-
《自然杂志》2024 年 10 大科学人物推荐报告
-
量子位智库:2024 年度 AI 十大趋势报告
-
华为:鸿蒙 2030 愿景白皮书(更新版)
-
电子行业专题报告:2025 年万物 AI 面临的十大待解难题 - 241209
-
中国信通院《人工智能发展报告(2024 年)》
-
美国安全与新兴技术中心:《追踪美国人工智能并购案》报告
-
Nature 研究报告:AI 革命的数据正在枯竭,研究人员该怎么办?
-
NeurIPS 2024 论文:智能体不够聪明怎么办?让它像学徒一样持续学习
-
LangChain 人工智能代理(AI agent)现状报告
-
普华永道:2024 半导体行业状况报告发展趋势与驱动因素
-
觅途咨询:2024 全球人形机器人企业画像与能力评估报告
-
美国化学会 (ACS):2024 年纳米材料领域新兴趋势与研发进展报告
-
GWEC:2024 年全球风能报告英文版
-
Chainalysis:2024 年加密货币地理报告加密货币采用的区域趋势分析
-
2024 光刻机产业竞争格局国产替代空间及产业链相关公司分析报告
-
世界经济论坛:智能时代,各国对未来制造业和供应链的准备程度
-
兰德:《保护人工智能模型权重:防止盗窃和滥用前沿模型》-128 页报告
-
经合组织 成年人是否具备在不断变化的世界中生存所需的技能 199 页报告
-
医学应用中的可解释人工智能:综述
-
复旦最新《智能体模拟社会》综述
-
《全球导航卫星系统(GNSS)软件定义无线电:历史、当前发展和标准化工作》最新综述
-
《基础研究,致命影响:军事人工智能研究资助》报告
-
欧洲科学的未来 - 100 亿地平线研究计划
-
Nature:欧盟正在形成一项科学大型计划
-
Nature 欧洲科学的未来
-
欧盟科学 —— 下一个 1000 亿欧元
-
欧盟向世界呼吁 加入我们价值 1000 亿欧元的研究计划
-
DARPA 主动社会工程防御计划(ASED)《防止删除信息和捕捉有害行为者(PIRANHA)》技术报告
-
兰德《人工智能和机器学习用于太空域感知》72 页报告
-
构建通用机器人生成范式:基础设施、扩展性与策略学习(CMU 博士论文)
-
世界贸易组织 2024 智能贸易报告 AI 和贸易活动如何双向塑造 英文版
-
人工智能行业应用建设发展参考架构
-
波士顿咨询 2024 年欧洲天使投资状况报告 英文版
-
2024 美国制造业计划战略规划
-
【新书】大规模语言模型的隐私与安全
-
人工智能行业海外市场寻找 2025 爆款 AI 应用 - 241204
-
美国环保署 EPA2024 年版汽车趋势报告英文版
-
经济学人智库 EIU2025 年行业展望报告 6 大行业的挑战机遇与发展趋势 英文版
-
华为 2024 迈向智能世界系列工业网络全连接研究报告
-
华为迈向智能世界白皮书 2024 - 计算
-
华为迈向智能世界白皮书 2024 - 全光网络
-
华为迈向智能世界白皮书 2024 - 数据通信
-
华为迈向智能世界白皮书 2024 - 无线网络
-
安全牛 AI 时代深度伪造和合成媒体的安全威胁与对策 2024 版
-
2024 人形机器人在工业领域发展机遇行业壁垒及国产替代空间分析报告
-
《2024 年 AI 现状分析报告》2-1-3 页.zip
-
万物智能演化理论,智能科学基础理论的新探索 - newv2
-
世界经济论坛 智能时代的食物和水系统研究报告
-
生成式 AI 时代的深伪媒体生成与检测:综述与展望
-
科尔尼 2024 年全球人工智能评估 AIA 报告追求更高层次的成熟度规模化和影响力英文版
-
计算机行业专题报告 AI 操作系统时代已至 - 241201
-
Nature 人工智能距离人类水平智能有多近?
-
Nature 开放的人工智能系统实际上是封闭的
-
斯坦福《统计学与信息论》讲义,668 页 pdf
-
国家信息中心华为城市一张网 2.0 研究报告 2024 年
-
国际清算银行 2024 生成式 AI 的崛起对美国劳动力市场的影响分析报告 渗透度替代效应及对不平等状况英文版
-
大模型如何判决?从生成到判决:大型语言模型作为裁判的机遇与挑战
-
毕马威 2024 年全球半导体行业展望报告
-
MR 行业专题报告 AIMR 空间计算定义新一代超级个人终端 - 241119
-
DeepMind 36 页 AI4Science 报告:全球实验室被「AI 科学家」指数级接管
-
《人工智能和机器学习对网络安全的影响》最新 273 页
-
2024 量子计算与人工智能无声的革命报告
-
未来今日研究所:2024 技术趋势报告 - 广义计算篇
-
科睿唯安中国科学院 2024 研究前沿热度指数报告
-
文本到图像合成:十年回顾
-
《以人为中心的大型语言模型(LLM)研究综述》
-
经合组织 2024 年数字经济展望报告加强连通性创新与信任第二版
-
波士顿咨询 2024 全球经济体 AI 成熟度矩阵报告 英文版
-
理解世界还是预测未来?世界模型的综合综述
-
GoogleCloudCSA2024AI 与安全状况调研报告 英文版
-
英国制造商组织 MakeUK2024 英国工业战略愿景报告从概念到实施
-
花旗银行 CitiGPS2024 自然环境可持续发展新前沿研究报告
-
国际可再生能源署 IRENA2024 年全球气候行动报告
-
Cell: 物理学和化学 、人工智能知识领域的融合
-
智次方 2025 中国 5G 产业全景图谱报告
上下滑动查看更多
更多推荐
所有评论(0)