本文來自“AIGC行業(yè)研究報告合集（最新版）”，AI大模型發(fā)展至今，在理解、創(chuàng)造與創(chuàng)新方面的能力極限，體現(xiàn)了其認知能力的實際限制（生成邊界）。當用戶的交互觸及或超越這一邊界時，AI無法突破自身局限，進而引發(fā)思維滯環(huán)現(xiàn)象。

該現(xiàn)象表現(xiàn)為AI在多輪對話中重復內(nèi)容、缺乏新意或無法滿足用戶的新增需求。這一現(xiàn)象反映了AI模型在復雜互動中的認知限制，影響了其響應的多樣性和實用性。

另外，生成式人工智能模型在生成文本或回答問題時，盡管表面上呈現(xiàn)出邏輯性和語法正確的形式，但其輸出內(nèi)容可能包含完全虛構(gòu)、不準確或與事實不符的信息。

AI幻覺（AI Hallucinations）的產(chǎn)生通常是由于模型在缺乏相關信息的情況下，通過概率性選擇生成內(nèi)容，而非基于真實世界的知識庫或邏輯推理，這使得其輸出不僅難以信賴，且可能誤導用戶。

除AI幻覺這一關鍵缺陷外，潛在的缺點與局限還包括可解釋性、計算成本、數(shù)據(jù)偏見、實時更新、數(shù)據(jù)安全、個人隱私、惡意輸出等。

盡管如此，大模型在各個行業(yè)落地，賦能千行百業(yè)，隨著AI技術（如RAG、提示詞等）不斷深入，上述難題將不斷優(yōu)化、甚至解決。

生成機制：語料預學，推理輸出

語言大模型：群雄逐鹿 齊頭并進

除OpenAI o1外，以下六大模型是全球大模型中綜合表現(xiàn)最好的一批模型。

視頻大模型：三足鼎立 潮頭涌動

Runway、可靈和Vidu是在視頻大模型中較有競爭力的三個大模型，綜合表現(xiàn)較好。此外， OpenAI的Sora、抖音的PixelDance、Meta的Movie Gen也發(fā)出預告，但現(xiàn)在模型仍未對個人用戶推出。

音樂大模型：眾星捧月 “ 一超多強”

在國內(nèi)外一眾音樂大模型中，Suno的表現(xiàn)最為優(yōu)異，在音樂創(chuàng)作的全流程中表現(xiàn)出色。但Minimax、昆侖萬維、騰訊、抖音、網(wǎng)易也在開發(fā)新功能并完善原有功能。

國外產(chǎn)品：爆款迭出 生態(tài)繁榮

提示詞工程：精準指引 效能增益

提示詞工程是指設計和優(yōu)化輸入給人工智能系統(tǒng)（如大語言模型）的提示詞（Prompts）的實踐與技術，目的是讓AI準確理解需求并生成符合預期的高質(zhì)量輸出。更好地發(fā)揮AI模型的能力，使其在不同任務類型和復雜程度下都能表現(xiàn)出色。

從判斷識別文本向理解生成文字發(fā)展，從單一任務向通用智能邁進，OpenAI 掀起AIGC革命ChatGPT使得AI從“特種模型”提升為“通用基座”。

從靜態(tài)圖像生成向動態(tài)視頻創(chuàng)作推進，從認識二維平面到模仿三維世界Sora使得AI從“圖像繪制者”提升為“視頻創(chuàng)作者”。

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