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全球热门 AI 排行榜出炉!

以下文章来源于无敌信息差 ,作者无敌

刚刚过去的 2023 年,可以说是 AI 元年。

随着技术的飞速发展,AI 行业在这一年再次迎来了爆炸式的增长。

近日,Writerbuddy 研究了 3000 多个 AI 的数据,出具了一份行业报告:该报告细致地盘点了全球 50 大热门 AI 工具。

让无敌来带大家看看,在这百模大战的一年后,都有哪些 AI 成功杀出重围吧!

热门 AI 工具 Top 5

抛去具体类型不谈,首先向我们走来的是占据热门 AI 工具榜单前五名的“老大哥”们:

第一名:ChatGPT

毫无疑问,高居榜首的当然是我们开启 AI 热潮的“六边形战士” ChatGPT

ChatGPT 各方面的数据都优秀的没得说。只可惜数据统计截止到去年八月,如果统计到年底,想来这份数据会变的更优秀。

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截止到去年八月,ChatGPT 以一己之力创造了 146 亿次的访问量,占上榜 AI 总访问量的 **60%**。在 聊天 AI 这一分类中,它的访问量占比更是达到了惊人的 **76.31%**!

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第二名:Character.ai

占据亚军宝座的,则是 Character.ai。一年来,它的访问量为 38 亿次。

Character.ai 的人均对话时长接近 30 分钟,是行业平均水平的两倍还要多。且高达 95% 的用户都更喜欢从移动端访问。

这两份优秀的数据无疑要归功于 Character.ai 本身的特性:

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Character.ai 与 ChatGPT 同属聊天 AI 这一分类。

人如其名,Character.ai 主打的就是一个“角色扮演”——用户创造角色 AI 后可以将其分享到社区,任何人都可以和这个 AI 对话。这意味着你可以和名人明星、影视人物、游戏角色等一切你能想到的存在进行交谈。当然,自定义(一个老婆)也是完全没问题的。

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第三名:Quillbot

尽管整体流量有所下降,Quillbot 还是以 11 亿次的访问量稳坐第三名。

QuillBot 具有语法检查和写作增强功能,是强有力的辅助办公 AI。它旨在满足各种写作要求,帮助用户创建结构良好的句子,提高整体写作质量。

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作为 AI 写作领域的龙头大哥,Quillbot 的大部分用户选择使用 PC 端进行访问。人均使用时长为 20 分 54 秒,远高于行业平均水平。

值得一提的是,Quillbot 的用户性别比例很平衡,打工人果然是没有性别之分的……

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第四名:Midjourney

Midjourney 作为首屈一指的图像生成 AI,在该榜单中排名第四,浏览量为 5 亿次。

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Midjourney 的移动端和 PC 端流量分布几乎相同,人均访问时间也接近平均值,无伤大雅。

但比较突出的一点是,Midjourney 的**男性用户占比为 92.19%,与女性用户 7.81%**的占比形成了鲜明对比。

为啥这男女比例这么离谱?你懂,我也懂哈~

如果你不清楚,想想早期 AI 生成的女角色画风,你就明白了。

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第五名:Hugging Face

Hugging Face 是机器学习领域最受欢迎的 AI 工具,在统计期间内,共吸引了 3.166 亿次的流量。

比起前四位令人耳熟能详的大哥,或许 Hugging Face 听起来比较陌生,这里无敌来简单介绍一下:

Hugging Face 本来打算创业做聊天 AI,他们在 github 上开源了一个 Transformers 库。

虽然聊天 AI 的业务没搞起来,但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超 100,000 个预训练模型,10,000 个数据集,变成了机器学习界的 github。

在国内,HuggingFace 也是应用非常广泛,一些开源框架本质上就是调用 transfomer 上的模型进行微调。很多 nlp 工程师的招聘条目上也明摆着要求熟悉 HuggingFace transformer 库的使用。

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该平台的用户群体**以男性为主,占 84.48%**,而女性用户占 15.52%。在分析地理分布时,美国成为主要的流量来源,日本紧随其后。(地域这一块儿大陆受到了限制,数据无从考证。)

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以上几位就是 2023 年的热门 AI Top 5,紧跟其后的还有:来自谷歌的 Bard、写小说的 Novel AI、做视频的Capcut、专注于二次元角色扮演的 JanitorAI 和专注于图片创作的 C 站 Civitai。

除去访问量榜单,这份报告还根据净增长量、流失量等因素进行了总结。如果你想更深入的了解 AI 行业,可以私信无敌“2023”来获取完整报告!

排名前十的 AI 工具你用过几个?你有别的宝藏 AI 推荐吗?来评论区和无敌分享一下吧~

标签: 人工智能 chatgpt

本文转载自: https://blog.csdn.net/we2006mo/article/details/135543401
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