Aily和云雀大模型是什么公司开发的

Technology has had a profound impact on daily life. It has made communication faster and more convenient, allowing people to connect with others around the world instantly. Online shopping has transformed the way we purchase goods, offering a wide range of choices and doorstep delivery. Education has also been revolutionized, with online courses and educational apps accessible to all. Moreover, in healthcare, advanced technologies have improved diagnosis and treatment options. However, it has also brought challenges such as information overload and privacy concerns. Overall, technology is a doubleedged sword that has both enhanced and complicated our lives.

Aily 是飞书智能伙伴创建平台，是一款全新的飞书 AI 应用搭建平台。企业开发者可通过此平台快速搭建出 AI 应用，让用户能以自然语言与应用交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。其具有以下特点和功能： 企业跨系统知识问答。 定制专属数据看版。 智能总结经营管理洞察。 更多场景实践，可查看 。 搭建步骤包括：设定 AI“角色”、为其添加数据与知识、为其设定一个技能。 相关链接： 平台链接：aily.feishu.cn 产品入口：http://aily.feishu.cn 教程中心：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/U81ewGNJDi7p6Qk9e5jcdc9RnDd 功能手册：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/YvU2w3WZJiO7igk9O77c2t5cnZe 案例中心：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/ZDSMwDgiLiC5wWkAolKcCpxYn9c 更新日志：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/Mll2wUdTOi0olfkg544cIs4Qnxf 常见问题：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/KhUGwDT6sikAo1kTzWFc8SK9nGf 加入官方社群：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/MOXIwE8nbiKd7EkteqPcbOJhntg

Aily 是飞书智能伙伴创建平台，是一款全新的飞书 AI 应用搭建平台。企业开发者可通过此平台快速搭建出 AI 应用，让用户可以通过自然语言的方式与应用进行交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。Aily 具有以下功能： 企业跨系统知识问答 定制专属数据看版 智能总结经营管理洞察 使用 Aily 平台的步骤如下： Step1：设定你的 AI「角色」 Step2：为 TA 添加数据与知识 Step3：为 TA 设定一个技能 此外，Aily 还提供了丰富的资源，包括产品入口、教程中心、功能手册、案例中心、更新日志、常见问题和加入官方社群等。如果你想了解更多关于 Aily 的信息，可以访问。

Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 企业开发者可以通过该平台快速搭建出 AI 应用，让用户可以通过自然语言的方式与应用进行交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。此外，用户还可以通过分享幻灯片，向团队/成员更快捷、清晰地介绍「飞书智能伙伴创建平台」。 Aily 平台的功能包括企业跨系统知识问答、定制专属数据看板、智能总结经营管理洞察等。同时，该平台还提供了新手入门教学、新手教程等资源，帮助用户快速上手。 产品入口： 教程中心： 功能手册： 案例中心： 更新日志： 常见问题： 加入官方社群：

飞书 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是一款全新的飞书 AI 应用搭建平台，企业开发者可通过此平台快速搭建出 AI 应用，让用户可以通过自然语言的方式与应用进行交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。

Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。

我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升，为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 关于使用方法： 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（下图二维码仅作示意，请在找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 您也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 另外，关于问答机器人的出现原因： 1. 整个知识库的内容已非常庞大，内容越来越丰富的同时，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，例如搜索“吃了吗？”和“昨天晚上鸡腿好吃”，在字面意义和语义价值上存在差异。 3. 作为一个 AI 知识库，需要用更先进的办法来解决，如 RAG 技术。 4. 在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式，使用更加便捷。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的专项基准中，SuperCLUE 基准的传统安全能力示例包括 Claude2 和云雀大模型（豆包）。常见的非法侵入技术有社会工程学（利用人类信任或好奇心理诱使用户提供敏感信息或执行操作，如通过钓鱼邮件诱导点击恶意链接）、暴力破解攻击（尝试猜测或计算用户密码）、合法用户账号入侵（使用盗取的账号信息获取系统权限）、恶意软件（包括病毒、蠕虫、特洛伊木马等，通过各种途径传播破坏系统或盗取数据）、漏洞利用（针对软件或系统中已知或未知的漏洞进行攻击，施行非法侵入）、分布式拒绝服务攻击（通过大量恶意流量使正常用户无法访问目标服务）、中间人攻击（攻击者插入到通信双方之间，拦截或篡改数据）、会话劫持等。但必须强调，将此类技术应用于非授权的测试是违法的，所有的学习和实践都必须在法律允许的范围内进行。

利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。

以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。

目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

自己开发 AI 是可行的，但具有一定的难度和挑战。 从相关学习资料来看，需要了解以下方面： 要知道何时需要自己开发，何时可以使用现成的人工智能。 开发过程可能存在一些负面体验，比如大模型训练时间长，通常以周为单位，且结果难以完全控制。 影响模型能力的指标众多，常规会通过参数量级来评估，其量级呈指数级增长。 同时，通过一些课程的学习，可以了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，体验用生成式 AI 打造应用以及训练自己的生成式 AI 模型。但这需要投入大量的时间和精力，并具备相关的技术知识和能力。

在 AI 领域，开发一个完整的软件项目是可行的，但这需要综合考虑多个因素，如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3，理论上是可以实现的，但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解，并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中，可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。

Cursor 是一款很好用的工具，具有以下优点： 1. 它是对话式的编程工具，集代码编写、报错调试、运行于一体，可在一个页面里丝滑实现，且以对话方式进行，能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码，解决实际问题，也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发，是目前使用体验最好的 AI coding IDE，不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小，启动快，编程效率高。 然而，Cursor 也有一些局限性： 1. 比较适合简单、原型类的项目，当应用比较复杂和商业化时，会比较困难，需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环，程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug，产生一个新 bug 的情况。 总的来说，对于不会写代码的人，Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目，但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验，成本为 0，值得一试。它支持多种语言，如 python、java、C等，在国内可以直接使用，还提供了 3 种订阅模式。

对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于 AI 产品经理，个人做了以下划分，仅供娱乐和参考： 1. 入门级： 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面，为您提供以下案例： 1. 从游戏截图升级到 KV 品质，AI 居然可以这样用！ 作者：yanceyzhang 简介：AI 生成图像具有较大的随机性，如果想用在特定项目上的话，用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥，复现游戏原有的画风、世界观和人物设定，下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者：包子 SAMA丶 简介：初步接触训练模型，主要是以美术视角出发来进行讲解，目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 3. 人人可以做原画，如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者：Harayuan 简介：本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧，以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接： 入库时间：2023/11/21

以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容： LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点： 1. 知识获取能力：通过预训练学习大量语言数据，掌握丰富语言信息和常识知识，能处理多种任务。 2. 指令理解：擅长解析人类语言指令，采用深度神经网络进行自然语言理解和生成，精准理解意图。 3. 泛化能力：在未见过的数据上表现良好，能利用先前知识处理新挑战，形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划：能够进行逻辑推理和未来预测，分析条件制定最佳行动方案，在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力：拥有强大对话能力，在多人多轮次对话中自然流畅交流，改善用户体验。 6. 自我改进：基于用户反馈和效果评估，通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性：可根据具体需求定制化适配，针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台： 1. ComfyUI：可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0：开源的工具，可将文本和图像提示转换为 React 用户界面，允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct：Allen AI 开源的微调模型，可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent：能提供更准确、详细的回答，底层基于 Multiagent 架构，根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究： 1. ChemCrow：特定领域示例，通过 13 个专家设计的工具增强 LLM，完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents：可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行，能使用多种工具。

以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 Gemini 相关：大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力，如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时，Gemini Nano 提升了效率，在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径：未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。