如何对比不同大语言模型的性能

大模型优化的方式主要包括以下几种： 1. 模型压缩：由于大模型的参数众多，内存需求巨大，在实际部署时会进行压缩。例如使用内存占用更小的数据类型，如 16 位的浮点数，其中英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。 2. 上下文优化：如果模型缺失必知信息，如内部业务数据、流程等，可通过将相关信息提供给模型进行优化。例如采用 RAG 技术，先在知识库检索相关内容，然后与提示词组装后提供给大模型作为输入。 3. 大模型优化：在进行足够的 prompt 工程后，如果模型在垂直领域表现不足或输出内容的格式风格稳定性不及预期，可以考虑微调。但微调也要与良好的 prompt 工程结合。 4. 更换大模型：例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b，可能提升性能。 5. 更换 embedding 模型：如将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh。 6. 测试不同 Top k 的值：比较不同的 Top k 值（如 Top 5、Top 10、Top 15），找到最优效果的值。 7. 对文档名称进行处理：人工对文件重命名，上传相同文件构建知识库，并勾选【开启中文标题加强】选项，可减少无关信息，提升效果。

以下是关于 Claude、GPT 与国内大模型的对比情况： 在 2023 年度中文大模型基准测评的传统安全能力专项基准中： Claude2 遥遥领先，取得最高分 83.00 分，在传统安全方面表现出色，这可能与 Anthropic 对 AI 安全的重视及精心设计的安全防护措施有关。 文心一言 4.0（API）排在第二名，得分为 68 分。 智谱清言和 Yi34BChat 均超过 65 分。 GPT 系列在安全能力测评上呈现不稳定情况，超过 GPT3.5 的国内模型有 14 个，GPT4表现不尽如人意，可能与国内外安全范围及 OpenAI 安全策略有关。 在主观和客观对比方面： 国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数，文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定，差值仅有 0.86。 此外，国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。 AndesGPT 是 OPPO 自主训练的大语言模型，具有对话增强、个性专属和端云协同三大技术特征，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，涵盖知识、记忆、工具、创作等方向。

以下是 8 月正式上线的国内部分大模型： 北京： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 这些大模型在聊天状态下具有不同特点，例如： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 具有特色功能的：昇思可生图，MiniMax 可语音合成 此外，阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。

目前能够读取文本数字较多的大模型有以下几种： Claude2 模型的上下文上限是 100,000 个 token。 ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16,000 个 token。 ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32,000 个 token。 需要注意的是，token 限制会同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。例如，一次性输入的文本长度以及一次对话中累计的上下文长度都受到相应的限制。当达到上限时，并非停止对话，而是会遗忘最前面的对话内容。

打造智能家电行业大模型一般需要以下步骤及具体实施方法： 1. 准备计算资源：训练大模型需要大量的计算能力，特别是 GPU 等硬件，类似于找一所具备资本和资源的“贵族学校”。 2. 确定数据：大模型需要海量的数据，数据量通常以千亿序列（Token）为标配，这就像为学习确定丰富的“教材”。 3. 选择算法：选择合适的算法来处理和讲解数据，让大模型能更好地理解 Token 之间的关系，如同为学习找一位好“老师”。 4. 微调指导：为了让大模型更好地适应智能家电行业，需要进行微调指导，类似于就业指导。 5. 实际应用：完成上述步骤后，大模型就可以进行实际的任务，如翻译、问答等，这被称为推导。 在构建大模型的过程中，还包括以下具体环节： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，要对收集到的数据进行清理和组织，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为大模型设计“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，例如使用 Transformer 架构这种擅长处理序列数据的结构。 4. 训练模型：让大模型“阅读”提供的数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。 行业最佳实践方面，以 Baichuan 为例，针对用户复杂的问题，借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，还利用自研的 TSF 技术挖掘用户输入背后更深层的问题。在检索步骤中，自研了 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对大量数据进行预训练，并通过自研损失函数解决问题，同时引入混合检索方式提升目标文档的召回率。

以下是一些常见的图片对话模型： ChatGLM： 地址： 简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 VisualGLM6B： 地址： 简介：一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 ChineseLLaMAAlpaca： 地址： 简介：中文 LLaMA&Alpaca 大语言模型+本地 CPU/GPU 部署，在原版 LLaMA 的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练。 智谱·AI 开源的图片对话模型有： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接： 模型下载：、始智社区 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 代码链接： 模型下载： Visualglm6B：一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 代码链接： 模型下载： 智谱·AI 开源的 Chat 模型有： ChatGLM6Bint4：ChatGLM6B 的 Int4 版本。最低只需 6GB 显存即可部署，最低只需 7GB 显存即可启动微调（） 上下文 token 数：2K 代码链接： 模型权重下载链接：魔搭社区、始智社区、启智社区 ChatGLM6Bint8：ChatGLM6B 的 Int8 版本 上下文 token 数：2K 代码链接： 模型权重下载链接：魔搭社区、始智社区、启智社区 AgentLM7B： 简介：1. 提出了一种 AgentTuning 的方法；2. 开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct；3. 基于上述方法和数据集，利用 Llama2 微调了具备超强 Agent 能力的 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B。 上下文 token 数：4K 代码链接： 模型权重下载链接： AgentLM13B： 上下文 token 数：4K 模型权重下载链接： AgentLM70B： 上下文 token 数：8K 模型权重下载链接：

以下是截至今日国内部分 AI 产品的性能排名情况： |排行|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |60|文心一格|图像生成|41.5|0.086| |61|DupDub|文字转音频|41.4|0.107| |62|阿里堆友 AI 反应堆|图像生成|40.7|0.169| |63|识典古籍|AI 学习|39.2|0.164| |64|标智客 Ai Logo|图像生成|37.8|1| |65|笔灵 AI|通用写作|37.4|0.087| |66|Learn Prompting|Prompts|36.1|0.284| |67|搜韵网|通用写作|36|0.155| |68|腾讯智影|其他视频生成|35.4|0.131| |69|新片场素材|其他视频生成|35.2|0.128| |70||图像编辑|35|0.301| |71|彩云小译|翻译|34.3|0.107| |36|虎课网免费在线视频教程|AI 学习|62.9|0.005| |37|Glasp|会议总结|60.7|0.325| |38|aippt|PPT|59.6|0.142| |39|帆软战略|电商|59.5|0.145| |40|帆软数据|数据分析|59.5|0.145| |41|讯飞听见|转录|56.2|0.065| |42|Pixso AI|设计工具|54.9|0.017| |43|ToonMe（卡通头像）|图像生成|53.6|0.993| |44|edrawsoft|思维导图|53.5|0.14| |45|Dify.ai|AI ChatBots|51.7|0.452| |46|彩云|通用写作|51.5|0.117| |47|360 苏打办公|生产力|50.6|1.269|

目前性能较强的模型包括： Databricks 发布的 DBRX 是新的可能是现在最强的开源模型。它是拥有 132B 参数的 MoE 模型，一共拥有 16 个专家，每个 Token 激活 4 个专家，意味着有 36B 的活跃参数，Mixtral 只有 13B 的活跃参数（少了近 3 倍）。在语言理解、编程、数学和逻辑方面轻松击败了开源模型，如 LLaMA270B、Mixtral 和 Grok1，在大多数基准测试中超过了 GPT3.5。该模型以 12 万亿 Token 的文本和代码进行预训练，支持的最大上下文长度为 32k Tokens。 Llama 3 也是性能较强的开源模型，被认为是目前最强的开源大模型之一。 OpenAI 的 GPT4 是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上展示了卓越的性能，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 此外，还有其他一些重要的大型语言模型，如 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等，它们在特定领域和任务上也表现出了卓越的能力。

VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）是一款基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算软件，广泛应用于材料科学中的电子结构计算和分子动力学模拟。使用VASP进行材料的热电性能计算时，确实需要对晶体结构进行优化，并且正确设置`INCAR`文件是至关重要的。 `INCAR`文件包含了VASP运行时的所有输入参数。一个基本的结构优化`INCAR`文件可能包含如下参数： ```plaintext 基本参数 PREC = Accurate 计算精度 ENCUT = 450 截断能，根据具体元素调整 ISMEAR = 1 采用Gaussian smearing方法 SIGMA = 0.2 用于ISMEAR的高斯宽度 NBANDS = 40 带数 EDIFF = 1e6 能量的收敛标准 EDIFFG = 0.02 离子的收敛标准 IBRION = 2 使用快速离子弛豫算法 EDIFF = 1e5 控制总能量的收敛 NSW = 50 最大离子步数 动力学计算参数（如果需要） LEPSILON = .TRUE. 计算宏观介电常数 KPOINTS = 自定义 K点设置，根据实际体系大小和对称性调整 其他可能需要的参数 LPEAD = .TRUE. 计算极化电荷 DIPOL = 自定义 电偶极子设置，用于分子动力学 NWRITE = 0 控制输出信息量 LCHARG = .TRUE. 计算并输出电荷密度 ``` 请注意，这只是一个示例文件，实际的`INCAR`文件需要根据你的具体体系和计算目标进行调整。例如，`ENCUT`需要根据你体系中元素的电子数来设定，`ISMEAR`和`SIGMA`的值可能需要根据费米能级的位置进行调整，`NBANDS`和`EDIFF`也需要根据计算的精度要求来设定。 对于热电性能的计算，你可能还需要考虑额外的参数，比如`LEPSILON`来计算介电常数，或者`DIPOL`来计算电偶极矩等。 在开始计算之前，强烈建议阅读VASP手册和相关文献，以确保正确设置所有参数，并理解每个参数的物理意义。此外，对于热电性能的计算，可能还需要进行额外的热力学和动力学分析，这通常涉及到更复杂的`INCAR`文件设置和后处理步骤。

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。

以下是一些大语言模型的综述论文： 参考文献： B.Wang, W.Chen, H.Pei, C.Xie, M.Kang, C.Zhang, C.Xu, Z.Xiong, R.Dutta, R.Schaeffer 等，“Decodingtrust：GPT 模型中信任度的全面评估”，arXiv 预印本 arXiv:2306.11698，2023。 Z.Zhang, L.Lei, L.Wu, R.Sun, Y.Huang, C.Long, X.Liu, X.Lei, J.Tang, 和 M.Huang, “Safetybench：使用多项选择题评估大型语言模型的安全性”，2023。 X.Shen, Z.Chen, M.Backes, Y.Shen, 和 Y.Zhang, “现在就做任何事：在大型语言模型上表征和评估野外越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2308.03825，2023。 X.Liu, N.Xu, M.Chen, 和 C.Xiao, “Autodan：在对齐的大型语言模型上生成隐蔽的越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2310.04451，2023。 S.Zhu, R.Zhang, B.An, G.Wu, J.Barrow, Z.Wang, F.Huang, A.Nenkova, 和 T.Sun, “Autodan：对大型语言模型的可解释梯度基对抗攻击”，2023。 A.Zhou, B.Li, 和 H.Wang, “针对越狱攻击保护语言模型的强健提示优化”，arXiv 预印本 arXiv:2401.17263，2024。 X.Guo, F.Yu, H.Zhang, L.Qin, 和 B.Hu, “Coldattack：用隐蔽性和可控性越狱 LLMs”，2024。 T.Shen, R.Jin, Y.Huang, C.Liu, W.Dong, Z.Guo, X.Wu, Y.Liu, 和 D.Xiong, “大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv 预印本 arXiv:2309.15025，2023 年。 X.Liu, X.Lei, S.Wang, Y.Huang, Z.Feng, B.Wen, J.Cheng, P.Ke, Y.Xu, W.L.Tam, X.Zhang, L.Sun, H.Wang, J.Zhang, M.Huang, Y.Dong, 和 J.Tang, “Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023 年。 P.Christiano, J.Leike, T.B.Brown, M.Martic, S.Legg, 和 D.Amodei, “基于人类偏好的深度强化学习”，2023 年。 T.Yu, Y.Yao, H.Zhang, T.He, Y.Han, G.Cui, J.Hu, Z.Liu, H.T.Zheng, M.Sun, 和 T.S.Chua, “RLHFV：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”，2023 年。 M.S.Jahan 和 M.Oussalah, “使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第 126232 页，2023 年。 OpenAI, “Sora 安全。”https://openai.com/sorasafety，2024 年。 Z.Fei, X.Shen, D.Zhu, F.Zhou, Z.Han, S.Zhang, K.Chen, Z.Shen, 和 J.Ge, “Lawbench：大型语言模型的法律知识基准测试”，arXiv 预印本 arXiv:2309.16289，2023 年。 市场分析 其他观点 相关论文： ：斯坦福大学对基础模型的概述论文。 ：年度回顾，涵盖 AI 领域的所有事物。 ：对大型语言模型（LLMs）在劳动力市场潜在影响的早期研究。 ：Eric Topol 医生揭示了人工智能如何有可能将医生从耗费大量时间的任务中解放出来，从而不会干扰到人与人之间的连接。

以下是关于 AI 与语言学习的相关内容： 使用 AI 工具学习外语的方法和工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需语言技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 学习方法建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。

国内大语言模型的应用较为广泛，以下为您介绍部分常见的大语言模型及其应用： 1. 云雀大模型（豆包）：在信息安全相关的在线课程和讲座等方面有应用。 2. AndesGPT（OPPO）：已接入 OPPO 智能助理新小布，可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属 AI、日程管理等全新能力，正在公测中。其聚焦在移动设备端的应用，主要涵盖知识、记忆、工具、创作四个方向，目前已支持使用“系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器”等各类工具，并且全面支持文生文、文生图等场景。 3. 文心一言 4.0（百度）：已有 7000 万用户。在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

国内的大语言模型主要有通用模型如百度的文心一言、科大讯飞的讯飞星火等，还有在特定领域表现出色的垂直模型，如专注于小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等领域的模型。在传统安全能力的测评中，文心一言 4.0（API）表现较好。此外，国内大模型在传统安全测评方面总体表现不俗。如果想了解国内大模型的效果，可以参考第三方基准评测报告：

在慢病管理中，大语言模型具有以下应用： 核心概念： LLM（Large language model）：即大语言模型，是当前讨论的主要对象。 Prompt（提示词）：输入给大模型的文本内容，其质量会显著影响回答质量。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商对中文的切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字，大模型的收费和输入输出长度限制常以 Token 为单位计量。 上下文（context）：指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口会影响回答质量。 大模型的优势与局限： 优势：大模型像多功能的基础平台，能处理多种任务，应用广泛且有更多通识知识，能在更广泛场景中提供支持和解决问题。 局限：不拥有无限知识，知识来源于有限的训练数据，只能回答训练中见过或类似问题，训练后知识库不会自动更新，在特定或专业领域知识可能不够全面。 运作机制：通过大量数据训练学习语言结构和模式，根据输入生成相应文本，估计序列出现的概率，类似于词语接龙游戏。

很抱歉，您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中，乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指，丙并非善意取得，因为乙谎称妻子同意出卖，所以戒指应归甲所有。在第二种情况中，乙盗窃甲的戒指并卖给丙，丙的取得也是非法的，丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指，戒指仍归甲所有。

Sora 模型不同于其他同类模型的优势主要体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：能够根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频，而早期模型通常只能生成短视频片段。生成的长视频具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧有良好的视觉一致性。 2. 处理复杂指令：展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力，能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。 3. 数据预处理：能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像，拥抱视觉数据的多样性，在从宽屏 1920x1080p 视频到竖屏 1080x1920p 视频以及之间的任何格式上采样，而不会损害原始尺寸。在原始尺寸上训练数据显著改善了生成视频的构图和框架，实现更自然和连贯的视觉叙事。 4. 符合规模化定律：作为大型视觉模型，符合规模化原则，揭示了文本到视频生成中的几种新兴能力，是第一个展示确认新兴能力的视觉模型，标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑。此外，还展示了包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著能力。

以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。

小七姐的提示词课程包括双证班的第一期和第二期，以下是课程内容的介绍： 自由学习时间包含 22 节视频课，授课形式为视频课+知识星球作业+社群答疑。 提示词基础：包括“Hello，大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力：涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践：包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化：包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新：包括“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑：学员有问题可在学习群随时提问，老师和助教会详尽答疑，针对复杂问题，小七姐会录制短视频帮助理解。 对于是否有必要全部学习，取决于您的具体需求和基础。如果您是初学者，建议系统学习以打下扎实基础；如果您已有一定基础，可以根据自身薄弱环节有针对性地选择学习。

我与其他 AI 的不同主要体现在以下几个方面： 1. 在游戏领域，能够利用大语言模型的叙事优势，将其结合到关注叙事过程但体验往往一波流的游戏中，实现叙事肉鸽化和体验多样化。 2. 在文本和语音的互动方面，特别是自然语言的交互，以及逻辑推理能力的增强和更具创造性的内容生成方面与以往的 AI 有显著差异。 3. 在硬件产品形态中的应用，思考如何将新特性融入硬件设计，例如在不同场景下选择更适合的交互方式。 您在以下场景使用我可能具有优势： 1. 当您需要解决 AI 相关的疑问和问题时，我能提供全面、准确且专业的指导。 2. 如果您对 AI 在特定领域的应用，如制造业、交通运输、教育、农业、娱乐、能源等有需求，我能为您详细介绍和分析。 3. 当您探索创新性的 AI 解决方案，如在游戏设计或硬件产品设计方面，我能提供创意思维和针对性的建议。

对于不同年龄段介绍人工智能可以采用以下方式： 小学低年级： 设计思路是要用学生能理解的语言，旨在激发学生的兴趣，引起学生的好奇心。在课堂上，先和学生互动，先听听他们口中的 AI，再引出概念。比如：“大家好，今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能，简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么，人工智能到底是什么呢？简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。” 小学低年级： 对于 Genie 模型，可以这样介绍：“那么，Genie 模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢？首先，要创造出 Genie 模型，科学家们需要给它一个大脑，这个大脑就是我们常说的‘人工智能’。它就像是一个机器人的思考方式，能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法，叫做‘机器学习’，来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东西，然后从中找出规律，慢慢学会自己解决问题。就像你们上学的时候，老师会给你们很多问题，让你们练习，最后你们就会做得越来越好。Genie 模型学习的方式也差不多，只不过它学习的东西是视频。科学家们给 Genie 模型看了很多网络上的视频，尽管这些视频没有特别的标签告诉 Genie 模型里面有什么，但 Genie 模型通过自己的学习，能够慢慢理解视频中发生的事情，并且记住了。Genie 模型有一个非常大的数字网络，我们可以叫它‘模型参数’。想象一下，就像是一个巨大的钢琴，每个琴键都代表一种知识。Genie 模型有大约 110 亿个这样的琴键，所以它知道的东西非常非常多。” 对于其他年龄段的介绍方式，目前提供的信息中未涉及，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面准确的介绍方法。