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如何提升解决问题的能力

回答

提升解决问题的能力是一个持续的过程，涉及多个方面的培养和锻炼。以下是一些系统性的方法和技巧，可以帮助你提高解决问题的能力：

1. 了解和定义问题

a. 清晰理解问题

  • 问题陈述：确保你能明确地描述问题，包括问题的背景和关键要素。
  • 问题拆解：将复杂问题分解为多个小问题，逐步解决。

b. 问题分析

  • 5 Whys 法：连续问“为什么”五次，找到问题的根本原因。
  • 鱼骨图（因果图）：通过图示法识别问题的潜在原因。

2. 开展系统思维

a. 理解系统

  • 系统图：绘制系统图，了解问题所在系统的各个组成部分及其相互关系。
  • 反馈回路：识别系统中的正反馈和负反馈回路，理解其动态行为。

b. 思维工具

  • 思维导图：使用思维导图整理和关联不同的想法和信息。
  • SWOT分析：分析问题的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。

3. 培养批判性思维

a. 信息评估

  • 证据检验：评估信息的真实性和可靠性，避免信息偏差。
  • 逻辑推理：通过逻辑推理评估结论的合理性，确保没有逻辑漏洞。

b. 偏见识别

  • 认知偏差：了解常见的认知偏差（如确认偏差、锚定效应）并加以避免。
  • 多视角分析：从不同的角度审视问题，避免单一视角带来的偏见。

4. 掌握解决问题的方法和工具

a. 创意思维

  • 头脑风暴：鼓励团队成员提出各种创意和解决方案，不进行立即评估。
  • SCAMPER 技巧：通过替换（Substitute）、结合（Combine）、调整（Adapt）、修改（Modify）、其他用途（Put to another use）、消除（Eliminate）和重组（Rearrange）等方法产生新思路。

b. 决策方法

  • 权衡分析：评估不同方案的优缺点，权衡利弊，选择最佳方案。
  • 决策矩阵：将各方案按不同的决策标准进行评分和比较。

5. 实践和反思

a. 实践机会

  • 实际案例分析：通过实际案例分析和解决问题，积累经验。
  • 模拟训练：通过模拟训练解决虚拟问题，提升应对真实问题的能力。

b. 持续反思

  • 事后分析：在解决问题后进行事后分析，评估解决方案的效果和改进点。
  • 个人反思：定期进行个人反思，记录和总结解决问题的经验和教训。

6. 培养相关技能

a. 沟通能力

  • 有效沟通：清晰表达问题和解决方案，确保团队成员理解并达成共识。
  • 倾听技能：认真倾听他人的意见和建议，吸取不同的观点和信息。

b. 团队合作

  • 团队协作：充分利用团队成员的知识和技能，协同解决问题。
  • 角色分工：明确团队成员的角色和分工，提高解决问题的效率。

7. 学习和借鉴

a. 学习经典方法

  • PDCA 循环：计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、行动（Act），持续改进。
  • 六西格玛：使用DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法改进流程和解决问题。

b. 借鉴成功案例

  • 行业标杆：研究和借鉴行业内外的成功案例和最佳实践。
  • 跨领域学习：学习和借鉴其他领域的解决问题方法，拓宽思路。

实施步骤

  1. 明确问题：详细描述和定义问题，确保对问题的全面理解。
  2. 系统分析：分析问题的根本原因和影响因素，绘制系统图和反馈回路。
  3. 创意生成：利用头脑风暴和创意思维技巧，生成多种可能的解决方案。
  4. 决策评估：通过权衡分析和决策矩阵，选择最佳解决方案。
  5. 实施方案：制定详细的实施计划，明确步骤和责任人，确保方案的有效执行。
  6. 效果评估：在实施过程中和结束后，评估方案的效果，进行必要的调整和改进。
  7. 总结反思：总结解决问题的经验和教训，进行个人和团队的持续改进。

通过这些系统性的方法和步骤，你可以有效地提升解决问题的能力，应对各种复杂和多变的挑战。如果有具体的问题或领域，可以告诉我，我可以提供更详细的建议和指导。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

中学生能看懂：论文 《Attention Is All You Need》

Transformer模型的另一个关键教训是，寻求帮助和使用工具是可以的。Transformer依赖于自我注意力机制和神经网络来翻译语言。同样，我们在解决问题时也可以使用工具，比如计算器、应用程序或与朋友进行头脑风暴。正如Transformer模型利用技术提高翻译质量一样，我们也可以利用周围的资源来增强解决问题的能力。总的来说，Transformer模型展现了集中注意力的巨大潜力。它教会我们，通过专注于最重要的事物，我们可以在所有事情中实现更高的准确性、效率和清晰度。下次面对棘手的任务时，试着像Transformer那样思考：集中、过滤，并找到问题的核心。这就是Transformer在翻译方面的优势，也是我们在解决问题的历程中如何取得成功的方式。

提示词工程培训课——Part1

“解决方案比对”是另外一个技巧，它让模型先独立思考问题并给出答案，然后与用户提供的参考答案对比。这个过程中，模型通过校对学习识别错误，自我改进，提升在当前对话窗口中出现的类似问题的回答质量。同时，这种比对也是一种学习机制，帮助模型提高解决问题的能力和优化推理过程。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

与智慧精灵支持的翻转教学相比，智能苏格拉底能显著促进学生的问题解决能力，这与已有研究一致（李海峰等,2023b）。智能苏格拉底不仅可以消解大众对大语言模型难以促进学生问题解决能力的担忧（朱永新等,2023），而且为如何将教学理念融入生成式人工智能教育应用提供了创新设计方略。智能苏格拉底改变了原生ChatGPT与学生的“知识讲述”会话关系，实现了主动发起和持续追问的人机“知识转化”会话关系。他们之间的会话不再是知识告知，而是促进知识建构和知识转化过程。学生访谈再次证实了这一结果。学生认为，“学习问题随时都可以问它，相当于随身携带了一部百科全书。”“智能苏格拉底能调动我的学习积极性，督促我交流和思考。”“智能苏格拉底可以引导我思考，就像个小老师；在需要解决问题时，可以向他提问，打破了时间和空间的距离，非常有效。”“智能苏格拉底帮我解决了许多学习问题。遇到问题，我可以立马@苏格拉底，让他帮我回答问题、和我讨论。”

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大学老师最头疼的场景，能够使用到最多的AI场景解决问题
以下是一些大学老师可能会遇到的头疼场景以及能够用 AI 解决的方式： 学习指导方面： 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解学生独特需求，回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用。 对于特定学科的学习，如数学，有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决问题；对于历史学习，有 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授。 学生在作业中利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品，如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 教学协助方面： 自适应学习，精准回答学生问题，协助教师提供数字资源。 在教育的各个方面，如教学内容、教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等，AI 都能发挥作用。 在不同的教育时代，如口传时代、手抄时代、印刷时代、电子媒体时代和数字媒体时代，AI 都能为教育带来新的可能性和改进。 AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用： 医疗保健：医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。
2024-10-07
现阶段ai工具解决问题的方式方法是什么
现阶段 AI 工具解决问题主要有以下方式方法： 1. 生成式 AI 在艺术创作方面，虽存在幻觉或处理请求时间长等问题，但为满足高级用户需求，许多公司预计会添加如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐以提供更高质量服务。 2. AI 工作流：每个工作环节都有自身特点，不能仅依靠一个 AI 工具解决所有问题，而是要为每个环节选择最合适的 AI 工具，通过局部最优解达到全局最优解。AI 能帮助人类迅速写出基础文章，人类在此基础上优化，效率更高。随着大模型进化和提示词能力提升，未来 AI 有望输出更高质量文章。现在学习 AI 工作流是为了提前布局、抢占先机。 3. 在游戏创建领域，第一阶段重点关注工具，生成式人工智能可成为创作者的副驾驶，优化现有 UGC 工作流程，现有平台会添加相关工具，初创公司也会针对其优化工作流程。第二阶段可能会出现从头重新构想创作工作流程的新公司，形成全新创作范式，但具体形式难以预测。
2024-09-27
大模型技术对数据资产运营工作的提升点有哪些？
大模型技术对数据资产运营工作的提升点主要包括以下方面： 1. 更好地理解用户需求：通过利用对话历史，大模型能够在需要上下文理解或历史信息的场景中做出更准确和相关的响应，从而提升数据资产运营中与用户交互的质量。 2. 灵活的参数设置： 生成随机性：模型提供如“精确模式”和“平衡模式”等预设模式，可调整生成回复的创造性和随机度。 Top P：影响生成文本的多样性和连贯性，通过调整其值控制模型考虑的词汇范围。 最大回复长度：默认值可能较短导致回复不完整，将其调整到最大值可确保生成详尽完整的回复。 3. 异常处理能力：引入“异常忽略”特性，在遇到模型处理任务失败或超时时，工作流能继续执行而不中断，并通过预设应对措施，如记录错误日志、发送通知或启动备用流程，确保工作流的连续性和任务处理的可靠性。 4. 提升可信度：随着复杂模型的发展，其能力增强的同时也引发了对潜在滥用的担忧，包括生成假新闻、隐私泄露和伦理困境等，因此可信度问题成为研究焦点，需关注模型的安全性，抵抗滥用和“越狱”攻击的能力。 5. 在 ToB 业务中的应用： 模型能力：期望提升到对垂直行业通用知识有较专业掌握，对各类任务有强泛化能力。 成本：训练与部署推理成本降低到接近 2 年企业服务支出费用。 应用工程：服务尽量标准且可控，通过应用工程让模型与企业业务流快速顺畅打通，目前进展最快，有基于行业数据微调小体量模型、采用流程自动化工程框架结合工具与数据库对接等方向。
2024-10-16
我认为我的对话和沟通与面试能力需要提升，我认为ai可以帮助我，我要让ai成为我的训练搭档与讲师。要怎么做？
以下是一些利用 AI 提升对话和沟通与面试能力的建议： 1. 采用“我说你听”的方式：向 AI 请教具体问题，例如“请告诉我面试中如何有效回答常见问题”“沟通时怎样更好地理解对方意图”等。大多数情况下，您无需深入了解相关知识的细节，只需告诉 AI 您的目标，它会提供解决方案。 2. 尝试“对话式编程”：与 AI 进行深度互动，而非简单地命令它执行任务。比如，对于提升沟通能力，您可以和它讨论“这种沟通方式是否有效”“有没有更高效的沟通策略”等，通过这种对话，AI 能为您带来更多创意和优化的可能。 3. 运用“我做你看”的方法：例如，您可以找一些优秀的面试或沟通案例发给 AI，让它参考并给出新的方案。但要注意，这种方式可能会构建信息茧房，限制探索其他可能。 需要注意的是，虽然 AI 能帮助您提升能力，但也不能过度依赖，以免导致基础知识的缺失，影响长期的能力发展。建议将 AI 作为学习工具，结合自身的思考和实践来不断进步。
2024-10-14
面試主管請您於第二次面試時回答以下三個問題並以PPT呈現出來。 1. AI 在教育中的發展趨勢 AI 技術未來幾年在教育領域的發展趨勢是什麼？哪些創新技術或應用會對教育產生重大影響？ 2. AI 對教育角色的改變 隨著 AI 的應用增多，教師和學生的角色會發生哪些轉變？您如何看待 AI 在教學過程中的定位？ 3. AI 賦能的教育未來 請描述一個您心中 AI 賦能的未來教育場景。這個場景下，AI 如何幫助學生、教師和管理者提升教學與學習體驗？
很抱歉，目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路： 对于“AI 在教育中的发展趋势”： AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容；自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”： 随着 AI 的应用增多，教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者，更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程，成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具，帮助教师提高教学效率，为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”： 在一个 AI 赋能的未来教育场景中，学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源，AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据，更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定，提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考，您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。
2024-10-11
如果快速提升使用AI的技巧
以下是一些快速提升使用 AI 技巧的建议： 1. 基础知识： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习的基本概念。 了解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 学会评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等）和使用网格搜索等技术优化模型参数。 3. 应用实践： 设定明确的学习目标和时间表，分阶段完成学习任务，例如用 AI 学习一门外语时。 结合多样化练习，如听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 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。 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。 在教学中，提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息，例如让学生掌握重点词汇和句式、了解历史、理解作者观点等，还可以用 AI 出测验题并自动评分。
2024-09-30
什么方法可以快速提升口语
以下是一些可以快速提升口语的方法和相关的 AI 工具： 方法： 1. 对于雅思口语备考，part3 是重点，决定分数。若时间充足，可将每个 topic 的问题喂给 GPT，让其提问并回答，通过录音转文字了解发音问题，还可让 GPT 修正或给出新答案。之后进行归纳，将语料分类，准备关键表达。考前 1 小时再顺一遍语料。 2. 推特博主分享的由英语老师制作的 GPT 工作流也很有效。先将特定 prompt 喂给 ChatGPT，它会扮演美国好朋友，返回更地道的表达，对俚语加粗，还会举一反三给出更多例子，输入后会有对话回顾和推荐任务，可强化记忆。打电话的方式既能练口语又能练听力，结束后看回顾有助于阅读。 AI 工具： 1. Speak：利用先进的 AI 语言学习技术，提供全面实时反馈，可个性化学习，随时随地练习口语，OpenAI 曾投资。 2. Duolingo：提供游戏化学习平台，通过 AI 辅助教学，帮助学习词汇和短语，其口语练习功能有助于练习发音和表达。 3. Call Annie：能根据发言调整表情和动作，让人感觉像与真人对话，可随时通过视频或语音进行英语对话。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人对话，定期复习和持续实践对提高口语能力也很重要。
2024-09-28
我要创建一个智能体，用于帮助初中学生提升英语水平，并达到中考英语满分的水准，你说用哪个智能体好，提示词如何写，谢谢
创建一个用于帮助初中学生提升英语水平并达到中考英语满分水准的智能体，您可以参考以下步骤： 1. 完成智能体创建后，点击进入其编排页面。首先对模型进行调整，选择适合的模型，并设置模型的温度及输出长度参数。注意模型默认输出长度通常为 512，可能不足以满足需求，这是常见的配置问题。 2. 输入提示词，建议使用提前准备的提示词模板，直接将其编排进智能体。 3. 编排完成后，点击“添加功能”按钮，根据实际需求选择，通常推荐至少选择“开场白”功能，因为开场白内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 4. 随后进入选择智能体工具的环节，根据具体需求定制，挑选并添加合适的工具，以确保智能体能够满足需求。 5. 在完成智能体的整体设置后，便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中，只需提供提示词的名称及其具体的执行任务，智能体将自动生成一个完整的智能体模板。 目前接触到的智能体大多建立在大模型之上，其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。这些基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能够通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，能适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 关于提示词的编写，您可以参考一些示例，比如儿童寓意故事创作者的相关内容。但需要注意的是，这些示例可能与您创建英语提升智能体的需求不完全一致，您需要根据实际情况进行调整和优化。
2024-09-26
我要在自己的应用中接入AI大模型能力，请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。
2024-10-23
我想要参加正大杯，请问我需要什么素养和能力？有什么好用的ai工具推荐吗？
参加正大杯所需的素养和能力可能包括： 1. 创新思维能力：能够提出新颖独特的想法和解决方案。 2. 问题解决能力：善于分析问题，并找到有效的解决途径。 3. 团队协作能力：与团队成员良好沟通、合作，共同完成任务。 4. 数据处理和分析能力：对相关数据进行准确处理和深入分析。 目前在 AI 领域，一些好用的工具如： 1. ChatGPT：具有强大的语言理解和生成能力。 2. DALL·E2：在图像生成方面表现出色。 但具体选择哪种工具，还需根据您的具体需求和使用场景来决定。
2024-10-20
如何用AI帮助学习英语的听书读写能力
以下是使用 AI 帮助学习英语听说读写能力的方法： 一、智能辅助工具 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 二、自适应学习平台 1. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 三、智能导师和对话机器人 1. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 四、语言学习平台 1. FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 2. Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 五、发音和语法检查 1. Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 2. Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 六、实时翻译和词典工具 1. Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 2. Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 七、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，可以有效地学习英语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
a800 ，H100，a10，H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
我想找一些具有「图片理解」能力的模型，最好是国内的
以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型： 1. Gemini 模型：在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的，在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型： 北京企业机构：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/ 上海企业机构：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 3. 智谱·AI 开源模型： 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，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型，在多模态权威学术榜单上综合成绩第一，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B：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。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。
2024-10-16
我想找一些具有「图片理解」能力的模型
以下是一些具有“图片理解”能力的模型： 1. Gemini 模型：Gemini Ultra 在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的。它在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，还超过了几个在基准训练集上微调的现有模型。在 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 李飞飞团队开发的计算机视觉模型：能够在看到图片的第一时间生成类似人类语言的句子，但仍存在需要改进和学习的地方。 3. GPT4V 模型：图像理解由多模态 GPT3.5 和 GPT4 提供支持，能够将语言推理技能应用于各种图像，例如照片、屏幕截图以及包含文本和图像的文档。
2024-10-16