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如果您想学习 AI 编程，可以从以下几个方面开始，并参考以下资源： 开始的方向： 1. 明确编程目标：确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制：明白在何种情况下需要编程，何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源： 1. 掌握 Python 基础： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程：例如“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践：通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议： 1. 对于复杂的项目，如 P2P 传输程序，要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中，优先寻找线上工具、插件和本地应用，先找现成的开源工具和付费服务，只有在没有现成方案时再考虑自己编程。

以下是一些类似于 AI 秘书的产品： Replika：用户可在与它的关系中找到意义，每周花费数小时进行对话。 Anima：是一款 AI 聊天机器人产品。 CharacterAI：也是一款相关的产品。 Millie：可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 YourMove：具有类似的优化功能。 Mumkin：能够帮助用户应对困难的对话。 早期的聊天机器人如 ELIZA、Clippy、SmarterChild、Alicebot 和 Kuki 等虽曾流行，但未给消费者留下深刻印象。新一波聊天机器人不同，如 ChatGPT 成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品，这得益于大型语言模型（LLMs），使聊天机器人能自由流畅对话，听起来和人类无异。如今，容易想象出如人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练等角色，早期版本常带有浪漫色彩，这可能与成人娱乐行业处于新技术前沿及社会变化有关。

以下是为产品经理推荐的一些 AI 产品： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 此外，还有以下相关内容供您参考： 《AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会》中提到，AI 产品经理可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践；研究级有技术和商业化研究两条路径；落地应用级则有成功案例和商业化价值。 余一相关的内容，如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》的迭代更新，以及《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等。 相关链接： 创新公司观察： 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu AI 产品/功能构建： 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】

以下为您介绍一些在图片搜索相关方面表现出色的 AI 工具： 图片去水印工具： 1. AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，操作简单，可去除水印、文本、对象等。 2. Vmake：可上传最多 10 张图片，自动检测并移除水印，适合快速处理。 3. AI 改图神器：能一键去除图片中的多余物体、人物或水印，支持粘贴或上传手机图像。 图生图产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 2. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 3. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 图片生成 3D 建模工具： 1. Tripo AI：在线 3D 建模平台，能利用文本或图像快速生成高质量 3D 模型。 2. Meshy：支持文本、图片生成 3D 及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 可通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI：通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域。 5. VoxCraft：免费工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供多种功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

以下为一些免费且好用的 AI 工具： 获取信息和学习东西：最佳免费选项为必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）。对于儿童，来自可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 写东西：最佳免费选项为 Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/）。 在写代码方面的免费替代品有： Tabnine（https://tabnine.com/）：AI assistant that speeds up delivery and keeps your code safe Codeium（https://codeium.com/）：Free AI Code Completion & Chat Amazon CodeWhisperer（https://aws.amazon.com/codewhisperer/）：Build applications faster and more securely with your AI coding companion SourceGraph Cody（https://cody.sourcegraph.com/）：The AI that knows your entire codebase Tabby（https://tabby.dev/）：Opensource, selfhosted AI coding assitant fauxpilot/fauxpilot（https://github.com/fauxpilot/fauxpilot）：An opensource alternative to GitHub Copilot server 需要注意的是，虽然 ChatGPT 功能强大，但它是收费的且不面向中国。此外，虽然 ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放，其源码与模型数据不对外开放，但 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1，并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用。

以下是一些用 Python 编写的与 AI 相关的内容： 1. 对于 AI 的基础学习，您需要了解以下方面： 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，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：如统计学基础（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）。 算法和模型：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）、强化学习的基本概念。 评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础：理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）。 2. 如果您想在 Python 中安装 FittenAI 编程助手： 首先需要安装 Python 的运行环境，具体可参考 。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace 。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code 生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code –编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档）。 3. 若希望更深入地学习 Python 和 AI，至少要熟悉以下 Python 基础内容： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习条件语句和循环语句来控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写和文件与路径操作。

Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。

Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。

在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。

企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司： 1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & PreTraining）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外，还有以下工具和相关公司： 1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。

目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。

以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API： 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成（TTS）API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司，为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务，以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型，通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展，致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上，特意搭建了数字人 workflow（照片数字人驱动），仅需上传一张照片，输入一段文字或者上传一段音频，就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示：

OpenAPI 的使用方式如下： OpenAI 的文本嵌入： 概述：文本嵌入衡量文本字符串的相关性，常用于搜索、聚类、推荐、异常检测、多样性测量、分类等。嵌入是浮点数的向量，两个向量之间的距离衡量相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。访问定价页面了解嵌入定价，请求按输入中的 Token 数量计费。 如何获得嵌入：将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，可提取、保存和使用。在中可查看更多 Python 代码示例。 OneAPI 的配置： 访问 OneAPI 的地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】。 名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 点击【令牌】，复制出现的 key。

以下是关于黏土风格的相关信息： Lora 下载地址： CLAYMATE 黏土 lora：https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 ，lora 触发词 claymation 。 迪福森博士的黏土动画风格：lora 触发词 madeofclay ，https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora 。 Clay style：https://civitai.com/models/121119/claystyle 。 Clay world：https://liblibaionline.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/2024050717150952860830009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors ，提示词写 Clay world，lora 权重 0.5 0.8，重绘幅度 0.3 0.5，大模型自己挑一个。 大模型下载地址： 迪士尼真实卡通混合：https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix ，模型触发词：modisn disney, modisn disney style 。也可以选择不同的模型测试比如：Playground AI's Playground v2.5 1024px ，https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px 。 基于 AI 的图像玩法中，黏土风格的图片基于 SD 实现可以用这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。 关键词示例： 一只橘猫：Op art portrait An orange cat 。 粘土风格（图标）：Tiny cute isometric（等距）+（物体）+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风（或者背景颜色） 。 等距粘土物体：等距+物体+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色 。 人偶：yasuko blythe dolls（安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称）+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+style Yoshitomo Nara（良奈吉友画风/或者其他名人风格） 。 例子：Tiny cute isometric coffee shop，maxemoji，soft lightingsoft pastel colors，3Dicon，clay，blender 3d，Blue background ，翻译：可爱的等距咖啡店，表情符号，柔和的灯光柔和的粉彩，3D 图标，粘土，blender 3d，蓝色背景 。 例子：yasuko blythe dolls，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：安子布利娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，风格吉友奈良 。 例子：BallJointed Doll，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：BJD 娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，吉友奈良 。

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。

以下是快速创建调用 API 应用的步骤： 1. 了解请求的组成部分： Body：用于传递请求主体，GET 方法中通常不使用。 Path：定义请求路径，GET 方法中可编码参数在其中。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息，通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数： 在配置输出参数界面，可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数，可添加子项。 3. 调试与校验： 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果，Request 为输入传参，Response 为返回值。 4. 发布：在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例： 注册并申请 API KEY：前往 themoviedb.org 注册，依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息并提交，获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，添加 Instructions 内容，并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。

以下是通义千问和智谱清言的对比情况： 在对结构化 prompt 的测试中： 输入同样的 prompt 后，智谱清言的改写效果不错，能够理解 prompt，输出内容感觉良好，且认识到结构化 prompt 的重要性以及需要不断迭代优化。 通义千问的输入效果不错，能够一次输出，但输出的内容要差一些，需要提高。 在 Stepback prompting 评测中： 智谱清言的综合评分为 3 分，表现中规中矩。 通义千问的综合评分为 3.125 分，表现还算不错，只要内容上再提高一些，体验感和专业性会更好。 在小七姐的小样本测评中： 对于复杂提示词理解和执行的第一轮任务中，智谱清言首次回应初始化执行正常，但在生成内容时推理错误，且未回应特定问题，对于提示词中要求的逐步推理过程，可能因模型对已知问题答案生成的优先级高于用户设定的生成逻辑而未按步骤执行。 未提及通义千问在该轮任务中的具体表现。

通义千问开源了多种大模型，其中 Qwen 2 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。以下是相关信息： 性能突破：在中国大模型领域，开源模型显示出超越最强闭源模型的势头，从性能到生态都具备了媲美美国 Llama3 的能力。开源模型用实力证明其正在变得越来越强。 开源历程：2023 年 8 月，阿里云成为国内首个宣布开源自研模型的科技企业，推出通义千问第一代开源模型 Qwen；2024 年 2 月，1.5 代开源模型 Qwen1.5 发布；不到 4 个月后，Qwen2 开源。不到一年时间，通义先后开源数十款不同尺寸的模型，包括大语言模型、多模态模型、混合专家模型、代码大模型。 性能特点：Qwen 2 包括 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，如 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3，增大了上下文长度支持。相比 Qwen1.5，Qwen2 实现了整体性能的代际飞跃。在国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 体验和下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 您还可以通过玉宝搞的 LLM 在线评估（https://www.llmrank.cn/）查看国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并与 QWEN2 对比。

在一个设定中，使用阿里千问模型，将角色设定为“美嘉”，知识库设定为《爱情公寓》全季剧情来实现问答。 大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天很擅长，但在工作场景中需要提示词来告诉它角色和专注技能，变成所需的“员工”。知识库则相当于给这个“聪明员工”发放的工作手册，比如知道老板娘吃饭要打三折等特定信息。 这里的设定为：AI 模型使用阿里千问模型，提示词设定的角色是“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格设定，知识库是《爱情公寓》全季剧情，让“美嘉”拥有过往“记忆”。 例如，提问“你是谁？你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架？”，回复是“我是陈美嘉，那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见，我讽刺他脸大影响信号，他还反击我。后来谈到过去的事情，我指责他忘恩负义，他就说我平。最后，我伤心地说要分手，因为他之前甩过我。” 然而，有时回答会不准确，比如提问“一菲为美嘉找了一份助教工作”，AI 可能未根据正确的知识库内容回答，这是常见的错误场景，在严肃场景中不能接受。优化 AI 更准确回答问题的过程称为 RAG（RetrievalAugmented Generation），即检索增强生成，由检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能提供详细准确的回答。

通义千问是阿里推出的一款超大规模预训练语言模型，其训练过程包括以下方面： 1. 大规模预训练：基于先进的深度学习技术进行研发。 2. 精细微调：提升智能水平，使其表现更接近人类，进一步提升代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力，并学会对齐人类价值观，变得更有帮助、诚实和安全。 探索多种自动方法获取高质量、可靠、有创造力的指令和偏好数据，如针对数学的拒绝采样、针对代码和指令遵循的代码执行反馈、针对创意写作的回译、针对角色扮演的 scalable oversight 等。 结合有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法，并采用在线模型合并的方法减少对齐税。 不久后，通义千问团队将推出 Qwen2 的技术报告。Qwen 系列模型在全球爆火，近一个月内总下载量翻倍，已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。

通义千问和文心一言的不同点主要体现在以下几个方面： 1. 开发团队：文心一言由百度出品，通义千问由阿里云开发。 2. 功能特点： 文心一言定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪用户聊天、答疑解惑。 通义千问能够与人交互、回答问题及协作创作。 3. 在一些具体应用场景中的表现： 在律师答辩状 prompt 评测中，文心一言 3.5 输入起诉状后，直接给出起诉状范本，未理解 prompt 输出答辩状，提示后主体少、不专业、错误多，输出应诉方案能按 prompt 结构，内容简洁可作框架。 通义千问在律师答辩状 prompt 评测中，欢迎语直接，输入起诉状后两个答辩人正确，能按 prompt 结构输出但专业性稍差，未引用法律条文，提示输出应诉方案能按 prompt 结构，整体内容及格无亮点。

要登陆通义千问，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 访问 OneAPI，访问地址为：http://这里改成您自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 2. 点击【渠道】。 3. 类型选择阿里通义千问，名称随意，类型不用删减。 4. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 5. 点击【令牌】【添加新令牌】。 6. 名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 7. 点击【令牌】，会看到自己设置的。点击复制，出现 key，然后在标红那一行中，自己手动复制下来。 8. OneAPI 配置完成，保存好这个 KEY。