kimi和秘塔的区别是什么

秘塔 AI 具有以下功能和擅长处理的事项： 1. 作为搜索引擎，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. 在调研工作中，可进行定向搜索，为深度调研提供支持。 3. 作为智能写作助手，能辅助用户进行高质量写作，例如检查语法、拼写错误，进行智能润色和内容创作辅助。

秘塔搜索是由秘塔科技开发的一款 AI 搜索引擎，具有以下特点和功能： 1. 多模式搜索：提供多种搜索方式，满足不同用户需求。 2. 无广告干扰：为用户提供更纯净的搜索环境。 3. 结构化展示：使搜索结果呈现更清晰、有条理。 4. 信息聚合：整合各类相关信息，提升搜索效率和体验。 使用指南方面： 1. 明确搜索需求：清晰地知道自己想要查找的内容。 2. 输入准确关键词：有助于获得更精准的搜索结果。 如果您想了解更多关于秘塔搜索的详细内容，建议您访问其官方网站获取最新和更全面的信息。

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

秘塔 AI （https://metaso.cn/）是一款智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息。在 AI 时代，搜索引擎结合大模型极大地增强了自己的能力，秘塔 AI 就是其中的佼佼者之一。秘塔 AI 的 AI 助手平台、国产新星 Kimi 和搜索神器都是非常实用的工具，它们可以帮助用户提高工作效率，让 AI 走进我们的工作和生活。 此外，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，例如 Coze。Coze 是一款强大的企业级知识库工具，它可以帮助用户快速搭建知识库，并与其他工具进行集成。在这篇文章中，作者介绍了如何使用 Coze 搓一个乞丐版的秘塔搜索，这表明秘塔 AI 可以与其他工具进行结合，以满足用户的不同需求。 总之，秘塔 AI 是一款非常实用的智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息，并提高工作效率。同时，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，以满足用户的不同需求。

《国联证券：秘塔AI搜索，有望重塑用户搜索体验》秘塔AI搜索是上海秘塔网络科技有限公司推出的一款AI搜索引擎，专注于AI搜索、AI写作、法律翻译等领域。公司自研的大语言模型MetaLLM通过了相关备案，已上线的产品包括秘塔AI搜索、秘塔写作猫和秘塔翻译等。秘塔AI搜索以其无广告、直达结果的特点，提供精准答案并引用源，支持多种使用场景，有望重塑用户搜索体验。公司核心团队具有深厚的技术能力和丰富的产业经验。秘塔AI搜索在AI搜索领域异军突起，3月访问量环比增长551%，显示出其市场潜力。然而，AI搜索技术发展、行业竞争和资金投入等仍存在风险，其商业模式也在探索之中。 您可以在这里找到这份报告：

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

以下是关于 Kimi 的相关提示词信息： 对于 Kimi Copilot 网页总结助手插件： 提示词包括：“你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。” 工作流程为：“让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为‘概述’；总结文章内容并写成摘要，标题为‘摘要’；总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用 markdown 格式。文章链接：https:// 。如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答。” 文末的 ZIP 格式插件可能可以自定义提示词。 对于 Kimi chat： 输入 prompt 后很简洁。输入起诉状后，前面的回答温馨且专业，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用废止的《合同法》等，总体能达到及格往上的成绩。输入应诉方案后，整体简洁明了但需继续细化，答辩策略对应答辩状，庭审准备和风险控制较抽象。 与智谱清言对比，智谱清言输入起诉状后的输出在主体等方面有其特点，输入“请输出应诉方案”后的输出在准备工作等方面表现良好。

Kimi 是由 Moonshot AI 出品的一个 AI 会话助手和智能助手。 它具有以下特点和功能： 1. 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容，读取完毕会显示绿色标点作为提示。但阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料。 2. 可以整理资讯内容，并能将其转化为吸引人的公众号文章。 3. 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 4. 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 5. 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 6. 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源，如小红书、学术搜索。 您可以通过以下链接使用： 网页端：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa

Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

目前主流的 AI 软件具有多种功能，以下为您介绍部分软件的功能及区别： 在软件架构设计方面： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 在其他应用方面： AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，如一些摄影 APP 的参数调整功能，根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：通过机器学习、音频处理技术，如音乐情感分析软件，分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：结合物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：运用数据分析、机器学习，如金融风险预警软件，提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理，如马蜂窝的路线优化功能，根据用户需求优化旅游路线。 在辅助写邮件方面： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和多种语言，网站：https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站：http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站：https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，网站：https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。

AGI（通用人工智能）、RAG（检索增强生成）和 Agent 存在以下区别： Agent： 本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆（messages 里的历史 QA 对）和长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）。 可以通过工具触发检索和 Action，触发 tool_calls 标记进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行 API request，再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ，主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力，目前行业主要使用 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合，能够主动感知和理解物理环境并互动，产生具身行动。 RAG： 是向量相似性检索，可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI：是一种更广泛和全面的智能概念，旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是，这些概念的发展和应用仍在不断演进，想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。

Claude 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下几个方面： 1. 所属公司及理念：Claude 是 Anthropic 的产品，Anthropic 重视 AGI 的可解释和安全可靠性，其创始团队是 OpenAI 早期的核心人员，因理念不同自立门户。Anthropic 关注的是 HH（helpful and harmless）特性，即有用且无害，他们发现单纯使用 helpful 的数据训练存在易遭攻击的问题，需要两种数据混合训练。 2. 数据搜集：Anthropic 在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演两种角色提问。模拟正常用户时，设置蓝队问积极正向的问题，允许多轮对话，选出更 helpful 的回答；模拟恶意用户时，设置红队问消极负面的挑衅问题，选出没那么 harmful 的回答，一般是单轮对话。标注员要求是美国硕士以上，通过筛选保证数据质量。 3. 标注和训练：作者未事先培训标注员什么是 helpfulness 和 harmfulness 以保证数据多样性。标注员筛选看写作水平、表达能力。同时在不同平台标注不同质量和数量的数据。在 RM 和 PPO 方面，Anthropic 称 RM 为 PM（Preference Model），发现 PM 模型越大、数据越多会涨点，这与 ChatGPT 中 RM 模型不能太大的结论不同。PPO 阶段的损失函数少了 InstructGPT 的第三项 SFT 项，因为作者发现 Policy 模型和 PM 模型足够大时，不加那一项效果也会持续提升。

生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI agent 和智能体在以下方面存在区别： 1. 概念侧重点：AI agent 更强调作为数字人的大脑，拥有记忆模块等，以实现更真实的交互；智能体则被视为智能的最小单元，是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成：AI agent 主要通过接入大语言模型，并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用；智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式：AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成设计，将大模型与工具进行串接；智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。

在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。