kimi和秘塔的区别是什么

秘塔 AI 是一款由秘塔科技开发的具有多种特色和优势的产品： 1. 作为 AI 搜索引擎，它提供多模式搜索、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. 整体流程较长且完整。首先需构建专题，并上传文档或复制网页链接，然后在搜索框左下角选中专题以定制数据源。搜索完成后的操作类型丰富，包括继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成演示文稿、下载脑图图片、查看与原文对应关系并进一步搜索等。其创作编辑分享的 AIGC 工作流已初具雏形，RAG 和搜索能力表现良好，是国产之光。 3. 秘塔科技在 9 月 20 日发布的产品经理招聘信息的 JD 描述不拘一格，受到赞誉。 此外，还有众多其他的 AI 搜索引擎，如 Perplexity、360AI 搜索、天工 AI 搜索、Flowith、Devv、Phind 等，它们通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。

秘塔是 AI 。秘塔科技开发了秘塔 AI 搜索，它提供多模式搜索、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。在一些关于 AI 时代搜索的介绍中，也将秘塔 AI 搜索作为示例，指出其没有广告，能直达结果。同时在相关的比较和讨论中，也有涉及到秘塔。

以下是关于秘塔搜索提示词的相关信息： 在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，提到在 AI 搜索工作流中有变量节点和大模型节点。大模型节点最关键的是提示词，其源头是一个 github 的开源项目（https://github.com/leptonai/search_with_lepton/blob/main/search_with_lepton.py ），且提示词完全参考艾木大佬的文章（https://mp.weixin.qq.com/s/Ory8iVXXjjN3zSTcupPm6Q ）。由于本篇教程主要是让大家对 Coze 的能力更有体感，所以提示词这里不做深入探讨。 同样在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，提到按照编写人设提示词、打造工作流、预览以及调试的流程来搓 Bot，且为了方便大家理解，贴出了中英两版人设提示词。 一些推荐的 AI 搜索引擎中包括秘塔 AI 搜索，它由秘塔科技开发，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，旨在提升用户的搜索效率和体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是文心一言、豆包（字节跳动）、天工（不太明确您提到的天工具体所指，可能是指某些特定的模型或产品）、Kimi 这几个软件的优势对比： 文心一言 4.0（网页版）： 优势：由百度开发，可能在某些特定领域的知识储备和语言理解能力上有一定优势。 豆包（字节跳动）： 优势：无需科学上网，使用方便。 Kimi： 优势：不需要科学上网，无收费，不需要登录可以直接使用；有案例，点击预设问题即可开始尝试。 需要注意的是，对于不同的用户和应用场景，这些软件的优势可能会有所不同，其表现也会受到数据、算法、训练等多种因素的影响。

以下是一些用 KIMI 处理 Excel 数据的方法： 1. 对数据的基本操作包括增加、删除、修改和查询。 2. 若要与数据库沟通，需学会 SQL 语句。 3. 可以通过 Kimi Chat（https://kimi.moonshot.cn）向 KIMI 提问，获取针对增、删、改、查的回答。 4. 对于新人，可通过深挖 KIMI 的回答来了解相关语法。 5. 收集资料时，可借助 AI 工具如 Perplexity.AI 高效完成，也可使用 KIMI 读取和整理网页内容，但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料。

Kimi 是由 Moonshot AI 出品的智能助手，具有超大“内存”，能一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 最显著的特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。

要利用 Kimi 和即梦 AI 做小红书博主，可以参考以下步骤： 利用 Kimi： 1. 收集相关资料：明确主题后，借助 AI 工具如 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息。启用 Pro 功能或使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，输入具体的 Prompt 快速定位相关资讯。 2. 整理资料：使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。Kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力，当读取完毕会显示绿色标点作为提示。但需注意其阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 3. 生成文章：让 Kimi 整理资讯内容并转化成吸引人的公众号文章。 关于即梦 AI 如何用于做小红书博主，目前提供的内容中未提及相关具体方法。

以下是一些常见的人工智能助手： 1. Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，具有超大“内存”，能读长篇小说、上网冲浪，还能协助处理资料和生成内容。 2. 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，可写文案、想点子、聊天、答疑解惑。 3. 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。 此外，还有夸克、豆包等。更多大模型产品，您可以访问相关网站查看。但需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

新手使用 Kimi 的方法如下： 浏览器 Kimi 插件： 安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点： 极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也能进行总结，如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意事项： 本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手： 这个插件支持快捷调用 Kimi，然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录。 总结模型可自己选择。 注意事项： 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 对于新手，Kimi 是 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验好，适合入门学习和体验 AI。 优势： 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 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。 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）。 下载方式： PC 端： 移动端 Android/ios：

AI 本地部署和网页版主要有以下区别： 1. 出图速度：网页版出图速度快，本地部署可能相对较慢。 2. 硬件配置要求：网页版不吃本地显卡配置，本地部署对电脑配置要求较高，配置不高可能出现生成半天后爆显存导致出图失败的情况。 3. 出图质量：本地部署出图质量通常高于网页版。 4. 功能扩展性：本地部署可以自己添加插件，网页版功能相对固定。 5. 算力限制：网页版为节约算力成本，通常只支持出最高 1024×1024 左右的图，制作横板、高清等图片受限；本地部署算力限制较小。 6. 电脑使用状态：本地部署使用期间电脑基本处于宕机状态，网页版则无此问题。 例如，在图像生成方面，线上的优势在于找参考、测试模型，线下则是主要的出图工具。一些在线体验平台如哩布哩布 AI 每天有一百次生成次数，集成了最新模型；Clipdrop 每天免费 400 张图片，需排队，出图约需二三十秒。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

精准率和召回率是常见的评估指标，主要区别如下： 精准率（Precision）：指返回的检索内容中有用信息的占比。也就是说，在所有被检索出来的内容中，真正有用的信息所占的比例。其计算公式为：精准率 = 真正例 / （真正例 + 假正例）。 召回率（Recall）：指相关信息被正确预测出来的比例，即真正例在所有实际相关信息中的占比。其计算公式为：召回率 = 真正例 / （真正例 + 假反例）。 例如，在一个文档检索的场景中，精准率体现的是检索出的文档中有多少是真正有用的；召回率则体现的是相关的文档有多少被包含在返回的检索结果里。 总的来说，精准率关注的是检索结果的准确性，而召回率关注的是检索结果的完整性。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习则是机器学习的一个子集。 2. 工作方式：机器学习通过输入数据训练模型，让计算机在没有明确编程的情况下学习。深度学习模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 处理模式：机器学习模型可以是监督的或无监督的，监督模型使用标记的数据学习并预测未来值，无监督模型专注于发现原始数据中的模式。深度学习使用人工神经网络，能处理更复杂的模式，神经网络可使用标记和未标记的数据，实现半监督学习。 4. 应用效果：深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色，因为其能学习和表示大量复杂的模式。 例如，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，其不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出，如 ChatGPT、文心一言等。

AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI（通用人工智能）则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标，能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成，是通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如，AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式；AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说，AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用，而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。