kimi和秘塔的区别是什么

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：

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。

要让 Kimi 准确理解您需要它干的事，以下是一些关键要点： 1. 提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，明确您的角色（如幼儿园老师、初中语文教师等）、具体任务（如设计、总结等）、要求（如用表格输出、800 字等）、说明（如给出修改的建议、更详细的描述等）。 2. 对于教学相关的任务，如让学生掌握课文重点词汇和句式、提高文言文阅读能力、了解历史和作者写作意图、理解文言文字词和语法现象、把握作者观点、涵养精神品格等，要清晰地表述这些目标和期望。 3. 把 Kimi 想象成您的助理/伙伴/下属，以更明确地传达任务和要求。 4. 对于回答的形式和流程，如用户输入、AI 输出、排版等，也需要给出明确指示。 5. 当作为微信群里的教师回答学生提问时，要准确回答有信心的内容，对于条件不充分的提问可要求提供更多信息，回答尽量通俗易懂，可使用合适隐喻方便零基础学生理解。

国内有类似于 Kimi 的 AI 产品，例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现在已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。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。 智谱清言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，在产品设计方面对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 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。 此外，Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具，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。

以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，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。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。

Kimi 在长文本分析方面具有显著优势，其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文，如今已提升至 200 万字，这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作，需要处理大量文字或文件时，Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息，提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务，Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足，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。

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

开启 Remix 按钮对于 Midjourney Vary Region 来说具有重要作用： 放大并点击 后，能保留提示中确定画布总体构图的部分，尽量保留更多内容，若细节未显示可能是内存问题，可编辑提示删除不必要细节以腾出空间添加新细节。 可以编辑提示，将细节添加到提示中，并用至少 5 7 个词进行详细描述。 能通过将基本图像用作 sref 来加强添加部分的风格（视觉美学），右键单击放大后的图像中心，从下拉菜单中选择复制链接，将该链接添加为 sref。 而不开启 Remix 按钮可能会限制上述功能的实现。同时，在 Midjourney 的 cref 相关操作中，使用 /settings 确保处于 模式并且 Remix 设置为打开，能进行一系列面部更改等操作。若某些部分看起来怪异或破碎，如头部朝后或图像被奇怪裁剪，可尝试将 stylize 增加到 800 1000，也可将 cw 同时降低到低于 100 的值。

AI 模型和 AI 大模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 运作逻辑：AI 模型中的语音技能 NLU 通常是通过一系列规则、分词策略等训练而成，其运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。而 AI 大模型是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性形成的，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 2. 处理能力：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。大语言模型的处理任务多样，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，包括上下文理解、情感分析、文本分类等，而不仅限于生成。 3. 技术原理：2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。Transformer 模型在大模型中起到关键作用。

Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别： 1. 功能与性能：付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限：所有新用户有 14 天的 Pro 试用期，可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求：默认情况下，服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求，但高峰期时，用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待，可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次：免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用：Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求：注册需要海外手机号。 7. 模型种类：免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型，订阅后可用 Opus 模型。

ChatGPT 免费的模型（如 GPT3.5）和付费的模型（如 GPT4o 的 PLUS 套餐）主要有以下区别： 1. 知识更新时间：ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月，ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度：GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能：GPT3.5 无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用：想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外，ChatGPT 4o 发布后，虽称可免费体验，但免费体验次数很有限。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种目标，旨在让机器展现出像人类一样的广泛智慧和能力。 AIGC 是人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等各种类型内容的新型生产方式。AIGC 技术可应用于自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等多种领域。 它们的区别在于：AGI 追求的是机器具备全面的、类似人类的智能，而 AIGC 侧重于利用人工智能技术来生成特定的内容。 AIGC 与 UGC（用户生成内容）、PGC（专业生成内容）的关系如下： AIGC 是由人工智能生成的内容，优势在于能快速、大规模生成内容，适用于需大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 UGC 是由用户生成的内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 PGC 是由专业人士或机构生成的内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。