截止今日国内ai性能排名

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，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。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。其工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 在国内总榜中排名第 3，4 月访问量为 1134 万次，相对 3 月变化为 13。 Web 端和 H5 端的网址为： ，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。

以下是一些适合用于写旅游攻略的 AI 工具和相关建议： 1. Bot 智能体：它自带的插件可以根据您想去的地方做出合适的规划，比如路线规划、周边规划等。您可以通过输入一定的 Prompt 描述，利用官方的优化功能获得不错的效果。 当您询问关于爬山的问题时，它会根据您的情况给出相应建议，如身体状况、路线和装备选择等。 当您询问登山路线时，它会为初学者推荐合适的线路。 当您询问登山装备时，它会告知必备的物品。 当您询问登山安全时，它会强调相关注意事项。 当您询问登山技巧时，它会提供提高技巧的方法。 2. 穷游网社区：这是一个 AI 旅游体验分享平台，利用自然语言处理和图像识别技术。它可以让用户分享旅游体验，发现更多美好。例如，当用户分享自己的欧洲之旅，APP 会根据照片的内容和文字描述，推荐相关的旅游攻略和景点。

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为您提供的从 0 开始学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具： 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI：这些工具各具独特优势，能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外，为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

截至 2023 年 9 月，在国内聊天 AI 方面： ChatGPT 遥遥领先，占整个前 50 名列表每月流量的 60%，估计每月访问量为 16 亿次，每月用户数为 2 亿（截至 2023 年 6 月），成为全球访问量排名第 24 的网站。在移动领域，ChatGPT 同样占据榜首位置，其规模大约是排名紧随其后第二名微软 Edge 和第三名 Photomath 的 2.5 倍。 CharacterAI 已成为第二大产品，其规模约为 ChatGPT 的 21%。在移动领域，CharacterAI 是最强大的早期参与者之一，其 DAU 可以与 ChatGPT 相媲美，并且留存率明显更高。 除了 ChatGPT 之外，位列前 5 名的还有 Google 的 Bard 和 Quora 的 Poe。 有五家 AI 公司实现了“双线作战”，它们的网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单，分别是 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe，以及图片编辑应用 Photoroom、Pixelcut。

以下是关于大模型排名的相关信息： 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval，这是一种基于 LLM 的全自动评估基准，更加快速、廉价和可靠。项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ，排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中，GPT4 稳居第一，胜率超过 95%；Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上，分别排名第二和第三，Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco；Vicuna 发挥稳定，胜率超过 70%排在第六，紧追 Guanaco 65B；Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据，以及支持未来新模型榜单更新的测试工具，但它仍不是一个全面的模型能力评测系统，存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb： 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval： 项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型，还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型，甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中： GPT4 稳居第一，胜率超过了 95%；胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三，其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是，获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定，凭借着超过 70%的胜率排在第六，胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节： 人类一致性：标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格：每 1000 个标注的平均价格。 时间：计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式： alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model：根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步： 1. 选择一个评估集，并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下，使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下，在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器，它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。

以下是国内部分 AI 产品的排名情况： |排行|产品名|分类|6 月 APP 下载量（k）|相对 5 月变化| |||||| |1|抖音豆包 AI|通用 Chatbot|16924|1.01| |2|CapCut Dreamina|视频编辑|11540|0.005| |3|星野|虚拟角色|1934|0.458| |4|百度网盘云一朵|其他|1797|0.041| |5|Kimi 智能助手|通用 Chatbot|1404|0.109| |6|作业帮|教育|1038|0.17| |7|文心一言|通用 Chatbot|941|0.061| |8|百度文库文档助手|通用 Chatbot|929|0.228| |9|AnyDoor|通用 Chatbot|804|0.844| |10|大学搜题酱|教育|777|0.151| |11|美图证件照|图像生成|621|0.192| |12|小猿搜题|教育|589|0.048| |13|天工 AI 助手|通用 Chatbot|517|0.27| |14|美图设计室|图像生成|465|0.151| |15|讯飞星火|通用 Chatbot|360|0.18| |16|通义千问|通用 Chatbot|337|0.286| |17|佐糖|图像编辑|239|0.077| |18|智谱清言|通用 Chatbot|210|0.106| |19|TalkAI 练口语|教育|201|0.047| |20|海螺 AI|通用 Chatbot|188|0.099| |21|腾讯元宝|其他|163|2.075| |22|ProKnockOut|图像编辑|154|0.115| |23|讯飞听见|其他|140|0.125| |24|开拍|图像编辑|137|0.074| |25|脸猫|图像生成|131|0.598| |26|流利说|教育|123|0.054| |27|千颜|图像编辑|95|6.917| |28|妙鸭相机|图像生成|85|0.063| |29|说得相机|图像编辑|63|0.1| |30|河马爱学|教育|54|0.019| |31|剪同款|图像生成|50|0.138| |32|Unidream|图像生成|47|0.892| |33|SuperAI|通用 Chatbot|44|0.375| |34|智能口语大师|教育|38|0.664| |35|创意喵|视频编辑|35|0.079| |36|我在 AI|通用 Chatbot|29|0.381| |37|MJ 中文极速版|图像生成|28|0.3| 此外，在图像类 AI 产品方面，为您推荐以下两款： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频。图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，平均每月 400 600 元，临时或轻度使用有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观、用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性，如某些类型图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不如国际工具出色，处理多元文化内容可能存在偏差。

以下是一些与销售排名海报相关的 AI 工具推荐： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 此外，如果您想快速用 AI 做一张满意的海报，可使用无界 AI：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。在使用时，例如制作朋友圈 po 图，可选择画幅比例 1:1，选择皮克斯卡通模型，关键词可包含场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。 与销售工作有关的 AI 工具还有： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，可通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

国内的大模型排名可能会随时间变化。要获取最新排名，您可以通过以下途径： 1. 查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。 2. 在通往 AGI 之路的知识库里，会定期更新相关排名报告。 以下是部分大模型信息： 8 月正式上线的国内大模型： 北京：百度（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：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 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的专项基准 SuperCLUE 基准 工具使用能力测评中： GPT4 Turbo 取得满分。 国内大模型中智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。 紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 在开源模型中，Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 的表现可圈可点，均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看，在工具使用能力上，国内大模型的表现优异，与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些文生图模型的性能排行相关信息： Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule，实测效果不错。 PIKA1.0 是一个全新的模型，文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶，3D 和 2D 的动画效果出色。 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中，Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。

目前对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的理解程度，涵盖语法、语义、上下文和隐含意义。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：衡量对广泛主题的知识掌握及特定领域的理解深度。 4. 泛化能力：测试处理未见过任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊指令的能力。 6. 偏见和伦理：评估生成文本是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，对用户反馈的适应和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务，提供的 API 和工具的易用性。 为进行有效比较，可采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准评估基准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务评估特定领域表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，尤其在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中比较不同模型表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等量化比较。 对于大模型的安全对齐，通过对齐（指令调优）能使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，避免输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取 reward model 与进行强化学习调整输出分布两部分。LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保安全。强化学习能根据人类反馈调整分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。但 Alignment 并非能防护所有安全问题，存在越狱情况使模型对齐失效。 Qwen 2 开源后模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。玉宝搞过的 LLM 在线评估中可看到国内闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可与 Qwen 2 对比，参考网址：https://www.llmrank.cn/ 。2023 年 8 月起，通义千问推出 Qwen 系列，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen 2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，也已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型，用户可选择两两“对战”。

目前性能较强的模型包括： Databricks 发布的 DBRX 是新的可能是现在最强的开源模型。它是拥有 132B 参数的 MoE 模型，一共拥有 16 个专家，每个 Token 激活 4 个专家，意味着有 36B 的活跃参数，Mixtral 只有 13B 的活跃参数（少了近 3 倍）。在语言理解、编程、数学和逻辑方面轻松击败了开源模型，如 LLaMA270B、Mixtral 和 Grok1，在大多数基准测试中超过了 GPT3.5。该模型以 12 万亿 Token 的文本和代码进行预训练，支持的最大上下文长度为 32k Tokens。 Llama 3 也是性能较强的开源模型，被认为是目前最强的开源大模型之一。 OpenAI 的 GPT4 是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上展示了卓越的性能，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 此外，还有其他一些重要的大型语言模型，如 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等，它们在特定领域和任务上也表现出了卓越的能力。

VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）是一款基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算软件，广泛应用于材料科学中的电子结构计算和分子动力学模拟。使用VASP进行材料的热电性能计算时，确实需要对晶体结构进行优化，并且正确设置`INCAR`文件是至关重要的。 `INCAR`文件包含了VASP运行时的所有输入参数。一个基本的结构优化`INCAR`文件可能包含如下参数： ```plaintext 基本参数 PREC = Accurate 计算精度 ENCUT = 450 截断能，根据具体元素调整 ISMEAR = 1 采用Gaussian smearing方法 SIGMA = 0.2 用于ISMEAR的高斯宽度 NBANDS = 40 带数 EDIFF = 1e6 能量的收敛标准 EDIFFG = 0.02 离子的收敛标准 IBRION = 2 使用快速离子弛豫算法 EDIFF = 1e5 控制总能量的收敛 NSW = 50 最大离子步数 动力学计算参数（如果需要） LEPSILON = .TRUE. 计算宏观介电常数 KPOINTS = 自定义 K点设置，根据实际体系大小和对称性调整 其他可能需要的参数 LPEAD = .TRUE. 计算极化电荷 DIPOL = 自定义 电偶极子设置，用于分子动力学 NWRITE = 0 控制输出信息量 LCHARG = .TRUE. 计算并输出电荷密度 ``` 请注意，这只是一个示例文件，实际的`INCAR`文件需要根据你的具体体系和计算目标进行调整。例如，`ENCUT`需要根据你体系中元素的电子数来设定，`ISMEAR`和`SIGMA`的值可能需要根据费米能级的位置进行调整，`NBANDS`和`EDIFF`也需要根据计算的精度要求来设定。 对于热电性能的计算，你可能还需要考虑额外的参数，比如`LEPSILON`来计算介电常数，或者`DIPOL`来计算电偶极矩等。 在开始计算之前，强烈建议阅读VASP手册和相关文献，以确保正确设置所有参数，并理解每个参数的物理意义。此外，对于热电性能的计算，可能还需要进行额外的热力学和动力学分析，这通常涉及到更复杂的`INCAR`文件设置和后处理步骤。

对比不同大型语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下几个方面： 1. 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 2. 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 5. 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 6. 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的API和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 标准基准测试：使用标准的语言模型评估基准，如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。 自定义任务：根据特定需求设计任务，以评估模型在特定领域的表现。 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 A/B测试：在实际应用场景中，通过A/B测试比较不同模型的表现。 性能指标：使用包括准确率、召回率、F1分数、BLEU分数等在内的性能指标来量化比较。 通过这些方法，可以全面地评估和对比不同大型语言模型的性能，从而选择最适合特定需求的模型。