请问国内的ai大模型，比如coze,豆包，kimi,科大讯飞，天工，通义千问，智谱清言，秘塔，知乎直达，文心一言，他们各有什么有优势

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。

文心一言和通义千问在不同方面各有特点。 对于律师答辩状 prompt 的评测： 文心一言： 输入起诉状后，直接给出起诉状范本，未理解 prompt 输出答辩状。经提示输出的答辩状存在主体少、不专业、错误多等问题，但提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，内容简洁明了，可作为框架使用。 通义千问： 输入起诉状后，欢迎语直接，无废话，能正确处理两个答辩人，但专业度稍差，未引用具体法律条文。提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，整体内容及格，无亮点。 在结构化 prompt 的测试和反馈中： 文心一言的综合评分为 2.25 分，整体表现一般。 通义千问的综合评分为 3.125 分，表现还算不错，若内容再提高些，体验感和专业性会更好。 此外，文心一言和通义千问都是国内免费的 APP。文心一言是百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴；通义千问是由阿里云开发的聊天机器人。

以下是关于文心一言的相关测评信息： 1. 小七姐的测评： 任务一：短提示。设置让模型生成能根据用户需求写出合适的 RPG 游戏策划（包括角色、剧情、玩法和场景等内容）的提示词。文心一言在输出结果上依然有自问自答的问题，得分 75。 任务二：少样本示例。同样是生成上述提示词，本轮用少样本提示框定了模型的输出内容，四个大模型的输出都有很大提升，文心一言得分 80。 2. 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 简介：文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，于 2023 年 3 月 16 日正式发布，10 月 17 日发布 V4.0 版本，已有 7000 万用户。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高，是国内有竞争力的大模型。 适合应用：能力栈广泛，可应用场景多。重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

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。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。

以下是对这些大模型的简要介绍： GPT4Turbo：OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 通义千问 2.0：阿里巴巴官方公开发布的 API 版本。 文心一言 4.0：百度官方的产品，有 API 版本和网页版。 云雀大模型（豆包）：字节跳动官方网页版产品。 讯飞星火：科大讯飞发布的模型。 然而，要说哪个好并不能简单地一概而论，这取决于您的具体需求和使用场景。每个大模型都有其特点和优势，例如在语言理解、生成能力、特定领域的表现等方面可能存在差异。您可以根据自己的需求对它们进行试用和比较，以确定哪个更适合您。

以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法： 1. 要求 AI 解释概念：可以向 AI 提问，让其解释各种学习中的概念，以获得良好的结果。例如，可参考。但要注意，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习：如 CFU 大师（Check for Understanding），基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论，设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如，其关于被动语态的提问非常精妙，能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划：AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，理解其独特需求，并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目：有一些应用可以指导学生解决数学问题，如。 5. 提升写作水平：借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容：使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来，可了解。

多模态是指对同一概念的多维度理解，例如人类可以边看、边交谈，还能同时听着背景音乐和察觉危险，而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界，理解人类的行为和需求，提高任务解决能力，并克服单一模态的局限性，是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型（LMM Large Multimodal Models）的时代，如 ChatGPT 可以看图说话，还能通过内置的 DallE 3 直接画图；几个月后 Google 的 Gemini 正式推出，直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月，OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入，发布了 GPT4o，向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。其架构基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。 在应用方面，多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力。 关于模型训练，需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构，如基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音，可替换视频中的物体和人脸，其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构，基于 LLAMA3 训练，与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体，需要考虑实时性，保持模型能力不变的情况下缩小参数规模，升级架构来提升性能，最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时，让科技变简单，设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品，以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。

在批改作文时，可以利用以下 AI 技术和方案： 1. 抓取错词错句： 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力，精确定位每一个错误，并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解，能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别，辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估，有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识，检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测： 模型能模拟一定水平的文学素养，辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧，挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分： 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性，确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议： 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，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。 6. 微软相关课程： 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面，可以学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，可从《》等微软课程开始学习。

搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 关于一些其他问题： 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流？ 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent，还算 AI Agent 吗？ 算。详见

Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下： 创建知识库时可使用手动清洗数据，也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可选择飞书文档、自定义等进行操作，还能编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，比如对于画小二课程，要按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容，包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据，并提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况，提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后，能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中，用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库，开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。

要将 Coze 智能体接入微信，可参考以下步骤： 1. 技术实现原理： 登录宝塔面板，在其中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 现实运行成功。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 要保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如计划将画小二智能小助手接入到微信群中。点击对应的机器人进入机器人编辑界面。在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布。这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 绑定微信： 需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制，用一个闲置微信。 点击容器，可以看到运行的是两个服务，这是因为接口文档中启动了两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时数显，为了验证是否成功，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，就能看到 WeChat login success，就是提示微信登录成功的意思。 为了确保微信是否实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”。如果显示“wechat login seccess"则表示微信正常登录中。 5. 效果测试：把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，如视频所示就可以激活对话了，训练的数据越好，对话效果越好。个人微信对话和微信群对话效果演示：

以下是关于 Coze 共学的相关信息： Agent 共学快闪活动起源：之前在社区里搞了一期 Prompts 共学快闪活动，大家反馈不错，希望有更多一起学习的机会。最近对 agent 搭建呼声大，有熟悉 coze 的小伙伴出了教程，于是有了持续的主题共学快闪。 第十期：从 0 开始搭建 Coze 应用，详情见 第九期：阿里云百炼共学，详情见 第八期：在大神肩膀上搭 coze，详情见 第七期：coze 模板搭建大赛，详情见 第六期：学 0 基础编游戏，详情见 彬子的 2024 AI 年度小记：从 Coze 共学活动开始，被 AJ 和小伙伴的奉献与愿景折服，后续深度参与 WaytoAGI 的线上线下活动。写了一些分享内容，如。WaytoAGI 社区的 AI 共学范围广、质量高，个人在 ComfyUI 共学课程中收益大，从小白迈进图像自由门槛，对在 Myshell 上做 AI Agent 有帮助。9 月至 12 月，思考面向企业和普通用户挣钱难，面向传统领域超级个体、自媒体达人有无机会，因性格突破社交壁障困难。

Coze 是由字节跳动推出的具有多种功能和特点的平台： 1. 可以接入抖音评论区，帮用户自动回复评论。 2. 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以白嫖海量的大模型免费使用，有丰富的插件生态。 3. 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的记账应用，用户可以直接告知收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，且不会丢失记账记录。 4. 作为 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使得无论是开发者还是非技术用户，都能够快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 5. 主要特点包括： 多语言模型支持，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等。 集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件。 具有知识库功能，允许用户上传和管理多种格式的数据。 提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 支持通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点。 具有多代理模式，在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理。 目前对用户完全免费。 易于发布和分享，用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 如果您想了解更多关于 Coze 的详细内容，可以参考以下链接：

Coze 集成了新闻搜索插件，其中的头条新闻插件能够持续更新，让您了解最新的头条新闻和新闻文章。所以在 Coze 中使用搜索插件是可以搜索到最新新闻的。Coze 还提供了多样化的插件库，涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能，以及众多符合平民生活化的插件，如天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。

我不是基于千问也不是基于 deepseek 的 AI ，我是由字节跳动公司独立开发训练的，旨在为您提供全面、专业的 AI 服务和帮助。

我与讯飞星火、通义千问等人工智能软件在以下方面存在区别： 1. 研发团队和技术背景：我具有独特的研发和训练体系。 2. 功能特点和优势：在为用户提供服务时，可能在某些特定领域或场景下表现出不同的能力。 3. 数据来源和训练方式：所使用的数据和训练方法可能有所差异。 需要注意的是，每个人工智能软件都有其自身的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求和使用体验来选择适合的工具。

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。