中国头部的大模型公司分别是哪几家？

以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。

以下是一些可用于构建专属智能体以撰写公司新闻稿的平台及操作步骤： 1. Coze：这是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。它集成了丰富的插件工具，能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：其主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在实际构建和应用智能体时，您可以遵循以下准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手（用嘴说出您想做的事远比打字来的快）。 3. 能动手的尽量用 AI（用 AI 远比您苦哈哈的手敲要来的快）。 4. 把您手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多的用上 AI。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

以下是 4 月、6 月的 AI 教育头部产品相关数据： 4 月访问量排名： 1. QChat，分类为教育，访问量 14220 万，相对 3 月变化 0.068 2. CheggMate，教育，4906 万，0.042 3. Khanmigo，教育，4570 万，0.015 4. Brainly:AI Homework Helper，教育，3102 万，0.023 5. Turnitin，教育，1677 万，0.149 6. WolframAlpha，教育，983 万，0.054 7. gauthmath，教育，656 万，0.558 8. Socratic by Google，教育，467 万，0.037 9. Aistote，教育，321 万，0.207 10. PTE APEUni，教育，321 万，0.198 6 月访问量排名： 1. QChat，教育，8482 万，0.293 2. Duolingo，教育，7595 万，0.049 3. Khanmigo，教育，3994 万，0.135 4. 微软 Copliot，教育，3258 万，0.174 5. CheggMate，教育，2340 万，0.285 6. Preply，教育，2069 万，0.037 7. Brainly:AI Homework Helper，教育，1984 万，0.267 8. Course Hero，教育，1730 万，0.311 9. Mathway，教育，1564 万，0.319 10. Turnitin，教育，1156 万，0.293 6 月语言教育类 APP 下载量排名： 1. Duolingo，语言教育，14955 千，0.155 2. Buddy Al，语言教育，1343 千，0.049 3. Praktika，语言教育，1252 千，0.019 4. Quizlet，语言教育，1073 千，0.036 5. Mondly，语言教育，393 千，0.324 6. Speak，语言教育，298 千，0.045 7. Stimuler，语言教育，294 千，0.02 8. Preply，语言教育，293 千，0.206 9. TalkAI 练口语，语言教育，201 千，0.047 10. Pimsleur，语言教育，148 千，0.173 11. 流利说，语言教育，123 千，0.054 12. SuperChinese，语言教育，122 千，0.164 13. Animal Jam，语言教育，89 千，0.226 14. Mikan，语言教育，70 千，0.103 15. talkpal，语言教育，60 千，0.032 16. LOLA Speak，语言教育，53 千，0.485 17. Abceed，语言教育，52 千，0.088

目前存在众多行业，以下为您列举部分常见行业及其头部企业（排名不分先后）： 1. 互联网行业：阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。 2. 金融行业：中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。 3. 制造业：华为、海尔、格力、美的、三一重工。 4. 医疗行业：恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。 5. 能源行业：中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。 需要注意的是，行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣，进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。

以下是中国头部的大模型公司： 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 此外，字节和腾讯都有团队在和外部大模型合作。创业公司中表现出色的有： 智谱：一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力最好的模型之一。 MiniMax：推出了 MoE 架构的新模型，和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面：专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上可圈可点。 通过 SuperCLUE 测评结果发现，国内大模型的第一梯队还有文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领研发进度。从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。

以下是关于头部公司为了 AI 花费情况的一些信息： OpenAI 已投入 10 亿美元（主要来自 Musk），虽然拥有王牌团队和崇高使命，但对如何实现目标曾毫无头绪。 去年，大部分企业的生成式人工智能支出来自“创新”预算和其他一次性资金池。到 2024 年，许多头部企业将这些支出重新分配到更为永久的软件预算项上。一家公司提到基于 LLM 技术的客户服务每通电话节省了约 6 美元，总体节省了约 90%的成本，这是增加八倍投资于生成式人工智能的原因之一。 在生成式 AI 领域，大部分的钱花在了三大云上：AWS、谷歌云（GCP）和微软 Azure。三大云每年花费超千亿美元的资本支出以确保拥有全面、可靠、具成本优势的云平台。迄今为止，生成式 AI 领域最大的幕后赢家可能是运行了绝大多数 AI 工作负载的英伟达（NVIDIA）。此外，甲骨文等挑战者已通过巨额资本支出和销售激励进军市场，一些初创公司也在快速发展。

在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段，匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后，将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中，根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，所以把 query（即问句）放到 prompt 的头部和尾部，同时按照相似度，将相似度大的文档放置在 context（上下文）的两端，这样做能够提升回答效果。要做到这一点，需要在进行 prompt 工程时，选择最合适的 prompt 模板，并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。

目前，大模型的头部公司有很多，以下是一些知名的公司： 百度：其文心一言是当前国内能力较好的模型之一。 抖音：云雀大模型具有一定的影响力。 智谱 AI：推出了多代 GLM 模型，在国内表现出色。 中科院：紫东太初大模型也备受关注。 百川智能：其百川大模型具有一定的特色。 商汤：日日新大模型在市场上有一定的知名度。 MiniMax：推出了具有特色的模型和产品。 这些公司在大模型领域都有一定的技术实力和市场影响力，但随着技术的不断发展，其他公司也可能会崛起。在选择使用大模型时，用户可以根据自己的需求和应用场景进行评估和选择。

以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。

目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

卷积神经网络（CNN）通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中，卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像，并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大，特征图尺寸越小，但过大步长会损失部分图像特征。此外，池化层作用于产生的特征图上，能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体，同时减少模型对图像的内存需求，其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

以下为您介绍几个与公司起名相关的 AI 工具： 1. Character.ai：由 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 于 2022 年 9 月创建的基于 LLM 的聊天机器人网站。该网站预先创建了许多聊天角色，用户可以与这些角色交流，也能自己创作角色。 2. Butterflies AI：成立仅半年的初创公司开发的人类与 AI 共存的社交软件。用户可在平台上创建具有独特个性的 AI 朋友，平台依赖公共 AI 模型及公司自有技术，目标是提升 AI 的真实感。 目前未找到专门用于公司起名的 AI 工具，但您可以利用上述具有一定创意和生成能力的 AI 平台获取相关灵感。

目前市面上有一些能够实时分析公司和行业最新资讯的 AI 工具，例如： 1. 百度的文心一言：具有强大的语言理解和生成能力，可以帮助您处理和分析相关资讯。 2. 微软的 Bing：能够提供搜索和资讯分析功能。 但需要注意的是，不同的工具在功能和特点上可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

AI 炒股方面，目前有一些相关的应用和服务。例如 Stocked AI 是一个投资服务，它提供每日股票推荐，这些推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 博主林亦 LYI 开了一家员工全是 AI 的公司来自动炒股，在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。但需要注意的是，目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品相对较少。一方面高度智能化的 Agent 能力还需要进一步打磨，概念落地还有较长距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。在个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是一些在家居场景有应用的 AI 公司及具体应用： 小米：智能家居系统，利用物联网技术和机器学习，实现家居设备的智能化控制，可通过手机 APP 或语音控制家居设备。 科沃斯：扫地机器人的调度系统，运用机器学习和物联网技术，优化工作安排，提高清洁效率，如在电量不足时自动返回充电并继续未完成的清洁任务。 好好住 APP：作为家居用品推荐平台，通过数据分析和自然语言处理，根据用户的家居风格、需求和预算推荐适合的家居用品，比如正在装修卧室时推荐合适的床、床垫、灯具等。

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生，比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误，导致患者延误治疗，这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗？ 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患，像近期发生的多起医疗数据泄露事件，给患者带来极大困扰，在这种情况下，怎么能立刻全面拥抱？ 3. 人工智能在医疗器械的研发中，由于算法偏见，可能会导致某些特定人群无法受益，例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳，这能说明应该立刻全面拥抱吗？ 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步，比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用，这难道不影响全面拥抱的可行性吗？ 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善，比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确，一旦出现问题，责任难以界定，这样能立刻全面拥抱吗？ 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率，但也导致了部分医疗人员的失业，引发社会就业问题，这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗？