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国内有类似kimi的AI吗

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

云中江树:智能对决:提示词攻防中的AI安全博弈

[title]云中江树:智能对决:提示词攻防中的AI安全博弈国内的kimi也是一样。并且我们拿到之后,我们发现其实产品侧是有防护意识的。提示词中明确的突出了不要去泄露系统提示的内容,但是我们还是轻易的拿到了kimi的系统提示。然后你看像豆包也是一样的。同时像国内的这种智能体编排平台——扣子。上面的热门的智能体,我们都能轻易的拿到他们的核心提示词。当我们拿到他的核心提示词以后,我们可以看到它是怎么调用知识库的,怎么调用工作流的,看到它整体的设计的逻辑、它的核心创意构建过程。国外的知名平台如OpenAI的GPT Store上面的GPTs(智能体)也是一样的。我们可以轻松拿到它的提示词,然后通过提示词可以完整的知道这个GPTs整体的设计逻辑,并且知道它知识库里面放了哪些数据,放了哪些知识。我们知道这个有什么用呢?有了这个信息,接下来进一步就可以拿到它里面的数据。不仅可以让我们的AI把里面的数据吐出来,甚至我们可以让大模型直接把这个知识文件的链接给到我,直接下载数据文件。这就是我们现在看到的,到现在为止的很多大模型应用和智能体平台的现状。提示词攻击在业内已经是一个公开的秘密。我们现在的大模型应用,有时候脆弱的简直就是一座数据金矿,只要你掌握了怎么样去破译AI密码,就可以肆意搜刮里面的东西:提示词也好,数据也好,随便拿。国内外各大著名的AI厂商几乎无一幸免。国外的不管是GPT也好,还是Cluade也好,还是说谷歌的Gemini,还是著名的AI搜索引擎perplexity,他们的这些系统提示都是处于泄露的状态。

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你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需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。[heading3]2.1.2智谱清言[content]接下来,让我们来谈谈智谱清言。在中国AI领域,智谱AI的模型可以说是开创性的(22年就和清华一起自研了GLM130B)。这主要归功于其背后的技术,源自清华大学研发团队的科研成果转化。从模型质量来看,智谱AI的表现相当出色。在产品设计方面,智谱AI明显以ChatGPT为对标,努力打造类似的用户体验。值得一提的是,智谱AI是国内首批开放智能体应用的AI公司之一。这意味着他们在智能体开发和模型优化方面已经积累了丰富的经验和技术。特别是在逻辑推理和处理复杂提示词方面,智谱AI表现出了明显的优势,这使得它在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

1.1 入门:AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.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的最好的Ai产品3.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[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载

其他人在问
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件: 1. Copy.ai:是一款功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,随着人工智能技术的迅猛发展,小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景: 1. 聊天机器人:分为信息型和实用型,在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务,能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案,快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化:小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯: 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI,减少成本和偏见,生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile:开源的 AI 日记软件,界面美观,集成 OpenAI API,有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。下载链接:https://udara.io/pile/ ,项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder:视觉编码器增强模型,增强 LLM 的视觉理解和分析能力,处理分割图和深度图,改善对象感知,在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ,代码库:https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen:多模态音乐理解生成模型,能理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答,根据文本、图像、视频生成音乐,由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk:人物头像动画生成开源,使人物照片头像根据音频说话或唱歌,保持嘴型和表情一致。代码库:https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始?
对于新手学习 AI ,可以从以下几个方面开始: 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,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家,您可以参考以下几个方面: 1. 学习基础:像预医学生一样,从相关的基础课程开始,例如数学、统计学、计算机科学等,为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验:通过参与实际项目、实习或研究工作,积累实践经验,从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练:采用堆叠模型的训练方式,而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如,先训练基础学科的模型,如生物学、化学等,再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型:创建专门针对特定领域的 AI 模型,如医疗保健领域的专家 AI,而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法:在编码、数据和测试方面采用多样化的方法,创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动数据供 AI 学习,使 AI 接触到多样化的视角,避免偏见。 总之,成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域,暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展,未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态,以获取相关信息。
2024-11-16
2024年11月,AI圈都发生了哪些大事
2024 年 11 月,AI 圈发生了以下大事: 11 月 1 日: 《》来自南乔,10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新,如 OpenAI 推出多项新功能,字节发布 AI 智能体耳机,以及各大模型的开源。趋势方面,强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术,原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注,整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏,10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示,ChatGPT 仍是市场领导者,但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置,Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长,正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看,专业 AI 工具的增长势头强劲,而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响,认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”,改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本,并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注,认为技术创新速度超出预期,未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展,尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日: 《》Marc Andreessen 强调,真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入,而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出,AI 作为一种新型计算机,能够以概率方式输出结果,带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革,尤其是在生物科技和金融等领域,初创公司有机会重新定义产品类别,摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能(AI)发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能(AGI)需要数十年,但后来逐渐意识到大型语言模型(LLM)实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程,是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中,Orange AI 反思了创业的艰辛,强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队,并相信自己和他人。此外,利益分配在企业盈利后成为关键问题,需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题,并参与了多个活动,收获颇丰。 此外,还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测: 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上,需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红(例如 App Store Top100)。 案件开始审理后,前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度,欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合,对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。
2024-11-16
Kimi是什么AI
Kimi 是由 Moonshot AI 出品的一个 AI 会话助手和智能助手。 它具有以下特点和功能: 1. 具备读取网页内容的能力,并能在此基础上生成一定的内容,读取完毕会显示绿色标点作为提示。但阅读能力有一定限制,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。 2. 可以整理资讯内容,并能将其转化为吸引人的公众号文章。 3. 是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。 4. 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 5. 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。 6. 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。 您可以通过以下链接使用: 网页端:https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios:https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa
2024-11-05
kimi探索版技术原理
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。
2024-10-22
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
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。
2024-10-18
如何让kimi准确理解我需要它干的事
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。
2024-10-16
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
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。
2024-10-14
kimi chat如何进行长文本分析
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。
2024-10-14
国内都有哪些类似于文心一言类的AIGC应用?
国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 语音声音类:Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2024-11-14
类似堆友,吐司这样的国内外AI生图
以下是为您整理的类似堆友、吐司的国内外 AI 生图产品: 国内: 阿里堆友 AI 反应堆:图像生成类产品。 图怪兽:资源类,4 月访问量 48.3 万 Visit,相对 3 月变化 0.299 。 美图秀秀 Meitu:图像编辑类,4 月访问量 47.9 万 Visit,相对 3 月变化 0.061 。 AI 抠图 pixian.ai:图像编辑类,4 月访问量 44 万 Visit,相对 3 月变化 0.176 。 佐糖:图像编辑类,4 月访问量 43.3 万 Visit,相对 3 月变化 0.071 。 我图网:图像生成类,4 月访问量 41.8 万 Visit,相对 3 月变化 0.012 。 文心一格:图像生成类,4 月访问量 41.5 万 Visit,相对 3 月变化 0.086 。 标智客 Ai Logo:图像生成类,4 月访问量 37.8 万 Visit,相对 3 月变化 1 。 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,最初采用内测邀请制,现向所有用户开放,价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,临时或轻度使用有免费点数和较便宜包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可从多种艺术和图像风格中选择,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,可与阿里其他产品和服务无缝整合,目前免费,每天签到获取灵感值,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够出色,处理多元文化内容可能存在偏差。 国外:暂无相关具体产品信息。
2024-11-12
还有没有类似语聚ai,扣子,Dify.A,腾讯元器、客悦等智能体创建平台
以下是为您介绍的一些类似语聚 AI、扣子、Dify.AI、腾讯元器、客悦等的智能体创建平台: 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。目前有很多公司关注智能体在 AI 应用层的产品机会,比如在 C 端有社交方向的应用,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入;在 B 端,有帮助商家搭建智能体的机会。 国内有不少智能体开发平台,如字节的扣子,2 月 1 日字节正式推出其国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外,还有 Dify.AI 等平台。像阿里的魔搭社区也属于此类平台。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-11-08
还有没有类似扣子、Dify.A类似的智能体创建平台?
以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台: 腾讯元器:是一个智能体开发平台。 kimi:在智能体领域有所涉及。 需要注意的是,目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,其系统提示存在泄露的风险。
2024-11-08
类似扣子的智能体创建平台还有哪些?
以下是一些类似扣子的智能体创建平台: 1. 海外版 Coze(coze.com) 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外,还有 Dify.AI 等平台。字节的扣子(Coze)作为新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。腾讯元器也是智能体开发平台之一。
2024-11-08
和硅基流动类似的销售大模型api的平台
以下是一些与硅基流动类似的销售大模型 API 的平台: 1. Silicon 硅基接口: 官方提供接入 API 的教学文档。 以其为例,有众多开源模型(Yi、Qwen、Llama、Gemma 等)免费使用,还赠送 14 元体验金,有效期未知,被认为是 API 接口中方便且实惠的选择。 注册和使用地址:,邀请码:ESTKPm3J 。 注册登录后,单击左边栏的 API 密钥,单击新建 API 密钥,单击密钥即可完成 API 密钥的复制。 支持多种大模型,也支持文生图、图生图、文生视频,可自行探索。通过此接口可调用千问 2.5 模型,满足日常对话需求且免费调用。 2. 智普 GLM4 接口: 正在 BigModel.cn 上使用智谱 API 打造新一代应用服务,通过专属邀请链接注册可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利,链接:https://www.bigmodel.cn/invite?icode=xxcbnybpRLOsZGMNOkqaLnHEaazDlIZGj9HxftzTbt4%3D 。 进入个人中心,先完成实名认证,再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥,进入后单击右上角的添加 API,鼠标移至密钥上方,单击复制即可得到智普的 API key 。 请注意,在注册和使用这些平台的 API 时,一定要保管好密钥,不能公开,否则后果很严重。
2024-10-28
国内推荐的ai工具
以下是为您推荐的国内 AI 工具: 图像类: 可灵:由快手团队开发,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,重度用户年费可达几千元,临时或轻度使用有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、操作界面简洁直观、能与阿里其他产品服务整合,目前免费,每天签到获取灵感值,但存在一些局限性,如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差。 内容仿写类: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风、实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 (内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别) 思维导图类: GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind:输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能,帮助提升生产力。
2024-11-15
目前国内有哪些AI只能软件
目前国内的 AI 智能软件有以下几种: 1. AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,常见于摄影 APP 中,可根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习、音频处理技术,有相关音乐情感分析软件,能分析音乐的情感表达,市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制,市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台:通过数据分析、机器学习,有金融风险预警软件,可提前预警金融风险,市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理,如马蜂窝路线优化功能,能根据用户需求优化旅游路线,市场规模达数亿美元。 国内免费的大模型 APP 有:Kimi 智能助手(Moonshot AI 出品,能一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪)、文心一言(百度出品,定位是智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑)、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)。 做 PPT 的 AI 产品有: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-14
目前国内有哪些AI软件
目前国内的 AI 软件有: 智联招聘 APP:AI 招聘筛选工具,使用自然语言处理、机器学习技术,市场规模达数亿美元,能帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。 贝壳找房 APP:AI 房地产评估系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元,可准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。 腾讯游戏助手:AI 游戏角色生成器,借助图像生成、机器学习技术,市场规模达数亿美元,能为游戏开发者生成独特的游戏角色。 墨迹天气 APP:AI 天气预报助手,通过数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元,提供精准的天气预报和气象预警。 QQ 音乐:AI 音乐分类器,采用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元,可自动分类音乐,方便用户查找和管理。 科沃斯扫地机器人:AI 家居清洁机器人调度系统,利用机器学习、物联网技术,市场规模达数十亿美元,能优化家居清洁机器人的工作安排,提高清洁效率。 东方财富 APP:AI 金融风险评估工具,基于数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元,帮助金融机构评估风险,做出更明智的决策。 马蜂窝 APP:AI 旅游景点解说系统,结合语音识别、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元,为游客提供景点解说服务,丰富旅游体验。 与思维导图相关的 AI 工具有: GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,能输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。
2024-11-14
有没有模仿语音的(国内的)
以下是一些国内模仿语音的工具: 出门问问的魔音工坊,可以使用情绪调节控件。 需要说明的是,对于国内的语音模仿工具,目前了解和使用经验相对有限。
2024-11-14
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14