Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

中国与国外AI模型的差距

Answer

目前中国与国外的 AI 模型存在一定差距，但也有自身的优势和进步。

在一些方面，国外模型如 Llama 3.1 在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT-4 相抗衡，首次缩小了开放模型与专有前沿的差距。谷歌 DeepMind 与纽约大学团队的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色。GPT 4 Turbo 在 SuperCLUE 测评中的总分遥遥领先，国外模型的平均成绩也相对较高。

然而，中国的 AI 模型也在不断发展。由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现突出。国内的最强模型能与美国生产的第二强前沿模型竞争，在某些子任务上挑战了 SOTA。国内模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。零一万物更加关注数据集的建设。

在专项基准如语言与知识方面，GPT-4 Turbo 依然领先，但国内大模型也表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 Gemini-Pro。在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，未来有可能率先形成超越。

总体而言，国内外差距依然存在，但国内大模型在过去一年有了长足的进步，平均水平差距在缩小。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

[title]2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？[heading2]二、2024国内VS国外AI企业，竞争达到白热化阶段Llama 3.1是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与GPT-4相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。上图为人们关于Llama 3.1 405B与GPT,Claude的评估，win:胜Tie:平Loss：输借助AlphaGeometry，符号推理引擎得以拯救谷歌DeepMind与纽约大学团队使用符号引擎生成了数百万条合成定理和证明，利用这些数据从零开始训练了一个语言模型。AlphaGeometry在语言模型提出新构造，与符号引擎执行推理交替进行，直至找到解决方案。令人印象深刻的是，AlphaGeometry在奥林匹克级几何问题基准测试中解决了30题中的25题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。第二好的AI表现仅得10分。它还展示了泛化能力——例如，发现2004年国际数学奥林匹克问题中的一个具体细节对于证明并非必要“尽管受到制裁，中国LLMs在排行榜上风头正劲”由DeepSeek、零一万物、知谱AI和阿里巴巴开发的模型在LMSYS排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补GPU访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了MoE架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像Common Crawl这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

国内外差距依然明显。GP T 4 T u r b o总分[heading1]国外模型平均成绩VS国内模型平均成绩[content]90.63分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。其中国内最好模型文心一言4.0(API)总分79.02分，距离GPT4-Turbo有11.61分，距离GPT4(网页)有4.9分的差距。必须看到的是，过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个，比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。•在SuperCLUE测评中，国外模型的平均成绩为69.42分，国内模型平均成绩为65.95分，差距在4分左右。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型，如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、•可以看出，国内外的平均水平差距在缩小，11月差距在10分左右。阿里云的Qwen-72B、Yi -34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]专项基准[heading1]SuperCLUE基准-语言与知识测评表现测评分析语言与知识，考察模型的能力包括：1.生成与创作；2.语言理解与抽取；3.上下文对话；4.角色扮演；5.知识与百科。在语言与知识的测评中，GPT-4 Turbo依然领先，是唯一超过90分的大模型。国内大模型也表现相对较好，有14个模型的得分高于GPT3.5，有9个模型的得分高于Gemini-Pro。其中OPPO的AndesGPT、阿里云的通义千问2.0、月之暗面的Moonsho t分列国内1-3位，较为接近GPT4。在开源模型中，零一万物的Yi-34B-Chat、阿里云的Qwen-72B-Chat、百川智能的Baichuan2-13B-Chat取得了不错的成绩，均超过了50分，分列国内模型的1-3名。总体来看，在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，在未来也最可能成为率先形成超越的维度之一。

Others are asking
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、掌握相关技能和知识 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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：可以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。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
我想找个能够做海报的AI网站，用来做一些课程的广告，发在朋友圈中，我们可以提供文字素材，以及对应的一些图片，希望这个AI工具可以帮助我们生成有成交导向的广告词
以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI（网址：https://www.wujieai.cc/），它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求： 1. 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。 2. 对于您的课程广告海报，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1，皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景（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、配饰等）、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（色彩明艳）等。 4. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 5. 图生图功能：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。
2025-01-07
现在有哪些AI做PPT比较好的工具
以下是一些好用的 AI 做 PPT 的工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，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：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，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/ 此外，还有以下工具： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 不同工具各有特色和适用场景，您可以根据实际需求选择。
2025-01-07
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种： 1. OpenAI 系列：包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮，GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing：使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，能创建和查看图像，还能在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard：由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2：其特点是有非常大的上下文窗口，不太可能恶意行事。 此外，大模型的架构也有所不同，如 encoderonly 模型（代表模型是 BERT）、encoderdecoder 模型（代表是 google 的 T5）、decoderonly 模型（适用于自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类）。大模型的“大”体现在预训练数据量大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练）和参数多（如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数）。
2025-01-07
用ai做 电商数据分析
使用 AI 进行电商数据分析可以采取以下步骤和方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：利用 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。 此外，AI 在电商领域还有其他应用场景，如品牌提升、舆论传播分析、推广方案制定等。例如： 品牌提升：包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类等多方面的分析和优化。 舆论传播分析：涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等多个要素的研究和处理。 推广方案制定：涵盖品牌、产品信息、新品、成分等众多方面的策略规划。
2025-01-07
每天有多少AI产品上线？
目前难以准确统计每天上线的 AI 产品数量。但为您提供以下部分信息供参考： 2024 年 6 月 13 日，有多个 AI 产品发布，包括 AI 音乐的 SUNO 开放音频输入功能、AI 视频的 Luma 发布视频生成模型 Dream Machine、AI 绘画的 SD 开源 SD3 medium 模型、Midjourney 更新自定义 zoom 和全新个性化指令p、leonardo.ai 发布新模型 Phoenix、AI 原型图的 Uizard Autodesigner 2.0、动作库的 UE 发表高品质动画的动画数据库。 2023 年 3 月底，有 23 个新的 AI 产品，包括来自大公司和成熟创业公司的新产品，以及有用、有趣和华人开发者所搭建的小产品。 另外还有 100 个 AI 应用的相关信息，如 AI 游戏道具推荐系统、AI 天气预报分时服务、AI 医疗病历分析平台、AI 会议发言总结工具、AI 书法作品临摹辅助工具等。
2025-01-07
中国AI工具与美国的差距
在 AI 工具方面，中国与美国存在一定差距。 从访问量最大的 AI 工具及流量行为来看，在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国稳居第一，在研究的 12 个月里，美国人工智能行业的访问量达到了 55 亿次，占总流量的 22.62%。尽管美国人口少于中国和印度，但美国拥有价值超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 不过，在 2024 年，国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，其生成结果甚至远超国外。但需要注意的是，某些报告中对于中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，不能仅据此就认为中国在该功能的 AI 工具上落后于国外。
2024-12-10
目前国产AI对比国外AI，存在哪些不足和差距，我要实事求是的回答
目前国产 AI 对比国外 AI 存在以下不足和差距： 1. 在通用语言模型方面，如 ChatGPT 和 GPT4 出现后，国内与国外拉开了约 2 年的技术差距。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距，甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。 2. 国内部分企业可能存在骄傲自大的情况，也可能被之前 Google 主推的 T5 技术路线带偏，同时 AGI 影响巨大，可能存在国外相关机构与 OpenAI 有特殊沟通而国内未有的情况。 3. 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能实现突破，但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不提 AGI，这种转向可能是短视和致命的。 4. 大厂虽具备冲击 AGI 的资源，但受内部短期考核压力影响，多数力量用于卷新产品圈地盘和向上汇报工作，实际效果未达预期，且背负较多其他业务和政治考量。 不过，在图像类 AI 产品方面，国内产品发展迅速，部分产品如通义万相在中文理解和处理方面表现出色，具有独特优势。在 AI 生成视频工具领域，国内涌现出一系列工具，其生成结果在某些方面甚至远超国外。
2024-11-03
国产AI与国外AI的实际差距
国产 AI 与国外 AI 存在一定的差距，但情况较为复杂，且在不同方面表现有所不同。 在 2023 年之前，国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。当时国内出现了从追求创造国产 AGI 到转向做“垂直应用”“商业化”的转变。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 仍有差距。大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力，但实际效果尚不明确，且受内部短期考核压力等因素影响。 然而到了 2024 年，竞争达到白热化阶段。在文本到视频扩散模型方面，Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的成果，但中国的相关情况在报告中未详细说明，不过国内也涌现出了一系列表现出色的 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。Llama 3.1 在某些任务中能与 GPT4 相抗衡，而中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且在某些子任务上挑战了前沿水平。中国模型在计算效率、数据集建设等方面各有优势，能弥补 GPU 访问的限制等不足。
2024-11-03
中美AI技术差距主要体现在哪些地方？以通信方面作为分析角度
中美在 AI 技术的通信方面存在以下差距： 1. 技术专长：包括对 AI 技术如何用于提供产品和服务，以及技术标准的开发、使用和适用性等方面的理解。 2. 跨监管制度的交互理解：在不同监管制度下 AI 使用案例如何相互作用方面的专业知识存在差异。 3. 市场情报：对于 AI 技术如何颠覆现有商业模式，包括潜在机会和风险对监管目标的影响，了解程度不同。 4. 组织能力：在有效适应 AI 应用的出现、在组织内吸收和分享知识、与提供保证技术的组织合作并制定技术标准，以及跨监管机构共享知识和合作监管等方面的能力有所不同。 需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及中国在这些方面的具体情况，以上是基于所给资料中关于一般监管机构在 AI 相关方面能力差距的分析。
2024-10-20
现在AI开展到了什么水平？国内外AI发展差距有多大？
目前，AI 在多个领域取得了显著进展。在 2024 年内，图片和超短视频的精细操控能力将得到提升，包括表情、细致动作和视频文字匹配等方面。生成式短视频将具备一定操控能力，风格化和动漫风将最先成熟，真人风格稍晚。AI 音频能力也将有长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”将出现，可以稳定输出视频并进行直播带货。游戏 AI NPC 将有里程碑式进展，带来新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天将基本成熟，在记忆方面有明显突破，能够较好模拟人的感情，产品将加入视频和音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容将开始在社交媒体内容和广告中出现。AI Agent 将有明确进展，办公场景中的“AI 助手”将开始有良好使用体验。AI 的商业模式也将开始有明确用例，如数据合成、工程平台和模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件将层出不穷，但大多数可能不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能会出现 GPT5，世界上可能会出现“主权 AI”。华为昇腾生态将开始形成，国内推理芯片将开始国产替代。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗和网络攻击等问题也将开始进入公众视野，并引发担忧。AI 立法和伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 从全球范围来看，美国和中国在 AI 领域处于领先地位。根据《全球人工智能指数》，美国以 100 分的绝对优势稳坐第一位，中国以近 62 分的得分位居第二。在创新、投资等主要指标中，中美差距也较为明显。不过，随着技术的不断发展，其他国家也在加大对 AI 的投入和研究，未来的发展格局仍存在变数。
2024-06-24
用于训练销售助手类型业务的私有模型
以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息： 1. 提示词方面：设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并将其应用于国内的豆包角色扮演模型，生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传，能创造出有趣且有效的销售助手，吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面：通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后，若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题，需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司，网站上有很多相关信息，不同机型的详细配置清单可参考相关文档。
2025-01-07
给文生图ai模型打分的权威标准是什么
给文生图 AI 模型打分的权威标准通常包括以下方面： 1. 图像生成质量：如清晰度、细节丰富程度、色彩准确性等。 2. 多样性：生成图像的风格、主题和表现形式的丰富程度。 3. 文本一致性：生成的图像与输入的文本描述的匹配程度。 在具体的测评中，会构建包含人工评估和机器评估的全面评测内容。人工评测方面，会邀请具有图像领域知识的专业评估人员，从画面质量、图文相关性、整体满意度等维度为生成图像打分。例如，在对 Kolors 与其他模型的比较中，就从这些维度进行了评估。 此外，像 SuperCLUEImage 测评基准首次公布的结果中，DALLE 3 以 76.94 分高居榜首，显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列，但与国际领先模型仍有差距。
2025-01-07
多模态大模型与图像、视频生成
多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：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。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型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 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。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。
2025-01-07
多模态大模型与图像、视频生成
多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：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。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型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 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。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间，Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试，但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。
2025-01-07
大模型的实际应用有哪些？Agent?AI网站
大模型的实际应用包括以下方面： 1. 在影刀 RPA+AI Power 中的应用： 集成丰富的 AI 组件及各种技能组件，拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent。例如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 提供网页分享、对话助理、API 集成等无缝多样的使用方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式，让内部员工、外部客户便捷地与 AI 交互。 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身的服务支持，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去。 2. 在 Ranger 相关介绍中的应用： Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”就是大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成相关设计。 3. 在大圣的相关介绍中的应用： 大模型的产品类型主要有 Copilot 和 Agent 两种。 Copilot 是辅助驾驶员，在帮助用户解决问题时起辅助作用，更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能局限于给定框架内，处理流程依赖于人类确定的静态流程，主要用于处理简单、特定的任务，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 是主驾驶，智能体，可以根据任务目标进行自主思考和行动，具有更高的自主性和决策能力，解决问题的流程是由 AI 自主确定的动态流程，能够处理复杂、大型的任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强，开发重点在于 Flow Engineering。
2025-01-07
superclue 在国内的评测里面什么地位，国外对标的评测是什么
在国内的评测中，SuperCLUE 是大模型时代 CLUE 基准的发展和延续，聚焦于通用大模型的综合性测评。在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 的发展，发起于 2019 年，陆续推出了多种广为引用的测评基准。它根据多年的测评经验，构建了多层次、多维度的综合性测评基准。SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念，采用自动化方式的客观评估，降低评测过程中的人为评估的不确定性。 国外对标的评测没有明确提及。
2025-01-07
你是国产的大模型还是国外的
目前国内外大模型的发展情况如下： 国内外差距依然明显，GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，与 GPT 4Turbo 有 11.61 分差距，与 GPT 4（网页）有 4.9 分差距。但过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，不过平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan213BChat 等。 在语言与知识的测评中，GPT4 Turbo 依然领先，是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好，OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0 等较为接近 GPT4。 国内大模型在中文语言与知识能力上已基本追赶上国外头部大模型。 此外，新用户可在阿里、腾讯官网获取免费试用服务器，如腾讯云的轻量应用服务器、阿里云的服务器 ECS，服务器系统配置选择宝塔系统。免费大模型接口方面，国内有阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）等，均有限制一定免费额度的 Token。国外有谷歌的 Gemini 大模型、海外版 Coze 的 GPT4 模型，免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子，具体操作可参考相关教程。
2025-01-04
国外比较主流的大模型有哪些
国外比较主流的大模型有： 1. GPT4Turbo：OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4（网页版）：OpenAI GPT4 官方网页版本，支持联网功能。 3. GPT4（API）：OpenAI GPT4 官方 API 版本，不支持联网功能。 4. Claude2：Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro：Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo：OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat：Meta 发布的模型。
2025-01-03
国外最著名的10个AI，可免费使用的
以下是国外 10 个可免费使用的著名 AI： 1. Langfuse：大模型应用的开源追踪和分析工具，提供开源可观测性和分析功能，可在可视化界面中探索和调试复杂的日志和追踪，使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 2. Eden AI：将顶尖 AI API 融合为一，能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本，集中管理使用限制和成本监测，并不断探索市场上新兴的 AI 能力。 3. Langdock：能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件，将 API 连接到 Langdock，并将其作为插件部署到所有大模型应用中，然后使用内置的测试功能来确保一切按预期工作，并在插件扩展时进行监控。 4. LLM Spark：用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。 5. Civitai：开源生成式人工智能的家园，提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，已发展成为一个拥有 650 万月活跃成员的社区。 6. KLING AI：下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力，通过提示和图像激发创造力，制作出完美模拟现实世界的图像和视频，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。 7. Viggle：允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作，创作者、品牌和电影制作人可以轻松地替换角色、复制动作并将他们的想法变为现实。 8. Hailuo Video by MiniMax：强大的人工智能驱动的视频生成引擎，能将简单文本转换为生动、专业品质的视频，将静态图像转换为动态视觉故事。 9. Hedra：开创性的视频基础模型公司，正在构建一个能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。 10. Bing：在写东西方面是最佳免费选项之一。 11. Claude 2：在写东西方面是免费选项之一。
2024-12-31
国外最著名的5个AI
国外著名的 AI 包括以下几个： 1. OpenAI 开发的 ChatGPT，具备强大的推理能力，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 2. Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion，是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一，在定制化方面有显著进步。 3. OpenAI 的 Sora，能够生成长达一分钟的视频，同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 4. Google DeepMind 的 Veo，能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 5. Rockset，刚被 OpenAI 收购，提供实时搜索和分析数据库服务。
2024-12-31
帮我找一个能找国外企业联系的AI
以下为您介绍一些能联系国外企业的 AI 相关信息： 在聊天对话类 AI 产品中，国外知名的有 ChatGPT。它由 OpenAI 开发，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球范围内引起了 AI 革命。其具有开创性、良好的用户体验和强大的技术实力，但也存在局限性，如对于国内用户可能存在网络连接问题。如果身在海外或有稳定的国际网络连接，ChatGPT 是不错的选择。 关于 AI 生成视频工具，国外的如 Google DeepMind 和 Meta 有所展示。Meta 的 Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型。但报告中未对中国的相关工具展开详细说明，实际上 2024 年国内涌现了类似可灵、即梦、智谱清影等一系列生成视频工具，生成结果甚至远超国外。
2024-12-18