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国内综合实力最强的ai大模型是哪个

回答

目前国内大模型的综合实力情况如下:

  • 在 SuperCLUE 测评中,GPT4-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,距离 GPT4-Turbo 有 11.61 分的差距。
  • 综合能力超过 GPT3.5 和 Gemini-Pro 的国内模型有 11 个,比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen72B-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较好表现。
  • 国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。
  • 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。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。
  • 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

AGI万字长文(上)| 2023回顾与反思

[title]AGI万字长文(上)| 2023回顾与反思[heading1]上篇:2023,风暴的前奏[heading2]<7>国内进展与卡脖子从业内人的角度,ChatGPT和GPT4的出现时最令人惊讶的,不是它的能力,而是保密工作做的太好。2023之前国内AI行业还处在沾沾自喜,自认为和美国只有个把月差距,而且还有人口数据优势;这种论调一下子被GPT4打回了原形。OpenAI在国内完全没有预警的情况下,直接拉开2年技术差距。具体原因,可能是国内的骄傲自大,可能是被之前Google主推的T5技术路线带偏,也可能是因为AGI实在是影响过于巨大,FBI、美国国防部这些国家机关不可能没和OpenAI打过招呼。OpenAI的成功是大力出奇迹,所以23年上半年国内也笃信只要有卡有钱就可以“大炼钢铁”。那时不论是纷纷囤卡招人,研究类GPT架构的大厂们,还是讲着中国OpenAI的故事,拿着巨额融资的创业公司们,都想要第一个创造国产AGI。而到了下半年,在试验了一番发现不容易之后,又纷纷转向要做“垂直应用”、“商业化”;反而不提AGI了。这个转向是短视的,甚至是致命的。2023年,中美在AGI技术的差距并没有缩小。现在,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。大厂。大厂们无论是人才、GPU、数据,还是资金储备都是可以冲击AGI的,不过从实际效果上来看还并没有明确亮点。但与此同时,受内部短期考核压力的裹挟,大多数力量应该都放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上了。从另一个角度,这些模型虽然能力一般,但和业务的结合都是比较充分的。最后,大厂们同时背负了太多其他业务和政治考量:对于是否做大模型的出头鸟,很多公司都是要三思的。具体来讲,百度和阿里是大厂里比较高调:百度的“文心4.0”是当前国内能力最好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问

8月正式上线的国内大模型

[title]8月正式上线的国内大模型5⃣️五家北京企业机构: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.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构: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://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——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,广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉,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

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打造自己的ai本地知识库
以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容: 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型,了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档数据给出答案),最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时: 设计 AI 机器人,确定功能范围。 编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径:个人空间知识库创建知识库,支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】,注意内容切分粒度,可加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 创建工作流,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径:个人空间工作流创建工作流,工作流不必复杂,能实现目的即可。
2024-11-05
生成式AI和AIGC是什么,有什么区别和联系?
生成式 AI(Generative AI)是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC(人工智能生成内容)指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于:AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于:生成式 AI 侧重于技术本身,强调生成新内容的能力;AIGC 侧重于生成的内容,是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
genAI是什么
Gen AI(Generative AI)即生成式人工智能,是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。 生成式 AI 是人工智能的一个细分流派,在 80 年的 AI 发展史中,它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中,甚至给人通过了图灵测试的感受。 生成式 AI 和 AIGC 密切相关,利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC(AIGenerated Content)。 生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成,并形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成等,在多个领域展现出广泛的应用前景。
2024-11-04
AI是什么时候发展起来的
AI(人工智能)的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1945 年,Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑,设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。1994 年,一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)一词流行起来。2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发了全球的 AI 浪潮。
2024-11-04
我是初学者,我该如何学习AI知识,如何一步一步的由浅入深的学习呢?
对于初学者学习 AI 知识,由浅入深的学习路径如下: 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自己的作品。 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。 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。
2024-11-04
寻找中文AI 可以对话
以下为您推荐一些可以进行中文对话的 AI 工具: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 2. TXYZ:是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容,在对话中还能提供论文参考,给出可信的背书。但内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 此外,关于创建能够进行对话的聊天机器人,API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。关键在于告诉 API 它应该如何行事,然后提供一些例子。还可以给 API 赋予一个身份,例如让其作为 AI 助手、生物学研究科学家等回答。API 作为一种语言模型,还能够进行文本补全、转换和翻译。
2024-11-04
目前世界上最强的Ai对话是那个
目前在世界范围内,很难确切地指出哪一个是最强的 AI 对话产品。不过,ChatGPT 是一款具有广泛影响力和显著特点的 AI 对话系统。 ChatGPT 由 OpenAI 开发,具有以下优势: 1. 开创性:作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球掀起了 AI 革命,改变了人们对 AI 的认知,为技术发展指明方向。 2. 用户体验:界面简洁直观,交互流畅自然,新手也能轻松上手,降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。 3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先,在语言理解深度和生成内容质量上表现出色,能应对各种复杂任务和挑战。 然而,ChatGPT 也存在一些局限性: 1. 随着 AI 技术发展,已不再是市场上唯一的顶级选择,其他产品在特定领域可能超越它。 2. 对于国内用户,可能因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等情况,影响使用体验。 此外,大型语言模型改变了聊天机器人的局面,使得如今最好的聊天机器人能与人类进行自由流畅的对话。像 Replika、Anima 和 CharacterAI 等产品也受到许多用户的青睐,用户在与它们的关系中找到了真正的意义,并花费大量时间进行对话。
2024-10-22
国内最强大的AI是哪个
在国内,一些表现较为出色的 AI 包括: 智谱:一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax:推出了 MoE 架构的新模型,和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面:专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 此外,从产品层面上,2C 端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”,不过也只是昙花一现。在 2B 行业中,大模型目前还是“纯技术投入”,对于收入撬动非常有限。 在国内的大模型中,还有百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等在特定领域和任务上也表现出色。如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。需要注意的是,对于哪个是最强大的 AI ,判断的方式并不客观,且随着时间的发展和技术的进步,情况也在不断变化。
2024-10-07
最强的金融AI公司有哪些
目前在金融 AI 领域表现较为突出的公司包括: 1. Bloomberg:其 BloombergGPT 计划将 GPT 风格的 AI 集成到终端。 2. ServiceNow:通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。 3. Palo Alto Networks:利用 AI 降低了处理费用的成本。 4. Hubspot:利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 5. 瑞典金融科技公司 Klarna:通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。 此外,金融服务行业中,现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限,在使用 AI 推出新产品和改进运营时具有初始优势,但会受到对准确性和隐私的高标准限制;新进入者最初可能使用公开金融数据训练模型,而后逐渐生成自己的数据,并将 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-09-29
目前哪款AI最强大?
目前,在众多 AI 中,很难确切地指出哪一款是最强大的。不过,以下几款 AI 表现较为突出: Open AI 的 GPT4 是功能强大的人工智能写作工具,可通过 Bing(选择“创新模式”)免费访问,或者购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。 Claude 2 也是较为强大的 AI 系统,可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。 微软的 Bing 使用 OpenAI 的 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,它连接到互联网,功能强大但使用有点奇怪。 需要注意的是,不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能会有不同的表现,其强大程度也会因用户的需求和使用体验而有所差异。
2024-09-17
目前最好用,功能最强大的智能体平台是什么?
以下是一些功能强大且好用的智能体平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio: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,支持开发者按需打造产品能力。 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:依托钉钉强大的场景和数据优势,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。 此外,像字节的扣子、阿里的魔搭社区、Dify.AI 等也是智能体开发平台。其中个人比较常用的是扣子,国内还有腾讯元器等平台。AI 智能体包含自身知识库、工作流,还可调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,能完成复杂工作。
2024-08-31
目前最强大的AI模型是哪个
目前被认为强大的 AI 模型有多种。例如,Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。此外,Claude 2 可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统,Open AI 发布的 Code Interpreter 也被认为是迄今为止可用的最复杂的 AI 模式。但需要注意的是,对于“最强大”的定义可能因不同的评估标准和应用场景而有所不同。
2024-08-22
开源大模型ChatGLM 系列有哪些版本
ChatGLM 系列的开源版本包括: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新设计的 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略,在 10B 以下的基础模型中性能较强。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力,能处理最多 32K 长度的上下文。
2024-11-04
智谱清言的开源大模型哪些种类
智谱清言的开源大模型种类包括: 多模态模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:、始智社区。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。代码链接:。 此外,智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上,推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。智谱清言在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看,智谱清言更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。可应用的场景相对广泛,根据 SuperCLUE 测评结果,优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错,在广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。
2024-11-04
通义千问开源大模型种类
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。
2024-11-04
联想异能者配置i5-12450八核,32GB内存,1TB固态硬盘,用于本地部署开源大模型可以部署哪些开源大模型
以下是一些您的联想异能者配置(i512450 八核,32GB 内存,1TB 固态硬盘)可部署的开源大模型及相关信息: ComfyUI 相比 WebUI 配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快。ComfyUI 最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,所以最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上。 截止 2024 年 5 月,主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU(如 NVIDIA RTX 系列)、大容量内存(32GB 以上)和高速固态硬盘,还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架,以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高,通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号,并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意,配置上不封顶,您可根据自己的需求和预算来选择。
2024-11-04
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04
有没有对监控图像清晰度处理较好的模型
以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法: 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR: 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试表明,StableSR 的放大效果在处理一些图像时,能够较好地保留人物细节,如眼神更锐利等。 2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型: 可用于高清修复小图,如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。 能修复和增加图像细节,如处理细节不足或结构错误的小屋图像。 3. 图像高清修复放大流程: 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复时,Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR,并搭配 Stable SR Upscaler 模型,提示词应包含想要达到的目的内容。 图像高清放大时,用 realisticVision 底膜,使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-04