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现在国内语言生成式AI有多少个在做的,比如说百度的文心一言和阿里的通义

回答

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少,例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。

此外,还有一些在特定时间上线的大模型,如 8 月正式上线的包括北京的百度(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)。

需要注意的是,不同的大模型具有各自的特点和功能,在使用和应用场景上可能存在差异。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

在引入AIGC的概念之前,本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”,全称Generative AI,即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm),利用机器学习(machine learning)算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。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。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案,如自动写作、虚拟现实、音乐创作等,甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术,能够应用于诸多专业领域;但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险,如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC(全称AI-Generated Content)指利用GenAI创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲,AIGC工具使用机器学习算法,通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

大语言模型的选择:主要看训练该语言用的语料集最开始,Google发布的Transformer结构算法,是⽤来语⾔翻译的。为了实现更好的翻译,特别是像同声传译这样⾼要求的任务,模型需要理解⼤量的术语和概念。通过预训练,模型可以在⼴泛的语料库中学习到这些知识,从⽽提⾼翻译的准确性和流畅度。2023年⼤语⾔模型参数⼤⼩对⽐AI领头羊们,你追我赶截⽌ 2024年6⽉ 20⽇确实,参数量⼤,回答知识性问题更好,但这道题,国产看起来也不错大模型母公司插件案例/封装提示词多模态上传文档搜索特色文心一言百度√ √指令中心√√√知识问答,古诗词通义千问阿里× √百宝袋×√√翻译、电商、法律、推理、数学讯飞星火科大讯飞√ √指令集√√×中小学教育学习、翻译智谱清言智谱华章√ √智能体√√×推理、编程、智能体、对话豆包字节跳动× √智能体√×√语音对话、知识问答、智能体元宝腾讯× √智能体√√√中文语境理解、深度阅读、游戏天工AI昆仑万维× √AI对话××√音乐生成、搜索总结Kimi月之暗面×x×√√

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

其他人在问
文心一言和智普清言哪个更好用
文心一言和智谱清言在不同方面各有特点。 在对结构化 prompt 的响应方面: 智谱清言能够按照 prompt 指示回答,理解意图较好,输出格式基本符合要求,内容相对具体,体验感较好。 文心一言在某些任务中可能没有完全执行提示词要求,需要二次提示和引导。 在复杂提示词理解和执行的测评中: 智谱清言表现亮眼,对提示词结构的执行较完整,生成内容丰富,格式美观,但案例部分未完全按要求列举。 文心一言在这轮表现中相对较差。 综合来看,两者的表现取决于具体的使用场景和需求。如果需要更准确和完整地执行提示词,智谱清言可能更具优势;但如果对特定领域的理论性输出有需求,文心一言也可能有一定的价值。
2024-11-03
通义千问和文心一言有什么不一样
通义千问和文心一言的不同点主要体现在以下几个方面: 1. 开发团队:文心一言由百度出品,通义千问由阿里云开发。 2. 功能特点: 文心一言定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪用户聊天、答疑解惑。 通义千问能够与人交互、回答问题及协作创作。 3. 在一些具体应用场景中的表现: 在律师答辩状 prompt 评测中,文心一言 3.5 输入起诉状后,直接给出起诉状范本,未理解 prompt 输出答辩状,提示后主体少、不专业、错误多,输出应诉方案能按 prompt 结构,内容简洁可作框架。 通义千问在律师答辩状 prompt 评测中,欢迎语直接,输入起诉状后两个答辩人正确,能按 prompt 结构输出但专业性稍差,未引用法律条文,提示输出应诉方案能按 prompt 结构,整体内容及格无亮点。
2024-10-20
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
比较一下豆包和文心一言
以下是豆包和文心一言的一些比较信息: 豆包: 是字节跳动官方网页版产品。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的 SuperCLUE 基准传统安全能力专项中表现优秀。 文心一言: 由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。 目前已有 7000 万用户。 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绝大部分能力有很高水平,综合来看是国内非常有竞争力的大模型。 能力栈较为广泛,可应用的场景较多。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。由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 此外,文心一言和豆包在国内都有一定的知名度,且文心一言与 Kimi 智能助手、通义千问等都是国内免费的 APP。
2024-10-12
文心一言怎么样
文心一言是百度推出的知识增强大语言模型,已进行多个版本迭代,于 2023 年 10 月 17 日发布 V4.0 版本,目前已有 7000 万用户。 在一些评测中,其表现如下: 在律师答辩状 prompt 评测中: 输入起诉状后,直接给出起诉状范本,未理解 prompt 输出答辩状,提示后输出存在主体少、不专业、错误多等问题,但在提示输出应诉方案时,能按 prompt 结构输出,内容简洁可作框架。 在对当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案的评测中: 欢迎语按 prompt 指示输出,对证据分析专业,格式和内容上的质证意见表现出色,结束语和签署委托代理协议的回复也很好。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的 SuperCLUE 基准传统安全能力评测中: 文心一言 4.0 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,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。
2024-10-12
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
以下是国内一些 AI 大模型的优势: 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。 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口,在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言:在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音(云雀大模型):暂未明确其独特优势。 智谱 AI(GLM 大模型):暂未明确其独特优势。 中科院(紫东太初大模型):暂未明确其独特优势。 百川智能(百川大模型):暂未明确其独特优势。 商汤(日日新大模型):暂未明确其独特优势。 MiniMax(ABAB 大模型):目前不能进行自然语言交流,但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 需要注意的是,不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
如何学习生成式人工智能?
以下是学习生成式人工智能的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 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),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,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。 此外,台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习本课程,您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型:生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话:生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时,帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容(如文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景,如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外,Google Cloud 提供了多种工具,如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台,帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
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
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息: 2024 年 7 月 29 日,《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战,并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告: 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日,最近上传的一些报告: 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出,AI Agent 作为大模型应用的主流形态,正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布,强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出,Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外,关于游戏中的生成式 AI 革命:生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事,早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,可以构建大型神经网络,在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分,第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是对该领域的市场地图,概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
生成式AI
生成式 AI 是一种全新的信息获取方式,能够生成新的、未曾存在的内容,包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。 首先是数据,包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片,或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素,目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。 其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,并将信息进行蒸馏,抛弃干扰部分呈现特征。 最后是扩散,利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。 生成式 AI 的应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用(服务),早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型,目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。 在 Google Cloud 中,有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。
2024-10-22
AI agent和智能体有什么区别
AI agent 和智能体在以下方面存在区别: 1. 概念侧重点:AI agent 更强调作为数字人的大脑,拥有记忆模块等,以实现更真实的交互;智能体则被视为智能的最小单元,是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成:AI agent 主要通过接入大语言模型,并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用;智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式:AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计,将大模型与工具进行串接;智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。
2024-11-12
最近有哪些 AI + 社交的应用
以下是一些近期的 AI + 社交的应用: 1. BOSS 直聘简历筛选功能:这是一个 AI 招聘简历筛选系统,运用自然语言处理和机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能快速筛选简历,提高招聘效率,根据企业招聘要求提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人,比如筛选出有特定技能或工作经验的简历。 2. 贝壳找房租赁管理功能:这是一个 AI 房地产租赁管理系统,运用数据分析和自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它可以管理房地产租赁业务,提高效率,比如根据租客的需求和偏好自动推荐合适的房源。 3. 腾讯游戏社交平台:这是一个利用 AI 技术的游戏社交平台,运用数据分析和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它为玩家提供社交功能,如好友推荐、游戏组队、社区互动等,增强游戏体验,例如根据玩家的游戏历史和兴趣爱好推荐可能成为好友的玩家。 4. Butterflies AI:这是一款人类与 AI 共存的社交软件。 5. 对比流行的社交应用,即使是像 ChatGPT 这样的顶流,其首月用户留存度(56%)也不及社交应用的中位数(63%)。一些优秀的消费级社交应用,如 WhatsApp,DAU/MAU 比高达 85%,而生成式 AI 应用的中位数只有 14%,但 AI 陪伴类别除外。
2024-11-11
可以把中文PPT翻译成法语的AI
歌者 PPT 是一款永久免费的智能 PPT 生成工具(gezhe.com),具有以下功能和优势: 功能: 话题生成:一键生成 PPT 内容。 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持:生成多语言 PPT。 模板和案例:拥有海量模板和案例库。 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务:可自定义模板、字体、动效等。 优势: 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化制作流程,易于上手。 海量案例:提供大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 专业:支持多种文件格式,转换过程尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 推荐理由: 完全免费,对学生和职场人士是福音。 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。 模板和案例库丰富,适用于各种场景。 支持多语言,可一键生成目标语言的 PPT 或翻译写好的 PPT。 几乎无需学习成本,适合不擅长制作 PPT 或时间紧张的人群。 歌者 PPT 能够在保持 PPT 原始排版不变的情况下,实现多语言在线即时翻译,包括将中文 PPT 翻译成法语。
2024-11-11
可以翻译ppt的AI
以下是一些可以翻译 PPT 或与 PPT 相关的 AI 产品: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能:话题生成、资料转换(支持多种文件格式转 PPT)、多语言支持(生成多语言 PPT)、模板和案例(海量模板和案例库)、在线编辑和分享(生成结果可自由编辑并在线分享)、增值服务(自定义模板、字体、动效等)。 产品优势:免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译(保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译)。 推荐理由:完全免费;智能化程度高;模板和案例库丰富;对多语言支持实用;几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 以下是一些翻译 PDF 的 AI 产品或方法: DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 3. 以下是一些做 PPT 的 AI 产品: 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。https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,通过输入简单的文本描述生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ 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,可能还包括互动元素和动画效果。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-11
天宫AI的强大功能
以下是为您整理的相关 AI 信息: 4 月 8 日: Digen AI 是数字人克隆的新选择,具有强大的动态和静态同步能力,支持 20 种语言,是 Heygen 的强有力竞争对手,体验地址为 http://digen.ai 。 有博主体验了 AI 音乐应用,预言其将引起巨大震撼,称赞其为划时代产品,音乐质量堪比 Spotify,提到的产品可能是 xgboost 。 Facet AI 是图像控制与生成的新工具,适合广告和产品图像,具有实时修改与直观操作的特点,支持定制模型训练 。 AVER LABS 推出了轻巧灵活的机器人手臂 AMBIDEX,重量仅 2.6 千克,有 7 个自由度,能实现安全的人机交互,采用独特的开发方式和触觉设备 。 Sora 是视频版 GPT1,展望了未来的 VR 互动,目前局限于复杂物理互动,未来可能实现实时视频编辑 。 Hand Talk 是 AI 手语翻译应用,能将语音和文字翻译成 ASL 或 Libras 手语,被联合国评为最佳社交应用,也是学习手语的平台 。 12 月 13 日: Krea.AI 全面对外开放,可即时生成个性化图片,强化了图像放大与增强功能,还有 Logo 与 AI 模式创造功能 。 CopilotKit 适用于基于 React 的 Web 应用集成聊天机器人,支持 AI 创造与编辑文本,能自动上下文识别互动 。 微软 Medprompt+策略升级,提高了 GPT4 MMLU 测试性能至 90.10%,针对语言处理进行了精细调校与性能改进,基于置信度选取更精确回答 。 Shader App 具有个性化即时 AI 创造 AR 图形的功能,无代码直观易用,处于测试中的 AR 艺术体验 。
2024-11-11
用哪个AI工具可以做PPT
以下是一些可以用于制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 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。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。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,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 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,还可能包括互动元素和动画效果。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/ 此外,还有一些用户在实践中使用的组合,如 Claude + Gamma.app,以及 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 等。
2024-11-11
通义千问和智谱清言对比
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。
2024-11-05
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
智谱清言和通义哪个更强大
在不同的测评维度中,智谱清言和通义千问各有优势。 在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 的胜率方面,智谱清言和通义千问 2.0 的胜率均超过 25%。 在工具使用能力的测评中,GPT4 Turbo 取得满分,国内大模型中智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内模型第一,通义千问 2.0 也有超过 70 分的表现。 在对结构化 prompt 的测试中,通义千问能够一次输出,但输出内容有待提高;智谱清言在经过改写 prompt 等操作后也有不错的表现。 总体而言,难以简单地判定智谱清言和通义千问哪个更强大,其表现会因具体的测评维度和任务而有所不同。
2024-11-03
通义千问是怎么训练的?
通义千问是阿里推出的一款超大规模预训练语言模型,其训练过程包括以下方面: 1. 大规模预训练:基于先进的深度学习技术进行研发。 2. 精细微调:提升智能水平,使其表现更接近人类,进一步提升代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力,并学会对齐人类价值观,变得更有帮助、诚实和安全。 探索多种自动方法获取高质量、可靠、有创造力的指令和偏好数据,如针对数学的拒绝采样、针对代码和指令遵循的代码执行反馈、针对创意写作的回译、针对角色扮演的 scalable oversight 等。 结合有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法,并采用在线模型合并的方法减少对齐税。 不久后,通义千问团队将推出 Qwen2 的技术报告。Qwen 系列模型在全球爆火,近一个月内总下载量翻倍,已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。
2024-10-24
除了通义、海螺之外,还有哪些可以制作短视频的AI工具
以下是一些可以制作短视频的 AI 工具: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架,能快速实现从文字到画面的转化。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory:AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO:提供 AI 图像和脚本生成器,帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway:能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种场景。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 此外,剪映虽然方便,有很多人性化设计和简单音效库、小特效,但无法协同工作和导出工程文件,应用于商业化效果有限。剪辑流程通常包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装(如字幕)等步骤。在音效和音乐方面,剪映的简单音效库可用于制作简单短片,复杂音效需另外制作,音乐商用要注意版权。特效方面,如剪映可添加一些光的效果。包装方面,剪映智能匹配字幕再修改较为方便。
2024-10-14