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gpt4o视觉模型

回答

GPT-4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT-4 Turbo 相比,具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。

GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然人机交互的一步,能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入,平均为 320 毫秒,与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT-4 Turbo 性能相匹配,在非英语语言的文本上有显著改进,在 API 中更快且便宜 50%,在视觉和音频理解方面表现出色。

在 GPT-4o 之前,语音模式由三个独立模型组成的管道实现,存在信息丢失等问题。而 GPT-4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,但对其能做什么及局限性仍在探索。

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参考资料

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

开发人员现在还可以在API中将GPT-4o作为文本和视觉模型进行访问。与GPT-4 Turbo相比,GPT-4o的速度快2倍,价格减半,速率限制高出5倍。我们计划在未来几周内向API中的一小群受信任的合作伙伴推出对GPT-4o新音频和视频功能的支持。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

[OpenAI Spring Update-2.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/HxnUbe3EMocJsnxcLZ1c9bSAnmd?allow_redirect=1)官方demo视频也值得每个都看,点击跳转→[OpenAI春季发布会:GPT-4o](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Qy5Pw3IUZidKf4ky6YacopJBnNh#P0eddxgnOo0EZmxOe6Fc7P3tnSY)[heading2]中文翻译版本[heading2]大家一起直播看发布会回放[content]它其实是GPT-4l/GPT-4,也是前几天神秘出现的gpt2-chatbotgpt2-chatbots刚刚一跃成为最佳,超越所有模型,OpenAI的新GPT-4o模型首次在MathVista上超越人类!人类平均:60.3 GPT-4o:63.8[heading2]介绍[content]GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然的人机交互的一步——它接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它可以在短短232毫秒内响应音频输入,平均为320毫秒,这与对话中的人类响应时间相似。它在英语文本和代码上的GPT-4 Turbo性能相匹配,在非英语语言的文本上也有显著改进,同时在API中也更快且便宜50%。与现有模型相比,GPT-4o在视觉和音频理解方面尤其出色。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

在GPT-4o之前,您可以使用语音模式与ChatGPT交谈,平均延迟为2.8秒(GPT-3.5)和5.4秒(GPT-4)。为了实现这一点,语音模式是一个由三个独立模型组成的管道:一个简单的模型将音频转录为文本,GPT-3.5或GPT-4接收文本并输出文本,第三个简单模型将该文本转换回音频。这个过程意味着智能的主要来源GPT-4会丢失大量信息——它无法直接观察音调、多个扬声器或背景噪音,也无法输出笑声、歌声或表达情感。借助GPT-4o,我们在文本、视觉和音频上端到端地训练了一个新模型,这意味着所有输入和输出都由同一个神经网络处理。因为GPT-4o是我们第一个结合了所有这些模式的模型,所以我们仍然只是在探索该模型可以做什么及其局限性的表面。

其他人在问
免费试用chatgpt4o
ChatGPT 4o 于 5 月 13 日发布后引起热潮,目前 ChatGPT 官网有 3 个版本,分别是 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。发布会上称 ChatGPT 4o 可以免费体验,但次数有限。 GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但其智能程度不如 GPT4o,且无法使用 DALL.E3 等插件。ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,ChatGPT 4 则更新到 2023 年 12 月。 想要更多功能更智能的 GPT4o 需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,GPT4 还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 以下是安卓系统安装、订阅 GPT4 的教程: 1. 安装 Google Play:到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装,安装好后打开,按提示登录。 2. 下载安装 ChatGPT:在谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,可通过在 Google Play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料,添加国内双币信用卡,地区选美。若仍搜不到,可卸载重装 Google Play 并保持梯子的 IP 一直是美。 3. 体验 ChatGPT:若只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。
2024-11-19
GPT4o能免费用几次
ChatGPT 4o 可以免费体验,但免费体验次数很有限。截至 2024 年 5 月 13 日,Plus 用户在 GPT4o 上每 3 小时最多发送 80 条消息。免费套餐的用户将默认使用 GPT4o,且使用 GPT4o 发送的消息数量受到限制,具体数量会根据当前的使用情况和需求而有所不同。当不可用时,免费层用户将切换回 GPT3.5。
2024-10-26
chatgpt4o免费的模型和付费的模型有什么区别
ChatGPT 免费的模型(如 GPT3.5)和付费的模型(如 GPT4o 的 PLUS 套餐)主要有以下区别: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度:GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能:GPT3.5 无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用:想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外,ChatGPT 4o 发布后,虽称可免费体验,但免费体验次数很有限。
2024-10-26
如何连接GPT4o
以下是连接 GPT4o 的方法: 1. 对于 ChatGPT Mac 客户端: 下载地址:persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用 Proxyman、Charles 或您喜欢的网络代理来进行以下操作(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础):以 ProxyMan 为例 登录一次以触发 API 调用 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理(需要配置好 ProxyMan 证书) 再登录一次以触发 API 调用 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射,并将所有的 false 替换为 true 再尝试一次,您就应该能顺利登录了。 详细版图文教程: 2. 对于安卓系统: 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡 然后在区 chatgpt 里订阅 Plus,操作如下截图 完成后即可开始使用 ChatGPT 4o
2024-08-18
gpt4o mini有关的文档
以下是关于 GPT4o mini 的相关文档信息: Open AI 发布了 GPT4o mini 模型。其 MMLU 得分为 82%,碾压其他同级别小模型。价格较低,为 0.15 美元/100 万 token 输入和 0.6 美元/100 万 token 输出,比 GPT3.5 Turbo 便宜超过 60%。具有 128k 的大上下文窗口,非常适合 RAG。GPT4o mini 在 API 中支持文本和图片,未来将支持文本、图像、视频和音频输入和输出。GPT4o mini 接替 3.5 成为 ChatGPT 中的免费模型,目前还不支持多模态,而且 4o mini 的 API 一旦涉及到图片 Token 数量也会大增。
2024-08-17
我想搞一个ChatGPT4o的账号,有什么办法吗?
以下是注册 ChatGPT 4o 账号的办法: 1. 访问官方网站:打开浏览器,输入。如有账号直接登录,没有的话点击“注册”。 2. 使用建议: 苹果用户:需要 ChatGPT 账号、美区 AppleID、谷歌账号。 安卓用户:需要 ChatGPT 账号、下载 GooglePlay、谷歌账号。 国外很多软件支持谷歌账号一键登录,ChatGPT 也可以用谷歌账号登录,非常方便。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程也非常简单。 注:使用以上软件需要会科学上网,不会的可以私信。以下是详细注册流程。
2024-08-12
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
AI 辅助文案创作与视觉设计
以下是关于 AI 辅助文案创作与视觉设计的相关内容: 视觉设计: 在名片设计的最后阶段——视觉设计中,核心是将名片文案转化为精美的可视化样式。考虑到用户模块文案长度差异,采用前端网页代码构建样式框架比直接文生图兼容性更好。Claude Artifacts 功能在网页布局设计和前端开发方面表现出色,能自动生成代码并提供实时预览效果。通过连续对话验证其能生成符合审美要求的社交名片,证明完全依赖 AI 完成视觉设计可行。若能通过一段提示词让 AI 稳定输出预期结果,还可省去单独工程化处理,降低应用开发复杂度,引入随机样式提升用户体验。 文案创作: 在制作《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 时,一开始打算用旁白朗诵方式,对文案要求高。直接让 GPT 写文案结果平淡,需更具体提需求。利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案,让 kimi 和 gpt 分析学习,对比两者结果,kimi 在中文理解和写作能力上更突出。完成文案分析后让 AI 按风格写作,整合调整,使文案更顺口,还可让 AI 输出简单画面分镜。 生成 Logo 的 AI 产品: 以下是一些生成 Logo 的 AI 产品: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,根据用户品牌信息和设计偏好生成方案供选择定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:利用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户选择元素和风格生成方案。 4. LogoMakr:提供简单易用的设计工具,可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素及 AI 辅助建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:根据用户输入快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,创建个性化 Logo。 使用这些工具时,用户可根据品牌理念和视觉偏好通过简单交互获得设计方案,并进一步定制优化。还可访问获取更多好用工具。
2024-10-29
视觉模型有哪些
以下为一些常见的视觉模型: Sora:符合视觉模型的规模化原则,展示了新兴能力,包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著功能。 智谱·AI 开源模型: 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,支持高分辨率图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型,在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,整体模型共 78 亿参数。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,能从任意给定分辨率的图像快速生成。 ComfyUI IPAdapter 中的图像模型:如 CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K.safetensors 和 CLIPViTbigG14laion2B39Bb160k.safetensors,下载后需按特定名称命名并放入指定文件夹。
2024-10-25
qwen大语言模型有视觉模式吗?
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息: 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中,它支持本地图像、上下文窗口多轮对话,支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型,支持百万像素、任意规格图像,具有超强细节和文字识别能力,在开源领域表现出色,中文能力突出,目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型,如在 Windows 电脑上,可点击 win+R,输入 cmd 回车;在 Mac 电脑上,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
AI视觉算法
以下是关于 AI 视觉算法的相关内容: GPT4 Vision GPT4 Vision 是 OpenAI 高级模型 GPT4 的创新功能,于 2023 年 9 月推出,能够解释视觉内容和文本,为用户提供更丰富、更直观的交互体验。 GPT4V 模型使用带有预训练组件的视觉编码器进行视觉感知,将编码的视觉特征与语言模型对齐。它建立在复杂的深度学习算法之上,能有效处理复杂的视觉数据。 GPT4V 允许用户上传图像作为输入并询问有关图像的问题,这种任务类型称为视觉问答(VQA)。 GPT4V 的工作原理: 利用先进的机器学习技术解释和分析视觉和文本信息。 对庞大数据集进行训练,包括文本和各种视觉元素。 训练过程结合强化学习,采用两阶段训练方法,先掌握视觉语言知识,再对更小、更高质量的数据集进行微调,以提高生成的可靠性和可用性。 计算机视觉 图像分类和物体识别:将图片作为输入,输出图像的内容分类,应用于面部识别。 物体识别:不仅分类或识别物体,还检测物体是否出现在图像中。 图像分割算法:识别物体位置,并标记不同物体对应的像素点,如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪:检测视频中的奔跑者,并追踪其轨迹和运动方向。 自然语言处理 文本分类:识别邮箱或文本中的内容并归类,可用于情绪识别。 信息检索:输入关键字,找出相关文档。 名称实体识别:找出句子中的名称,自动提取电话、姓名、国籍等。 机械翻译:进行语言翻译。 解析与语音部分标注技术:标注句子词性,让 AI 系统找出需留意的词语。 解析器:将单词组合成短语和句子,也是一种分类标签。 语音识别:将麦克风记录的空气高速压力变化数据转化为文本。 触发词检测:识别触发词。 语音 ID 识别:通过倾听说话来识别身份。
2024-09-05
如何用langchian加载本地模型
要使用 Langchain 加载本地模型,您可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块,例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中,还需要了解以下相关知识: 1. RAG(Retrieval Augmented Generation):大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. Ollama:支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,提供模型库,用户可下载不同模型,还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成,社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动,可通过 ollama list 确认,通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-23
大模型微调的目的和意义,会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果,具体如下: 目的和意义: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,能舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求:通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想,微调能优化模型在该领域的表现,使其更具专业性。 经济高效:从头开始训练具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果: 优化模型参数:在特定领域的数据上训练模型,调整所有层的参数。 增强特定领域表现:使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning),OpenAI 官方微调教程可参考:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片(图生图)的 AI 模型主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格供选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图,例如: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式:在相关工具的首页有对话生图对话框,输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站,图生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足,可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流?
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。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21