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国内做视觉理解的大模型厂商有哪些

回答

国内做视觉理解的大模型厂商有以下这些：

  • 北京：
    • 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
  • 上海：
    • 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

此外，在 0 基础手搓 AI 拍立得的模型供应商选择中，还有以下视觉类大模型厂商：

  • 智谱 GLM-4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，智谱接口调用示例
  • 阿里云百炼 qwen-vl-plus：通用视觉类大模型，拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为¥0.008/千 tokens，训练成本为¥0.03/千 tokens，通义千问接口调用示例
  • 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为¥0.005～0.015/千 tokens，输出成本为¥0.02～0.07/千 tokens，阶跃星辰接口调用示例
  • 百度 PaddlePaddle：OCR，垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在¥0.05～0.1/次，Paddle OCR 开源地址
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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

8月正式上线的国内大模型

|模型名字|logo|所属公司|首页|链接||-|-|-|-|-||文心一言||百度||[https://wenxin.baidu.com/](https://wenxin.baidu.com/)||云雀大模型（豆包）||抖音||[https://www.doubao.com/](https://www.doubao.com/)||GLM大模型（智谱清言）||智谱AI||[https://chatglm.cn/](https://chatglm.cn/)||紫东太初大模型||中科院||[https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce](https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce)||百川大模型||百川智能||[https://www.baichuan-ai.com/](https://www.baichuan-ai.com/)|[heading2]获批的三家上海企业机构：[content]|模型名字|logo|所属公司|首页|链接||-|-|-|-|-||日日新大模型||商汤||[https://www.sensetime.com/](https://www.sensetime.com/)||ABAB大模型||MiniMax||[https://api.minimax.chat/](https://api.minimax.chat/)||书生通用大模型||上海人工智能实验室||[https://intern-ai.org.cn/](https://intern-ai.org.cn/)|[heading2]国内大模型厂商列表[heading2]AI生态大图：[content]http://waytoagi.wiki/

0基础手搓AI拍立得

用成本相对较高，大家可以选择以下供应商中|模型厂商|类型|特点|成本|网址/文档||-|-|-|-|-||智谱<br>GLM-4V|通用视觉类大模型|拍立得最早使用的模型<br>接口响应速度快<br>指令灵活性差一些<br>一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入|调用：0.05元/千tokens|[智谱接口调用示例](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4v)||阿里云百炼<br>qwen-vl-plus|通用视觉类大模型|拍立得目前使用的模型<br>指令灵活性比较丰富<br>接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高|调用：¥0.008/千tokens<br>训练：¥0.03/千tokens|[通义千问接口调用示例](https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.21213303.J_qCOwPWspKEuWcmp8qiZNQ.33.14162f3drQWnj1&scm=20140722.S_card@@%E4%BA%A7%E5%93%81@@2983180._.ID_card@@%E4%BA%A7%E5%93%81@@2983180-RL_%E7%99%BE%E7%82%BC%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B-LOC_search~UND~card~UND~item-OR_ser-V_3-RE_cardNew-P0_0#/model-market/detail/qwen-vl-plus?tabKey=sdk)||阶跃星辰|通用视觉类大模型|响应速度快<br>支持视频理解|输入：¥0.005～0.015/千tokens<br>输出：¥0.02～0.07/千tokens|[阶跃星辰接口调用示例](https://platform.stepfun.com/docs/guide/image_chat)||百度PaddlePaddle|OCR，垂直小模型|文本识别能力补齐增强|私有化部署服务费<br>API调用在¥0.05～0.1/次|[Paddle OCR开源地址](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)|

其他人在问
有没有视觉识别的模型
以下是一些视觉识别的模型： 1. siglipso400mpatch14384：由 Google 开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）、将这些视觉信息编码成一组特征向量。可在 ComfyUI\models\clip 中下载，若因环境问题，也可在网盘中下载。下载好后，目录的文件包括 image_adapter.pt（适配器），其连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征使其适合语言模型处理、进行一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。可通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载，放到 models 的 Joy_caption 文件夹里，若该文件夹不存在，新建一个。 2. Comfyui IPAdapter 中的图像模型： ，下载并重命名。 ，下载并重命名。下载后放入/ComfyUI/models/clip_vision。需要注意的是，clip vison 只能编码 224x224 大小的正方形图片，后续使用时若图片不是正方形，需进行裁剪。
2024-12-19
我想找关于视觉识别相关的api
很抱歉，目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找： 1. 一些知名的云服务提供商，如阿里云、腾讯云、百度云等，它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站，可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛，例如 CSDN、掘金等，您可以在这些地方与其他开发者交流，获取相关的推荐和经验分享。
2024-12-19
有哪些好的将文本转换为视觉的AI工具
以下是一些将文本转换为视觉的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Napkin AI：将文本内容转换为视觉图像，生成图表、流程图等，可编辑和个性化设计元素，并导出多种格式。 7. Trellis AI：能从非结构化内容中提取数据，将复杂数据源高效转换成结构化的 SQL 格式。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成多种视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。
2024-12-12
(defun 生成记忆卡片 (单词) "生成单词记忆卡片的主函数" (let* ((词根 (分解词根 单词)) (联想 (mapcar #'词根联想 词根)) (故事 (创造生动故事 联想)) (视觉 (设计SVG卡片 单词 词根 故事))) (输出卡片 单词 词根 故事 视觉))) (defun 设计SVG卡片 (单词 词根 故事) "创建SVG记忆卡片" (design_rule "合理使用负空间，整体排版要有呼
以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。
2024-11-28
gpt4o视觉模型
GPT4o 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 GPT4 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。 GPT4o（“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 GPT4 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 GPT4o 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 GPT4o 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。
2024-11-14
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
WayToAGI是什么？是哪家厂商做的？
WaytoAGI 直译就是通往 AGI 之路，它是一个自组织的AI社区，发起人是 AJ 和轻侯。AGI 指通用人工智能。
2024-09-29
国内大模型厂商对比
以下是国内大模型厂商的相关情况： 8 月正式上线的国内大模型： 北京的五家企业机构： 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.baichuanai.com/ 上海的三家企业机构： 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://internai.org.cn 聊天状态下能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat。 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）。 受限制使用的：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。 中文大模型基准测评 2023 年度报告中的情况： 从大厂和创业公司的平均成绩来看，大厂与创业公司差值约 6.33 分，较 11 月份差距在增大，说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。 过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名： 12 月：文心一言 4.0 11 月：文心一言 4.0 10 月：BlueLM 9 月：SenseChat3.0 通过 SuperCLUE 测评结果发现，国内大模型的第一梯队有了更多新的模型加入。头部模型如文心一言 4.0、通义千问 2.0 引领国内大模型的研发进度，部分高质量大模型紧追不舍，分别在闭源应用和开源生态中形成自己独特的优势。 从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。
2024-08-30
智谱跟其他厂商的差异和优势是什么
智谱与其他厂商的差异和优势主要体现在以下几个方面： 1. 模型研发：一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力最好的模型之一。22 年就和清华一起自研了 GLM130B。 2. 技术来源：由清华大学计算机系技术成果转化而来，背后有清华大学研发团队的科研成果支持。 3. 产品设计：以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验。 4. 智能体应用：是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一，在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术。 5. 性能表现：在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 6. 产品体系：合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM130B，并构建了高精度通用知识图谱，形成数据与知识双轮驱动的认知引擎。基于此模型打造了 ChatGLM，还推出了认知大模型平台 Bigmodel.ai，包括 CodeGeeX 和 CogView 等产品，提供智能 API 服务。
2024-08-30
ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，yi系列的模型厂商和团队背景，ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。
2024-08-20
ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，yi系列的模型厂商和团队背景，ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。
2024-08-20
我想知道大模型厂商内置的提示词一般都有多少个字比较合理？并给出数据来源
大模型厂商内置的提示词字数并没有一个固定的标准，其合理性取决于多种因素。 一般来说，提示词的字数可能寥寥无几，但更多时候需要提供详尽的上下文和相关细节。例如，在要求 GPT 删除个人信息的官方示例中，提示词包括背景、定义术语、给出模型应如何完成任务的具体细节等多个方面。 在一些经验分享中提到，提示词中的示例 5 6 个效果最佳。同时，提示词的整体结构需要调整和优化，除了技能外还应有完整的工作流程设定，角色信息中的人设应特点鲜明，避免同质化。还需注意避免矛盾和重复的提示词内容，可通过调整提示词顺序的方法提高重要指令的权重。 数据来源包括胡凯翔基于阅读 Claude Cookbook 的思考和测试、Agent 共学“谁是人类”活动参赛心得分享等。
2024-08-20
如何利用AGI创建3D打印的模型
利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。
2024-12-20
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
哪一个开源大语言模型对中文支持比较好？
以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。
2024-12-20
说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？
目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码，自己拥有一个私人ai。详细步骤，并且列出硬件设施，说明jetson orin nano可以使用什么模型？
目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。
2024-12-20
语音理解哪个AI模型比较好？
以下是一些在语音理解方面表现较好的 AI 模型： 1. Fish Agent V0.1 3B 语音处理模型： 支持多语言 TTS，包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语、阿拉伯语等。 采用端到端架构，支持即时语音克隆与文本到语音转换。 具有超快响应，能在 200 毫秒内完成文本到音频转换。 详细介绍： 演示地址： 2. 腾讯混元大模型（HunyuanLarge）： 是全球最大 MoE 开源模型，拥有 3890 亿参数，活跃参数 520 亿。 具备强长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：
2024-12-19
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容： 认识理解： 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响，包括其造成的劳动力跨部门的变化，以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向： 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来： 在未来的研究中，需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响，以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作，共同制定策略，以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距，促进全球的平衡发展。同时，持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响，及时调整应对策略。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
对人工智能伦理规范的理解，包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范，并从一个具体领域说明，例如：金融人工智能
以下是关于人工智能伦理规范的相关内容： 现有规范具体内容： 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（征求意见稿）中，安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求，治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求，包括伦理治理要求。 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则，其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则，包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。 现有问题： 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。 应当如何规范： 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则，包括相关的治理机制，以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求，并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整，考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者，在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。 以金融人工智能为例： 在金融领域应用人工智能时，应遵循上述的伦理规范和要求。例如，要确保数据的隐私和安全，模型的稳健性和可靠性，避免歧视和不公平，保证透明度和可解释性，同时要接受监管和审查，以降低金融风险，保障金融市场的稳定和公平。
2024-12-18
我想学习python，但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学，我觉得很无聊，而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个，利用AI快速学习python的方法吗？
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法： 首先，您需要了解 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等规则）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程）、函数（定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间）、模块和包（学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能）、面向对象编程（了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态）、异常处理（理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误）以及文件操作（学会文件读写、处理文件与路径）。 您可以参考以下课程内容进行学习： 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第二节：Python 基础语法与文本处理，45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理，如统计字符数、词语数、句子数，讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构，能够进行简单文本数据处理。 第三节：利用 Python 进行自然语言处理（NLP），45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析，统计词频并找出高频词汇，讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作，理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中，您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题，例如通过智能问答获取对概念的解释，或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利！
2024-12-16
如何理解GPT
GPT 是“生成式预训练变换器”（Generative Pretrained Transformer）的缩写，是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个 GPT 由 OpenAI 于 2018 年推出。GPT 模型是基于 Transformer 模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。 生成式预训练是机器学习领域由来已久的概念。2017 年 Google 推出 Transformer 模型后，出现了如 BERT 和 XLNet 这样的大型语言模型。2018 年，OpenAI 发表了名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即“GPT1”。 生成式指的是大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），从而逐字完成回答的过程。例如，一开始给大模型一些提示词，如“How”，大模型会结合自身知识计算推理，输出“are”接在“How”后面，然后在已知“How are”的情况下，再次推理计算输出“You”，如此重复，直到计算出下一个词是“”的概率最大，结束输出。 截至 2023 年，大多数 LLM 都具备这些特征，并广泛被称为 GPT。大模型通常拥有庞大的参数数量，通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。其强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据训练。
2024-12-16