你和GPT4o、MJ、suno有什么区别呢

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。

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。

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。

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。

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

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。

以下是关于 MJ 提示词的相关内容： 1. MidJourney 图片生成大师能够根据您的故事内容创作出全面的分镜提示词，包括分镜描述、人物描述、环境描述、氛围描述、灯光描述、色彩描述、构图描述、风格描述等。还会考虑您所使用的相机类型、摄影风格和镜头位置，您分享故事内容和具体需求即可获得专业服务。 2. 在提示词中，文本前置、后置等效果相近，过长的文本难以控制文本出现的位置，建议只要求 AI 生成部分主要文本内容，自行嵌字仍是当前最佳方法。加入引号“”包裹文本能达到 MJ 生成文字的效果，不必要特殊说明“生成一段文本......”等内容。MJ 能够自行判断文本应当存在的位置，会将文本安排在符合逻辑的位置上。后续有机会可进一步测试【局部重绘】能否控制文本在规定位置出现。总结来说，MJ 进行文本输出任务，提示词没有特别固定的语法结构，只需要认识其文本生成的能力范围和使用场景，即可高效应用 V6 模型生成有趣画面内容。 3. 让 Claude 出 MJ 提示词的提示词结构是：让大模型告诉你如何出 MJ 提示词效果会更好+让大模型出提示词+加上一些要求。先让大模型告诉你如何出 MJ 提示词效果会更好，因为大模型输出的过程也是思考的过程，所以对大模型循循善诱效果更好。对于有名的产品，如奔驰 E300L，每个出图的提示词都需包含“奔驰 E300L”。再加上一些要求，比如参数“ar 16:9”是要求 MJ 生成比例图片 16:9 的宽频图片，“q 2”是画面质量最高的参数。出 MJ 提示词还有更方便好用的办法，就是使用 chatgpt 里面的 gpts，如“Mid Journey V6 Prompt Creator”。可以理解为：chatgpt 是手机安卓系统，gpts 就是手机里的 app，不同的 gpts 能实现不同的功能，有的能绘画，有的能帮您总结文献，有的能生成更专业的 MJ 提示词。

以下是关于在 Midjourney 中精准控制颜色的一些方法和相关信息： 1. 在使用 MJ 生成兔子贴纸的过程中，关键词中限制了颜色，生成的图片会一种情绪对应一种颜色。若不想让模型把情绪和颜色做挂钩，同一种情绪可多生成几张不同色系的；若需要挂钩，也可反其道而行之。 2. 进行 SD 上色时，正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+风格参数。负关键词看自己的效果添加，添加一切不想要的东西。 3. 在 MJ 的公式方面： 角色人物公式：人物姓名（命名）+描述词（重要描述词和人物特征描述词）+风格+官方命令词。 3D 公式：主体+描述词（重要描述词和物体特征描述词）+风格+灯光+官方命令词。 插画公式：主题描述词语+风格（风格名称或画家）+描述+颜色灯光+官方命令。 特定公式： 连续场景变化公式： 角色/场景公式：上传图片（喂图）+人物描写（融入其他场景需要关键词 white background，结合场景后换成 walking in a futuristic cyberpunk city）+场景风格描写+官方命令。 木偶公式：人物图片+场景+人物+动作+风格+官方命令。 等距粘土公式： 等距+物体+max emoji（表情符号），soft（柔和）lighting soft（柔和光线）pastel colors/pastel background（背景）+3Dicon+clay（粘土）+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体。 安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+良奈吉友画风/或者其他名人风格=人。 3D 图标公式（未测试，可用）：喂图（1～3 张相似的风格）+描述的 icon（和喂图一致的关键词）+颜色（和喂图颜色一致的）+渲染词+官方命令。 通用公式：角色/物体描述+背景描述+灯光风格+官方命令。

以下是关于学习 Midjourney 的相关内容： 1. Midjourney 今天发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是：每次写提示时，很多信息是“隐含的”，MJ 的算法通常会用社区的综合偏好填补空白，而模型个性化会学习您的喜好来填补空白。使用模型个性化的要求包括：目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效，可在排名页面查看评分数量或在 Discord 上输入/info。使用方法为：在提示后输入p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，启用时会在提示后添加一个“代码”，可分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果，还可以使用s 100 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。但需注意个性化目前不是稳定功能，会随更多成对排名而变化，且可能会推出算法更新。 2. 训练 Midjourney 的 prompt 流程：可以复制每一步，按照步骤跟 GPT 聊下去。原理是把 MJ 的官网说明书喂给 GPT，让它根据说明了解机制和结构，给出适合的提示词。 3. MJ 很长一段时间内依赖 discord 进行操作，可简单理解为一个微信群/钉钉群，群里有机器人，@它并给一段文字，它就会出图片。也可自己创建群组（服务器），把机器人拉进来对话创作。开始创作时@机器人，MJ 会返回 4 宫格图片。想要放大一张图，点击上面的 U 1——4，MJ 会发大图回来。或者看看其他风格，点击上面的 v 14，MJ 会返回新的 4 宫格。简单来说，步骤包括告诉 MJ 要什么，MJ 给 4 个不同风格小图，放大或再看其他风格，在这些图片基础继续处理。初学可能会有一些想法，比如第一次出图感觉不错，但再改可能难，此时设计师技能上线。以前除了氪金多练习没好办法，现在可以去离谱村进修。

以下是一些关于 Midjourney（MJ）学习的教程资源： 理论学习方面： 生成式 AI 原理：李宏毅老师风格幽默风趣的课程，很好跟进。 AI 图原理：简单清晰的介绍 AI 生图。 实操方面： 喂饭级实操攻略： MJ 入门：15 分钟快速了解，MJ 的基础技巧，快速入门。 https://www.bilibili.com/video/BV1vm4y1B7gP/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=afe0a1f0c730039635f99f5ee84c1276 https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1t7wr/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click 新手学习手册和干货网站（必看）：https://ciweicui.feishu.cn/docx/DPbidgdBeoNw55xKjO6c7ao3nbc?from=from_copylink MJ 官方学习手册（至少看 1 遍）：https://docs.midjourney.com/ B 站·莱森 LysonOber 免费视频教程（基础操作必看）：https://space.bilibili.com/630876766?spm_id_from=333.337.0.0 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）摄影范式：https://docs.qq.com/sheet/DSXRNUGJIQ0tMWkhu?tab=BB08J2 【腾讯文档】副本野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）绘画范式：https://docs.qq.com/sheet/DSWlmdFJyVVZPR3VN?tab=y0u7ta 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）Niji 二次元范式：https://docs.qq.com/sheet/DSUxaRmprc0FrR25W?tab=c7lsa8 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）三维和抽象：https://docs.qq.com/sheet/DSUlaSHVXT1daaFlJ?tab=BB08J3 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）AI 产品制作与展现：https://docs.qq.com/sheet/DSW1jSFVZTER4Rnlq?tab=BB08J4 【腾讯文档】《野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）电影范式》：https://docs.qq.com/sheet/DSXJKdmZ3WXhIQ2Vq?tab=BB08J5&scode=

要在 Midjourney（MJ）中指定生成 16:9 的图，可以按照以下步骤操作： 1. 首先复制图片的网址，然后打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。 2. 回到官网，复制图像的提示词，再回到 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面，注意空一格。 3. 生成图像后，放大觉得还不错的一张，点击“Custom Zoom”。 4. 此时可以改变拉伸镜头后的画面比例，将“ar”这个参数后面的数值改成 16:9（默认的方形构图这里是 1:1），“zoom”参数设置为 1.5。“zoom”参数是镜头拉伸的倍数，1.5 1.7 比较靠谱，太大（比如 2）会有更大几率生成一些莫名其妙的东西。 5. 选一张比较好的放大一下，就可以放进 PPT 调整构图。如果构图还是不太好，可以在当前这张图的基础上再用一次“Zoom Out 1.5x”。 另外，在 Pika 中使用 MJ 生成图片时，默认的照片幅度是 16:9。在使用 MJ 进行图生图功能时，要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可以手动修改一下比例，以省去一些返工的情况。

以下是关于 MJ 提示词库的相关信息： MidJourney 200 条风格词汇： 《》 @TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理，页数是 77 页，很全的宝典。 Prompt 网站精选（图像类 Prompt 网站）： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库， MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分， OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便你快速可视化生成自己的绘画提示词， AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器， IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器， Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney， OpenArt：AI 人工智能图像生成器， img2prompt：根据图片提取 Prompt， MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用， PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板， AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供你选择， MJ 的随机种子库收集： 使用方法： 输入提示词 + sref random ar 1:1，可获得随机风格种子和图片。 测试风格种子的泛用性：{a girl,a boy,animals,plants,environment}sref 同一个风格种子

以下是关于 Suno 教程的相关内容： Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司，其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型，通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果，包括配乐、人声、音效等，可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。 去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程（Suno 操作指北 V1），但一些知识点解释的不清楚，可能对新手玩家不够友好，而且官方在 Web 上推出 Chirp V2 版本模型后，之前的一些操作方式也迭代了，所以最近重新整理了一份新的教程（Suno 操作指北 V2）。 目前，Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒，延续的最大生成时长为 60 秒。 在使用 Suno 生成音乐时，和大语言模型一样具有很强的随机性，输入（prompt/tag）质量往往决定输出（生成音乐）质量，在自定义模式（Custom Mode）下，有音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）两个主要的输入窗口。音乐风格窗口需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔，可识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。 相关教程链接： PS：以下内容需要科学上网，请自行解决。

以下是 Suno 的操作指北： 1. 注册官方地址加入 discord。 2. 在消息栏输入/chirp。 3. 按下 Enter，将出现一个弹出窗口。 4. 输入您歌曲风格以及歌词到对应框中，或者在 Chirp 提供的 ChatGPT 框中输入关键词让 AI 帮您生成。 5. 点击提交。 Chirp 操作： Chirp v1 更新了类型描述窗口。提交完成后，等待 2 3 分钟，即可生成两个示例音频，目前 Chirp 最多可生成 40 秒的音频。 生成的两个示例音频，如果您喜欢第一个，就点击⏩Continue 1，Chirp 就会弹出 Continue 窗口，您可以继续填入您想要的歌曲风格和歌词，点击提交，Chirp 会根据您的提示生成新的两个示例音频。 如果您觉得生成的两个音频不满意，可以点击🔁，Chirp 会弹出窗口提供修改，点击提交即可生成新的两个示例音频。 当您延续生成足够多的音频，想要将它们连接起来生成一个完整的音频，可以点击最后想要的音频所对应的❤️，Chirp 会自动帮您剪接之前所选的音频并生成完整音频，这个过程不需要消耗次数。 延续音频流程：/Chirp 输入→⏩Continue→⏩Continue→❤️

以下是关于 Suno 的学习资料： 音乐生成使用了 Suno，相关教程可参考 Keen 和陈浚嘉的这两篇： Suno 网址： 优点：回答问题更准确、上下文的衔接更好。 限制：需要🪜，需要邮箱注册。 时间：10 min。 价格：每日有免费额度 10 首歌。 Custom Mode：开启为自己有歌词，关闭则给你随机生成歌词，你只要填描述。 Lyrics：直接填歌词即可，可以用熟悉的、喜欢的歌曲原词先感受一下产品功能，会有对比性。 Instrumental：不要歌词、直接出纯音乐的曲子。 Style of Music：写 Prompt 的地方，1 句简短的自然语言描述即可，注意最多 100 字符。 此外，还有可供参考。在自定义模式（Custom Mode）下，有两个主要的输入窗口：音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）。音乐风格（Style of Music）需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试，可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。

以下是关于 Suno 提示词的写法： 在创作“离谱村”时，先收到台词素材和配音，构思出“童趣”“欢乐”等词，让 AJ 提出活泼、离谱搞笑的方向。然后把台词和想到的形容词投喂给 GPT4 生成音乐脚本，再将脚本输入给 SunoBeats 生成提示词。但最初生成的提示词太长，之后参考论坛网友分享的格式，即通过调式变化加上情节描述，使用和弦进展推动故事情节发展，让 SunoBeats 模仿这种格式生成提示词，测试发现这种格式的提示词质量更好、利用率更高。 推荐的写法可参考详细教程，如。 Suno 创作音乐的小技巧：如果想参考现有歌曲的节奏，可以在（引子）来更好地告诉 AI 这段歌词应该怎么唱。

以下是关于 SUNO 下载的相关信息： Suno 是一款强大的 AI 驱动歌曲生成器，被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出完整音乐作品。 地址：https://www.suno.ai/ 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户：每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户：每月 2500 点数（约 500 首歌），按月 10 美元，按年 8 美元/月，96 美元/年。 Premier 用户：每月 10000 点数（约 2000 首歌），按月 30 美元，按年 24 美元/月，288 美元/年。 点击 Create 有两种模式： 默认模式：关闭个性化，可进行歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等操作。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等帮助生成。 开始生成：填写好所需内容后，点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载： Suno 新功能“Suno Scenes”可通过照片或视频生成独特音乐，目前只有 iOS 客户端，且系统版本需升级到 17.0+，下载需要使用美国 ID 并在美国 IP 环境下体验。更新/安装客户端：suno.com/ios 。 网址：https://suno.com/create ，优点是回答问题更准确、上下文衔接更好，限制是需要翻墙和邮箱注册，每日有免费额度 10 首歌。Custom Mode 开启为自己有歌词，关闭则随机生成歌词，只要填描述。Instrumental 可出纯音乐曲子，Style of Music 用简短自然语言描述（最多 100 字符）。

以下是关于 Suno 的教程信息： Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司，其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型，通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果，包括配乐、人声、音效等，可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。 目前，Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒，延续的最大生成时长为 60 秒。 去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程。 在自定义模式（Custom Mode）下，有两个主要的输入窗口：音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）。音乐风格（Style of Music）需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试，可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。 音乐生成使用 Suno 时，和大语言模型一样具有很强的随机性，并且输入（prompt/tag）质量往往决定了输出（生成音乐）质量，想要避免无谓的抽卡，让生成结果无限地靠近自己的想法，就需要使用一些提示词技巧。 您可以通过以下链接获取更多相关内容： PS：使用以下内容需要科学上网，请自行解决。此外，还建立了一个微信群【通往 AI 音乐之路】，可以填写问卷：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnuLtIpBNzE5bcQtZbS8UEjh 或添加 AJ（微信号 AAAAAAAJ）备注您的音乐成就，拉您进群。右侧可以扫码关注公众号“智音 Brook”，方便更充分的探讨交流。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

精准率和召回率是常见的评估指标，主要区别如下： 精准率（Precision）：指返回的检索内容中有用信息的占比。也就是说，在所有被检索出来的内容中，真正有用的信息所占的比例。其计算公式为：精准率 = 真正例 / （真正例 + 假正例）。 召回率（Recall）：指相关信息被正确预测出来的比例，即真正例在所有实际相关信息中的占比。其计算公式为：召回率 = 真正例 / （真正例 + 假反例）。 例如，在一个文档检索的场景中，精准率体现的是检索出的文档中有多少是真正有用的；召回率则体现的是相关的文档有多少被包含在返回的检索结果里。 总的来说，精准率关注的是检索结果的准确性，而召回率关注的是检索结果的完整性。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习则是机器学习的一个子集。 2. 工作方式：机器学习通过输入数据训练模型，让计算机在没有明确编程的情况下学习。深度学习模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 处理模式：机器学习模型可以是监督的或无监督的，监督模型使用标记的数据学习并预测未来值，无监督模型专注于发现原始数据中的模式。深度学习使用人工神经网络，能处理更复杂的模式，神经网络可使用标记和未标记的数据，实现半监督学习。 4. 应用效果：深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色，因为其能学习和表示大量复杂的模式。 例如，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，其不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出，如 ChatGPT、文心一言等。

AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI（通用人工智能）则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标，能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成，是通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如，AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式；AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说，AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用，而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。

AI 手机端和网页端的应用场景存在以下区别： 网页端产品更倾向于支持涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程，例如 AI 语音工具包 ElevenLabs、AI 艺术创作器 Leonardo 以及 AI 演示文稿构建器 Gamma 等。 移动端应用更倾向于通用型助手，不少在功能上模仿了 ChatGPT。 在移动设备上，图片和视频的内容编辑是最常见的用途。例如，美图秀秀、SNOW 和 Adobe Express 等传统创意工具转型为生成式 AI 优先，并在移动排名中表现出色。 ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品，而争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。Perplexity 在网络上排名第三，专注于提供简明、实时和准确的查询答案，且用户参与度很高，还首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五。