Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

全世界最先进的模型是什么

Answer

目前全世界较为先进的模型包括：

  • Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型，Meta 称其为“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”，但模型未公开上线。相关链接：https://ai.meta.com/research/movie-gen/ 媒体报道：量子位：Meta 版 Sora 无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92 页论文无保留公开 https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg 歸藏的 AI 工具：Meta 发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读 https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g
  • OpenAI 的 GPT-4 是其最新和最强大的模型，GPT-3.5-Turbo 是为 ChatGPT 提供支持的模型，此模型专为对话模式进行了优化。相关链接：https://platform.openai.com/docs/quickstart
  • Llama 3.1 是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT-4 相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。

此外，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了 SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像 Common Crawl 这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

新王登基-Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型

Meta发布Meta Movie Gen文生视频模型，Meta表示，这是“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”注意：模型未公开上线https://ai.meta.com/research/movie-gen/[7586_1728057079_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/MGcKbwcbxo7Gz6x4mbxcDv1tnzg?allow_redirect=1)媒体报道：量子位：Meta版Sora无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92页论文无保留公开https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg歸藏的AI工具：Meta发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g

快速开始

API由一组具有不同功能和价位的模型提供支持。GPT-4是我们最新和最强大的模型。GPT-3.5-Turbo是为ChatGPT提供支持的模型，此模型专为对话模式进行了优化。要了解有关这些模型以及其他我们提供的内容的更多信息，请访问模型文档。[heading2]温度Temperature[content]简单来说，temperature的参数值越小，模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值，大语言模型可能会返回更随机的结果，也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。我们目前也在增加其他可能token的权重。在实际应用方面，对于质量保障（QA）等任务，我们可以设置更低的temperature值，以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。对于诗歌生成或其他创造性任务，你可以适当调高temperature参数值。翻译自OpenAI官方文档链接：https://platform.openai.com/docs/quickstart

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

Llama 3.1是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与GPT-4相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。上图为人们关于Llama 3.1 405B与GPT,Claude的评估，win:胜Tie:平Loss：输借助AlphaGeometry，符号推理引擎得以拯救谷歌DeepMind与纽约大学团队使用符号引擎生成了数百万条合成定理和证明，利用这些数据从零开始训练了一个语言模型。AlphaGeometry在语言模型提出新构造，与符号引擎执行推理交替进行，直至找到解决方案。令人印象深刻的是，AlphaGeometry在奥林匹克级几何问题基准测试中解决了30题中的25题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。第二好的AI表现仅得10分。它还展示了泛化能力——例如，发现2004年国际数学奥林匹克问题中的一个具体细节对于证明并非必要“尽管受到制裁，中国LLMs在排行榜上风头正劲”由DeepSeek、零一万物、知谱AI和阿里巴巴开发的模型在LMSYS排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补GPU访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了MoE架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像Common Crawl这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

Others are asking
多模态大模型是什么意思
多模态大模型（MLLM）是一种在统一框架下，集成多种不同类型数据处理能力的深度学习模型，这些数据包括文本、图像、音频和视频等。通过整合多样化的数据，MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息，在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其架构通常包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini，是 Google DeepMind 团队开发的。Gemini 不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 学习多模态大模型很有必要，因为它可以从图像中提取文本，理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景甚至情绪。例如，有人想为猫买新衣服，可给模型提供猫的图片和文本提示，模型会给出适合猫的衣服建议；在学生解决物理问题的例子中，模型能根据包含问题和答案的图像以及文本提示，进行推理并判断答案是否正确。输入可以是文本、图像、音频的混合，顺序很重要。
2025-01-02
大模型是否包括文生图文生视频这些
大模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等多模态内容。多模态模型的底层逻辑通常先从生图片这一源头开始，因为视频也是由若干帧的图片组成。例如，目前比较火的 StableDiffusion 所使用的扩散模型，其训练过程是先把海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，沉淀下来完成训练。后续输入文字后，模型根据输入文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，但图生视频也即将上线。 唱衰大模型的人认为大模型仅能实现如 ChatBox、文生图、图生图、生视频、生音频等功能，难以找到可商用场景，且存在算力成本等问题。但实际上，关于算力成本已有许多解决方案，而且大模型的应用并非仅限于上述提到的功能。
2025-01-02
端到端 模型的应用场景
端到端模型的应用场景包括以下方面： 硬件领域，如机器人、耳机等。 处理垃圾情绪。 音视频应用，效果良好。 手机侧，作为原生 AI OS 的未来重点方向，有望成为新的交互入口，除生成内容外，还能调用手机上的各类应用程序，方便用户完成各类操作。 自动驾驶，输入为视觉，输出为油门、刹车、方向盘等。 物体分拣，输入包括视觉、指令、数值传感器，输出为抓取目标物体并放置到目标位置。
2025-01-02
我想问 有没有可以帮忙写 flux 或者其他图像模型 prompt 的 system prompt 模板
以下是为您整理的相关内容： 关于 FLUX 模型的安装部署： 模型选择：FLUX.1 有 dev、dev fp8、schnell 等版本，建议选择 dev 版本，显卡较好可用 fp16，显卡不够选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，可在“UNET 加载器”节点中将 weight_dtype 设置为 fp8，降低显存使用量，但可能稍降质量。 clip：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 关于训练 Midjourney 的 prompt： 训练问题：强大的 DMs 通常消耗数百个 GPU 天，推理由于顺序评估而成本高昂。在有限的计算资源上应用 DMs 于强大的预训练自动编码器的潜在空间中训练，可在不影响质量和灵活性的情况下实现复杂度降低和细节保留的最佳点，显著提高视觉保真度。引入交叉注意力层到模型架构使扩散模型成为强大灵活的生成器，支持文本和边界框等一般条件输入，实现高分辨率卷积合成。 版本：Midjourney 定期发布新模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型为默认，也可通过version 或v 参数或/settings 命令选择其他版本。V5 模型于 2023 年 3 月 15 日发布，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。 关于 ComfyUI 图片提示词反推提示词生成： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可和 flux 模型配合生成图片，建议使用量化版本的模型（int4 结尾）节省显存。 安装方法：进入 ComfyUI 自定义节点目录，克隆相关仓库，重启 ComfyUI。 模型下载：网盘 https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca ，下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。
2025-01-02
混合专家模型（MoE
混合专家模型（MoE）是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务，让不同的专家网络负责处理不同的任务，这样能提高模型的灵活性、可扩展性，减少模型的参数量和计算量，从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤： 1. 定义专家网络：先定义多个专家网络，每个负责特定任务或数据集，这些网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据训练每个专家网络，获取其权重和参数。 3. 分配数据：在训练中，将输入数据分配给不同专家网络处理，分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：对每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终输出。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据，构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1，它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中，通过专家混合（MoE）进行扩展，将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器，并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。
2025-01-01
关于AI大模型的发展介绍
AI 大模型的发展具有重要意义和深远影响： 1. 与传统语音技能的差异：语音技能的 NLU 是通过规则、分词策略等训练而成，运作逻辑可观测，具有 ifelse 式逻辑性；而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识关联性，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 层面。 2. 带来的变革量级：汪华老师认为此次 AI 变革 100%能达到与移动互联网同级，50%可能发展至与蒸汽机出现同量级，能否到达 AGI 阶段尚不明确。 3. 背景和趋势：随着大模型技术成熟和规模增大，为 AI Agent 提供强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。 4. 整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态三方数据集。 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2024-12-31
比H200更先进的GPU是什么
目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。
2024-12-23
目前最先进的AI自动生成视频的软件
目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，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的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-08
目前最先进的算法模型是什么
目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2024-10-29
现在中国可以使用的相对较先进的AI音乐制作网站，推荐3个
以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站： 1. UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，人声和器乐质量极高，功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能，允许细致地控制音乐生成过程，但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai：用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便，支持多语言，能够一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。
2024-10-28
现在最先进的提示词技术是什么？
目前较为先进的提示词技术包括以下几种： 1. 思维链（Chain of Thought, CoT）：能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。 2. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：可以应对复杂的商业问题，充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图（Graph of Thoughts, GoT）：帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示（SelfGenerated In1context Learning Prompt）：核心在于自动生成示例，辅助模型更准确地理解和处理信息，输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示（Decomposed Prompting）：把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词（Maieutic Prompting）：灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示（Meta Prompting）：通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询，获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证（Deductive Verification）：避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题，确保推理过程合理且连贯，提高推理结果的可靠性。 9. CCoT：通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 10. PoT：是思维链技术的衍生，特别适用于数值推理任务，引导模型生成一系列代码，通过代码解释器工具进行最后运算，提升模型在数学问题求解上的表现。
2024-09-30
chatgpt4.0.1有什么新功能，比chatgpt4先进在哪些方面
ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。
2024-09-14