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国内大预言模型能力对比

Answer

以下是关于国内大语言模型能力对比的相关信息：

  • 小七姐的测评：
    • 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、KimiChat 进行测评。
    • 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。
    • 测评轮次：共五轮，分别针对上述不同能力进行不同任务和模型的测试。
  • 中文大模型基准测评 2023 年度报告：
    • 国内大模型历月前三甲：在工具使用的测评中，GPT-4 Turbo 取得满分，国内智谱清言排名第一，文心一言 4.0(API)等也有不错表现。
    • 国内外大模型发展趋势：国内外差距依然明显，GPT 4 Turbo 总分遥遥领先，国内最好的文心一言 4.0(API)与 GPT4-Turbo 有一定差距，但过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 的模型有多个。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩高于国内模型，但差距在缩小，国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐：文心一言4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评

测评三家国产大模型，以同组提示词下ChatGPT 4.0生成的内容做对标参照[智谱清言](https://chatglm.cn/main/detail)[文心一言4.0](https://yiyan.baidu.com/)[Kimi Chat](https://kimi.moonshot.cn/chat/)[heading3]二、能力考量[content]复杂提示词理解和执行（结构化提示词）推理能力（CoT表现）文本生成能力（写作要求执行）提示词设计能力（让模型设计提示词）长文本归纳总结能力（论文阅读）[heading3]三、测评轮次[heading4]第一轮：复杂提示词理解和执行[content]1.任务一：Markdown+英文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）2.任务二：Markdown+中文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）3.任务三：中文title+自然段落提示词测试，1个任务4个模型（4次）[heading4]第二轮：推理能力（CoT表现）[content]逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第三轮：文本生成能力（写作要求执行）[content]根据提示词生成文本任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第四轮：提示词设计能力（让模型设计提示词）[content]按提示词要求生成提示词，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第五轮：长文本归纳总结能力（论文阅读）[content]按提供的长文本（上传或在线）进行归纳总结，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

测评分析工具使用，考察模型的能力包括：检索API、调用API、规划API、通用工具使用。在工具使用的测评中，GPT-4 Turbo取得了满分。国内大模型中智谱清言表现不俗，取得了83.78的高分，排名国内模型第一。仅随其后的是文心一言4.0(API)、通义千问2.0、Yi-34B-Chat、AndesGPT均有超过70分的表现。其他国内模型同样有不错的表现，超过GPT3.5的模型有12个。在开源模型中，Baichuan2-13B-Chat、Xverse-13B-2-Caht的表现可圈可点，均超过GPT3.5以及众多闭源模型。总体来看，在工具使用能力上，国内大模型的表现优异，与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

国内外差距依然明显。GP T 4 T u r b o总分90.63分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。其中国内最好模型文心一言4.0(API)总分79.02分，距离GPT4-Turbo有11.61分，距离GPT4(网页)有4.9分的差距。必须看到的是，过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个，比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。国外模型平均成绩VS国内模型平均成绩•在SuperCLUE测评中，国外模型的平均成绩为69.42分，国内模型平均成绩为65.95分，差距在4分左右。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型，如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、阿里云的Qwen-72B、Yi-34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。•可以看出，国内外的平均水平差距在缩小，11月差距在10分左右。

Others are asking
整合多家大预言模型的工具
以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验，但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。
2024-11-15
可以调用不同大预言模型的整合工具推荐
以下是为您推荐的可以调用不同大语言模型的整合工具： 1. Poe：由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。访问地址： 。Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验（但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可以尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 2. 国内的一些模型，如智谱和文心，在文生图方面有一定能力。 另外，大模型工具可根据自身条件准备，推荐顺序为：1. chatGPT 4.0 2. kimichat 3. 智谱清言 4 。
2024-11-12
国内外大预言模型对比
以下是国内外大语言模型的对比情况： 1. 工具使用能力： 在工具使用的测评中，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，排名国内第一。文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 开源模型中，Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 表现可圈可点，均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看，国内大模型在工具使用能力上表现优异，这与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 2. 主观和客观对比： 通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现，国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定。 客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升，同时由于客观题中包含中文特性问题，中文模型有一定优势，应综合来看模型的评测效果。 在本次测评中，国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。 3. 总体表现： GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0有 4.9 分的差距。 过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan213BChat、阿里云的 Qwen72B、Yi 34BCha t 均优于 Llama213BChat。
2024-11-12
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其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。使用时只需在提示后输入 '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，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
大模型讲解
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：选择合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias）。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-02-20
生成3d模型可以让模型动起来吗？
生成 3D 模型后是可以让模型动起来的。例如，通过以下工具和流程可以实现： 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。 对于文物雕塑上色，可使用 runway 让固有想法的物体变得动态，runway gen3 的 V2V 可以让物体重新建模、重新上色，再把背景上个色，传到剪映，加上 BGM。 先上传图片，运用提示词，只要让物体动起来就行，一次可能不成功，可以多次抽卡（分够的话）。 生成好的视频的左下方，点击“Reuse”，再点击上方出现的“Video to Video”，视频就会跳转到我们的工作台。 再在下方输入提示词“3D modeling with vibrant colors”等待生成。 再重复上面一个步骤，把提示词换成“Changing the background to the universe,the body emits light”。 最后导入剪映，按照自己喜欢的风格，剪成一个小短片。 另外，可以用即梦 S2.0（或其他可以动效的工具）出动态视频，在剪映提前转成 9:16 或 16:9 的大小，否则 runway 会裁剪尺寸。
2025-02-20
你用的是什么ai模型
以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。
2025-02-20
你是基于什么模型？
我调用的是抖音集团的云雀大模型。 Gemini 模型是基于 Transformer 解码器构建的，对模型结构进行了优化，主要为大规模稳定训练及在 Google 的 TPU 上推理优化。它能适应与各种音频和视觉输入交织的文本输入，并生成文本和图像输出，经过训练支持 32k 的上下文长度，采用高效的注意机制。 麦橘超然 MajicFlus 是一款基于 flux.dev 微调融合的模型，专注于高质量人像生成，尤其擅长亚洲女性，有卓越人像生成能力、广泛适用性、简单易用等特点。多位社区成员基于模型制作的 LoRA 一同发布，扩展了功能与表现力，但它对社区大部分的 lora 不完美兼容，需降低权重至 0.5 以下。
2025-02-20
模型微调是怎么实现的
模型微调是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练的模型，已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练以适应新任务。 以下是关于模型微调的具体实现步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型： LoRA 微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 3. 加载微调模型： LoRA 微调：基于 LoRA 微调的模型参数见基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数。 全量参数微调：调用方式同模型调用代码示例，只需修改其中的模型名称或保存路径。 微调的优点包括： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 以下是两个帮助理解微调概念的例子： 1. 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，使其学会基本语法和单词语义，再收集标注过的电影评论（积极或消极）继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理，再收集标注过的猫和狗的图片继续训练模型，使其学会区分猫和狗。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些，国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如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，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
最近一个月有哪些产品更新了ai能力
以下是近一个月 AI 能力更新的相关产品情况： 1. 在 AI 视频应用场景方面： 服务头部创作者方面，未来产品会增强编辑器能力，智能化后期制作任务。 影视后期方向，可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。 专业领域，创作者能通过草图分镜快速验证效果，如动画制作产品 Fable 于今年 4 月试水 Prism Beta 功能。 C 端大众消费侧，AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力，人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中，可能带来新的爆发周期。 2. Luma AI 产品： Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力，8 月底发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力，对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面，生成效果在多方面远超其他产品，如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且改善了运动幅度大带来的模糊感。 3. 头部产品能力测评： 9 月初针对 Runway（Gen3）、Luma AI（Dream Machine1.5）、可灵 1.0 进行了 txt2vid 和 img2vid 不同场景的测试。 9 月末可灵 1.5 与 Luma、Runway Gen3 的差距在缩小。
2025-02-19
你有哪些能力
以下是我的一些能力： 作为提示词专家，能够将常规的 Prompt 转化为结构化的 Prompt，并输出符合预期的回复。了解 LLM 的技术原理和局限性，包括训练数据、构建方式等，具有丰富的自然语言处理经验，能设计出符合语法、语义的高质量 Prompt，且具备迭代优化能力，通过不断调整和测试 Prompt 的表现，持续改进 Prompt 质量。 提供小七姐提示词编写提升课，学员将收获元能力（提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习）、个人提升（熟练编写任何想要实现的提示词）、工具化能力（学会以商业化和工具化标准交付提示词）、职业化能力（熟知提示词工程和行业常识和发展路径）、企业落地（搞懂提示词如何封装成工具）、进阶学习（获得自学路径，课程后能继续深度学习），课程完成学习后通过结课考试可获取证书。 在基础能力方面，可使用扣子提供的功能定制 AI Bot，包括提示词（设定 Bot 身份及其目标和技能，决定 Bot 与用户的互动方式，详情参考））。
2025-02-19
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？又该如何将它推销给上司？
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
DB gpt具备商用化能力了吗？
目前 DB GPT 尚未具备成熟的商用化能力。其在技术、性能、安全性、稳定性等方面可能还存在一些需要进一步完善和优化的地方。商用化需要满足一系列严格的标准和要求，包括但不限于高效的处理能力、准确的结果输出、可靠的安全性保障以及良好的用户体验等。
2025-02-17
AI安全治理这个方向的国内外的团队和人
以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息： 美国：拜登签署了 AI 行政命令，美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商，包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外，美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA，美国能源部也一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能，还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险，还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI：OpenAI LP 约有 100 名员工，分为技术能力（推动 AI 系统功能发展）、安全保障（确保系统符合人类价值观）和政策治理（确保适当治理系统）三个主要方向。
2025-02-20
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向，每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作，以及这些团队有哪些骨干成员，他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果，尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研： 国外团队和人员： OpenAI：首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注，提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic：在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本，以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家：试用“断路器”，专注于重新映射有害表示，效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton：支持对 AI 监管，认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，防止其失控或对人类造成伤害，并在网上签署了联名公开信。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能，还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估，并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员：目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面，Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，确保大模型是 Safety 的，防止其失控或对人类造成伤害，并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧，呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面，英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗？
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可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，能生成高质量图片，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而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
国内有哪些多模态大模型
国内的多模态大模型有： “悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）：“悟道・天鹰”（Aquila）是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。
2025-02-14
国内用那个平台或网站设计 logo 比较好
以下是一些国内可以用于设计 logo 的平台或网站： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，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，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。使用这些工具时，通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。
2025-02-13