给文生图ai模型打分的权威标准是什么

以下是一些免费的文生图中文软件： 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图，您可以通过以下步骤使用： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似，可选参数有五类，包括提示词（必填项）、负面提示词（选填项）、种子值（选填项）、长宽比（选填项）、模型选择（选填项）、张数（选填项）。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程： SD 做中文文字生成的教程： 找到一款喜欢的字体，写上主题例如“端午”。 打开 SD，选择文生图，输入关键词咒语。 打开 Controlnet，启用 lineart 和 canny 固定字体，如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 。 直接生成。这里可以举一反三，选择一些水果模型，珠宝模型，毛毡等等快来试一试吧，附免费参数。

以下为免费的中文文生图软件 Stable Diffusion 的相关信息： 公司介绍：相比较于 DALLE 等大模型，Stable Diffusion 让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。它完全免费开源，所有代码均在 GitHub 上公开，大家可以拷贝使用。其第一个版本训练耗资 60 万美元，资金支持来自成立于 2020 年的 Stability AI 公司，创始人兼 CEO 是 Emad Mostaque。 文生图使用： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。 可选参数有五类： prompt（提示词）：正常文字输入，必填项。 negative_prompt（负面提示词）：填写负面提示词，选填项。 seed（种子值）：可以自己填，选填项。 aspect（长宽比）：选填项。 model（模型选择）：SD3，Core 两种可选，选填项。 Images（张数）：1 4 张，选填项。 教程示例： 作者： 作者 步骤： 1. 找到一款喜欢的字体，写上主题例如“端午”。 2. 打开 SD，选择文生图，输入关键词咒语。 3. 打开 Controlnet，启用 lineart 和 canny 固定字体，如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 4. 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 。 5. 直接生成就搞定啦。这里可以举一反三，选择一些水果模型，珠宝模型，毛毡等等快来试一试吧。 6. 附免费参数： Checkpoint：Chilloutmix Controlnet：lineart + canny + depth 正向咒语：watermelon，Art fonts，masterpiece,best quality,Smile,Lensoriented 反向咒语：NSFW,Cleavage,Pubic Hair,Nudity,Naked,Au naturel,Watermark,Text,censored,deformed,bad anatomy,disfigured,poorly drawn face,mutated,extra limb,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,disconnected head,malformed hands,long neck,mutated hands and fingers,bad hands,missing fingers,cropped,worst quality,low quality,mutation,poorly drawn,huge calf,bad hands,fused hand,missing hand,disappearing arms,disappearing thigh,disappearing calf,disappearing legs,missing fingers,fused fingers,abnormal eye proportion,Abnormal hands

以下是关于文生图的详细教程： 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：基于生成内容寻找重叠的 lora，以控制图片效果和质量，可参考广场上优秀帖子中使用的 lora。 ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，无需管语法，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文书写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 在不同的工具中，如 Tusiart 和 Liblibai，操作流程大致相同，但在一些细节上可能有所差异： Tusiart： 定主题 选择 Checkpoint 选择 lora ControlNet（高阶技能，后续学习） 局部重绘（下篇再教） 设置 VAE Prompt 提示词 负向提示词 Negative Prompt 采样算法 采样次数 尺寸 Liblibai： 定主题 选择 Checkpoint 选择 lora 设置 VAE CLIP 跳过层（设为 2） Prompt 提示词 负向提示词 Negative Prompt 采样方法 迭代步数 尺寸 生成批次（默认 1 批）

以下是关于文生图提问的相关内容： 在 Coze 中，文生图的开始和结束节点是必需的。节点参数方面，默认绘制 10881088 的方图，最大能画 17281728 的方图，最小 576567，像素区间内各种比例可任选。Ratio 是程序员常用的“枚举”操作。试用效果方面，如“1 girl”等提示词实测效果偏向网红动漫风，也支持中文提示词。但在写入现实主义时可能会遇到风控，可尝试去掉相关关键字。 对于【SD】文生图，提示词如 等。 关于提示词的其他方面，如提示词快闪答疑中，未涉及太多与文生图直接相关的内容。

以下是关于文生图人物一致性的相关内容： 在使用 ControlNet 进行文生图时，首先进入文生图界面填写提示词生成一张图。然后将图片拖入 ControlNet 中，预处理器选择 reference only，控制模型选择“均衡”，保真度数值越高对图片的参考越强。在没有明确指向性提示词的情况下，人物形象能保持一致，但表情、动作、服装会有随机不同程度的变化。可以通过添加关键词来给人物换装、更改服装和表情、更改动作和表情、更改姿态、环境和表情等，例如添加“红裙子”“黑色校服、哭泣”“抱手、生气”“在花丛中奔跑、开心”“红色棒球帽，时尚卫衣，在商场逛街”。通过一系列测试，这个功能在绘制系列插画、漫画、小说插图等工作时，能保持主角形象的统一，也能根据情况实时调整，后期配合 lora 潜力巨大。 另外，在 PIKA1.0 新模型中，人的一致性已经逆天，再加上其强大的语义理解和大幅度的动作，在文生图方面表现出色。

以下是一些关于文生视频的提示词示例： “April Fool's scare box,which seems to pop up a clown head,prank,fun,interesting” “姑苏城外寒山寺，夜半钟声到客船” 同时，需要注意的是，上传的图片大小可能会影响到输出的视频大小。

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。

以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容： 汉青老师曾分享，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利，长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具，但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到：同一条街道上，年轻女孩在街上，孤独老人在围墙里；一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意；有人认为电商快递外卖的优势是劳动力，图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合，认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外，2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中，介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新，为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买！产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域，能提炼卖点、生成营销文案等。

以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容： 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上，对于初中以上学生，一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具，由学生提出 prompt，老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，还让 ChatGPT 生成单词解释和例句，加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是一些能够读懂建筑施工图纸的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果，同时为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是与教师相关的 AI 应用： 1. 帮助教师获取信息和学习：可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。例如，可参考。 2. 作为自动导师：。但使用时需注意可能产生的幻觉，关键数据要根据其他来源仔细检查。 3. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 4. 作为数字教师：借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以像古时候的苏格拉底、孔子一样，采用对话式、讨论式、启发式的教育方法授课。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 5. 生成作业和试题：AI 可以生成作业单和各类测试题，如模仿中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等的试题，为教师提供真题库，为学生提供错题练习库。

目前的 AI 活动包括： 1. 全新 AI 整活计划第七期：一起去抓小精灵！ 可能会是新的流量爆款，ins 上已经火爆。 给大家准备好了海辛和阿文的教程。 活动链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DQj6waWzkiFkRQkSm1Ic5YKFnoe 2. 阿里云 AI 实训营全新升级上线！！ 免费学习，交作业拿好礼。 共学、共享、共实践，1 月 24 号正式开课。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操。 加入学习链接：https://click.aliyun.com/m/1000401471/ 3. 投稿内容：使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说，尽情挥洒你的创意叭！ 投稿地址：通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿 小程序://腾讯频道/tN8kNr1nLwcAC0b 2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选如何用 AI 评选出最佳小说家！ 活动详情： 4. 摊位活动： 乐易科学院：通过 AI 的技术，结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化。可以通过技术方式批八字、调风水、进行性格色彩分析，让每个人找到方向，成为更好的自己。摊位区域：C，摊位编号：27，摊位类型：玄学+科学。 AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发：摊位区域：C，摊位编号：76，摊位类型：游戏宣传。 AI 人像摄影绘画：摊位区域：C，摊位编号：77，摊位类型：照片。 主题是：B2B AI 营销与 AI 落地项目快速🔜落地～ 具体涵盖 3 个方向： AI 训练 to b，出应用，智能体 agent，文生图生视频都涉及。 美国独立站搭建，工作流给模特戴上珠宝饰品。 Google seo 与 AI 结合。 技术尝试： 好消息，代码写出来了，可以运行，也有 bug。 最近还做出来很多 AI 工具，帮 HR 筛选简历的 AI 工具，行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流，小红书 AI 生成的工具，Newsletter AI 生成的工具…… 摊位区域：C，摊位编号：58，摊位类型：产品展示。 5. 030 基础建站相关活动： 共学活动课程安排：近日的共学活动包括建站、编程、用 AI 手搓机器人等课程，并有李吉刚等老师授课。 课程准备与作业：课程有回放链接，会在 B 站专题呈现，还有小作业，部分课程需提前准备材料和购买清单。 线下活动规则：学校若未组队可报名，满 30 人寄物料。活动有创业者、投资人、交易所三个角色，有初始资本，通过股权和现金交换，最终选出最佳投资人和创业者。 线下活动奖励：最佳投资人和创业者有礼品、奖品，config UI 赛道的优秀者可去东京参加 CCS 东京的 config UI 大会，包机酒。 线下活动赞助：活动有豆包、飞书等大厂工具赞助。 Config UI 共学活动：11 月 16 日至 17 日举办首次活动，有优质创作者和开发者参与，提供了课程和回放，左侧“社区共创项目”有文档内容，18 号海鑫、阿文将讲解搭建基础和小应用，共学结束后将开展第二期。 编程课程：大雨老师的编程课原本 10 天压缩为 2 天，先给概念，后续可深入学习。 AIGC 营销视频大赛：伊利主办，奖金丰厚，赛道多，明天早上 10 点有直播，下周开始相关教学，鼓励以赛代练，活动信息在知识库首页、网站和公众号。 交流渠道：QQ 群号码后续会公布，活动相关疑问可在群里交流。

以下是关于文生图模型打分的排行榜相关信息： SuperCLUEImage 测评基准首次公布，DALLE 3 以 76.94 分高居榜首，显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列，但与国际领先模型仍有差距。 在包含人工评估、机器评估的全面评测中，Kolors 具有非常有竞争力的表现，达到业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。 人工评测方面，邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估，衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。

制定模型打分标准可以从以下方面考虑： 1. 对于通用人工智能模型： 模型的参数数量。 数据集的质量或大小，例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量，以浮点运算数衡量，或由其他变量组合表示，如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式，如文本到文本（大型语言模型）、文本到图像和多模态，以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值，以及输入和输出的具体类型（如生物序列）。 模型能力的基准和评估，包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围，而对内部市场的影响很大，如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户，则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本，如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态（如文本、图像）和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明，包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段（如使用说明、基础设施、工具）。 2. 对比不同大型语言模型的性能： 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法：标准基准测试，使用标准的语言模型评估基准，如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。

评估模型输出通常需要一个“黄金标准”的答案。假设我们清楚某个问题的正确答案应包含哪些事实（得分点），就可以使用模型查询和计算的方法总结这些得分点来为模型输出质量打分。这是监督学习的一部分，能让模型在人类指导下改善性能。评估过程通常由另一个模型执行，以降低人力成本。 例如，杨志磊对各模型的答辩状 prompt 进行了评测，按照满分 10 分的标准，各模型得分如下：ChatGPT 为 6 分，Bard 为 5.5 分，Kimi chat 为 6.5 分，智谱清言为 5 分，讯飞星火为 5 分，文心一言 3.5 为 4 分，通义千问为 6.5 分，腾讯混元为 5 分，百川大模型为 7 分，豆包 AI 为 5 分，Copilot 为 9 分，Claude 2.0 为 6 分。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 相比其他 LLM 自动评测器，如 alpaca_farm_greedy_gpt4、aviary_gpt4、lmsys_gpt4 及人类评估，有其特别之处。在 AlpacaEval set 上，通过与 2.5K 条人工标注结果对比，其采用的 GPT4 评测方式取得了最高的人类一致性、较低的误差，且只需约 1/22 的人类标注成本。另外，团队还从统计角度研究了什么评估数据能最好地区分模型，并发现 SelfInstruct 数据集产生的统计能力最小，可从评估集中删除。AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 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、Kimi Chat 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：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。

目前较为权威的视频生成 AI 有以下几种： 1. Pika：是出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 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，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，能生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有一些具有代表性的海外项目： 1. Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 2. Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，被定位为基础世界模型，可通过单张图像提示生成交互式环境。 Meta 开源了视频生成模型的测试集：Movie Gen Video Bench 和 Audio Bench。Movie Gen Video Bench 是目前规模最大、最全面的视频生成评估基准，包含 1000 多个提示词，涵盖多种概念并有不同运动幅度的测试。Movie Gen Audio Bench 用于评估视频音效生成及视频配音能力。 OpenAI 的相关进展包括：Canvas 新增历史版本对比功能，基于服务端实现，可查看项目历史版本并对比，方便追踪和管理内容变化；发布 gpt4oaudiopreview 模型，支持异步语音交互。 更多的文生视频的网站可以查看： 。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

大模型的定义可以从以下几个方面来理解： 1. 从技术角度：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”主要指用于表达 token 之间关系的参数多，例如模型中的权重（weight）与偏置（bias），像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 通俗来讲：大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。 3. 类比角度：可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等。 4. 分类角度：大型模型主要分为两类，一是大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；二是大型多模态模型，能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 参考：

以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容： 在 2024 年，国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面： Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览，但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步，将音频加入其中，Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型，能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡，标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地，加倍扩大推理计算规模，通过将计算从预训练和后训练转移到推理，以链式思维方式逐步处理复杂提示，采用强化学习优化，在需要大量推理的基准测试中取得显著改进，但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族，包括 3.1 和 3.2 版本，使用大量令牌训练，在规模上不断突破。 国内方面： 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势，如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构，零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。 需要注意的是，报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。

以下为两篇权威的分析 AI 趋势的文章： 1. 入门经典必读 作者： 原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 内容：人工智能的研究正呈指数级增长，对于 AI 专家和初学者跟上新发布内容都很困难。因此，文中分享了一份用于深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍，深入研究技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南以及 AI 市场的分析，还列出了里程碑式研究成果的参考列表。 2. 2023 年历史更新（归档）8 月 21 日 内容：麦肯锡本月发布了《2023 年 AI 现状：生成式 AI 的爆发之年》重磅报告（可在。

以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 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.baichuanai.com/ 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://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（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）；受限制使用的有 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）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。