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superclue 在国内的评测里面什么地位,国外对标的评测是什么

Answer

在国内的评测中,SuperCLUE 是大模型时代 CLUE 基准的发展和延续,聚焦于通用大模型的综合性测评。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。

SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 的发展,发起于 2019 年,陆续推出了多种广为引用的测评基准。它根据多年的测评经验,构建了多层次、多维度的综合性测评基准。SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低评测过程中的人为评估的不确定性。

国外对标的评测没有明确提及。

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References

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。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

趋势展示,选取了7月-12月SuperCLUE-OPEN测评分数。国内代表性模型,选取了文心一言、通义千问、ChatGLM。原因是综合考虑了过去半年SuperCLUE测评结果、长期稳定迭代及对国内大模型生态的贡献;GPT4成绩,由GPT4API(7-9月)与GPT4-Turbo(10-12月)组成,用以表现国外最好模型发展。[heading4]第2部分测评体系、方法说明[content]1.SuperCLUE介绍2.测评层级3.测评体系4.测评方法及示例[heading4]SuperCLUE介绍[content]中文语言理解测评基准C L U E(T h e C h i n e s e L a n g u a g e Understanding Evaluation)是致力于科学、客观、中立的语言模型评测基准,发起于2019年。陆续推出CLUE、FewCLUE、KgCLUE、DataCLUE等广为引用的测评基准。SuperCLUE是大模型时代CLUE基准的发展和延续。聚焦于通用大模型的综合性测评。传统语言模型测评往往局限于学术范围的单轮选择题,SuperCLUE根据多年的测评经验,基于通用大模型在学术、产业与用户侧的广泛应用,构建了多层次、多维度的综合性测评基准。传统测评与SuperCLUE的区别01 02[heading3]第三方测评,不与模型厂商竞争[content]SuperCLUE始终秉持中立、客观的第三方测评理念,不会预设立场或偏向特定的模型方。同时,SuperCLUE采用自动化方式的客观评估,大大降低评测过程中的人为评估的不确定性。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

注:计算分值为模型的OPEN分与OPT分值的差值,用以观察模型在主观题和客观题上的不同表现。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,可以发现,国内大模型多数擅长做选择题。普遍选择题的分数会高于简答题的分数。其中,文心一言4.0和智谱清言表现相对稳定,分别为(13.38)和(-14.01)。GPT-4 Turbo的表现最为稳定,差值仅有0.86。SuperCLUE认为,客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升;同时也由于客观题中包含中文特性问题,中文模型自然有一定的优势,所以应该综合来看模型的评测效果。值得关注的是,在本次测评中,国外的代表性大模型如GPT4的不同版本、Claude2、Llama2都很好的稳定性表现,值得国内大模型进一步分析研究。[heading3]开源竞争格局

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大模型怎么进行评测的
大模型的评测方式多种多样,以下为您介绍一些常见的评测方法和相关示例: 1. 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval: 相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 从统计角度出发,检验什么评估数据可以最好地区分模型。 支持两种模式的模型评估方式: alpaca_eval:直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model:根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步: 选择一个评估集,并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下,使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下,在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器,它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器,使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。 2. 小七姐的测评: 测评目标: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。 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:分为复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等多轮,每轮都有不同的任务和模型测试次数。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的评测: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。
2025-03-13
生图评测
以下是关于生图评测的相关内容: 评价维度: 提示词响应程度:包括语义理解,是否准确理解提示词含义并完整呈现内容;细节遵循,在细节上是否遵循提示词要求,如颜色、数量、位置等。 真实感与逼真度:物理规律是否符合,如光照、重力等;人体结构是否准确,无明显错误。 风格化能力:风格理解,是否准确理解提示词所要求的风格;风格多样性,能否生成不同风格的图片。 创意性与艺术性:美感是否符合美学原则,如构图、色彩搭配等;想象力是否能给出出乎意料的作品。 图像质量:清晰度与细节,图片是否清晰、细节是否丰富,有无模糊、噪点等影响观感的瑕疵;分辨率是否足够,是否适合不同应用场景。 案例分析: 阿强的功夫熊猫版如来神掌的 Midjourney 词力测试:目的是测词,看模型是否将功夫熊猫训练进去,并测试其角色、风格的一致性情况。不同的提示词组合产生了不同的效果,如“DreamWorks Animation,A Po Panda”词力强,动作可控;“Po Panda”有 1/4 概率出阿宝,动作自然可控等。在写绘画 prompt 时,遵循“若无必要,勿增实体”的理念,提前测试“词力”,用迭代思维写 prompt 有助于提高生图效率。 Midjourney 与 Google Imagen3 的对比测试:在画面控制力上,通过复杂的人物主体和画面要求进行测试。Imagen3 在某些场景(如充满神秘感的图书馆中女性取书的细节)的表现令人震惊,能完整还原画面内容、服饰、姿势,并兼顾构图。而 Midjourney 在多主体人物和描述词下,画面质量下降明显,如女性身材比例被压缩,某些细节未出现。
2025-03-08
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval:构造中文大模型的知识评估基准: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:SuperCLUE 琅琊榜 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外,还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评,测评机制包括: 测评目标: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。 能力考量: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:第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试;第二轮是推理能力(CoT 表现);第三轮是文本生成能力(写作要求执行);第四轮是提示词设计能力(让模型设计提示词);第五轮是长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测试大模型质量好坏时,常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站:
2025-02-17
模型评测
以下是关于模型评测的相关内容: Llama2 模型评测:为了解其中文问答能力,筛选了具有代表性的中文问题进行提问,测试了 Meta 公开的 Llama27BChat 和 Llama213BChat 两个版本,未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别,使用特定 Prompt,测试结果见相应文档。通过测试发现,该模型对于中文问答的对齐效果一般,基于中文数据的训练和微调十分必要。 LORA 模型训练超入门级教程中的模型测试:最后从炼丹炉内取最小值的模型为最佳,在 Output 文件夹下取出模型。可用 Stable Diffusion 的 xyz 图表脚本来测试不同权重下 Lora 的表现,包括选择 x 轴、y 轴类型等操作。 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval:相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。还探讨了什么评估数据能最好地区分模型,以及 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式,评测过程分为三步,包括选择评估集、计算输出等,并建议使用特定的自动标注器。
2025-02-11
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息: 招聘信息:有大模型算法工程师/产品经理(实习)岗位在北京,工作包括大模型效果评测,要求研究生及以上学历,相关专业优先,有相关实习经验、代码能力强等。 开源评测体系及平台: FlagEval(天秤):旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,创新构建了“能力任务指标”三维评测框架。 CEval:构造了覆盖多学科的中文知识和推理型测试集,并给出主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:中文通用大模型匿名对战评价基准,发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 测评示例:小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行小样本测评,包括测评机制、目标、能力考量和多轮测评任务,如复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等,每轮测评都有不同的任务和模型参与。
2025-01-14
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
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。
2024-12-27
SuperCLUE半年度测评报告
以下是关于 SuperCLUE 半年度测评报告的相关内容: 趋势说明: 过去半年,国内领军大模型企业实现了代际追赶。7 月与 GPT3.5 有 20 分差距,之后每月稳定且大幅提升,11 月总分超越 GPT3.5。GPT3.5 和 GPT4 在中文表现上基本一致,11 月有下滑,国内头部模型持续稳健提升。12 月国内第一梯队模型与 GPT4 差距缩小,但仍需追赶。部分国内代表性模型 7 月至 12 月的得分情况为:文心一言 50.48、54.18、53.72、61.81、73.62、75;通义千问 41.73、33.78、43.36、61.01、71.78;ChatGLM 42.46、38.49、54.31、58.53、63.27、69.91。 测评方法: 采用多维度、多视角的综合性测评方案,包括多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT。评测集共 4273 题,其中 1060 道多轮简答题(OPEN),3213 道客观选择题(OPT)。OPEN 基准使用超级模型作为评判官,对比待评估模型与基准模型,计算胜和率作为 OPEN 得分。OPT 主要测评选择题,包括基础能力、中文特性、专业与学术能力,构造统一 prompt 供模型使用,要求选取唯一选项。SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出。 第三方测评特点: SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低人为评估的不确定性。测评方式与真实用户体验目标一致,纳入开放主观问题测评,通过多维度多视角多层次的评测体系和对话形式,模拟应用场景,考察模型生成能力,构建多轮对话场景,全方位评测大模型。同时,不限于学术领域的测评,旨在服务产业界,从多个维度的选择和设计到行业大模型测评基准的推出,都是为产业和应用服务,反映通用大模型与产业应用的差距,引导大模型提升技术落地效果。
2024-09-20
制作动态图标的AI工具有哪些
以下是一些可以制作动态图标的 AI 工具: 1. 即梦:可以用于制作动态图标。 2. runway:能够辅助制作动态图标。 此外,在其他领域也有一些相关的 AI 工具: 1. 在 CAD 图绘制方面: CADtools 12:是 Adobe Illustrator 插件,添加了 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的生成设计工具。 2. 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者,建议先学习基本技巧,然后再尝试使用这些工具来提高效率。
2024-12-02
有好的设计商标的AI吗
以下是一些可以帮助生成商标(Logo)的 AI 产品: 1. Looka:这是一个在线 Logo 设计平台,它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好,然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 2. Tailor Brands:这是一个 AI 驱动的品牌创建工具,它提供 Logo 设计服务,通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格,AI 将基于这些输入生成设计方案。 4. LogoMakr:提供一个简单易用的 Logo 设计工具,用户可以通过拖放的方式来设计 Logo,并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 5. Canva:这是一个广受欢迎的在线设计工具,它提供了 Logo 设计的模板和元素,用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands:这是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具,它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智:这是一个中文 AI Logo 设计工具,它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 这些 AI 产品使得即使是没有设计背景的用户也能够轻松创建专业的 Logo 设计,从而为品牌建设提供了便利。使用这些工具时,用户通常可以根据自己的品牌理念和视觉偏好,通过简单的交互来获得一系列设计方案,并进一步定制和优化,直到满意为止。另外,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 。
2024-09-29
请问可以给推荐制作商标的免费ai工具么
以下是一些可以制作商标的免费 AI 工具: 1. Looka:是一个在线 Logo 设计平台,它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好,然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 2. Tailor Brands:是一个 AI 驱动的品牌创建工具,它提供 Logo 设计服务,通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格,AI 将基于这些输入生成设计方案。 4. LogoMakr:提供一个简单易用的 Logo 设计工具,用户可以通过拖放的方式来设计 Logo,并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 5. Canva:是一个广受欢迎的在线设计工具,它提供了 Logo 设计的模板和元素,用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands:是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具,它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智:是一个中文 AI Logo 设计工具,它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。
2024-08-23
请问可以给推荐制作商标的ai工具么
以下是一些可以制作商标的 AI 工具: 1. Bookmark:网址为 https://www.bookmark.com/ 。AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单的问题,快速生成一个网站,并提供直观的拖放编辑器,用户可以轻松自定义网站内容和布局,包括多种行业模板和自动化营销工具。 2. Looka:是一个在线 Logo 设计平台,它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好,然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 3. Tailor Brands:是一个 AI 驱动的品牌创建工具,它提供 Logo 设计服务,通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 4. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格,AI 将基于这些输入生成设计方案。 5. LogoMakr:提供一个简单易用的 Logo 设计工具,用户可以通过拖放的方式来设计 Logo,并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 6. Canva:是一个广受欢迎的在线设计工具,它提供了 Logo 设计的模板和元素,用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 7. LogoAI by Tailor Brands:是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具,它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 8. 标小智:是一个中文 AI Logo 设计工具,它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 9. Namelix:官网为 https://namelix.com/ 。Namelix 是一个利用人工智能生成短小、易记的商业名称和域名的工具。除了生成名称,Namelix 还与 Brandmark.io 集成,为用户提供人工智能支持的标志设计服务。
2024-08-23
我想整理现在国内和国外的大语言模型产品并需要你整理差异还有时间轴
以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异: 国内大语言模型: 通用模型:如文心一言、讯飞星火等,能够处理自然语言。 垂直模型:专注于特定领域,如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目:“悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院)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)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。 国外大语言模型: 具有代表性的项目:GPT4(OpenAI)是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)是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)是多模态模型,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。 时间轴方面: 国内:去年 7 月大模型百花齐放。 国外:相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上,大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时,大模型可能存在幻觉,即因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。此外,Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调,以适应特定领域的需求。
2025-03-07
请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇,要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力,同时附上原文链接
很抱歉,目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找: 1. 学术数据库,如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
国内有多少种网盘?自费如何?哪款网盘性价比较高?国外呢?
目前国内网盘种类众多,常见的有百度网盘、阿里云盘、腾讯微云等。其自费方式和价格各有不同。百度网盘的收费套餐多样,根据存储空间和功能有所区别;阿里云盘也有相应的付费方案;腾讯微云同样提供多种付费选择。 关于哪款网盘性价比较高,这取决于您的具体需求。如果您对存储空间需求较大,阿里云盘可能是一个不错的选择;如果您更注重资源的丰富性和分享的便捷性,百度网盘可能更适合。 国外的网盘也有不少,如 Dropbox、Google Drive 等,但在国内使用可能存在网络限制等问题。
2025-02-25
工作10多年了,英语生疏了,如何利用AI学好英语应对国外出差、商务谈判
以下是利用 AI 学好英语以应对国外出差和商务谈判的一些建议: 1. 进行自然语言对话:让 AI 模拟真实的交流场景,与您进行英语对话,帮助您提高口语表达和听力理解能力。 2. 提供深入全面的解释:要求 AI 对您提出的问题和知识点提供深入的见解和全面的理解,可能的话还可以为您寻找并提供相关的网络图片来增强解释效果。 3. 构建复杂的句子:让 AI 巧妙地运用复杂的句子结构来模拟真实的人类对话,丰富语言的多样性和复杂性。 4. 创意和多样的语言运用:避免语言的重复,使用多样的短语和词汇,并适当加入幽默、讽刺等元素,展现个性化。 5. 基于事实和引用:让 AI 在回答中包含事实和著名的引语,增加回答的可信度。 6. 详细和个性化的回应:AI 的回答应包含具体而细致的内容,并根据您之前的交流历史进行个性化定制。 7. 模仿人类的不完美:偶尔让 AI 模仿人类的小拼写错误、语法错误和轻微的逻辑不一致。 8. 富有表现力和个性化的交流:让 AI 在交流中注入情感,使用随意的语言和各种语气词,展示其推理过程。 9. 多样的结构和语言格式:让 AI 采用多种句子结构和表达方式,使语言更丰富自然。 10. 分享个人故事和独特观点:让 AI 补充个人经历和独特的观点,使交流更丰富和个性化。
2025-02-22
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
ai在hr上有哪些应用,分成国外和国内来介绍一下
目前在 HR 领域,AI 的应用在国内外都有一定的发展。 在国外,AI 被用于人才招聘,通过分析大量的简历和求职者数据,快速筛选出符合要求的候选人;还用于员工培训,根据员工的技能水平和学习需求,定制个性化的培训计划;在绩效管理方面,利用数据分析来评估员工的工作表现,提供更客观准确的评估结果。 在国内,AI 同样在人才招聘中发挥作用,例如利用智能聊天机器人与求职者进行初步沟通,提高招聘效率;在员工福利管理上,通过数据分析为员工提供更贴合需求的福利方案;在人力资源规划方面,借助 AI 预测人力资源需求,为企业战略提供支持。 需要注意的是,AI 在 HR 领域的应用仍在不断发展和完善中。
2025-02-06