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

国产AI大模型的应用

Answer

国产 AI 大模型的应用主要体现在以下几个方面：

  1. 百度文心大模型：在 2024 年大模型中标项目数量和金额大幅增长，凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业应用广泛。其落地需要全栈技术能力支持，百度智能云通过完善的 AI 基础设施整合全栈技术，获得广泛行业认可。
  2. Qwen 系列：是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型。在 OpenAI 认可的榜单中表现出色，多次冲进榜单，得分不断提高。其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用。
  3. 免费的大模型 APP：包括 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问。
    • Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，具有超大“内存”，能读长篇小说和上网冲浪。
    • 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子、聊天和答疑解惑。
    • 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。

此外，还有如“非遗贺春”魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛等相关活动。

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

References

WaytoAGI近期活动备份

[国内大模型落地“狂飙”一年，各家厂商成绩如何？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OYkswbydxixdCKkJLSbc1teknwc)丨百度领跑市场，AI基础设施加速产业化2024年是国内大模型技术加速落地的关键年份，各大厂商如百度、阿里、字节等在AI大模型领域展开激烈竞争。根据数据，2024年大模型中标项目数量和金额大幅增长，百度凭借40个中标项目和2.74亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业，百度文心大模型的应用广泛，表现亮眼。大模型的落地不仅要求技术过硬，还需要全栈技术能力支持，包括算力、数据治理和应用开发等。百度智能云通过其完善的AI基础设施，整合全栈技术，获得了广泛的行业认可，成为大模型落地的领军者。🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节AI模型创作大赛｜大赛时间2024年12月24日-2025年1月15日🏆大赛奖池【￥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励🎈双赛道同时开启，赛道一【春节】+赛道二【爱非遗AI传承】💡期待你以AI助力非遗传承，参赛👉https://club.huixingyun.com/activity/7493989779944805834/?from=aicc-fy-waytoagi📝活动说明：[魔多蛇年春节AI模型创作大赛](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I960wZW1MiuOuEkBw7ncUxmknlg)本次活动由浙江省非遗保护中心（浙江省非遗馆）指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多AI联合承办，由[WaytoAGI](https://www.waytoagi.com/)提供社区传播支持

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

可以说，Qwen是国内唯一出现在OpenAI视野里，可以参与国际竞争的国产大模型。不久前，OpenAI创始人奥特曼在X上转发了一条OpenAI研究员公布的消息，GPT-4o在测试阶段登上了Chatbot Arena（LMSys Arena）榜首位置，这个榜单是OpenAI唯一认可证明其地位的榜单，而Qwen是其中唯一上榜的国内模型。早些时候，有人做了个LMSys榜单一年动态变化视频。过去一年内，国产大模型只有Qwen多次冲进这份榜单，最早出现的是通义千问14B开源视频Qwen-14B，后来是Qwen系列的72B、110B以及通义千问闭源模型Qwen-Max，得分一个比一次高，LMSys也曾官方发推认证通义千问开源模型的实力。在顶尖模型公司的竞争中，目前为止中国模型只有通义千问真正入局，能与头部厂商一较高下。开发者用脚投票的结果，显示了Qwen系列的受欢迎程度。目前为止，Qwen系列开源模型的累计下载量突破了1600万，国内外有海量开发者都基于Qwen开发了自己的模型和应用，尤其是企业级的模型和应用。Qwen的很多忠实拥趸是海外开发者，他们时常在社交平台发表“我们为什么没有这种模型”的溢美之词（配图详见附件）。可以说，通义大模型用行动证明了开源开放的力量。七、为什么大模型的生态建设如此重要？AI大模型是全球数字技术体系的竞争，这个体系包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等等。中国信息化百人会执委、阿里云副总裁安筱鹏指出，全球AI大模型竞争的制高点是AI基础大模型，因为基础大模型决定了产业智能化的天花板，商业闭环的可能性，应用生态的繁荣以及产业竞争的格局。与此同时，开源生态在整个技术体系的竞争中也有着至关重要的作用。

问：国内免费的大模型app有哪些？

Kimi智能助手、文心一言、通义千问这几个都是国内免费的APP。Kimi智能助手：Kimi是一个有着超大“内存”的智能助手，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪，Moonshot AI出品的智能助手。文心一言：百度出品的AI对话产品，它的定位是智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。通义千问：通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。还有更多大模型产品，可以访问网站查看：内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Others are asking
AI编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 12 月 02 日 AI 辅助编程使需求开发范式发生变化。像翻译、数据提取等简单任务可通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具解决。AI 功能不断升级，支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展了应用场景。Cursor、v0.dev 等 AI 工具降低了编程门槛，显著提升开发效率，变革了软件工程领域。 快速迭代与发布 MVP 时，应尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代，而非按月计划拖延。点子好坏无所谓，快速练手才是关键，以提高效率和实践经验。 12 月 30 日 对于利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发，建议发挥组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。 后端 Java 程序员转向 LLM 方向，可借助 AI 编程工具（如 Cursor）熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。 1 月 16 日 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力（将复杂系统拆解为松耦合的模块）、专业编程能力（判断 AI 生成代码优劣）和调试能力（快速定位问题并解决）。 包小柏用 AI 技术“复刻”女儿引发思考，AI 可“重现”亲人，缓解失去亲人的痛苦，成为情感寄托的桥梁。通过复刻声纹、影像，实现互动、对话甚至唱歌的效果。这也涉及到伦理与未来，可用于安慰同样经历失亲之痛的人群，并推动相关技术帮助罕见病患者。
2025-02-17
怎样利用AI进行广州小学语文数学英文各科的学习辅导，请给出具体可操作方案，及安排一个学期的日程。
目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说，可以考虑以下步骤： 首先，确定学习目标和重点。针对每门学科，明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后，选择适合的 AI 学习工具。例如，有一些在线学习平台或教育类的 APP ，它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面，可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如，周一至周五每天晚上安排 12 小时，分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天，可以先通过 AI 工具进行知识点的学习，然后做相关的练习题进行巩固，最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能完全替代教师和家长的指导与监督。
2025-02-17
openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻： 1. 12 天连续直播相关结果，昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布，之前发布的是 o1 Preview 历史版本，正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多，OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini，拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度，可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格，如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展，o1（2024 年 9 月）排名全球第 9800 名，o3（2024 年 12 月）提升至第 175 名，现内部模型已达全球第 50 名，预计今年内登顶第一。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，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. Adobe Firefly：支持文生视频、图生视频、视频翻译，免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元：腾讯视频模型，目前只支持文生视频，图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息： AI 绘画在工业机械设计中的应用： Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片，如一个数据图标，蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片等元素，具有高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k 等特点。质感不错，可多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法对图片影响最大的是参考图，建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用： NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法，设计的零件比人类设计的更强壮、更轻，且会提出人类想不到的想法，但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时，掌握相关基础知识和技术细节很重要，通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展，在 CAD 设计中的应用会更广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息： 在小红书博主方面，有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享，您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到，工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及，包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈，未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时，在 3D 生成方面，须解决空间几何难题，材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式，其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力，可通过对话方式表达设计需求，利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求，并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
如何基于你的模型对一台工业设备（钢板划线印字装备）进行故障诊断和预测性维护，从以下几个方面进行分析 1.技术栈：数据采集与通讯，数据库，算法，前端，微服务、应用等，并进行软件选型 2.硬件选型：工业设备、边缘计算设备，软件部署硬件，分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性：要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性：考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性，若以此进行招标，如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
国产Ai中哪个的英语理解能力和翻译能力最强
目前国产 AI 中，在英语理解和翻译能力方面，不同的产品各有特点。 通义万相在中文理解和处理方面表现出色，作为阿里生态系统的一部分，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。但在处理非中文语言或国际化内容方面，可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色，由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。 可灵是由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量非常高，但价格相对较高。 需要注意的是，对于英语理解和翻译能力的评价会因具体的应用场景和需求而有所不同。
2025-01-29
我想利用国产的语言大模型，根据会议内容生成会议纪要。1-请给我推荐能够实现以上内容的国产大模型；2-我应该提供哪些信息给大模型，才能实现我的想法。
以下是为您推荐的能够根据会议内容生成会议纪要的国产大模型：文心一言、讯飞星火等。 为了实现您的想法，您应该提供给大模型以下信息： 1. 详细的会议内容，包括与会人员的发言、讨论的主题和重点等。 2. 明确您对会议纪要的格式和重点的要求，例如是否需要按照特定的结构进行整理，是否需要突出某些关键信息等。 3. 如有相关的背景资料或补充说明，也应一并提供，以便大模型更全面地理解会议内容。
2025-01-13
总结一下24年国产AI大模型的主要进展
2024 年国产 AI 大模型的主要进展包括： 9 月： 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 23 日：钉钉 365 会员上线。 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 国内大模型落地情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一；科大讯飞居第二。 在智能终端行业，中国超半数手机厂商都在使用文心大模型，包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌；上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出，截至 11 月，其文心大模型日均调用量超过 15 亿次，千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露，百度智能云营收达 49 亿元，同比增长 11%。 大模型进入产业落地后，除了大模型本身能力质量要过硬外，落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地，需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。大模型的竞争，正在加速成为体系化之战。
2025-01-09
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展： 通义千问的 Qwen 系列表现出色：Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单，得分不断提高，其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用，尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况：2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 其他进展：智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解，国内目前仍无胜任大模型训练的芯片，在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现，但华为昇腾在单卡指标上距离不远，因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态，仍需时间打磨。
2025-01-09
你是国产的大模型还是国外的
目前国内外大模型的发展情况如下： 国内外差距依然明显，GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，与 GPT 4Turbo 有 11.61 分差距，与 GPT 4（网页）有 4.9 分差距。但过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，不过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 等。 在语言与知识的测评中，GPT4 Turbo 依然领先，是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好，OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0 等较为接近 GPT4。 国内大模型在中文语言与知识能力上已基本追赶上国外头部大模型。 此外，新用户可在阿里、腾讯官网获取免费试用服务器，如腾讯云的轻量应用服务器、阿里云的服务器 ECS，服务器系统配置选择宝塔系统。免费大模型接口方面，国内有阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）等，均有限制一定免费额度的 Token。国外有谷歌的 Gemini 大模型、海外版 Coze 的 GPT4 模型，免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子，具体操作可参考相关教程。
2025-01-04
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
如何利用大模型写教案
利用大模型写教案可以参考以下要点： 1. 输入的重要性：要输出优质的教案，首先要有高质量的输入。例如，写商业分析相关的教案，如果没有读过相关权威书籍，输入的信息缺乏信息量和核心概念，大模型给出的结果可能就很平庸。所以，脑海中先要有相关的知识概念，这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解：大模型通过输入大量语料获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（大量数据）、找老师（合适的算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等步骤。 3. 与大模型的交互： 提示词工程并非必须学习，不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则，重点是是否达成目的，未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点，有助于大模型更好地理解用户意图。
2025-02-17
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
ai大模型
AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-17
我是一个ai小白，请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：
2025-02-17
开源模型和闭源模型
开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。
2025-02-17
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用： 1. 韦恩：扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页，进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构，组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局，左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板，不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板，结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动优化，支持多种内容类型。 此外，还有韦恩：扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例，包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用，具体如下： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括： 1. 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 2. 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 3. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货。 4. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 在教育领域的具体应用： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
有没有形容在ai应用中 数据很重要的图
在 AI 应用中，数据具有极其重要的地位，主要体现在以下几个方面： 1. 训练过程：计算机通过数据进行自我学习，每一层节点代表的含义由数据决定，数据的质量和偏差会直接影响 AI 学习结果。 2. 模型效果：高质量的数据如同精炼后的汽油，能极大提升模型效果。而国内中文互联网数据质量相对较低，获取高质量数据困难，存在“垃圾进，垃圾出”的问题。 3. 企业应用：企业应确保数据的多样性与真实性，进行数据审查和多源验证，避免历史偏见被放大。很多企业虽认识到数据重要，但数据梳理是漫长枯燥的过程。 4. 避免陷阱：要警惕数据陷阱和新的信息茧房，避免因数据问题导致决策失误。
2025-02-17
列出最近很火的10个AI应用
以下是最近很火的 10 个 AI 应用： 1. AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析、机器学习技术，已有产品如游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元，能根据玩家需求推荐游戏道具。 2. AI 天气预报分时服务：运用数据分析、机器学习技术，如彩云天气分时预报，市场规模数亿美元，提供精准的分时天气预报。 3. AI 医疗病历分析平台：采用数据分析、自然语言处理技术，像医渡云病历分析系统，市场规模数十亿美元，可分析医疗病历辅助诊断。 4. AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习技术，例如讯飞听见会议总结功能，市场规模数亿美元，能自动总结会议发言内容。 5. AI 书法作品临摹辅助工具：通过图像识别、数据分析技术，有书法临摹软件，市场规模数亿美元，帮助书法爱好者进行临摹。 6. AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，一些摄影 APP 有参数调整功能，市场规模数亿美元，可根据场景自动调整摄影参数。 7. AI 音乐情感分析平台：使用机器学习、音频处理技术，如音乐情感分析软件，市场规模数亿美元，能分析音乐的情感表达。 8. AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习技术，像小米智能照明系统，市场规模数十亿美元，实现家居照明的智能化控制。 9. AI 金融风险预警平台：运用数据分析、机器学习技术，如金融风险预警软件，市场规模数十亿美元，可提前预警金融风险。 10. AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理技术，如马蜂窝路线优化功能，市场规模数亿美元，能根据用户需求优化旅游路线。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例： 决策智能体： 以 Anterior 为例，它是一家健康计划自动化公司，开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则，在复杂任务中选择最佳方法并更新状态，直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成（RAG）： 以 Sana 的企业搜索用例为例，应用程序加载和转换无结构文件，将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时，系统检索相关上下文块，折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM，合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链，运行每个提示链生成中间输出，并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用： 具有搜索、合成和生成三个核心用例，Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。
2025-02-16