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Claude大模型背后是什么公司

Answer

Claude 大模型背后的公司是 Anthropic。Claude 系列在前段时间推出了 Claude-3.5-Sonnet 等模型,并且在代码生成等方面表现出色。同时,Anthropic 公司的 Claude 还具有较大的上下文窗口等特点。

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References

从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火,唤起了大模型的又一春

如果你经常刷X或者关于AI的信息,那么你对Cursor这个词肯定不陌生。随便刷刷我的时间线,就能看到XXX说Cursor太牛逼了啊,我XXX小时就能利用它写一个应用出来。是的,他们说的都是真的。我只用了27*3秒,就写了一个简单的FLUX WebUI,还加了Magic Prompt+历史纪录功能。而且,这还是用的一个我以前一看就头疼的代码语言。所以,不得不感叹大模型技术发展之快,很多还在做大模型应用或者模型的公司,也要好好想想,互联网的那套方法,在当下还能不能奏效,现在的这种节奏,可能比敏捷开发还要敏捷。“不然OpenAI的GPT-5出来,就吊打大家”。上面的这句话,其实是山姆大叔在去年11月的OpenAI开发者大会上说的,结果他的对手,Claude的母公司Anthropic帮他做到了。因为Claude在前段时间推出了Claude-3.5-Sonnet:一个在前端代码生成能力上断崖式领先的模型,以及Artifacts:一个直接把前端代码渲染成网页的工具加上在Claude加持下的Cursor持续爆火,似乎让很多人在周边不断唱衰的论调中,似乎又看到了大模型应用落地的另一种新思路--代码生成。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

前四个(包括Bing)都是OpenAI系统。今天有两大主要的OpenAI AI:3.5和4。3.5模型在11月启动了当前的AI热潮,4.0模型在春季首次发布,功能更强大。一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。有很多插件,其中大部分不是很有用,但你应该随需要自由探索它们。Code Interpreter是一个非常强大的ChatGPT版本,可以运行Python程序。如果您从未为OpenAI付费,那么您只能使用3.5。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的GPT-4版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的Bing使用4和3.5的混合,通常是GPT-4家族中首个推出新功能的模型。例如,它既可以创建也可以查看图像,而且它可以在网页浏览器中阅读文档。它连接到互联网。[Bing使用有点奇怪,但功能强大。](https://oneusefulthing.substack.com/p/power-and-weirdness-how-to-use-bing)谷歌一直在测试自己的人工智能供消费者使用,他们称之为Bard,但是由各种基础模型驱动,最近是一个名叫PaLM 2的模型。对于开发出LLM技术的公司来说,他们非常令人失望,尽管昨天宣布的改进表明他们仍在研究基础技术,所以有希望。它已经获得了运行有限代码和解释图像的能力,但我目前通常会避免它。最后一家公司Anthropic发布了Claude 2。Claude最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口-本质上是LLM的记忆。Claude几乎可以保存一整本书或许多PDF。与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事,这意味着,在实际上,它倾向于对你做一些事情进行责骂。现在,来看看一些用途:

文章:Andrej Karpathy 亲授:大语言模型入门

我想提的另一件事是,我之前天真地描述了人类完成所有这些体力工作的过程。但这并不完全正确,而且它越来越不正确。这是因为这些语言模型同时变得更好。你基本上可以使用人机协作来创建这些标签,随着效率和正确性的提高。例如,你可以使用这些语言模型来获取示例答案。然后人们会挑选部分答案来创建一种单一的最佳答案。或者你可以要求这些模型尝试检查你的工作。或者你可以尝试让他们进行比较。然后你就像是一个监督角色。所以这是一种你可以确定的滑块。而且这些模型越来越好。我们正在将滑块向右移动。比较、标记文档、RLHF、合成数据、排行榜好的,最后,我想向你展示当前领先的大型语言模型的排行榜。例如,这就是聊天机器人竞技场。它由伯克利的一个团队管理。他们在这里所做的是根据ELO评级对不同的语言模型进行排名。计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。所以不同的棋手互相对弈。根据彼此的胜率,你可以计算他们的ELO分数。你可以使用语言模型做完全相同的事情。所以你可以访问这个网站,输入一些问题,你会得到两个模型的响应,你不知道它们是由什么模型生成的,然后你选择获胜者。然后根据谁赢谁输,你就可以计算出ELO分数。所以越高越好。所以你在这里看到的是,拥挤在顶部的是专有模型。这些是封闭模型,你无法访问权重,它们通常位于网络界面后面。这是OpenAI的GPT系列,以及Anthropic的Claude系列。还有其他公司的一些其他系列。所以这些是目前表现最好的模型。然后就在其下方,你将开始看到一些开放权重的模型。因此,这些权重是可用的,人们对它们有更多了解,通常有相关论文可用。例如,Meta的Llama2系列就是这种情况。或者在底部,你可以看到Zephyr 7b Beta,它基于法国另一家初创公司的Mistral系列。

Others are asking
怎么写给 Claude 的 prompts
以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容: 1. 提示简介:提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt:可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt,让 Claude 根据用户输入的领域和产品(也可自定义产品特点)直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁,Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型,在卡片生成这步可能需要一些调整,不稳定,最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页,把上述提示词发送即可初始化,然后进行使用。 3. 控制输出格式(JSON 模式):控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式,Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示,并格式化输出,如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等,甚至自定义格式。例如,如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句,可以使用相应的提示。
2025-03-28
claude教程
以下是关于 Claude 的教程: 1. 提示简介:Claude 经过训练成为一个乐于助人、诚实可靠、无害的助手,习惯于进行对话。您可用常规自然语言请求指示它,指示质量对其输出质量影响大,尤其对于复杂任务。 2. Project 功能: 打造真正的个人 AI 助理。 打开 Claude,在左侧菜单栏点击“Projects”。 点击“Create Project”。 填写项目名称并点击“Create Project”。 在“Project Knowledge”下面,点击“Set custom instructions”,填写系统提示词。建议使用 Claude 3.5 Sonnet,逻辑能力更强。打开聊天窗口输入复盘内容,AI 会给出优化建议。 3. 17 岁高中生写的神级 Prompt:将 Claude 强化成满血 o1,如用 Prompt 把 o1 级别的思维链复刻到 Claude 3.5 里,思考逻辑更详细、更像人。Prompt 名为 Thinking Claude,作者是 17 岁的高中生涂津豪,其 Github 地址为:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。
2025-03-24
claude
以下是关于 Claude 的相关信息: 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为“Thinking Claude”的神级 Prompt,将 Claude3.5 强化得非常强大。它能把 o1 级别的思维链复刻到 Claude3.5 里,使其思考逻辑更详细、更像人,甚至思考过程都跟 o1 一样,还能展开折叠。用这个 Prompt 强化过的 Claude3.5 智能程度、成功率、像人的程度都大幅提升,群友用其创造了如 flappy bird、德州扑克等。您可以在作者的 Github 上查看完整的 Prompt,地址是:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答:要预先填充 Claude 的回应,只需在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本。例如:|Role|Good Prompt| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色,并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手,有黑色或白色可选,售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽,让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备,无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手(预先填充)|{ 。在这个例子中,通过以 Assistant 消息开头,我们限制了 Claude 的输出为所请求的 JSON 模式的其余部分。 3. 要求 Claude 进行重写:有时候 Claude 的回答可能不完全准确或符合要求,在以下情况可以要求重写,如响应接近所需但缺乏具体细节或格式、输出未完全遵循初始提示的约束条件、不确定结果是否准确希望 Claude 双重检查。重写在提示包含多个约束时特别有用,请求重写可以强调 Claude 最初忽略的约束的重要性。
2025-03-24
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
claude
以下是关于 Claude 的相关信息: 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为 Thinking Claude 的神级 Prompt,将 o1 级别的思维链复刻到了 Claude3.5 里,使其智能程度、成功率、像人的程度大幅提升。可以在作者的 Github 上查看完整 Prompt,地址是:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答:要预先填充 Claude 的回应,只需在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本。例如:|Role|Good Prompt| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色,并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手,有黑色或白色可选,售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽,让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备,无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手(预先填充)|{ 。 3. 要求 Claude 进行重写:有时候 Claude 的回答可能不完全准确或符合要求,在以下情况可要求重写,如响应接近所需但缺乏细节或格式、输出未完全遵循初始提示的约束条件、不确定结果是否准确希望双重检查。重写在提示包含多个约束时特别有用,请求重写可强调 Claude 最初忽略的约束的重要性。
2025-03-19
以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
图像识别模型
图像识别模型通常包括编码器和解码器部分。以创建图像描述模型为例: 编码器:如使用 inception resnet V2 应用于图像数据,且大部分情况下会冻结此 CNN 的大部分部分,因为其骨干通常是预训练的,例如通过庞大的数据集如图像网络数据集进行预训练。若想再次微调训练也是可行的,但有时仅需保留预训练的权重。 解码器:较为复杂,包含很多关于注意力层的说明,还包括嵌入层、GRU 层、注意力层、添加层归一化层和最终的密集层等。 在定义好解码器和编码器后,创建最终的 TF Keras 模型并定义输入和输出。模型输入通常包括图像输入进入编码器,文字输入进入解码器,输出则为解码器输出。在运行训练前,还需定义损失功能。 另外,还有一些相关模型的安装配置,如 siglipso400mpatch14384(视觉模型),由 Google 开发,负责理解和编码图像内容,其工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt(适配器)连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型)负责生成文本描述。
2025-03-28
大模型公司的数据训练成本目前大概是多少
目前,AI 大模型的训练成本较高。在数据、算力、算法三要素中,算力是基础也是大模型竞争力,但国产芯片在软件适配度、稳定性方面存在不足。大部分采用智能计算中心、自费买英伟达 A800/H800 显卡组成服务器运行、或者用价格更为实惠的服务器云来训练,成本最高的部分是前期的模型训练。 千亿参数模型的报价高达数十万元,由于训练成本高、数据筛选难度大,高昂的售价让很多客户望而却步。在预训练阶段,从互联网上获取大量文本并处理,需要 GPU 集群,通常需要数百万美元的成本。 开源模型可以由任何人托管,包括不承担大模型训练成本(高达数千万或数亿美元)的外部公司。闭源模型能否长久保持优势还是未知数。
2025-03-28
阿里集团投资了哪几个大模型公司
阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底,阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面,并在 2024 年春节前谈定投资,大手笔投资近 8 亿美元,持股比例约 40%,月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外,阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。
2025-03-28
minimax的大模型算法热点
以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容: 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型:MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文,能应对超长文章;T2A v2(speech01turbo)拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台(https://platform.minimaxi.com/login )进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元,API 消耗会消耗余额,生成一条 3 分钟的语音,文本模型消耗 1 分钱,语音模型消耗 5 毛钱,克隆音色有额外费用,现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好,以及 groupid。还可以克隆声音,相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ,有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作,勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆,使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型,其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01,采用线性注意力机制和 MoE 架构,显著提升上下文处理能力,支持超长上下文(400 万 Token),在多项学术基准上表现优异,超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用,加速 Agent 时代的到来,通过精细架构设计和训练策略,在处理长输入时实现接近线性的计算效率。
2025-03-28
哪个大模型的API接口免费?
以下是一些提供免费 API 接口的大模型: 1. Silicon 硅基接口:有众多开源模型(Yi、Qwen、Llama、Gemma 等)免费使用,还赠送 14 元体验金,有效期未知。注册和使用地址为,邀请码:ESTKPm3J。注册登录后,单击左边栏的 API 密钥,单击新建 API 密钥,单击密钥即可完成 API 密钥的复制。它支持多种大模型,也支持文生图、图生图、文生视频。 2. 智普 GLM4 接口:在 BigModel.cn 上通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利。进入个人中心,先完成实名认证,再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥,进入后单击右上角的添加 API,鼠标移至密钥上方,单击复制即可得到智普的 API key。 3. 阿里的通义千问大模型:打开链接,创建个 API key。 4. 智谱 AI(ChatGLM):有免费接口。 5. 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口。 此外,谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)和海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费的,但需要给服务器挂梯子。
2025-03-28
大模型时代组织和个人面临的挑战和应对策略是什么?
在大模型时代,组织和个人面临着以下挑战和应对策略: 挑战: 1. 算力投资风险:大规模算力投资使公司转变为重资产模式,可能影响公司估值和投资人收益。获取高性能算力成本高昂,包括 GPU 价格及后续部署、运营、调试和使用成本。 2. 估值泡沫风险:创业公司为抬高估值规避算力风险,可能成为突破的绊脚石,类似荷兰郁金香泡沫,当风口过去,真实收入将成为关键指标。 应对策略: 1. 对于创业公司: 挖掘新的价值点,如探索大模型在不同领域的应用,或开发中间层服务,如训练、数据处理、算力服务等。 避免盲目追逐原创大模型,根据自身情况选择合适的发展路径,如套壳开源大模型或拼装大模型时注重创新和突破。 2. 对于投资人: 保持独立判断,不人云亦云,吸取以往经验教训,专注于更有创意和机会的公司或项目。
2025-03-28
AI发展背后是哪些技术进步推动的,原理是什么?
AI 发展背后主要由以下技术进步推动: 1. 核心架构:Transformer 和 Diffusion 这两种架构分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥了关键作用,构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力提升:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术进步提供强大支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关实验室和收购的公司,形成强大人才网络,推动了技术发展,并培养了一批领军人物,人才在不同公司间的流动和合作促进了 AI 技术的快速进步。 其原理在于:这些技术的协同作用使得 AI 能够更高效地处理和分析大量数据,实现更复杂的任务和功能。例如,强大的算力能够支持大规模的数据训练和模型优化,优秀的架构能够提高数据处理和模型表达能力,而人才的创新和合作则不断推动技术的突破和应用拓展。
2025-03-24
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09
企业做自己的小模型,需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些?
企业做自己的小模型,可能会用到以下工具及背后的公司: 1. 在编排(Orchestration)方面,涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等,其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务,确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练(Deployment, Scalability, & PreTraining)类别中,像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具,有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入(Context & Embeddings)的工具,相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等,能帮助模型处理和理解语言上下文,并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性(QA & Observability)方面,例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具,可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外,还有以下工具和相关公司: 1. 图片生成 3D 建模工具,如 Tripo AI(由 VAST 发布)、Meshy、CSM AI(Common Sense Machines)、Sudo AI、VoxCraft(由生数科技推出)等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(可灵、即梦等)等方面,可能需要相应资质。
2024-11-20
AI创作背后的版权陷阱
AI 创作背后存在诸多版权陷阱: 1. AI 绘画的版权归属存在争议。有人认为其只是从现有素材库拼接和重塑内容,创意来自原始艺术家;也有人认为 prompt 体现了创意。在新法律法规出台前,使用 AI 制作的图版权可能为公版,难以保证著作权。为确保版权,应将机器生成内容作为原始素材,突出“人类创作”部分。 2. 在数字化时代,AI 技术发展对现有知识产权法律体系构成挑战。如广州互联网法院的一起判决,标志着我国在知识产权保护方面的司法实践迈出重要一步。AI 在内容生成方面,对版权法的挑战主要体现在输入端训练数据合法性和输出端生成内容的版权属性问题。 3. 律师建议,AI 直接生成的东西在中国及海外通常不受法律保护。因此需要对其进行后期修改,如土豆人 tudou_man 作品后期部分占 30%40%,使用正版软件并完成版权链。大众对 AIGC 作品存在抵触,如认为其盗图抢饭碗,初学者使用 AI 时往往不做处理,而专业创作者会尽力规避瑕疵,导致创作成本较高。
2024-11-03
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册,但是我不希望提示词工程手册太实操导向,需要包括背后的原理和逻辑,而不是只像一个公式一样的教给我
以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册: 1. 小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二) 强调对框架的理解和运用,介绍了多种提示词框架,如情境,并提供了学习的三步走:懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列(一) 虽然网络上提示工程资料众多,但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用,并指导实操案例,帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版(中英对照) 指出提示词工程是一门实证科学,需要不断测试和迭代,包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词,同时不要忘记测试边缘情况。
2024-08-15
sora背后的核心技术是啥
Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型,其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型,通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中,扩散模型被用来学习视频的分布,从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers(DiT),它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术,优化了视频生成。具体来说,Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示,然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记,为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始,模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上,生成的视频通过多步精炼过程出现,每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说,Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器,它能够解析文本并理解复杂的用户指令,然后通过扩散模型生成视频。
2024-06-10
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
AI招聘的公司有哪些
以下是一些涉及 AI 招聘的公司和相关产品: 1. 用友大易:其 AI 面试产品具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型完成初筛,并自动发送面试邀约。 2. 海纳:海纳 AI 面试通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次,并收到评估、建议和得分。 4. 智联招聘 APP:其作为 AI 招聘筛选工具,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。 5. 贝壳找房 APP:其 AI 房地产评估系统利用数据分析和机器学习技术,准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。 6. 腾讯游戏助手:其 AI 游戏角色生成器利用图像生成和机器学习技术,为游戏开发者生成独特的游戏角色。 7. 墨迹天气 APP:其 AI 天气预报助手利用数据分析和机器学习技术,提供精准的天气预报和气象预警。 此外,还有虚构的“Good AI Recruitment Limited”公司,提供使用一系列 AI 系统加速招聘流程的服务,例如基于申请表自动筛选候选人的服务。
2025-03-27
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。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。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、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,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
国内的头部和腰部AI公司有哪些
以下是国内部分头部和腰部的 AI 公司及其相关产品: 科大讯飞:讯飞听见 网易:有道翻译 字节跳动:即梦 AI、幕布、火山方舟 昆仑万维:天工 AI 美图公司:Vmake AI、美图设计室 迷南文化:熊猫办公 稿定科技:稿定设计 云上绿洲:FlowUs 华为:昇思 MindSpore 良知品牌:openi 艺源酷科技:创客贴 AI 金山办公:WPS AI 艾斯莱德:islide.cc 月之暗面:Kimi.ai
2025-03-26