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当前最强AI模型有哪些？

Answer

当前最强的 AI 模型包括：

  1. OpenAI 的 o3 模型：在 ARC-AGI 测试中达到了 87.5%的准确率，几乎与人类水平相当。能够进行自我对话、多角度分析和自我质疑，具备一定的“思考意识”。下一代 o3-mini 模型的推理能力能够媲美 o1 模型。
  2. Google 的 Gemini 2.0 Flash：在重要的基准能力上直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro，同时模型速度有极大提升。
  3. OpenAI 的 GPT-4：是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。
  4. Midjourney v5：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。
  5. DALL·E 3：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。
  6. Mistral 7B：在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。

此外，还有智谱·AI 开源的一些模型，如 WebGLM-10B、MathGLM-2B 等。

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

References

码观 | 共识与非共识：从模型到应用，2024 AI 趋势回首与展望

从o1到o3的快速进化，证明了新的Scaling Law的有效。在ARC-AGI测试中，o3模型达到了87.5%的准确率，几乎与人类水平（85%）相当。这意味着在适应未知任务方面，AI已经具备了接近人类的能力。我们无法通过给GPT-4增加更多计算量，来获得这样的结果。简单地扩大我们从2019年到2023年所做的事情（采用相同的架构，在更多数据上训练一个更大的版本）是不够的。而这一次，OpenAI找到了全新的思路。o系列模型能够进行自我对话、多角度分析和自我质疑，最终得出更可靠的答案。它不再仅仅是一个信息处理工具，而是开始具备了某种程度的“思考意识”。虽然这距离完全的自我意识还很遥远，但已经展示出了朝着这个方向演进的潜力。包括Google在内的AI公司，已经都看到这个方向的潜力，正在奋力追赶。而这条路，起码还可以狂奔一整年。Scaling Law的另一端参数效率突破在关注大模型的能力极限的时候，一个容易被忽视的关键进展是，2024年，我们也看到了模型参数效率出现了很强的突破——即随着模型的代际更迭，原本在前一代模型最大参数量的版本才能完成的能力，不断被后一代模型的“轻量级模型”版本追平。通常这样的“轻量级模型”要比“大模型”的版本参数量低1-2个数量级。比如12月，Google发布的Gemini 2.0 Flash，在重要的基准能力上，直接追平甚至部分超越了Gemini 1.5 Pro，而同时，模型的速度有极大提升。OpenAI也表示，下一代o3-mini模型的推理能力，能够媲美o1模型——可以说是当前最强的模型。轻量级模型的代际能力跃升的原因可能是多重的，一个常常为人所提到的原因是，蒸馏技术的使用。

ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单

OpenAI今年为我们带来了两个最佳AI模型，并将它们打包成一个无与伦比的聊天机器人，很难被超越。不过，别只看到树木而忽略了森林。大模型在各个方面都取得了进步，为我们带来的AI能力是大多数人在一年前无法想象的。我们可以用一点文本生成整个网站、演示文稿和头像。我们可以创造出任何我们想象的图像。明年这个类别会有什么？更多的生成式AI？「大型行为模型」？生成式口语语言模型？AGI？GPT-4（免费可用）——与人类水平相当的LLM：GPT-4是OpenAI在深度学习规模扩大方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5（免费）——令人惊叹的逼真AI图像-以及五指手：Midjourney V5模型是最新、最先进的模型，具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言prompt，并支持像使用tile这样的重复图案等高级功能。DALL·E 3（免费可用）——轻松将想法转化为极其精准的图像：现代文本到图像系统往往会忽略单词或描述，迫使用户学习提示工程。DALL·E 3代表了我们生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的70亿参数模型，Apache 2.0：Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型，它：•在所有基准测试上超越了Llama 2 13B•在许多基准测试上超越了Llama 1 34B•在代码任务上接近CodeLlama 7B的性能，同时在英语任务上表现良好

智谱·AI 开源模型列表

以下模型，以便用户使用我们多元化的产品。|模型|介绍|代码链接|模型下载||-|-|-|-||WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM)||WebGLM-2B|||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM-2B)||MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20亿参数的MathGLM模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到100%，其结果显著超越最强大语言模型GPT-4在相同测试数据上18.84%的准确率。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/cf429216289948d889a6/)||MathGLM-500M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/c80046ec7e234be4831b/)||MathGLM-100M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/a6ca369a212c4df08359/)||MathGLM-10M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/16a914d6db2a4b8f80f5/)||MathGLM-Large|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/3d138deaf93441b196fb/)|

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2025-02-26
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2025-02-26
AI LOGO工具
以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的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 制作器利用 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，用户能拖放设计，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。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列方案，并进一步定制优化至满意。 此外，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 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品，6 月 16 日举行群内投票选出前三名，注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中，故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观，引导 ChatGPT 用分镜形式描述，使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具，进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词，建立 AI 描述词模板，运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo，最后用 PS 合成。
2025-02-26
我想知道ai学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-26
AI 自动化和工作流编排有什么好的工具和方案
以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。
2025-02-26
AI教程
以下为为您提供的 AI 教程相关内容： 1. 五步学会用 AI 制作动画视频播客：五个步骤教您从零到一制作动画版视频播客，适合有一定技术基础的朋友，轻松上手创作动画视频！相关链接： 2. Poe AI 平台：这是一个支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流的聊天网站。注册账号后可免费使用，部分功能需付费订阅。不同 AI 机器人有不同特点，可按需选择。官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心找到具体教程。
2025-02-26
目前最强大的ai是什么
目前，很难明确指出哪一个是最强大的 AI。在大语言模型方面，OpenAI 的 GPT4.0 功能强大，GPT3.5 也引发了当前的 AI 热潮。微软的 Bing 混合使用 GPT4 和 3.5，常率先推出新功能且连接到互联网。谷歌的 Bard 由 PaLM 2 等基础模型驱动，虽有改进但仍有待提升。Anthropic 发布的 Claude 2 具有较大的上下文窗口，且不太可能恶意行事。此外，Open AI 发布的 Code Interpreter 也是非常强大的 ChatGPT 版本。但不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势，其强大程度也会因评估标准和具体需求的不同而有所差异。
2025-02-19
最强大AI 工具是哪个
以下是一些在不同领域表现出色的 AI 工具： 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括：Lucidchart、Visual Paradigm、ArchiMate、Enterprise Architect、Microsoft Visio、draw.io（现在称为 diagrams.net）、PlantUML、Gliffy、Archi、Rational Rose。 2023 年，能帮助月赚 5w 的部分 AI 工具：AI 研究工具如 Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity；图片处理工具如 DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney；版权写作工具如 Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic；设计工具如 Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer；网站搭建工具如 10Web、Framer、Hostinger、Landingsite；视频处理工具如 Klap、Opus、Invideo、Heygen；音频处理工具如 Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs；SEO 优化工具如 Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope；Logo 设计工具如 Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster；聊天机器人工具如 Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple；自动化工具如 Make、Zapier、Bardeen、Postman。 在 AI 聊天机器人领域，访问量最大的是 Open AI 的 ChatGPT，占总访问量的 76.31%，角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 各自产生的访问量不到总访问量的 2%。
2025-02-09
哪款AI软件，逻辑性最强，知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例： 医渡云病历分析系统：使用数据分析和自然语言处理技术，能够分析医疗病历，为医生提供辅助诊断建议，市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能：运用自然语言处理和机器学习技术，可自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能：借助自然语言处理和机器学习，帮助语言学习者纠正发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习，市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能：通过数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP：利用图像识别和数据分析，根据用户肤质提供美容护肤建议，市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版：采用自然语言处理和机器学习，为儿童生成有趣故事，激发想象力，市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP：使用数据分析和机器学习，快速诊断汽车故障，提供维修建议，市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP：凭借数据分析和机器学习，优化物流配送路径，提高物流效率，市场规模达数十亿美元。
2025-02-06
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
哪个AI对PDF文件的提炼总结能力最强
目前在对 PDF 文件的提炼总结能力方面，Claude 2 表现出色。将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中能取得令人印象深刻的结果，新模型更强大。可以通过查看相关经验和提示。此外，myaidrive.com 网站上的 AI PDF 也能处理较大的 PDF 文件，并为冗长的文档提供上级摘要。同时，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，其智能摘要功能能够辅助快速筛选信息。但需要注意的是，这些系统仍可能产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。
2025-01-23
目前最强大的AI工具
目前较为强大的 AI 工具包括以下几类： 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，操作便捷。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，功能丰富。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和代码生成工具。 5. Microsoft Visio：广泛使用，提供丰富模板。 6. draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具。 8. Gliffy：基于云的绘图工具。 9. Archi：免费开源，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具。 辅助编程的工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，提供实时代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，可快速生成代码。 5. Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码分析能力。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：提供代码建议等帮助，提高编程效率和准确性。 辅助写邮件的工具： 1. Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，多平台适用。 2. Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 3. ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细报告。 4. Writesonic：基于 AI 生成多种文本，速度快。 5. Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。
2025-01-23
大模型输出和节点输出配置不匹配怎么解决
当大模型输出和节点输出配置不匹配时，您可以参考以下要点来解决： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按照自身习惯设定，以便识别字段含义。 2. 输入方面，因为取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，所以可直接选择引用。 3. 在提示词区域，由于需要 LLM 根据输入信息处理，所以需要两个双花括号，写明使用的输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需要生成，就设置几项： 为了让大模型理解最终输出的形式要求，需要在用户提示词最后，添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意，变量名称、对应的输出内容、输出格式一定要前后完全一致，否则会输出失败，这一点很容易踩坑。 另外，虽然可以用大模型来实现变量类型的转换，比如选择“豆包·工具调用”，在大模型的高级设置中尽量把随机性调到最低，使其更严格遵循提示词。匹配好输入输出的名称与类型，提示词中注意用{{}}引用输入变量。但大模型节点效果不稳定，运行速度相对较慢，还可能带来额外花费。尤其当输出类型为 String 时，大模型容易画蛇添足地加上一些说明性文字，即使优化提示词去限制，也不一定每次都能限制住。一旦出现偏差，哪怕只是多一个字符，下游节点就可能无法正常运行，且对此调整手段有限。所以如果没有“代码恐惧症”，建议使用代码节点来实现。
2025-02-26
帮我总结现在主流的AI大模型，以及各自优劣
以下是对主流 AI 大模型的总结及各自优劣的相关内容： 主流 AI 大模型： 1. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。 相关技术概念： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，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：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，类似训练小狗。 3. 深度学习：参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型）：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 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，其完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
大模型训练全流程
大模型训练通常包括以下全流程： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人，要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈，对于 AI 模型，就是收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，通过反复阅读尝试预测句子中的下一个词，从而逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，大模型训练还可以类比为“上学参加工作”： 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 的才有资本训练自己的大模型。 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：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，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）。 一般训练还会有以下步骤： 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言基本结构和常识，具备文本补齐能力，将人类知识向量化以获得基础语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：训练模型理解并执行具体指令，如翻译文本以回答问题，输入内容包括特定格式的指令、输入和输出。 4. 对齐过程：通过引入人类评价标准和处理特定格式要求，优化模型输出以符合人类期望，包括处理文化、道德等细节。 虽然各公司具体实现细节可能是机密，但这些步骤共同构成了构建高效、实用大语言模型的过程，最终产生的模型可能含有高达 1750 亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中，开源模型依赖社区贡献，闭源模型由企业投入大量资源开发，两种策略都旨在推动大语言模型技术发展和应用。
2025-02-26
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
AI模型是什么意思？请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： 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，算法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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 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神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），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》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
AI模型私有化部署
AI 模型私有化部署具有以下特点和情况： 挑战方面： 在许多中小型行业，如金融、医疗和法律行业，由于对数据私密性要求极高，客户隐私敏感度高，往往需要私有化部署场景，这大大增加了企业培训的难度。 访问 GPT 有门槛，国企类、体制类的合作伙伴可能受限，需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案，如智谱等。 工程化落地难，企业知识库大部分卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理部分难度较大，技术能力要求比想象中更高。例如某金融企业希望使用大模型构建 AI 智能问答机器人并私有化部署，但因自身规模不大且无数字化系统，实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 经验分享方面： 构建企业知识库是常见需求，一种普遍解决方案是结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可进行模型的 Finetuning（微调）以优化性能。 基础模型提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。通过 Finetuning 可增强基础模型的知识库、调整输出和教授更复杂指令，提高模型整体性能和效率。 360 愿意为有能力的企业赠送免费的私有化部署通用大模型，其可解决隐私泄露和数据流失问题，满足科普和一些通用需求，如办公等。同时提供 360AI 办公的会员服务，围绕办公营销需求做了很多工具，并将其场景化。
2025-02-26
前馈神经网络、循环网络、对称连接网络区别是什么，当前大语言模型属于前面说的哪种网络架构，为什么这种网络架构流行
前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。
2025-02-25
神经网络从架构上有哪几种类型，当前流行的大语言模型用哪种类型神经网络，为什么这种神经网络架构更为流行
神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。
2025-02-25
我是一个ai零基础小白，你需要基于当前知识库内容，帮我规划学习该知识库的学习计划，请详细明确
以下是为您规划的学习 AI 的详细计划： 一、基础概念学习 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、正式学习 1. 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程，学习生成式 AI 等基础知识。 2. 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并在自己实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，知识库中还提到了以下内容： 1. 博主会精美地解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放，像喂饭教程般帮助理解 prompt。每个板块下有共学快闪，社区老师会带着大家动手操作并讲解思路，还提到官方最佳 prompt 有 6 个实践办法，看熟任意一个即可。 2. 智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用，所以有专门讲解扣子相关内容。 3. 学习 AI agent 可能较痛苦，建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。 4. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍：讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 5. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨：讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 6. way to AGI 社区活动与知识库介绍：讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 7. AI 相关名词解释：包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 8. 知识库的信息来源：有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 9. 社区共创项目：如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 10. 学习路径：有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 11. 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 12. 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 13. 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 您可以根据自己的需求和兴趣，有针对性地深入学习这些内容。
2025-02-24
当前DEEPSEEK发展壮大情况下，个人应具备AI方面什么能力避免被时代淘汰，如何提升这些能力，细化具体可执行的步奏
在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。
2025-02-24
当前哪些类型AI智能体做的好
当前在 AI 智能体领域，以下类型表现较好： 1. 在企业搜索、法律研究副驾驶、内容生成等类别中，Menlo Ventures 投资组合公司如是早期突破性的代表。 2. 领先的应用程序构建商如正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。 3. 从智能体类型来看： “决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树。 “轨道智能体”为智能体配备更高层次的目标，限制解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 “通用人工智能体”完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 此外，AGI 分为五个等级： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品仍需人类参与。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。 5. 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-07
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31