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各个ai大模型的优势

Answer

以下是一些常见的 AI 大模型的优势:

OpenAI 的 GPT-4

  • 是大型多模态模型,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

  • 具有极高的一致性。
  • 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。
  • 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。

DALL·E 3

  • 能轻松将想法转化为极其精准的图像。
  • 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。

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。

OpenAI 的 o3 及 o3-mini

  • o3 在编码、数学和科学等领域表现出色,在多个衡量基准上远超 o1。
    • 在 ARC-AGI 公共基准得分高。
    • 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。
    • 在 SWE-Bench Verified 上表现突出。
    • 在 Codeforces 上得分高。
    • 在 AIME 2024 上得分高。
    • 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。
  • o3-mini 具有 3 个推理级别,最低级别将比肩 o1,在许多编码任务上性能优于 o1,且成本大幅降低。

大模型的优势还包括:

  • 像一个多功能的基础平台,能处理多种不同的任务,应用范围广泛,拥有更多的通识知识。
  • 但大模型并非拥有无限知识,其知识来源于有限的训练数据,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

十七问解读生成式人工智能

“小模型”确实有其优势,尤其是在特定任务上表现得非常出色。比如,如果你训练了一个专门识别猫🐱或狗🐶的模型,它在这个任务上可能非常精准。然而,这个模型就无法用于其他任务(因为用来训练模型的数据主要是由猫猫狗狗的照片组成的)。而“大模型”则不同,它像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”)。大模型可以处理多种不同的任务,应用范围非常广泛,并且拥有更多的通识知识。这就是为什么尽管“小模型”在某些特定领域内表现优异,我们仍然需要“大模型”的原因:它们能够在更广泛的场景中提供支持和解决问题。[heading1]问题十一、大模型拥有无限知识吗?[content]大模型并不拥有无限知识。大模型的知识来源于它们在训练过程中接触到的数据,而这些数据是有限的。虽然大模型可以处理和生成大量的信息,但它们的知识来自于它们所训练的数据集,这些数据集虽然庞大,但仍然是有限的。因此,大模型只能回答它们在训练过程中见过或类似的问题。大模型在训练之后,其知识库不会自动更新。也就是说,它们无法实时获取最新的信息,除非重新训练或通过其他方式更新模型。大模型在某些特定或专业领域的知识可能不够全面,因为这些领域的数据在训练集中可能较少。[heading1]问题十二、大型语言模型的运作机制是什么?[content]大型语言模型的运作机制主要是通过大量的数据训练来学习语言的结构和模式,然后根据输入生成相应的文本。这些模型通过阅读大量的文本数据,学习到语言中的词汇、语法、句子结构以及上下文关系。当你给它一个输入时,它会根据这些学习到的知识生成一个连贯的回答。所以它永远在猜测下一个字符将要生成什么,类似于词语接龙游戏。

12月21日 AI资讯汇总

推出的下一代模型o3及精简版o3-mini作为o1系列的后继者。这些模型旨在解决编码、数学和科学等领域的复杂。在多个衡量基准上都更狠超o1。-o3在ARC-AGI公共基准得分为75.7%(得分是o1的3倍)。O3在高计算模式下得分为87.5%。人类表现为85%。-EpochAI的Frontier Math(数学难题解答):o3创下新纪录,解决了25.2%的问题,而其他模型都未超过2%-在SWE-Bench Verified上:o3比o1高出22.8个百分点-在Codeforces上(在编程领域):o3获得了2727分,超过了OpenAI首席科学家的2665分-在AIME 2024上:o3得分96.7%,只漏了一个问题-在GPQA Diamond上:o3达到了87.7%,远高于人类专家的表现精简版o3-mini:具有3个推理级别高中低,最低级别将比肩o1,在许多编码任务上,o3-mini的性能将优于o1,并且成本大幅降低但目前因为安全原因,还无法公开。正在努力中~o3 mini,o3目前在招内测安全员帮助进行模型安全测试,官网1/10日报名截止。OpenAI表示希望1月底,o3 mini将或与我们见面!🌟地址:https://youtu.be/SKBG1sqdyIU开源针对嵌入式平台的Realtime API SDK其开源针对嵌入式平台的Realtime API SDK,可轻松集成到小型硬件设备上(如:ESP32S3)使用OpenAI的实时语音服务。可以用来衍生智能家居,机器人场景。🌟地址:https://github.com/openai/openai-realtime-embedded-sdk😊针对AI视频工具Sora,Sam Altman表示向所有Plus用户提供在sora relax模式下无限视频生成。

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请提供一个提供办公效率的AI及其网址和使用教学
以下为您提供一些能提高办公效率的 AI 及其网址和使用教学: 邮件写作 AI 工具: 1. Grammarly: 功能:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点:易于使用,支持多种平台(如浏览器扩展、桌面应用、手机应用),适用于多种语言。 网站:https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor: 功能:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。 优点:界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。 网站:http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid: 功能:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。 优点:功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。 网站:https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic: 功能:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点:生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。 网站:https://writesonic.com/ 5. Lavender: 功能:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点:专注邮件领域,提供具体的改进建议和实时反馈。 AI 视频工具: 1. Runway: 网址:https://runwayml.com 优势:有网页有 app 方便 教程: 2. 即梦: 网址:https://dreamina.jianying.com/ 优势:剪映旗下,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型 教程: 3. Minimax 海螺 AI: 网址:https://hailuoai.video/ 优势:非常听话,语义理解能力非常强 教程: 4. Kling: 网址:kling.kuaishou.com 优势:支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频 教程: 5. Vidu: 网址:https://www.vidu.studio/ 6. haiper: 网址:https://app.haiper.ai/ 7. Pika: 网址:https://pika.art/ 优势:可控性强,可以对嘴型,可配音 教程: 8. 智谱清影: 网址:https://chatglm.cn/video 优势:开源了,可以自己部署 cogvideo 教程: 9. PixVerse: 网址:https://pixverse.ai/ 优势:人少不怎么排队,还有换脸功能 教程: 10. 通义万相: 网址:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 优势:大幅度运动很强 教程: 11. luma: 网址:https://lumalabs.ai/ AI 办公设备管理系统: 联想设备管理平台: 网址:未提及 功能:借助 AI 和物联网技术,对企业的办公设备进行管理,包括设备状态监测、故障预警、软件更新等。例如当打印机墨盒快用完时,系统会自动提醒并安排更换,提高设备的使用效率。 AI 美容护肤机构推荐平台: 新氧 APP: 网址:未提及 功能:利用 AI 分析用户的需求和地理位置,为用户推荐附近的优质美容护肤机构。比如用户想做皮肤护理,APP 会根据用户的评价和机构的服务项目,推荐合适的机构。 AI 儿童教育机构推荐平台: 大众点评亲子频道: 网址:未提及 功能:通过 AI 技术根据家长的需求和孩子的年龄,为家长推荐合适的儿童教育机构。例如家长想为孩子找一家英语培训机构,APP 会根据机构的口碑和课程设置进行推荐。 AI 汽车销售平台: 汽车之家车商城: 网址:未提及 功能:利用 AI 分析用户的购车需求和预算,为用户推荐合适的汽车品牌和车型。例如用户想买一辆家用 SUV,平台会根据用户的需求推荐性价比高的车型,并提供购车优惠和金融服务。
2025-02-05
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导: 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。 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列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)上的课程,按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 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,同时一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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做出自己的作品,在知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享,欢迎您在实践后也进行分享。 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 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。 另外,May 在其公众号文章「」中分享了自己疯狂向 AI 提问从而入门的经历。还有为不会代码的朋友准备的「写给不会代码的你:20 分钟上手 Python+AI」,能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用(抓取公众号文章)和一个 AI 应用(为公众号文章生成概述)。
2025-02-05
抖音直播间ai自动回复
以下是关于抖音直播间 AI 自动回复的相关知识: 在当下的 AI 产品中,大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”,在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时,这里的写法就是 Prompt,您可以足够相信 AI 的智商,无论怎么写,它一般都能理解,但以下仅供参考,您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址,如:https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ,AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。 测试“人设与回复逻辑”时,尝试输入网址:https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ,也就是 Claude 的介绍信息页,AI 就会按照预先设定的格式进行返回。但由于 AI 的特性,它并不总能返回合适的结果。处理这种情况的方法有很多,比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow(这个后面讲)。 另外,在【AI+知识库】商业化问答场景中,大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人,对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。提示词则是告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、要专注于哪些技能,让他能够按照您的想法,变成一个您需要的“员工”。知识库相当于给这个“聪明”员工发放的一本工作手册,例如设定使用阿里千问模型,角色是“美嘉”,知识库放的是《爱情公寓》全季的剧情,这样当您提问时,AI 就能根据设定和知识库进行回复。
2025-02-05
文生视频的 AI 能力
以下是关于文字生成视频的 AI 能力的相关信息: 文字生成视频的 AI 产品有: 1. Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频,是 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 (内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别) 对于视频模型的评估,可从以下方面全面评估 AI 视频生成模型的各种能力: |测试类型|提示词(Prompt)| ||| |生成质量|“A highresolution 4K video of a sunset over the ocean with smooth transitions.”| |生成速度|“A short 10second clip of a running dog in a park.”| |一致性|“A person walking from left to right across the screen with consistent motion and background.”| |多样性|“A fantasy world with dragons flying in the sky and wizards casting spells.”| |可控性|“Generate a video of a beach scene with a setting sun and seagulls flying,with the ability to change the weather from sunny to cloudy.”| |音频生成|“A video of a thunderstorm with synchronized sound effects of thunder and rain.”| |界面友好度|“Test the user interface by generating a video of a mountain landscape with easytouse controls for adjusting the time of day and weather conditions.”| |可定制性|“Create a video of a city street with customizable options for the number of people,types of vehicles,and time of day.”| |计算资源|“Generate a 30second video of a busy market scene and measure the CPU,GPU,and memory usage.”| |运行成本|“Produce a 2minute educational video on the water cycle,evaluating the cost efficiency for longer videos.”| |错误处理|“Generate a video with an incomplete prompt to test how the model handles missing information.”| OpenAI 发布的首款文生视频模型 Sora 具有强大的能力,不仅能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,还能生成长达 1 分钟的超长视频,且一镜到底。在视频中的女主角、背景人物等方面都达到了惊人的一致性,各种镜头随意切换,人物保持了神一般的稳定性。相比之下,Runway Gen 2、Pika 等 AI 视频工具在几秒内的连贯性方面还有待突破。
2025-02-05
用户运营AI
以下是关于用户运营 AI 的相关内容: AI 技术的发展对职业形态有巨大影响,但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营,AI 虽能在某些方面提供帮助,如生成文章和解决单点问题,但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面,人类仍具有优势。 以新媒体运营为例,其核心竞争力在于内容的创新和创造力,AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营,AI 能胜任客户服务和解决单点问题,但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代,我们应重点提升以下能力: 1. 提升提问技巧:在信息泛滥的时代,高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力,通过独立思考,向 ChatGPT 等工具提出优质问题,以获得满意答案。 2. 培养学习方法:面对无尽知识,要提高学习能力和效率,掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外,在开源 AI 社区中,可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案,还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时,机器人可定时推送活动信息和社区动态,提高通知的准确性和及时性。
2025-02-05
目前用的最多的Ai工具都有哪些
目前使用较多的 AI 工具包括以下几类: 1. 文章润色工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,帮助优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 论文写作相关工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 3. 适合软件项目经理的工具: 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能,辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 文档和协作工具:微软的 Copilot 集成到 Office 套件中,提供 AI 助手功能;云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 风险管理和决策支持工具:帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 沟通和协作工具:AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,帮助快速生成创意图像素材。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中,您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中,支持以下模型生成视频: TexttoVideoMorph0.1:内部文本到视频生成模型,默认具有逼真色调,可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1:内部图像到视频生成模型,用文本提示引导效果更好,使用时可不输入文本,在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1:内部风格转换模型,支持在文本提示下进行视频到视频的渲染,可将视频风格更改为预设,同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1:由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型,适用于构图中有清晰层次的镜头(风景镜头、B 卷等)。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型,型号选择会根据是否上传图像或视频而更改,每个模型有自己的一组参数可供调整,如相机运动(支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转,未来将支持一次选择多个相机移动选项)、时间(支持最多 10 秒的视频生成,默认持续时间为 3 秒)。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹(若没有则新建),地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l),下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,地址为:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识: 概念与功能说明: 首页模型、帖子、排行榜:展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情,下方有返图区。 基础模型(checkpoint):生图必需,任何生图操作都要先选定。 lora:低阶自适应模型,类似 checkpoint 的小插件,可控制细节,权重可调整。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能。 VAE:编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,可无脑选 840000。 Prompt 提示词:描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词(Negative Prompt):描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图:上传图片后,SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 简明操作流程(文生图): 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型(checkpoint):按主题找贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet:高阶技能,可控制特定图像。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选 840000。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词(Negative Prompt):用英文写避免的内容,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++2M Karras,留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
请问你的大模型底座用的是什么
大模型的底座相关知识如下: 大模型像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”),可以处理多种不同的任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 大模型的知识来源于训练过程中接触到的数据,这些数据是有限的,其知识库不会自动更新,只能回答在训练过程中见过或类似的问题,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 从整体分层的角度来看,大模型整体架构的基础层为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。数据层包括企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。模型层有 LLm(大语言模型)或多模态模型,如 GPT 一般使用 transformer 算法实现,多模态模型训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。平台层是模型与应用间的部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。表现层即应用层,是用户实际看到的地方。 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱,阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,为用户的多种互动提供支持,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代。
2025-02-04
大模型搭建知识库的逻辑是什么
大模型搭建知识库的逻辑主要包括以下几个方面: 1. 理解 RAG 技术:利用大模型搭建知识库本质上是 RAG 技术的应用。在大模型训练数据有截止日期或不包含所需数据时,通过检索增强生成(RAG)来解决。RAG 可抽象为 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题及检索出来的嵌入片一起提交给大模型,生成更合理的答案。 2. 构建知识库各个流程: 从用户提出问题开始,经历用户问题的理解、路由、初步检索、重排序等环节,最终将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型生成输出结果。需要注意重排序结果的使用限制,如设置阈值进行截断或筛选相关性分数等。 后置处理包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 知识库的需求:大模型并非 100%准确,存在数据日期限制和无法感知公司内部私有数据等问题,知识库的出现就是为解决大模型的数据准确性问题。例如在客服系统中,公司将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型,使其能更准确回答用户自然语言询问的问题。
2025-02-03
我想找一款合适的ai视频剪辑模型,请帮我推荐一下,并比较各自的优劣
以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型,并比较它们的优劣: 1. Pika: 优点:对奇幻感较强的画面把控出色,自然度高;更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点:真实环境画面容易糊。 2. Pixverse: 优点:在高清化方面有优势,对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点:生成的视频存在帧率问题,处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway: 优点:在真实影像方面质感好,战争片全景镜头处理出色,控件体验感较好。 缺点:特别爱变色,光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI: 优点:文生视频制作便捷高效,能提供多元创作思路。 缺点:较难保证主体/画面风格的稳定性,实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中,您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如,需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成;物体滑行运动可用 Pixverse 生成;有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。
2025-02-03
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势?
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下: 在数字乘法任务中,ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率,而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下,能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中,GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进,GPT4 在许多复杂问题中展示了更深入的理解,并能够应用适当的推理。而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法,提到与问题仅是表面相关的公式和概念,表明缺乏实际理解。
2025-01-22
请对比文心一言、豆包、天工、Kimi以上几个软件各自的优势
以下是文心一言、豆包(字节跳动)、天工(不太明确您提到的天工具体所指,可能是指某些特定的模型或产品)、Kimi 这几个软件的优势对比: 文心一言 4.0(网页版): 优势:由百度开发,可能在某些特定领域的知识储备和语言理解能力上有一定优势。 豆包(字节跳动): 优势:无需科学上网,使用方便。 Kimi: 优势:不需要科学上网,无收费,不需要登录可以直接使用;有案例,点击预设问题即可开始尝试。 需要注意的是,对于不同的用户和应用场景,这些软件的优势可能会有所不同,其表现也会受到数据、算法、训练等多种因素的影响。
2025-01-16
相对于其他的人工智能软件,你的优势有哪些
相对于其他人工智能软件,具有以下优势: 在俄乌战争中,如美国 Palantir Technology 公司提供的软件,能在几秒钟内对航空侦察图片中的坦克、大炮和人员进行标记并出结果,快速传输到作战部门,实现实时反应。 具有强大的学习能力,能汇聚各途径获得的照片,通过对战场上海量数据的学习,辨别假目标,识破伪装手段。 以 Sora 为例,与 Runway、Pika 等相比,在文本生成视频方面表现更出色。
2025-01-15
智能体(AI Agent)对比大模型在应用中的优势是什么
智能体(AI Agent)对比大模型在应用中的优势主要包括以下方面: 1. 能够回答私有领域问题,例如公司制度、人员信息等,而大模型存在无法回答此类问题的局限性。 2. 可以及时获取最新信息,如实时天气、比赛结果等,大模型在这方面有所不足。 3. 能准确回答专业问题,如复杂数学计算、图像生成等,大模型在这些方面表现欠佳。 4. 适用于多种客户场景,如有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务的场景,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 5. 基于大模型,通过集成特定的外部能力,弥补大模型的不足。例如集成实时信息获取、回答私有领域问题等外部能力。 6. 典型场景丰富,包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。如私有领域知识问答,只需准备好相关知识库文件,就可在百炼控制台快速创建应用;个性化聊天机器人可通过长期记忆保存关键历史对话信息,并集成夸克搜索和图像生成等插件扩展功能;智能助手可引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能提升工作效率。 在基准测评方面,AI Agent 智能体正在最大程度释放 LLM 潜能,逐渐成为通向 AGI 的技术共识。现有关于 Agent 能力的测评,主要在英文场景或任务,目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。通过测评结果发现,在 Agent 核心基础能力上,国内模型已经较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 从原理上看,智能体中间的“智能体”就是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接,在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。
2025-01-13
AI写作 (一)AI写作的优势和应用场景 (二)利用AI辅助新闻通讯稿写作的方法:如获取灵感、优化语言等
AI 写作具有以下优势和应用场景: 优势:能够快速生成内容,提高写作效率;可以提供新的思路和创意。 应用场景:广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括: 头脑风暴:在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料:借助 AI 快速汇总相关主题信息,节省查阅资料时间。 优化表达:写完初稿后,让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路:写作卡壳时,询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是,写作不仅是产出内容,更是思考的过程,不应过度依赖 AI 写作,而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时,大语言模型在写作中很有用,如用于集思广益、头脑风暴等,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。另外,选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。
2025-01-13
Deepseek详细介绍及优势
DeepSeek 是一家中国杭州的人工智能创业公司。其发布的 DeepSeekV2 具有以下特点: 由 60 位专家混合的开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。 拥有 2360 亿参数,其中 210 亿在生成过程中被激活。 在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。 DeepSeekV3 则引发了人工智能界的震撼: 以 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU(中国市场的低配版 GPU)训练出的开源模型。 多项评测成绩超越了 Qwen2.572B 和 Llama3.1405B 等顶级开源模型,与 GPT4o 和 Claude 3.5Sonnet 等世界顶级闭源模型不相上下,而训练后者的成本保守估计要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达 H100。 DeepSeek 收获了广泛而真诚的赞誉,尤其是在开源社区,受到开发者的支持。 详细介绍可参考以下链接: https://xiaohu.ai/p/7468
2025-01-13