ai在hr上有哪些应用，分成国外和国内来介绍一下

以下是为您推荐的入门 AI 产品经理的学习方案： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 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。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、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。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 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。 此外，个人做了一下划分，仅供娱乐和参考： 1. 入门级： 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对 AI 产品经理的要求： 1. 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 2. 关注场景、痛点、价值。 观察目前行业的 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求情况： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 9. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 10. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 产品经理的工作内容（仅作参考）：

以下是为新手提供的学习 AI 的课程建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 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作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 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。 此外，为您推荐【野菩萨】的 AI 课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。

以下是一些可以实现批量切片生成短视频的 AI 剪辑工具： 1. Opus Clip：专注长视频转短视频场景，能自动识别长视频中的精彩片段并提取重排。创始人 Young Z 在 22 年疫情期间创业，尝试多个方向后形成产品形态。23 年底推出 7 个月后便获取了 500 万注册用户和 1000 万 ARR。支持手动切片和 AI 剪辑切片，还支持创作者通过 Prompt 输入剪辑需求，提供作品发布日历、视频数据分析后台全套创作者工具等。网页版访问：https://www.opus.pro/ ；官方推特：https://x.com/OpusClip 。 2. 剪映：有很多人性化设计和简单音效库/小特效，但无法协同工作和导出工程文件，应用于商业化效果有限。剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等。 3. 以下是另外几个视频 AIGC 工具： Raskai：可将短视频素材直接翻译至多语种。 Invideo AI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，生成视频后人工二编再合成长视频。 Descript：屏幕/播客录制后以 PPT 方式做视频。 Veed.io：自动翻译自动字幕。 Clipchamp：微软的 AI 版剪映。 Typeframes：类似 Invideo AI，内容呈现文本主体比重更多。 Google Vids 。

初中物理教师可以通过以下方式将 AI 辅助教学： 1. 学情分析与作业测评：利用基于平台数据的学情智能分析工具，实现精准教育。例如，让 AI 生成作业题目并优化题目质量与难度，对主观题进行辅助批改。 2. 课程规划：借助像沃顿商学院提供的提示词库，将自己视为教学助理，明确学习目标，细化希望学生思考和练习的内容，预判常见难点并帮助克服，详细说明教学任务，描述优秀学习表现，运用提问和检查理解的方式评估学习效果，合理安排讲解、示范、练习、复习等环节。 3. 创新教学方法：可以像初中数学老师朱力老师那样，将生活中的实际案例，如巴以冲突、泰坦尼克号的史料等，借助 AI 转化为与物理相关的教学内容，让学生从生活中学习物理。 4. 提示词工程：注重提示词的逻辑，将复杂任务拆分成科学合理的步骤，让前一步的结果成为后一步的基础，且要确保步骤能打印出来，以便影响后续预测结果。例如，让智谱清言出 20 道物理选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。

以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容： 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导其从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。 例如，教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识，也不用费力提炼“Know How”，利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例结构和关键元素，并以专家视角优化。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化提示词，用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外，编写提示词（prompt）还有一些通用建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：任务需要背景知识时，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：有特定期望结果时，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代达到满意结果。

AI 在金融领域有以下应用： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 5. 个性化的消费者体验：根据客户需求提供定制服务。 6. 成本效益高的运营：优化运营流程，降低成本。 7. 更好的合规性：确保金融活动符合法规要求。 8. 改进的风险管理：有效识别和应对风险。 9. 动态的预测和报告：及时准确地进行预测和报告。 金融服务公司利用大量历史金融数据微调大型语言模型，能够迅速回答各类金融问题。例如，经过特定数据训练的模型可回答公司产品相关问题，识别洗钱计划的交易等。在现有企业与初创公司的竞争中，现有企业因专有金融数据访问权限在使用 AI 时有初始优势，但受准确性和隐私高标准限制；新进入者初期使用公开金融数据训练模型，后续会生成自己的数据，并以 AI 作为新产品分销突破口。

AI 对 HR 有以下帮助： 1. 在招聘方面： 处理大量候选人简历时，自动化工具可提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，提高招聘效率。 降低因人为错误导致的招聘成本浪费，节约企业成本。 AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升招聘效率和候选人体验，优化整体业务效能。 2. 存在潜在风险及应对策略： 公司需要采取战略性的应对措施，如更新人力资源程序以限制潜在的不同影响；对人力资源技术提供商进行尽职调查；修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规；对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差；告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度；提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外；定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 3. 具体工作场景案例： 团队绩效管理：根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 面试工具：开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。

以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

以下是一些使用 AI Agent 搭建 HR 服务台或智能问答的成功方案： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 智能体（Agent）在各种应用中扮演重要角色，典型的应用领域包括： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

以下是关于 HR 对员工年度工作经历绩效考评的相关内容： 关键词库：绩效管理、目标设定、绩效评估、员工优势、员工弱点、反馈机制、个人发展计划、职业规划、评估工具、数据分析、绩效考核、评分标准、KPI 指标、成果目标、个人任务、团队任务、激励机制、晋升机会、增量奖励、培训计划、团队建设、人才管理、工作满意度、员工福利、OKR 提问模板： 1. 请根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 2. Tom、Sarah、Jack、Lucy 有 1 人需要评级为 D，淘汰辞退，请根据已有数据将他们的绩效排序，并书写一份辞退信。 3. 针对优秀员工可给予公开培训他人的机会，请将已有团队和个人绩效数据最排序，选出最优的一位，并书写一份邀请分享先进经验的邀请函。 考评流程： 1. 第一步，收集员工数据：收集员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据，包括员工的个人优势、弱点、目标、所负责的项目或客户、工作记录等信息。 2. 第二步，输入数据到 ChatGPT 中：将员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让 ChatGPT 能够理解这些数据的含义和用法。 3. 第三步，分析员工绩效：通过 ChatGPT 生成的结果，分析员工的绩效表现，了解哪些员工的业绩表现优秀，哪些员工存在问题，哪些员工需要提高等。 4. 第四步，生成个性化绩效反馈：根据 ChatGPT 生成的结果和员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据，针对性地生成个性化的绩效反馈，包括员工的优点和不足、需要改进的方面、具体的行动计划等。 5. 第五步，迭代优化绩效管理方案：根据员工的反馈和实际情况，不断迭代和优化绩效管理方案，根据员工的个人特点和需求，定制更加具体和有效的绩效管理方案。 注意事项：需要结合实际情况和人类智慧进行分析和判断，才能得到更加准确和有效的结果。同时，也需要保护员工的隐私和数据安全，遵守相关的法律法规和公司政策。 此外，以下是一些人力资源 HR 相关的提示词示例： 1. 发送拒绝录取邮件：请帮我写一份给候选人拒绝录取的邮件，请写出相关职位。向应聘者发送电子邮件，告知他们尚未被选为{职位}。在电子邮件中，对他们对该职位的兴趣表示感谢，并感谢他们花时间申请。用礼貌和专业的语气，提供反馈或回答他们可能提出的任何问题。 2. 工作终止函：请帮我写一份解雇函，请写出相关理由。作为人力资源团队，请起草一份解雇信，强调其因{原因}而被解雇的原因。 3. 编写工作描述：请帮我写一份招聘网站的工作描述，包括职位名称和技能。由于公司正在招聘，请为职位生成职位描述。理想的候选人应在{技能 a}、{技能 b}和{技能 c}方面拥有多年的经验和专业知识。请编制一份令人信服的工作描述，准确反映角色的要求和职责。 4. 向应聘者发送邮件：请帮我写一份给应聘者的邮件，包括职位名称和工作要求。作为招聘人员，您需要通知有关{职位}的职位空缺。应聘者必须具备{工作要求}。确保在适当个性化电子邮件时使用正式语气。 5. 安排候选人面试：请帮我写一份给候选人通知面试的邮件，包括职位和面试时间。作为招聘人员向候选人发送电子邮件，安排{职位}职位的面试。请他们为您提供{现场/电话/视频}面试的几个可用日期和时间。 6. 发送 Offer：请帮我写一份给候选人 Offer 的邮件，包括职位和面试时间。作为{公司名称}的人资，您需要通知{候选人姓名}有关{职位}的职位空缺。应聘者必须具备{工作要求}。确保在写电子邮件时，使用正式口吻。

以下是一些与 HR 相关的 AI 产品： 在 To B 领域，智能人力资源类产品主要利用模型进行一些工作，比如简历初筛、JD 自动生成、数据分析等。 案例方面，有“HR：团队绩效管理”，可根据团队和个人的绩效往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议；“HR：面试工具”，是一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，能帮助求职者在面试中生成完美回答。 写简历方面，有 Kickresume 的 AI 简历写作器，使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历；Rezi 是领先的 AI 简历构建平台，能自动化创建可雇佣简历的各方面；Huntr 的 AI 简历构建器，提供免费模板及相关生成器和工作匹配。更多产品可查看 https://www.waytoagi.com/category/79 。

以下是关于 AI 在 HR 中的具体应用的相关内容： 在招聘方面，随着科技的快速发展，AI 已成为企业招聘流程中的重要工具。它带来了前所未有的效率和自动化能力，但也存在新的挑战和风险，特别是在算法偏见、数据隐私和歧视等方面。 在医疗领域，Abridge 这款工具的使用场景包括：寻求简化文档过程并减少医生倦怠感的医疗提供者；希望利用 AI 技术增强电子健康记录（EHR）系统功能的组织；希望更好理解自己的医疗旅程并积极参与自己护理的患者；寻找创新且经济实惠的医疗人工智能解决方案的医疗信息主管（CMIO）。 目前暂未获取到更多关于 AI 在 HR 中其他方面的具体应用内容。但总体来说，AI 在 HR 领域的应用具有很大的潜力，未来可能会在人才评估、培训与发展、员工关系管理等方面发挥更重要的作用。

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！

机器人组织可以分为以下类型： 1. 人形化机器人组织：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 2. 成本下降显著的机器人组织：人形机器人成本及售价呈下降趋势，核心零部件成本降低以迎合市场应用及商业化需求。 3. 由大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案构成的机器人组织。 此外，在通用人工智能（AGI）的等级划分中，最高级别的组织（Organizations）能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

根据所提供的内容，国外访问量最大的 AI 工具中，ChatGPT 独占 140 亿流量，占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先，欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后，所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。

以下是一些与 Cursor 和 Windsurf 自动补全代码功能比肩的产品，且部分可以免费使用： 1. Deepseek：网址为 https://www.deepseek.com/zh ，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 2. 通义灵码：在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装（目前免费）。 3. JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 4. Wing Python IDE Pro：https://wingware.com/ ，是一款专为 Python 编程设计的开发环境，年度许可证起价 179 美元/月。 5. Smol Developer：https://github.com/smolai/de ，是一个开源的 AI 开发助手，遵循 MIT 许可证。 6. Cody：https://about.sourcegraph ，个人使用免费。

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。

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。

国外比较主流的大模型有： 1. GPT4Turbo：OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4（网页版）：OpenAI GPT4 官方网页版本，支持联网功能。 3. GPT4（API）：OpenAI GPT4 官方 API 版本，不支持联网功能。 4. Claude2：Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro：Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo：OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat：Meta 发布的模型。

以下是国外 10 个可免费使用的著名 AI： 1. Langfuse：大模型应用的开源追踪和分析工具，提供开源可观测性和分析功能，可在可视化界面中探索和调试复杂的日志和追踪，使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 2. Eden AI：将顶尖 AI API 融合为一，能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本，集中管理使用限制和成本监测，并不断探索市场上新兴的 AI 能力。 3. Langdock：能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件，将 API 连接到 Langdock，并将其作为插件部署到所有大模型应用中，然后使用内置的测试功能来确保一切按预期工作，并在插件扩展时进行监控。 4. LLM Spark：用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。 5. Civitai：开源生成式人工智能的家园，提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，已发展成为一个拥有 650 万月活跃成员的社区。 6. KLING AI：下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力，通过提示和图像激发创造力，制作出完美模拟现实世界的图像和视频，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。 7. Viggle：允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作，创作者、品牌和电影制作人可以轻松地替换角色、复制动作并将他们的想法变为现实。 8. Hailuo Video by MiniMax：强大的人工智能驱动的视频生成引擎，能将简单文本转换为生动、专业品质的视频，将静态图像转换为动态视觉故事。 9. Hedra：开创性的视频基础模型公司，正在构建一个能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。 10. Bing：在写东西方面是最佳免费选项之一。 11. Claude 2：在写东西方面是免费选项之一。