Google的人工智能多模态大模型叫什么

以下是关于 Google AI Studio 的相关信息： 1. Gemini 2.0 Flash 现身 Google AI Studio： 多模态实时 API：支持实时视觉与音频流应用开发。 速度提升：首次令牌时间显著优化。 质量改进：超越 Gemini1.5 Pro 在基准测试中的表现。 代理能力增强：多模态理解、复杂指令处理、函数调用全面提升。 新增功能：图像生成与可控的文本转语音。链接： 2. Cognition 的 AI 工程师 Devin 正式推出： 定价 500 美金/月，专注于小型任务处理，而非代替程序员。 核心功能：可通过 Slack 指令分配任务、在 VSCode 中管理代码、通过 API 接入定制化工作流。 优势：提升开发效率，擅长修复 bug、优化代码、编写测试用例。链接： 3. OpenAI 回应 ChatGPT 宕机： 全球范围宕机，影响 iOS18.2 及 Siri 集成功能。 可能因苹果新系统大规模更新，Siri 与 ChatGPT 深度集成所致。链接：

使用 Google AI Studio 的步骤如下： 1. 开始使用生成式 AI Studio： 在 Google Cloud Console 的导航菜单中，导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下，单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮，创建提示，您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息，例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求： 单击启动实验室按钮，如果需要支付实验室费用，选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板，包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台，实验室启动资源，然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意：如果看到“选择帐户”对话框，请单击“使用其他帐户”。 如有必要，从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中，单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中，单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据，不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意：在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面：接受条款和条件，不要添加恢复选项或双因素身份验证，不要注册免费试用。片刻之后，Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API： 在 Google Cloud Console 中，在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。

Google 的实验性产品 Learn About 具有以下功能： 1. 专注于知识学习，能帮助用户全面深入学习任意领域的信息，如历史、艺术、自然、生物、物理、科学、经济、个人成长等。 2. 设计保证信息真实性，可自动扩展相关知识。 3. 呈现方式直观，具有丰富的交互内容和交互形式。 输入提示词（英文）后进入对话页面。 右侧是当前话题的信息流，左侧是拓展查询列表。 右侧页面有样式丰富的内容板块，左侧页面点击问题或输入追问可进一步下钻话题。 4. 拥有多种样式丰富的交互卡片，包括图文并茂、视频推荐、关键词释义、相关概念链接、话题要点总结、澄清常见误区、互动示例（多轮追问）、测验考题（多轮追问）。 5. 使用了 LearnLM 模型，这是 Google 今年 5 月份推出的 Gemini 系列模型之一，专门面向学习场景进行了微调。以教育研究为基础，核心目标是构建个性化的学习体验。目前，除了 Learn About 这款产品外，LearnLM 还被用于 Google Search AI Overview、Youtube 学术视频问答等产品中，也可以在 Google AI Studio 里直接与模型对话。 目前该产品处于测试阶段，仅限美国访问，可通过 VPN 体验。访问链接：

以下是为您整合的相关内容： Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例，涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考：《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案，辅助车辆故障分析和检查，弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量，减少对技师经验的依赖，为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考：《》

生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。

谷歌在 I/O 发布会上宣布了一系列搜索产品的更新，包括 AI Overviews、多步骤推理能力、视频提问、提前计划、AI 组织的搜索结果等功能。此外，谷歌还在 Workspace（Gmail）、谷歌文档、谷歌表格、Google Photos 和 Circle to Search 等应用中集成了生成式人工智能技术，以提高用户的使用体验。

多模态是指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展，我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代，即利用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换，这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时，AI 不再局限于传统的单一模态处理方式，而是借助高维向量空间来理解数据，将图像或文字“压缩”成能够捕捉深层关系的抽象向量。 Gemini 模型本身就是多模态的，展示了无缝结合跨模态的能力，在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。

多模态大模型的原理如下： 基于大圆模型，能够识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧进行多模态理解，右侧生成输出。 典型的多模态大模型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器以生成除文本之外的更多模态。编码器接收图像、音频或视频并输出特征，这些特征经由连接器处理，使 LLM 能更好地理解。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类，前两种类型采用词元级融合，将特征处理成词元，与文本词元一起发送，最后一种类型则在 LLM 内部实现特征级融合。

以下是关于多模态搜索的相关信息： ThinkAny 搜索引擎： 产品特性： 支持多模态检索（MultiModeSearch），可检索链接、图片、视频等模态内容。 支持多维度输出（MultiFormOutput），能以对话、大纲、思维导图、时间线等形式输出搜索问答内容。 支持多信源检索（MultiRetrieveSource），可检索 Google、Wikipedia、Github 等信息源的内容。 开源了 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容。 长期发展方向是走 AI Search+Anything 的平台化路线，允许用户挂载自定义信息源、创建自定义智能体、实现自定义的流程编排。 其他推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，用自然语言提问，从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 提升 AI 搜索准确度： 在提示词的设计和调试方面需要下功夫，很多环节都需用到提示词，如请求大模型判断是否需要联网、改写问题、提取关键词、回答问题、标注引用来源、以思维导图形式输出答案、做 Function Calling 判断使用的 Agents 等。 多模态检索是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片、视频、音频比重增大，多模态检索为获取不同形式信息再聚合起来作为引用参考。但多模态检索实现困难，现阶段可在谷歌搜索基础上，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别、音视频转录等方法拿到多模态信息的文本内容。

以下是一些支持多模态输入和输出的 C 端产品： 1. 宝玉日报：支持文本或音频输入，输出可为文本、音频或混合数据。价格方面，1 小时音频输入成本为$12.8，输出为$25.6。相关链接： 2. Imagic 发布的 AI 驱动的无代码应用构建工具：支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频。创建出来的应用立刻就能使用和发布。相关链接：https://get.imagica.ai/s 3. 面壁智能推出的 MiniCPMo 2.6：具有多模态能力，如 OCR、视频理解、连续视频与音频流处理，实时直播与多模态上下文理解，支持 30 多种语言的文本和语音输入输出。资源链接： 4. 世界首个支持手持产品展示的 AI 数字人 Product Avatar：上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示，支持多语言，覆盖 28 种语言，可快速生成产品宣传视频。相关链接：

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。

以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，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，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、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处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用，以下是一些相关内容： AE 软件： 基本功能：可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动： AI 音乐创作：通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成：介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 Config UI 的应用：能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 社区共创项目：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名：作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动：会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AI 春晚即将开始：去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚，今年的也即将开始，可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战：10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升：接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买：若搞硬件机器人，部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法：设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告：可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成： AI 音乐方面，提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门，有相关课程与教程，且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice（指出其泛化能力不强）、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开，讲述了多个案例，如许建拍摄场景图成本降低，郭佑萌在图书出版行业提升效率，影楼可进行换装等操作，文旅文创场景有有趣的合影生成方式，还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源，包括共学课程、专栏报告、数据等，还提及就业创业及一些企业专栏的内容。

以下是关于人工智能法律的相关内容： 《人工智能权利法案蓝图》提出了人工智能权利法案的相关内容。 《全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理监管框架评述及启示》中提到： 1. 欧盟人工智能监管体系对中国的启示包括纳入道德伦理和人权考量的以风险为基准的统一人工智能治理。但伦理道德和人权的高度概括性、抽象性和不确定性给融入人工智能治理带来挑战，我国《科技伦理审查办法（试行）》是积极探索，但人工智能的特殊性可能无法体现，且“不可接受的风险”和“高风险”的界定存在不确定性和模糊性，以风险为基准的人工智能管理框架成效有待观望和研讨。 《人工智能法案》的相关规定包括： 1. 通过适当的设计、测试和分析，在开发前和整个开发过程中，用适当的方法（如让独立专家参与）证明对健康、安全、基本权利、环境、民主和法治的合理可预见风险的识别、减少和缓解，以及开发后剩余不可缓解风险的记录。 2. 处理和纳入仅受适当数据治理措施约束的数据集用于基础模型，特别是检查数据源的适用性和可能的偏差以及适当的缓解措施。 3. 设计和开发基础模型，以在其整个生命周期内通过适当的方法（如让独立专家参与模型评估、记录分析和广泛测试）实现适当水平的性能、可预测性、可解释性、可纠正性、安全性和网络安全性。 4. 设计和开发基础模型时，利用适用的标准来减少能源使用、资源使用和浪费，并提高能源效率和系统的整体效率，但不损害相关的现有联盟和国家法律。在第 40 条所述的标准公布之前，此义务不适用。基础模型应具备能够测量和记录能源和资源消耗以及在技术可行的情况下系统部署和使用在整个生命周期内可能产生的其他环境影响的能力。 5. 制定广泛的技术文档和易懂的使用说明，以使下游供应商能够遵守第 16 条和第 28（1）条规定的义务。 6. 建立质量管理体系，以确保并记录对本条的遵守情况，并有可能在满足这一要求方面进行试验。

人工智能是一种目标，旨在让机器展现智慧，简称 AI。它包括多种实现方法，如自上而下的方法，即对推理过程进行建模，将其形式化为计算机程序，依赖于知识表示和推理；自下而上的方法，模拟大脑中的神经元，构建人工神经网络，通过举例让其学习解决问题。 机器学习是人工智能的一个子领域，是一种让机器自动从资料中找到公式的手段。机器学习模型分为监督和无监督两种，监督模型使用标记的数据学习并预测未来值，无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容，如自然语言、图像或音频等，其输出不是数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期响应，并根据训练数据生成新内容，但可能产生幻觉，即无意义或语法错误的单词或短语。 大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。ChatGPT 是基于大型语言模型的对话机器人，是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。AIGC 是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。

以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单： 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定（算法推荐规定），于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定（深度合成规定），于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法（生成式 AI 办法），于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求（征求意见稿），于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见，意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法（试行）（征求意见稿）（伦理审查办法（草案）），于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见，意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（征求意见稿），于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见，意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件，建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能，以获取更全面和准确的信息。

目前很难确切地指出谁是世界上最好的 AI 大模型，不同的 AI 大模型在不同方面各有优势。 例如，OpenAI 的 GPT4 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。Midjourney v5 模型在生成逼真的 AI 图像方面表现出色，具有极高的一致性，并支持高级功能。DALL·E 3 能轻松将想法转化为极其精准的图像。Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型，在多个基准测试上表现优秀。 在中国，阿里云的 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。同时，中国也有众多的大模型发布。 然而，对于“最好”的评判标准因应用场景和需求的不同而有所差异。在某些领域，某个模型可能表现出色，而在其他领域则可能是其他模型更具优势。

企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容： 1. 使用 Ollama 框架： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在本地环境（包括 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu）启动和运行。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装，安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型： 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署，根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够训练数据覆盖目标应用场景，准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA： NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务，支持广泛 AI 模型，开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用，基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建，提供无缝 AI 推理体验，在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因：自托管特性，数据保留在服务器上不外传，适合处理敏感信息的 RAG 应用；提供一系列预构建容器，轻松选择使用最新生成式 AI 模型，无需复杂配置；具有可扩展性，解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单，在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用，NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，这是全面的基于云的软件平台，旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程，可通过相关博客获取详细指南。

目前存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，特别是在设计和工程领域。以下为您列举部分相关工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于用户创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，能够帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。

推理模型是一种新的范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。其技术原理主要包括以下方面： 1. 思考输入意图：通过对输入内容的深入理解，明确问题的核心和需求。 2. 逐步提供答案：不像传统模型一次性给出结果，而是分步骤进行推理和回答。 3. 擅长领域：在解谜和高级数学等具有挑战性的任务中表现出色。 4. 与传统模型的区别：传统模型可能更倾向于直接给出结果，而推理模型会通过逐步思考来提供答案。 5. 成本和易错性：推理模型成本高昂且容易出错，适用场景有限。 6. 模型变体：如 DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 7. 思考过程：类似于人类的慢思考过程，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 8. 运算原理：快思考是概率预测，脱口而出但不一定对；慢思考在概率预测基础上做二层逻辑，即链式思维，展开问题找多条路径并互相验证。 9. 适用场景：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合用慢思考的推理模型。

建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 明确行业需求和目标：确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据：包括行业相关的各种信息、文档、案例等，为知识库提供素材。 3. 设计提示词：明确 AI 模型的角色和专注的技能，使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库：将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册，供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型：例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化：根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练，并不断优化。 7. 融合实际场景：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进：根据实际应用效果，对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI，让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域，依托中央财经大学的资源优势，基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库，与客户自有知识库结合，实现全业务场景的支撑，可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域，如上海普米智图智能科技有限公司，自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros，利用智能体技术提升工作流效率。