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LLama特点和优缺点

Answer

Llama 的特点包括：

  • 基于大规模神经网络，特别是 Transformer 架构。

Llama 的优点有：

  • 具有强大的语言理解、生成和对话能力。

Llama 的缺点是：

  • 计算资源消耗大。
  • 可能存在偏见和误解。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 大神Karpathy再发LLM入门介绍视频，入门必看！

专有模型(Proprietary Models)(03:18:38-03:19:23):对于OpenAI、Google等公司的专有模型，需要访问其官方网站或平台（如ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。开源模型(Open-Weight Models)(03:19:23-03:21:16):对于DeepSeek、Llama等开源模型，可以使用以下方式：Inference Provider(Together AI)(03:19:23-03:21:16):使用Together AI等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。LM Studio(03:20:36-03:21:16):使用LM Studio等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。[heading3]总结：ChatGPT的本质与未来展望[content]ChatGPT的本质(03:21:46-03:25:18):ChatGPT本质上是OpenAI数据标注员的神经网络模拟器，它模仿人类标注员在遵循OpenAI标注指南的情况下，对各种提示词的理想助手式回应。LLM的局限性(03:25:18-03:26:49):LLM并非完美，存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。用户应谨慎使用，并进行人工检查和验证。LLM的优势(03:26:49-03:30:25):LLM是强大的工具，能够显著加速工作效率，并在各领域创造巨大价值。用户应将其视为工具箱中的工具，用于启发灵感、撰写初稿等，并始终对最终产品负责。LLM的未来(03:30:25-03:31:12):LLM的未来发展令人兴奋，多模态、Agent智能体、持续学习等趋势值得期待。虽然LLM仍处于早期发展阶段，但其潜力无限，未来可期。整理和翻译不易，可以的话希望给个三连，谢谢🙏

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

大型语言模型（LLM）以其令人瞩目的新能力，赢得了业界的广泛关注和赞誉，激发了研究人员探索其在构建人工智能Agent方面的潜力。这些模型被巧妙地置于Agent的"大脑"或"控制器"的核心位置，赋予它们强大的语言理解和生成能力。为了进一步扩展这些Agent的感知和行动范围，研究人员采用了多模态感知技术和工具利用策略，使Agent能够理解和响应多种类型的输入，并有效地与环境互动。通过思维链（Chain of Thought）和问题分解技术，这些基于LLM的Agent展现出了与符号主义Agent相媲美的推理和规划能力。这些Agent还能够通过从反馈中学习，并执行新的行动来与环境互动，表现出类似反应式Agent的特性。它们在大规模语料库上进行预训练，并通过少量样本展现出泛化能力，这使得它们能够在不同任务之间实现无缝转移，而无需更新模型参数。基于LLM的Agent已经在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用。它们利用自然语言理解和生成的能力，能够与其他Agent进行无缝的交流和协作，甚至在竞争中也能发挥重要作用。时间:21世纪10年代至今特点:基于大规模神经网络,特别是Transformer架构技术:Llama,GPT等预训练大型语言模型优点:强大的语言理解,生成和对话能力缺点:计算资源消耗大,可能存在偏见和误解

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

大型语言模型（LLM）以其令人瞩目的新能力，赢得了业界的广泛关注和赞誉，激发了研究人员探索其在构建人工智能Agent方面的潜力。这些模型被巧妙地置于Agent的"大脑"或"控制器"的核心位置，赋予它们强大的语言理解和生成能力。为了进一步扩展这些Agent的感知和行动范围，研究人员采用了多模态感知技术和工具利用策略，使Agent能够理解和响应多种类型的输入，并有效地与环境互动。通过思维链（Chain of Thought）和问题分解技术，这些基于LLM的Agent展现出了与符号主义Agent相媲美的推理和规划能力。这些Agent还能够通过从反馈中学习，并执行新的行动来与环境互动，表现出类似反应式Agent的特性。它们在大规模语料库上进行预训练，并通过少量样本展现出泛化能力，这使得它们能够在不同任务之间实现无缝转移，而无需更新模型参数。基于LLM的Agent已经在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用。它们利用自然语言理解和生成的能力，能够与其他Agent进行无缝的交流和协作，甚至在竞争中也能发挥重要作用。时间:21世纪10年代至今特点:基于大规模神经网络,特别是Transformer架构技术:Llama,GPT等预训练大型语言模型优点:强大的语言理解,生成和对话能力缺点:计算资源消耗大,可能存在偏见和误解

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llamaindex
LlamaIndex 是一个为构建大型语言模型（LLM）应用而设计的开发框架，具有以下特点和优势： 1. 为开发人员提供强大且灵活的工具，能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者来说不陌生。 2. 核心优势在于对大型语言模型的深度支持，允许利用如 GPT3.5 Turbo 这样的模型执行多种文本处理任务，如文档问答、文章生成和自动翻译等。 3. 特别提供构建文档问答系统的功能，能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案，对处理大量知识信息的领域有价值。 4. 允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求，提升文档问答系统性能。 5. 支持连接不同类型的数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据，为应用程序提供全面信息。 6. 设计注重简化开发流程，复杂的 NLP 任务通过少量代码即可实现，无需深入了解底层复杂性，降低开发大型语言模型应用的门槛，提升开发效率和应用性能。 7. 之前叫 GPT Index，是更高一层 LangChain 的抽象。简化了 LangChain 对文本分割、查询的接口，提供更丰富的 Data Connector。只针对 GPT Model 做 Index，而 LangChain 可对接多个 LLMs，可扩展性更强。 其 GitHub 地址：https://github.com/runllama/llama_index/
2025-03-20
ollama框架有哪些推荐
Ollama 是一个开源的框架，具有以下特点和功能： 1. 旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低使用门槛，适合初学者或非技术人员使用。 2. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，可用于不同应用场景。 3. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 4. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 5. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 6. 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 7. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装 Ollama 可通过官方下载地址 https://ollama.com/download 进行。安装完成后，可通过访问相关链接判断是否安装成功，在命令行中运行相应命令即可使用，如运行本地大模型的命令。还可通过 ollama list 确认模型下载情况。 此外，在 termux 软件中进行相关操作时，需执行如 aptget update、安装 curl 命令、安装 ollama 命令等。启动模型时，以 phi3 模型为例，在 termux 软件中执行命令 ollama run phi3 并等待下载完成。当然，Ollama 还有很多其他模型，如有需要可在 ollama 官网自行查看命令与下载。
2025-03-14
本地部署ollama+deep seek后怎么有效搭机械领域建知识库或微调为机械领域
以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤： 1. 下载 Ollama 程序：官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘，若想修改安装目录到 D 盘，后续会有相关说明。下载完成后，右下角会出现 Ollama 的图标，打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型，如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢，可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后，再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相应命令，下载好后直接退出终端。 2. 配置模型：返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商进行配置。选择 Ollama，并配置相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型：导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型：完成相关设置。 5. 创建知识库：返回知识库，进入数据集，可导入文件或设置文件夹当作知识库，自行设置。导入完毕后，对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能，越好的显卡解析越快。解析完成后，进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。
2025-03-07
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程，用于windows上。
很抱歉，目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息： 1. 官方网站：访问 ollamadeepresearcher 的官方网站，查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛：在专业的技术论坛上搜索相关主题，可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台：部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
如何在电脑上用chatbox框架，使用ollama搭建deepseek模型
在电脑上使用 Chat Box 框架，通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下： 1. 阿里云百炼平台： 百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署，可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 DeepSeek R1，并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建，方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建： 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商。 选择 Ollama，配置相关信息，模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型，用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集，导入文件，可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后，进入检索测试。 测试没问题，可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 对于开源模型，如 DeepSeek、Llama 等，可以使用以下方式： 1. Inference Provider：使用 Together AI 等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio：使用 LM Studio 等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。
2025-03-03
ollama是什么，使用场景有什么
Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 支持多种大型语言模型：包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用：适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU，能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库：提供丰富的模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型：用户能通过简单步骤自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. API 和集成：提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富：包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说，Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，也适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于： 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法：官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后，在 macOS 上启动 ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时，在命令行中输入相应命令即可，模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时，需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22
AI数字人是什么，市面上目前有哪些生成数字人的AI工具，介绍一下这些工具的网址以及优缺点
AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 网址： 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 此外，还有开源且适合小白用户的数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 网址： GitHub： 官网： 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-14
大型语言模型（LLM）基于Transformer架构的模型的优缺点是什么，有什么局限性
大型语言模型（LLM）基于 Transformer 架构的模型具有以下优点： 1. 在大量数据集上进行预训练，展现出卓越的语言处理能力，能预测接下来的 Token。 然而，也存在一些缺点和局限性： 1. 瞬态状态：天生缺乏持久的记忆或状态，需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质：随机性导致响应的不确定性，对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息：依赖预训练数据，只能访问历史知识，无法获取实时更新。 4. 内容制造：可能生成看似合理但不准确的信息，即“幻觉”。 5. 资源密集：巨大规模意味着显著的计算和财务成本，影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性：本质上通用，但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性：像一个高性能的知识检索工具，超出检索范围时表现差，甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足，无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询，容易产生错误信息或“幻觉”，特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
trea和cursor对比，优缺点是什么
Trea 与 Cursor 对比的优缺点如下： 优点： 1. 专为中文开发者量身定制，充分考虑了中文开发者的实际需求，如界面语言全面中文化、对代码注释的友好支持等，让开发者感受到“母语级”的顺畅体验。 2. 集成了国外主流的大模型 Claude 3.5 和 GPT4o，为开发者提供智能代码生成和逻辑优化功能。 3. 在 AI Chat 功能中，使用快捷键 Cmd+u 时的 Context 引用功能比 Cursor 方便好用，可引用 Code（当前选中文件的某个代码块）、File（指定文件的文件名）、Folder（指定文件夹的文件名）、Workspace（当前项目的所有文件）进行对话。 缺点： 1. 在使用快捷键 Cmd+i 进行代码更新时，不像 Cursor 一样可以追问问题以获得想要的代码，而是每次基于摘取的上下文重新回答，且回滚后不能撤销回滚。 2. 目前和 Cursor 一样，不能撤回基于 AI 回答修改过的代码内容，只能人工逐个校验撤回。
2025-01-25
COZE 和智谱AI的优缺点对比
COZE 的优点： 1. 逼真且有沉浸感：通过图片和文字描述模拟急诊室的真实场景，用户可体验到紧张真实的医疗环境。可进一步增加场景细节，如急诊室的声音效果，增强沉浸感。 2. 互动性强：设置多个决策点，用户需做出选择，提高用户参与感和学习效果。可引入更多分支场景，根据用户不同选择生成不同结局，提高互动的深度和多样性。 3. 情感共鸣：通过详细的病人背景故事，用户能更好理解患者处境，增强同理心。可增加更多病人案例，覆盖不同病情和背景，使情感共鸣更丰富多样。 4. 延续字节风格，能自己做闭环，可在工作流基础上用用户界面包装成产品发布。 COZE 的缺点：商业化探索尚未铺开，用户来源不明确。目前没有明确信息表明其是否开源，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 智谱 AI 的优点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体优点。 智谱 AI 的缺点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体缺点。 两者的对比： 1. 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码；Coze 目前没有明确信息表明其是否开源。 2. 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务；Coze 提供丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持：Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建；Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。
2024-12-31
国内主流AI辅助编程工具，比较优缺点
以下是国内主流的 AI 辅助编程工具及其优缺点： GitHub Copilot： 优点：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 缺点：暂未明确。 通义灵码： 优点：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 缺点：暂未明确。 CodeWhisperer： 优点：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 缺点：暂未明确。 CodeGeeX： 优点：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 缺点：暂未明确。 Cody： 优点：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 缺点：暂未明确。 CodeFuse： 优点：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 缺点：暂未明确。 Codeium： 优点：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 缺点：暂未明确。 需要注意的是，每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外，Cursor 作为一款 AI 编程助手，具有以下核心功能和优势： 核心功能： 全语言支持，包括但不限于 Python、JavaScript、Java、C++、Go 和 Rust 等。 能够快速构建完整的项目框架。 在 IDE 环境中实时提供代码建议、自动补全和错误修正等功能。 支持多项目管理。 能够理解和分析技术文档，并基于文档内容生成相应的代码实现。 优势： 开发效率显著提升，能在短时间内完成功能性演示项目。 降低入门门槛，加速初学者学习过程。 跨语言开发支持，方便开发者切换语言。 减少重复性工作，让开发者集中精力于创造性任务。 实时学习新技术，更新知识库。
2024-12-30
ChatGPT除了优缺点，还有哪些特点
ChatGPT 具有以下特点： 普通版： 基于 GPT3.5 架构，能生成自然语言文本，包括对话、文章、翻译等。 有数亿参数和广泛语言知识，能提供高质量自然语言处理服务。 支持多种语言，可对输入文本进行翻译。 能处理问答、自动文本摘要、对话生成等各类任务。 可通过 API 接口调用，方便集成。 Plus 版： 是普通版的升级版，增加新功能和特性，提升自然语言处理质量和效率。 拥有更多参数，能更好理解输入文本上下文和语境。 采用更先进模型架构和算法，提高生成文本准确性和连贯性。 支持更多语言，翻译效果更好。 能处理更复杂任务，如自动文本摘要、情感分析、语义理解等。 支持更丰富 API 接口，方便集成到各种应用中。 其他方面： 会存在一本正经胡说八道、高度依赖数据且不受约束的情况，但可通过提示词技巧减少发生概率。 对数据依赖程度高，其参数和学习材料规模不断增大。 没有人类的法律和道德观念。 能够生成各种流程图、时序图等，可采用语法渲染成图形的方式，优点是只用关注逻辑、文本即图形且方便嵌入 markdown 文件、具有多样性，缺点是有点抽象。
2024-12-03
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗，包括其模型名称，版本，发布时间，发布公司，模型参数，性能特点等信息，尽可能覆盖更多的大模型，使用表格输出，并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一，在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署，重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
grok3 有什么特点
Grok 3 具有以下特点： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容更准确，并公开执行搜索所采取的步骤。 5. 可以调用 Big Brain 功能，加强计算来解决问题。 6. 现场演示中能生成游戏设计方案。 7. 语音模式在大约一周内推出。 8. API 几周后推出。 9. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。 在评测方面，Grok 3 在基准测试中领先，但与竞争模型差距不大，整体表现比其他模型高出约 1 2%。Andrej Karpathy 认为 Grok 3 + Thinking 比 DeepSeek R1 强一些，接近 OpenAI 顶级模型，在测试中成功解决了多个复杂问题，但“DeepSearch”能进行高质量的检索类问题回答，尚需改进。 地址：https://huggingface.co/smirki/UIGENT1Qwen7b
2025-02-26
deepseek相比国内其他的AI，特点有哪些
DeepSeek 相比国内其他 AI 具有以下特点： 1. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 2. 在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。 3. 训练成本远高于传闻，约 13 亿美元，定价低于实际成本导致高额亏损。 4. 其最好的“产品”除了模型，还有高质量的论文，如 V2 和 V3 发布时的对应论文得到全球研究者的仔细阅读、分享、引用和大力推荐。 5. 中国的最强模型之一，能与美国生产的第二强前沿模型竞争，在某些子任务上挑战了 SOTA，且更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。 同时，DeepSeek 区别于大多数中国的 AI 创业公司，更像是一家研究机构。它有钱，有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并非所有巨头都愿意有一个自己的 DeepMind。此外，DeepSeek 的“极简算力”模式使其在竞争中具有一定优势，如迅速赶超了法国的 Mistral AI。
2025-02-10
什么ai好用，目前主流ai有什么特点
目前主流的 AI 工具各有特点和用途： 邮件写作方面： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和语言，网站是 https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站是 http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站是 https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：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，生成速度快，网站是 https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 大语言模型方面： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序，Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其有一个非常大的上下文窗口，不太可能恶意行事。 对于刚入坑 AI 的学习路径： 第一步是带着好奇心去尝试，记住“生成”两个字。现在大部分人说的 AI 本质上是“生成式人工智能”Generative AI。可以随便找一个国产 AI 聊聊，比如小学奥数题、写演讲稿、对 996 的看法等，看看其擅长和不擅长的地方，有没有能帮助到自己的地方，哪些地方做得不够好。如果条件允许，也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 处理复杂任务。
2025-01-24
现在市场的中的AI大模型都有哪些，各自有什么特点
目前市场中的部分 AI 大模型及特点如下： 北京企业机构： 百度：文心一言，网址：https://wenxin.baidu.com 抖音：云雀大模型，网址：https://www.doubao.com 智谱 AI：GLM 大模型，网址：https://chatglm.cn 中科院：紫东太初大模型，网址：https://xihe.mindspore.cn 百川智能：百川大模型，网址：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤：日日新大模型，网址：https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，网址：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，网址：https://internai.org.cn 这些大模型在聊天状态下具有不同特点： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 此外，阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 中国大模型面临的真实问题包括： 原创大模型：稀少而珍贵，需要强大技术积累和持续高投入，风险大，一旦竞争力不足，投入可能付诸东流。 套壳开源大模型：务实的发展路径，需在借鉴中实现突破创新。 拼装大模型：将小模型拼接，试图整合资源实现飞跃，但整体性能并非简单相加。 在 AI 市场与 AI 产品经理方面： AI 创业市场：一方面行业大佬认为是比移动互联网更大的红利；另一方面观点有碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利，大模型创业可能成泡沫，但 AI 应用不会。小参数大模型盛行，利于开发者。2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用出现。 对于 agent 智能体，个人看好在社交和游戏中的应用。
2025-01-20
transfer的特点是什么
Transformer 模型具有以下特点： 1. 基于注意力机制，能够处理单词的上下文，使单词的向量表示更具语义准确性。 2. 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型，可以利用多元化的优势，同时处理大量数据。 3. 由编码器和解码器组成，编码器对输入序列进行编码并将其传递给解码器，解码相关任务的表示。 4. 编码器在结构上相同但具有不同的权重。 5. 可以非常有效地并行化，只要有合适的硬件，就能训练出非常大的模型。 6. 扩展性极佳，与巨大的数据集结合能产生令人惊讶的效果。 在数据转移方面，其特点包括： 1. 数据主体已明确同意拟议的转移，并在被告知由于缺乏充分性决定和适当保障措施而可能存在的风险后。 2. 转移对于数据主体与控制者之间合同的履行或应数据主体请求采取的合同前措施的实施是必要的。 3. 转移对于为数据主体的利益而在控制者与另一自然人或法人之间订立或履行合同是必要的。 4. 转移对于公共利益的重要原因是必要的。 5. 转移对于确立、行使或辩护法律主张是必要的。 6. 转移对于保护数据主体或其他人的重大利益是必要的，前提是数据主体在身体上或法律上无法给予同意。
2025-01-10