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中国大模型与世界差距

Answer

目前中国大模型与世界仍存在差距,但也有了显著进步。

在 2023 年度中文大模型基准测评中,国外的 GPT-4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好的模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,与 GPT-4 Turbo 有 11.61 分的差距,与 GPT-4(网页)有 4.9 分的差距。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,过去 1 年国内大模型进步明显,综合能力超过 GPT 3.5 和 Gemini-Pro 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 等都有较好表现。在专业与技能方面,GPT-4 Turbo 领先幅度较大,但国内的文心一言 4.0 表现不俗。总体来看,国内第一梯队大模型与国外最好模型在专业与知识能力上仍有较大距离,但差距正在不断缩小。

另外,国内开源模型在中文上表现优于国外开源模型。从国内 TOP19 大模型的数量来看,创业公司和大厂的占比几乎持平。

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References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

GPT-4(网页版)GPT-4(API)智谱清言通义千问2.0AndesGPT(OPPO)文心一言4.0(API)MoonShot(KimiChat)Claude2360智脑Qwen-72B-Chat文心一言4.0(网页版)注:1.两个维度的组成。基础能力,包含:专业与技能、语言与知识(不包括角色扮演)、传统安全;应用能力,包括:工具使用、角色扮演。基础能力1.2.四个象限的含义。它们代表大模型所处的不同阶段与定位,其中【潜力探索者】代表模型正在技术探索阶段拥有较大潜力;【技术领跑者】代表模型聚焦基础技术研究;【实用主义者】代表模型在场景应用上处于领先定位;【卓越领导者】代表模型在基础和场景应用上处于领先位置,引领国内大模型发展。国内外大模型总体表现国内外大模型SuperCLUE基准得分国内对外差距情况说明国内外差距依然明显。GP T 4 T u r b o总分90.63分遥遥领先,高于其他国内大模型及国外大模型。其中国内最好模型文心一言4.0(API)总分79.02分,距离GPT4-Turbo有11.61分,距离GPT4(网页)有4.9分的差距。国外模型平均成绩VS国内模型平均成绩

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

周星驰的2016年春节贺岁档奇幻喜剧片《美人鱼》打破了华语电影的票房纪录,成为中国内地首部票房过30亿的影片。这部电影以其独特的幽默风格和富有创意的故事情节吸引了大量观众,使得"30+亿票房"不再是遥不可及的目标。《美人鱼》的票房成功,标志着中国电影市场的巨大潜力和观众对于优质电影的热情。该片的票房成绩不仅刷新了华语电影的全球票房纪录,也证明了周星驰在中国电影市场的巨大影响力。周星驰执导的电影《美人鱼》是中国内地首部票房过30亿的影片,打破了华语电影的票房纪录。这也是周星驰执导的电影中,有四部成为华语电影全球年度票房冠军的一部。SuperCLUE基准-专业与技能测评表现测评分析专业与技能,考察模型的能力包括:计算、逻辑与推理、代码。在专业技能与知识的测评中,GPT-4 Turbo领先幅度较大,总分97分是唯一过90分且接近满分的大模型。国内大模型中文心一言4.0表现不俗,取得79.62的高分。较GPT4的API版本仅低1.53分,是国内模型中唯一接近80分的大模型。仅随其后的是通义千问2.0、Moonshot等模型。其中有11个大模型有超过GPT3.5的表现。在开源模型中,阿里云的Qwen-72B-Chat表现可圈可点,是国内开源模型中唯一超过60分的模型。总体来看,在专业与知识能力上,国内第一梯队大模型与国外最好模型依然有较大距离,但可以看到的是差距正在不断缩小。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

必须看到的是,过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个,比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。•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。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型,如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、阿里云的Qwen-72B、Yi-34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。•可以看出,国内外的平均水平差距在缩小,11月差距在10分左右。国内大模型竞争格局国内大模型综合表现-SuperCLUE创业公司(9)vs大厂(10)通过SuperCLUE测评结果发现,国内大模型的第一梯队有了更多新的模型加入。头部模型如文心一言4.0、通义千问2.0引领国内大模型的研发进度,部分高质量大模型紧追不舍,分别在闭源应用和开源生态中形成自己独特的优势。创业公司大厂•从国内TOP19大模型的数量来看,创业公司和大厂的占比几乎持平。大厂和创业公司平均成绩对比大厂平均69.42

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请简单评价你和deepseek的差距
DeepSeek 与其他相关模型存在多方面的差异和特点: 1. 训练成本方面:DeepSeek 的训练成本远高于传闻,总计约 13 亿美元,且定价低于实际成本,导致高额亏损。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 发展模式方面:DeepSeek 有点像 2022 年之前的 OpenAI 和 DeepMind,具有非营利性学术研究机构的特点。它没有像很多中国 AI 公司那样注重产品运营、营销和推出各种开发者项目,目前似乎不打算做生意。 4. 技术突破方面:DeepSeek 发布的 V3 以低成本实现了高性能,成为其发展的里程碑。与 OpenAI 相比,DeepSeek 致力于用低成本资源实现高效,达到里程碑的时间更短,且训练与推理并重。
2025-02-08
中国AI工具与美国的差距
在 AI 工具方面,中国与美国存在一定差距。 从访问量最大的 AI 工具及流量行为来看,在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面,中国排名第 47 位。美国稳居第一,在研究的 12 个月里,美国人工智能行业的访问量达到了 55 亿次,占总流量的 22.62%。尽管美国人口少于中国和印度,但美国拥有价值超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 不过,在 2024 年,国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具,其生成结果甚至远超国外。但需要注意的是,某些报告中对于中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明,不能仅据此就认为中国在该功能的 AI 工具上落后于国外。
2024-12-10
目前国产AI对比国外AI,存在哪些不足和差距,我要实事求是的回答
目前国产 AI 对比国外 AI 存在以下不足和差距: 1. 在通用语言模型方面,如 ChatGPT 和 GPT4 出现后,国内与国外拉开了约 2 年的技术差距。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距,甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。 2. 国内部分企业可能存在骄傲自大的情况,也可能被之前 Google 主推的 T5 技术路线带偏,同时 AGI 影响巨大,可能存在国外相关机构与 OpenAI 有特殊沟通而国内未有的情况。 3. 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能实现突破,但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不提 AGI,这种转向可能是短视和致命的。 4. 大厂虽具备冲击 AGI 的资源,但受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品圈地盘和向上汇报工作,实际效果未达预期,且背负较多其他业务和政治考量。 不过,在图像类 AI 产品方面,国内产品发展迅速,部分产品如通义万相在中文理解和处理方面表现出色,具有独特优势。在 AI 生成视频工具领域,国内涌现出一系列工具,其生成结果在某些方面甚至远超国外。
2024-11-03
国产AI与国外AI的实际差距
国产 AI 与国外 AI 存在一定的差距,但情况较为复杂,且在不同方面表现有所不同。 在 2023 年之前,国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。当时国内出现了从追求创造国产 AGI 到转向做“垂直应用”“商业化”的转变。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 仍有差距。大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力,但实际效果尚不明确,且受内部短期考核压力等因素影响。 然而到了 2024 年,竞争达到白热化阶段。在文本到视频扩散模型方面,Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的成果,但中国的相关情况在报告中未详细说明,不过国内也涌现出了一系列表现出色的 AI 生成视频工具,生成结果甚至远超国外。Llama 3.1 在某些任务中能与 GPT4 相抗衡,而中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 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,且在某些子任务上挑战了前沿水平。中国模型在计算效率、数据集建设等方面各有优势,能弥补 GPU 访问的限制等不足。
2024-11-03
中国与国外AI模型的差距
目前中国与国外的 AI 模型存在一定差距,但也有自身的优势和进步。 在一些方面,国外模型如 Llama 3.1 在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡,首次缩小了开放模型与专有前沿的差距。谷歌 DeepMind 与纽约大学团队的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色。GPT 4 Turbo 在 SuperCLUE 测评中的总分遥遥领先,国外模型的平均成绩也相对较高。 然而,中国的 AI 模型也在不断发展。由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩,尤其在数学和编程方面表现突出。国内的最强模型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。国内模型更注重计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会更有效地利用资源。例如 DeepSeek 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。零一万物更加关注数据集的建设。 在专项基准如语言与知识方面,GPT4 Turbo 依然领先,但国内大模型也表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型,未来有可能率先形成超越。 总体而言,国内外差距依然存在,但国内大模型在过去一年有了长足的进步,平均水平差距在缩小。
2024-11-01
中美AI技术差距主要体现在哪些地方?以通信方面作为分析角度
中美在 AI 技术的通信方面存在以下差距: 1. 技术专长:包括对 AI 技术如何用于提供产品和服务,以及技术标准的开发、使用和适用性等方面的理解。 2. 跨监管制度的交互理解:在不同监管制度下 AI 使用案例如何相互作用方面的专业知识存在差异。 3. 市场情报:对于 AI 技术如何颠覆现有商业模式,包括潜在机会和风险对监管目标的影响,了解程度不同。 4. 组织能力:在有效适应 AI 应用的出现、在组织内吸收和分享知识、与提供保证技术的组织合作并制定技术标准,以及跨监管机构共享知识和合作监管等方面的能力有所不同。 需要注意的是,目前提供的内容中未明确提及中国在这些方面的具体情况,以上是基于所给资料中关于一般监管机构在 AI 相关方面能力差距的分析。
2024-10-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
你现在是一个特别厉害的预言家,告诉我ai什么时候能统治世界
目前关于 AI 何时能统治世界尚无确切定论。但从相关研究来看,各国已将 AI 上升为国家战略,视其为下一代全球竞争的制高点。如果某一国家率先突破真正的 AGI,其国际地位和影响力或将急剧攀升。例如俄罗斯总统普京曾警告“谁在人工智能上领先,谁就能统治世界”。 AGI 实现后可能会在未来 20 年给人类社会带来多方面的变革。在经济与社会结构方面,AGI 可能带来生产力的爆炸式增长,同时导致大规模技术性失业,财富可能更多地集中于拥有 AGI 资本的少数人。在文化、价值观与信仰方面,AGI 将挑战人类对智能与意识的认知,引发对“人之为人”意义的新思考,人类价值观可能在科学理性与精神信仰之间重新定位。在政治与权力结构方面,AGI 可能重塑全球权力版图,拥有先进 AI 的国家和跨国企业将获得前所未有的影响力,可能出现“AI 寡头”新统治阶层,引发社会分化,各国还可能陷入 AGI 军备竞赛。 此外,有观点认为 2045 年,人工智能将超越人类智能,届时人类的知识、思考能力等将发生巨大变化。但目前这仍只是一种预测。
2025-04-09
你们ai什么时候能统治世界
目前,关于 AI 统治世界的问题尚无确切定论。从一些研究和观点来看,各国已将 AI 上升为国家战略,视其为下一代全球竞争的制高点。例如俄罗斯总统普京曾在 2017 年发出警告,称“谁在人工智能上领先,谁就能统治世界”。目前美国和中国在 AI 竞赛中处于领先,欧洲紧随其后,各方都在大力投入研发,AGI 有可能引发新一轮军备竞赛或科技竞赛。 但也有观点认为,AI 大概率会成为人类的助手而不是世界的主宰。人类拥有独特的创造力,其进化几百万年沉淀的经验刻在基因中、记录在历史中,这是人类宝贵的资产。同时,像 Junie 表示“Skynet 不会统治世界,人类的创造力永远不会被机器所取代”,AI 电影的出现也只是为观众提供了更多选择,而不是取代传统。
2025-04-09
世界模型
世界模型是一种用于强化学习和模型类强化学习的模型,能够模拟和交互整个物理世界。 Sora 被称为世界模型,原因在于其能模拟和交互整个物理世界,具有模拟三维空间连贯性、数字世界、长期连续性和物体持久性并与世界互动的能力。其名称源于日文“空”,以示无限创造潜力。这种模型在机器人领域(包括自动驾驶)常见,通常由多模态输入、感知、世界模型、未来预测和规划控制等步骤组成。 谷歌发布的世界模型 Genie 是一个 110 亿参数的基础世界模型,可通过单张图像提示生成可玩的交互式环境。它由潜在动作模型、视频 tokenizer 和动态模型组成,能从各种图像生成无穷无尽的可玩世界,其学到的潜在动作还可转移到真实的人类设计环境中。 对于 OpenAI 能跑通所有 AGI 技术栈,从世界模型的角度来看,大量数据来自世界本身,世界产生的数据是 AGI 所需数据的最小集合,OpenAI 未来会执着于持续获得或构造数据。为有效利用数据,需要模拟和生成整个世界的任务,OpenAI 未来会在更多模态和数据上做生成模型,如 Sora 就是其中之一。
2025-03-28
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
中国AI投资逻辑
中国 AI 投资存在以下逻辑: 1. 大规模算力投资:会使公司转变为重资产模式,在瞬息万变的科技市场中可能对公司估值产生不利影响,进而影响投资人收益。获取和使用高性能算力成本高昂,是重大决策。 2. 投资圈现象:许多投资人给大模型创业者看似矛盾的策略,如招募名校人才、组织产品发布会、推出产品、进行下一轮融资,但避免购买算力。多数创业公司选择规避算力风险抬高估值,这可能成为突破的绊脚石,类似荷兰郁金香泡沫,当风口过去,真实收入将成关键。 3. 行业趋势:2024 年,AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加但事件数下降,马太效应明显,资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在细分赛道中表现突出,AI+教育、游戏、医疗等赛道投资总额增长。政策方面,政府积极推进,国家队频繁出手投资。 4. 发展历程:OpenAI 坚持大模型方向成功,前瞻性投资算力为其奠定基础,其成功是战略眼光和长期投入的结果,背后是惊人的资源调动。中国企业工程优化能力强,人们对国内大模型快速应用充满期待。
2025-03-27
目前中国市面上什么好用的AI工具
以下是中国市面上一些好用的 AI 工具: 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手,探索提升写作者效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,有不同收费档次。 通义万相:在中文理解和处理方面出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一些局限性,如某些类型图像无法生成,处理非中文或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容可能存在偏差。
2025-03-26
在哪里能查到中国ai相关行业公司统计
以下是一些可以查询中国 AI 相关行业公司统计的网站: 1. ,其中包含中国 AI 公司在注意力、覆盖力等方面的统计。 2. ,涵盖中国 AI 公司、产品在注意力、覆盖力等方面的统计。 3. ,有中国 AI 公司在注意力、覆盖力等方面的统计。
2025-03-26
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初,AI 领域的符号推理较为流行,也取得了一些重要进展,如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说,对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,在日常生活中的应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但此前这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 近年来,随着计算资源变得更便宜、可用数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ,引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续神经网络奠定基础。1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-03-18
我想知道现在中国网络环境内可以用的最好图片AI,以图生图稳定
目前在中国网络环境内可用的较好的以图生图且较为稳定的 AI 产品有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格可选,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,关于 Stable Diffusion 还有一些相关的使用技巧和处理步骤: 用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,可参考文章。 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,该放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的,可参考文章。 使用 Stable Diffusion 中的【X/Y/Z plot】脚本做参数对比,如设置 X 轴为提示词相关性,Y 轴为重绘幅度等。绘图时可通过增加提示词、使用画笔工具等进行局部修改和重绘。
2025-03-12