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阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平

Answer

阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。

通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型，在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。

Qwen2.5-Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。

Qwen2.5-VL 是新一代视觉语言模型，可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力，覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。

10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024 年历史更新（归档）

阿里巴巴[通义千问2.5正式发布](https://mp.weixin.qq.com/s/hU5YDkjiAsAYl8h2akl14Q)，并开源1100亿参数模型，继续领先业界。通义大模型在多模态和专有能力模型方面影响力强大。通义始终坚持开源路线，已推出多款开源模型，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业RAG链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。大圣昨天在Agent-Coze共学快闪会上带来了他的第二课《我眼中的AI Agent以及通过搭建知识库实例入门Coze》，视频回放已上传到[「通往AGI之路」B站](https://space.bilibili.com/259768893)和视频号：《[所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用](https://mp.weixin.qq.com/s/27ZHwSgo5Cp3_ch0tktO-w)》AlphaFold 3是一款AI系统，可以预测所有生命分子的结构和相互作用。它采用了先进的技术，比如去噪扩散模型，提高了预测准确度。科学家们可以免费使用AlphaFold 3进行非商业研究。这个工具改变了人类对生命的理解，展示了深度学习在生物领域的潜力。《[中美AI竞赛，2024开启下半场](https://www.bilibili.com/video/BV1NE421L7FD/)》所长林超最新的视频，中美两国在人工智能领域都有自己的优势和发展特点。中国拥有庞大的数据资源和人才储备，近年来在深度学习、自然语言处理等领域取得了显著进展。美国则在基础科学研究和高性能计算方面具有领先地位。

1月29日 社区动态速览

1⃣️🎉Qwen2.5-Max：阿里通义千问的大型专家模型（MoE）实力：基于SFT和RLHF策略训练，在多项基准如Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond上超越DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验：支持官方Chat、API接口、Hugging Face Demo等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。[🔗Blog](https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/)|🔗[Qwen Chat](https://chat.qwenlm.ai)|🔗[API](https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/first-api-call-to-qwen?spm=a2c63.p38356.help-menu-2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE)|🔗[HF Demo](https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo)2⃣️🖼️Qwen2.5-VL：新一代视觉语言模型多场景支持：可解析1小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。多模态AI代理：具备复杂任务执行能力（手机、电脑），覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。[🔗详细介绍](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/qwen2-5-vl)3⃣️🎵YuE：全新多模态音乐开源模型

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

文心一言（英文名：ERNIE Bo t）是百度全新一代知识增强大语言模型。于2023年3月16日正式发布，已进行多个版本迭代，10月17日发布V4.0版本。据百度官方介绍，文心一言目前已有7000万用户。模型特点：文心一言4.0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。另外在代码、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。文心一言4.0各项能力上表现非常均衡且绝大部分能力有很高的水平，综合来看是国内非常有竞争力的大模型。适合应用：文心一言4.0的能力栈较为广泛，可应用的场景较多。基于在SuperCLUE测评上的表现，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。另外文心一言4.0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。优秀模型：通义千问2.0（阿里云）简介：通义千问，是阿里云推出的大语言模型，于2023年4月11日在阿里云峰会上正式发布1.0。9月13日，阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案。10月31日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0，8大行业模型同步上线。模型特点：

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通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
通义千问私有化部署方案
以下是关于通义千问私有化部署的相关方案： 1. 在 FastGPT+OneAPI+COW 框架下的部署： 回到宝塔，选择 Docker（若显示“当前未安装”则进行安装，否则无需此步）。 点击确定，等待安装完成，完成后刷新页面确认安装成功。 打开左侧【终端】，粘贴两行命令验证 Docker 是否可用。 一条一条复制并粘贴相关命令完成安装。 访问 OneAPI，地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 将千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里，点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 点击【令牌】，复制出现的 key 并保存。 2. 在 Langchain+Ollama+RSSHub 框架下的部署： Ollama 支持包括通义千问在内的多种大型语言模型，适用于多种操作系统，同时支持 cpu 和 gpu。 可通过 https://ollama.com/library 查找模型库，通过简单步骤自定义模型，还提供了 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序的集成选项。 访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装，安装完之后确保 ollama 后台服务已启动。 3. 在 0 基础手搓 AI 拍立得框架下的部署： 可以选择通义千问作为模型供应商，其指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高。接口调用费用为：调用：¥0.008/千 tokens，训练：¥0.03/千 tokens。可参考 。
2025-02-26
通义千问plus的收费模式
通义千问 Plus 的收费模式如下： 调用费用为 0.008 元/1,000tokens。更多收费标准详见：https://t.aliyun.com/U/SGW1CC
2025-02-25
通义千问电脑版安装
以下是通义千问电脑版的安装步骤： 1. 回到宝塔，选择 Docker。如果显示“当前未安装”，则进行安装，点击确定，等待安装完成。安装完成后，刷新当前页面，看到相应的样子即表示安装成功。 2. 打开左侧【终端】，粘贴以下两行，验证 Docker 是否可用。看见版本号则没问题。 3. 一条一条复制以下命令，依次粘贴进入。 4. 访问 OneAPI，访问地址：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 5. 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意，类型不用删减。 6. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 7. 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 8. 点击【令牌】，会看到自己设置的，点击复制，出现 key，然后在标红那一行中，自己手动复制下来。 另外，您还可以通过以下步骤获取通义千问的模型 key：先去，点击创建 API key，复制保存即可。
2025-02-10
通义千问ai视频
通义千问在模型方面有以下重要进展： 发布一个模型开源两个模型： Qwen2.5Max：比肩 Claude3.5Sonnet，并几乎全面超越了 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，具有增强的物体识别与场景理解能力，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。其有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本，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。擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局，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。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。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。开源平台包括：Huggingface（https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 ）、Modelscope（https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 ）、Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai ）。 Qwen2.51M：超长文本处理能力显著提升，处理速度提升近 7 倍，上下文长度扩展至 100 万 tokens，可处理约 150 万汉字（相当于 2 部《红楼梦》）。 在 AI 视频领域，近半年闭源产品的热门趋势如下： 即梦 AI：9 月 24 日字节发布的 PixelDance、Seaweed 两款视频 AI 模型，对长提示词，人物连续动作转变、多镜头组合、人物一致性的支持非常好。目前产品还在开放内测申请中。网页版访问：https://jimeng.jianying.com/aitool/home/ ，内测申请：https://bit.ly/jimengai 。 海螺 AI：MiniMax 出品，出场视频演示非常惊艳，在近期的 Vbench 排行榜中，获得了 16 个维度综合评分第一名。目前仅支持 txt2vid 方案。网页版访问：https://hailuoai.com/video 。 通义万相：阿里云旗下产品，上半年有多个现象级案例刷屏，9 月刚开放了视频生成产品的预约，一次视频生成需要 10min，生成效果一般般。网页版访问：https://tongyi.aliyun.com/ ，移动端下载：通义 APP 。
2025-02-10
通义千问有电脑版吗
通义千问有电脑版。阿里巴巴通义千问 2.5 正式发布，并开源 1100 亿参数模型。通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。此外，通义千问作为国内免费的 APP 之一，其在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型。
2025-02-10
阿里巴巴详情页生成
使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以参考以下步骤： 1. 市场分析：借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为及竞争对手情况，快速获取产品受欢迎程度、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：利用 AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名与可见度。 3. 产品页面设计：通过 AI 设计工具，依照市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：运用 AI 文案工具创作有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：让 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：使用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。
2025-03-11
如何使用阿里PAI部署大模型
以下是使用阿里 PAI 部署大模型的步骤： 1. 模型部署： 选中模型卡片，出现部署按钮。 选择 vLLM 部署。 小插曲：竞价系统（用更便宜的价格部署模型）。 部署完成后在 EAS 服务中可以找到 API 的 endpoint 和 key 信息。 同样在 EAS 服务中可以查看部署情况和日志，如果竞价获得不了资源，可以适当调整价格。 在 EAS 服务中可以直接尝试试用模型。 调试方法：Get models 方法需要用 vllm 框架部署才能支持；chat 方法，比如 7b 的蒸馏模型就换成相应的设置。 尝试部署一个 qwen2.5 7b instruct 的原生模型，并测试问题“9.11 和 9.9 的大小?” 2. 蒸馏>数据： 在本地的 python 环境中或 notebook gallery 里建立一个实例来执行 python。 执行相关代码，最终会获得一个 json 文件，即蒸馏出来的数据集。通常需要检查数据的正确性，再进行下一步的训练微调过程。 3. 作业： 在阿里云 PAI 平台上部署一个模型，并调试验证确认自己的部署成功。 调试信息中修改 content 的内容，必须在 content 内容中带上自己的钉钉“昵称”来向大模型对话。 在截止时间 2025/03/05 之前，将自己调试成功的效果截图（截图中的“content”内必须带着自己的钉钉），提交到「问卷地址」。 4. 模型蒸馏微调： 由于上一步中蒸馏的数据集很小，不足以改变模型权重，因此使用一个别人做好的数据集。在使用前可以打开看下里面的结构，和蒸馏出来的数据结构一致。 建立用于训练的数据集：下载并解压数据集，然后在 PAI 平台的数据集中找到 OSS 存储，建立数据集，然后上传数据集。 开始部署模型进行训练：选择 7b instruct 的原生模型，选择训练。选择全参微调，并选择自定义数据集。注意超参配置。 训练要求需要使用灵骏的资源，比如 8 卡 H100，需要的显存比较大。点击训练，在 DLC 里看到相应状态就是训练成功。 训练完成就可以测试模型效果：在 model gallery 里面找到训练好的模型，点击右上角的部署，使用 vllm 部署。部署完成后，使用相应命令调试。
2025-03-04
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？ 我的意思是工作流
市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种： 1. 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，可参考。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens，可参考。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次，开源地址为。
2025-02-21
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？
目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有： 1. 智谱的 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，采用私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次。
2025-02-21
定义一下阿里巴巴国际站AI助手
阿里巴巴国际站 AI 助手是通过以下步骤创建和集成的： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，也可以输入一些 Prompt 设人设以引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证：在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存，在顶部导航栏右侧点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站： 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署，填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名进行访问，确认示例网站部署成功。 3. 为网站增加 AI 助手： 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。 点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面，此时网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 大模型具有强大的语言理解和生成能力，但也存在一定局限性，例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业会构建 AI 助手，适用于有企业官网等渠道期望为客户提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足，其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。
2025-01-25
阿里云百炼
以下是关于阿里云百炼的相关信息： 一、阿里云百炼与猎聘的合作 1. 客户介绍 猎聘是专业的招聘平台，深耕在线招聘市场十余年，拥有超 1 亿优质人才，验证猎头用户数超 21 万，为超 132 万验证企业提供专业招聘服务。其独特的“BHC”三边模式的生态共赢系统不同于行业普遍的“BC”双边模式。 2. 业务挑战 候选人筛选效率低、人力成本高，依赖关键词筛选等招聘作业模式，需要大量人工筛选，重复性工作大且人力成本高。 人工搜索准确率低，在人工通过关键词筛选候选人的过程中，可能会因为主观判断或信息不完整等原因导致匹配度不高、招聘效果不佳，甚至可能导致企业招不到合适的人才。 等待回复时间长影响求职体验，长时间的等待回复，可能会导致求职者的体验不佳，从而降低求职者对招聘平台的使用满意度。 3. 阿里云的解决方案 基于百炼提供的通义大模型实现招聘全流程提效，通过 AI 生成并优化 JD，在智能岗位发布、人岗匹配、智能面试及摘要等场景，缩短人岗匹配时间，辅助提效。 二、阿里云百炼与零跑汽车的合作 1. 客户介绍 零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家，2023 年零跑已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。 2. 阿里云的解决方案 通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱，为用户的信息查询、车辆控制、娱乐与媒体服务、秒极生图等互动提供支持，提升用户的座舱体验。 接入通义大模型实现开放式语音交互，改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图，零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构，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，降低大模型应用的创新门槛与成本。 三、阿里云百炼的平台特点 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。不论是开发者还是业务人员，都能深入参与大模型应用的设计和构建。您可以通过简单的界面操作，在 5 分钟内开发出一款大模型应用，或在几小时内训练出一个专属模型，从而将更多精力专注于应用创新。使用场景示例： 1. 法律合规改写：客户是一家招聘平台，每天需要处理百万级别的企业招聘需求，通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端的要求是否符合劳动法要求，是否有性别歧视风险等等，并自动改写，减少了大量人力审核的需求。 2. 关键信息抽取&打标签：客户是一家法催机构，每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息，包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本，通过百炼工作流，客户构建并串联了案件画像 Agent、借款人画像 Agent、法院画像 Agent 并最终通过打标签 Agent 经过意图分析节点自动化执行下一步，减少了大量律师数据整理，分析以及归类的工作。 3. 智能助理&客服：客户是一家有 C 端 APP 的教育机构，有几十万的 DAU，客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手，通过意图分类的能力，将不同的用户 Query 分发到不同的场景模型中，针对用户自己的场景进行回答。
2025-01-07
希望找到一个可以帮助我写论文的模型
以下是一些关于利用模型写论文的信息： 可以向 LLM 寻求写作建议，甚至直接要求它帮您写论文。例如提供关于个人背景的信息，让其生成大学申请论文。但需要注意，这种方式可能存在道德问题。 可以直接给模型相关论文，让其完成任务，如写出论文中的例子。模型能够理解复杂的信息，不需要过度简化。 例如用 ChatGPT 撰写“宇宙类比大规模语言模型”的论文时，可以给出相关提示词，从宏观天文学、微观量子力学、哲学等角度展开讨论，并明确探讨方向。
2025-03-14
有没有ai调色的大模型
以下为您介绍一些有关 AI 调色的大模型： 1. 在最近新上线的 controlnet 模型中，新增了名为 Recolor 的模型，可将黑白图片重新上色。在处理人物照片还原时，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容。ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 2. 星流一站式 AI 设计工具的基础模型中，允许使用更多的微调大模型，如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等。同时，还具有高清分辨率修复、脸部/手部修复等功能，以及多种参数如采样器、采样步数、随机种子、CFG Scale 等可调整。 3. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时放大图片。处理复杂照片时，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，如加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，通过简单关键词控制色调。
2025-03-14
Transformer模型
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点： 1. 自注意力机制：能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，而非像循环神经网络或卷积神经网络一样逐个位置处理。通过自注意力机制，模型可根据输入序列中不同位置的重要程度，动态分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为使模型能够区分不同位置的词语，Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量，可帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制：通过引入多头注意力机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化：在每个子层（SelfAttention 层和前馈神经网络层）的输入和输出之间都引入了残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型更容易训练和优化；层归一化可加速训练过程，并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络：在每个注意力子层之后，Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算，提高了模型的并行性和计算效率。 Transformer 模型主要由两大部分组成：编码器和解码器。每个部分都是由多个相同的层堆叠而成，每层包含了多头注意力机制和位置全连接前馈网络。 编码器可以理解为将自然语言转换成向量文本，以模型内的既有参数表示。这些参数包含了原始信息，同时也融合了序列内元素间的相互关系。例如，输入“我喜欢猫”，将自然语言转换成词嵌入向量：我>，经过自注意力机制，输出编码器输出一个序列的向量，表示对输入句子的理解。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列，也就是把向量文本重新转化成自然语言。例如，目标生成中文句子“我喜欢猫”，初始输入为解码器接收一个开始符号，用，对应“猫”。这是一个简单的复现概念，当模型得到匹配度高的参数时，它就会一个词一个词地判断需要输出的语言文本。
2025-03-14
大模型如何在企业里应用
大模型在企业中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 智能终端行业：中国超半数手机厂商如三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流品牌，以及上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 2. 百度表现：在主流大模型厂商中，百度表现突出，拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。其文心大模型日均调用量超过 15 亿次，千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。百度智能云的增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 3. 落地所需能力：企业想要真正将大模型在自身场景落地，需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。这意味着大模型落地赋能企业智能化时，能力比拼从单项变为全能比拼。 然而，大模型在企业落地应用中面临一些问题和挑战： 1. 竞争格局：大模型是典型赢家通吃领域，胜出的大模型在中国和世界范围内都很难超过 2 个，巨头在资金、技术和数据方面具有优势，给创业公司的机会很少。 2. 落地难题：如何将大模型更快落地应用，将技术能力释放并与更多场景相结合，真正产生新一轮科技革命和产业变革，是当前紧要的关键问题。 3. 具体问题： 提高内容可信：需要通过商业交付去应用、反馈和评测，不断优化数据以解决实际应用问题，走向垂直化以提高内容精准度。 解决算力成本高、训练重复和资源紧缺：以 GPT3 模型为例，训练成本高昂，且目前仍无法用商业化的国产芯片进行大模型训练。 解决大模型落地问题，主要有以下三方面：提高内容可信；解决算力成本高、训练重复和资源紧缺的问题；降低大模型价格或使用垂直领域模型落地。
2025-03-14
大模型和智能体的区别
大模型和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 概念定义： 智能体：简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。可以是面向 C 端，如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入；也可以面向 B 端，帮助 B 端商家搭建智能体。 大模型：是一种技术。 局限性： 大模型具有强大的语言理解和生成能力，但存在一定局限性，例如无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等），无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等），无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。 开发平台： 有众多智能体开发平台，如字节的扣子、Dify.AI 等。 应用场景： 智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 在 Anthropic 的定义中，智能体可以有多种定义，一些客户将其定义为能够长期独立运行的全自动系统，能使用各种工具完成复杂任务；另一些则将其描述为更具规范性、遵循预定义工作流程的系统。Anthropic 将这些变体统称为智能系统，并在架构上区分为工作流和智能体两种类型，工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统，智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。
2025-03-14
快速帮我补充下大模型的发展时间线和关键节点，以及当前最前沿的新闻
大模型的发展时间线和关键节点如下： 2017 年：发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年： Google 提出 BERT，创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT，开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年：Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日：ChatGPT 发布，在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月：字节云雀大模型等出现。 2023 年： 国内大模型发展大致分为准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（数量和质量逐渐增长）、爆发期（开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战态势）。 关键进展包括：Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括：过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。
2025-03-14
现在人工智能处于什么阶段
目前人工智能仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业的 AI 采用率最高，低收入和极高收入的较低。AI 增强人类工作的比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 在过去，20 世纪 60 年代人工智能的研究更多处于理论阶段，不能实用。但随着计算机算力的增长，神经网络取得了突破。例如，2009 年和 2012 年分别在语音识别和图像识别比赛中取得成功。 如今，AI 产品在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了与市场的契合度，生成式人工智能正在经历快速增长，但也存在投资回报、融资环境不均衡、用户保留率等问题。预计 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“人类代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次的认知任务。
2025-03-06
ai绘画现在处于什么发展阶段
AI 绘画目前处于不断发展和演进的阶段。 在早期，AI 绘画的成果较为简单和粗糙。但随着技术的进步，尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用，AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖了各种风格和题材，从写实到抽象，从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新，为艺术创作带来了新的可能性和挑战。其场景应用广泛，包括广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域。 然而，AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。例如，人们对于 AI 生成的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度存在差异，AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性，同时也带来了版权、原创性和伦理等问题，以及对文化创意领域从业者职业安全的焦虑。 尽管存在争议，AI 绘画仍为艺术创作提供了新的工具和可能性，如帮助艺术家探索新的创意表达方式，提高制作效率，降低制作成本，促进艺术与观众之间的互动等。目前，生成式 AI 仍处于非常早期的阶段，为其寻找高价值应用场景或许还需要较长时间。
2025-02-07