通义千问用什么芯片
欢迎收看今日人工智能与科技资讯。近期，英伟达在官网上展示了最新的研究，其工程师们利用生成是 ai 来协助设计复杂的半导体芯片。英伟达的研究团队开发了名为 chipmemo 的大型语言模型， 通过使用公司内部数据进行训练来辅助开发芯片。目前生成的应用包括一个分析工具用于维护已知缺陷的更新描述，一个用于技术文件查找的对话工具， 以及一个芯片设计专用的代码生成器。英伟达的长远目标是在芯片设计的每个阶段应用生成是 ai， 从而显著提升整体生产力。十月三十一日，阿里云在云期大会上正式发布了千亿级参数的大模型通易千万二点零。在多个主流测评中 中，通一千万二点零的综合性能超过了 g p t 三点五，正在迅速追赶 g p t 四。阿里云首席技术官周近人表示，通一千万二点零在过去六个月取得了显著进步，再复杂指令理解、文学创作、 通用数学等方面表现优异。通易千问二点零将为各行业提供更强大的人工智能解决方案。目前，通易千问 app 在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过 app 直接体验最新模型能力。 近日，莱卡官方推出了一款名为 m 十一 p 的相机。该相机配备了认证技术，以确保照片的真实性，能够遏制人工智能的深度伪造。莱卡的水印技术采用了专用原数据系统内容凭证，这一技术不仅可以证明文件 的真实性，还可以记录任何未来的更改。用户可以通过来卡应用程序来检查照片的内容凭证。这款相机面向新闻摄影师，售价高达九千一百二十五美元。在如今的数字时代， 保证照片的可信度显得尤为重要。你是怎么看的呢？关注我，带你了解更多人工智能与科技资讯。
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00:32查看AI文稿AI文稿我们今天也跟大家非常高兴的宣布，我们通一千万的二点零也正式发布了，背后是用了千亿参数的这个模型，不管是在阅读理解，还是在今天的逻辑思维，还是在今天的数学，还是在今天的其他的方方面面都有大幅度的提升。 那我们也可这个也也参考了今天业界各种各样的一个评测的指标。那今天我们也非常欣慰的看到，今天通一千万的千亿参数的模型在各个维度上面都是取得了非常不错的一个成绩。
3154每日经济新闻
01:40查看AI文稿AI文稿达摩院发布了自己的大模型通一千问，我第一时间测试了一下通一千问和 chat gpt 一样，通过输入语言去交互，但他单独设置了三个板块，九个功能，兼顾实用性和趣味性。 我先让他帮我做了一份五一的旅游规划，从出行方案到美食推荐都面面俱到。接着我又测试他对 pdf 文件的信息读取能力，他可以很轻松总结出文件的要点，并且根据内容回答我们的问题。 他的菜谱生成这个功能也是很有意思的，我问了他一个没有见过的菜宫爆菠萝丁，没想到生成的菜谱看上去还很靠谱。 除了这个呢，还有一个化学界的老段子叫探探剑，剑能能否否定定律？一、这个段子的笑点在于断句，亲爱的 g p t。 的 回答是不理解，而通易千问不光能理解，还给我们解释了这句话，可以看出，通易千问在这些领域是比亲爱的 gpt 还强的。在测试完这些后，我决定再测测他的逻辑能力。一开始我选了个简单的等差数列题， 这个解题步骤就像是不会做，还想拿分。接下来的测试里，我问他能不能处理图片信息，他的答案又自信又专业。我接着问他这张简单的图片里有哪些字， 但他接下来回答明显就是没有识别成功。这就算了，我指出他的问题反被倒打一耙。可以看出，通一千位适用于大部分生活场景， 而且是国内的大模型，有机会截入国内的 app， 帮我们订票、点外卖、回消息等等，希望在使用过程中，他能慢慢搞懂人情世故。
2.2万爱较真的戴老师
02:30查看AI文稿AI文稿今天的话呢，再给大家再演示一下用那个通力铅的十四 b 啊，进行高性能的这个推理，我前面已经测过了啊， 他的一个整个内内存的占用，他的官方文档显示他的内存占用是 ef 十六的话，他的大概在三十 g 左右啊，三十 g 左右的话，他需要两块，这种二十 gb 的内存，他至少需要两块，运行的会更平稳一点。然后七币的话呢，就一块就可以跑 啊，他的官方文档他是用 a 一百的这个八十 gb 的这个 gpu 进行测的啊，他跑在扩大十一点四上面，那么基本上可以跑到大概每秒钟三十个字啊，三十个 poken 这样的一个信任啊。 我们测了一下，他的那个七 b 跟十四 b 的这个性能差异还是比较大的，性能差异还是比较大。首先我给大家讲一个结论，我们来看一下啊，七 b 的性能大概我们跑下来，因为我们是用两块三零九零， 大概是在一百九十每秒的一个单词量，这个一百九十，如果是那个通一千的十四币一百四十一模型大概是在九十九十啊，所以就是他的瓶颈可能还是在那个性能上面啊，计算量上面啊，这个是已经是高速推理啊，已经是非常快了， 所以两块三零九零他他还是有性能上有差异的，差了一半，他等于是这样，嗯，他在那个我们在测试那个十四 d 模型的时候，他的高峰的时候，他可以达到大概是六百三十个托肯每秒钟，那么我们的那个 七 b 的话，原来我们看过他大概可以达到九百九百高峰的时候，他的内存的占用七 b 的模型还是比较少的，他大概在二十一，差不多 cpu 可以跑到百分之八十十四 b 的模型，他的内存两个分别是大概是在二十四，基本上百分百， 因为我们跑了又换算法，所以这个内存又不太准啊，他的 cpu 的话呢，基本上可以跑到接近百分之七十，百分之七十到百分之八十啊，他是这样的一个水平，我们也跑了一下，给大家稍微看一下啊，对，基本上跑到百分之七十左右，他这个这样的一个新内存在二十四， 我们的如果用那些优质的方法的话，他比那个其实他要比单块的 a 一百的性能要更强一些，基本上是他的三倍，差不多是这样的一个量，哎， 呃，通千文，当然他是也是可以跑在那个十四 b 的，是可以跑在那个就是量化模型上面的，量化模型的话，我看了一下也是差不多原来的三分之一左右， 那么跑量化模型的话，它的性能会再提升一些啊，但是可能性能上面有些下降。好啊，今天的话呢，就这个视频啊，演示同一千万十十四 b 的这个模型的高效推理，就跟大家就演示到这。
78小工蚁
03:08查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好啊，然后，呃，现在已经在收拾东西准备下午回北京了，正好呢哈，刚才在咖啡厅跟一帮朋友们见了一下啊，然后一部分是来参加会议的媒体， 另外一部分的话呢，其实是啊，这个大模型的研发方和参与这次会的展方啊，然后有一家是 专门做大模型的那个研发的核心团队啊，我不说他是谁了，有点打广告了，然后他们的人的话呢，正好来了，我也认识，所以一块聊聊的过程中呢，他就跟我说这个事，感触颇深，什么事呢？哎，就是他们这次呢邀请了海外的合作伙伴啊，就是像 德国呀，意大利呀什么的这些合作伙伴，他们邀请了一批，你知道吗？邀请一批这些合作伙伴干什么呢？哎，来参会，来来来，听他们最新的技术进展，他们希望能在海外发展，结果德国的这个合作伙伴来呢，就是说，哎，我们那个意大利的同事啊，来不了了。为什么来不了呢？ 哎，一会因为意大利最近通过了一个法案啊，这个很要求不能使用这个啊，叉 j b t 类似的大模型甚至不能开发啊，如果开发的话处两万美那个欧元的罚金，呃，最长可以是六十天的一个监禁啊，这个这么一个情况， 所以没办法，吓得他们的那个同事的话，那意大利同事就根本就没法来了，取消了机票啊，就就不能再来了，所以这事呢，其实就是就你说这个弄得是吧。然后你像昨天啊，那个阿里在下午的时候的技术论坛上彻底就发布了通一千分的二点零， 测试情况是千亿级的啊，测试情况的话呢，已经超过了 jpt 三点五直追 jpt 四的水平啊，你看之前的这个啊，百度的这个啊，文心一言，文心大模型的四点零发布了啊，这个星火这那个科大讯飞的星火的三点零也发布了，加上通一千万的核心的三家这个平台的大模型啊， 接下来的话呢，就是腾讯和那个呃，这个头条的啊，自自洁的腾讯和自洁的这两家的大模型，恐怕就这几家大模型的话呢，未来在很短的时间内都会接近 jpt 四，到明年上百年肯定都会越过 jbt 四的这样的一个水平。 现在看的话呢，其实就是中国和美国之间大模型的技术上差距，代差的话呢，应该是在半代左右，就零点五嘛，半代左右的一个水平了，还算非常好，发展速度还非常快啊。然后，但是呢，目前全世界搞大模型研发科技从科技到产业都在搞的只有中国和美国 啊，欧洲、日本、韩国都不行，这其实说明什么呢？就是说，呃，在中美之间展开这种竞争啊，使得这个国际产业链断了以后啊，这个只有这两个国家有完整的能力，能力进行高新技术的重新研发，其他的国家 都没有这个能力啊，就是包括欧洲在内啊，当然欧洲这个我觉得也有点闭关锁国的意思啊，就是我现在不用，我也不让大家用了啊，这这么一个东西也别研发了，但是这个事呢，恐怕会对他们未来的这个这个国际竞争啊，产生更大的影响，科技层面带来很多的这个这个变化和影响啊， 目前为止看的话呢，欧洲可能这次得不偿失，他追不上了，可能未来就真追不上了。所以从这角度上看，我们现在正处在一个特别好的时代，特别好的这个竞争机位啊，我们已经有了这样的一个基础，所以大家都共同努力吧，我们争取有一个更好的结果。好，今天临时加课，在这下课，拜拜。
389瑞克老张有话说
04:09查看AI文稿AI文稿上期我们介绍了通一千问七 b 模型的微调加部署方式，但在实际使用时，很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果， 这时就需要通过外接知识库让大模型能够返回更精确的结果。那么本期视频我们就来介绍一下如何从魔搭社区 nodebook 中一键实现本地知识库的搭建，从而增强大模型的能力。本次实践需要的所有相关资源都在阿里云点 com 免费试用中心领取。 在魔大世界上找到通一千万七 b chat 模型后，我们点击 notebook 快速开发，注意这里需要选择 gpu 资源。随后我们点击查看 notebook。 进入 notebook 后，我们需要稍等一下，把我们已经准备好的在 github 上开源的基于本地知识库 q a 的视力代码直接拷贝配色到 notebook 中。根据这段 代码你就可以实现本地知识库的搭建以及后续的大模型调用。相关链接也会放在视频简介中，这里我们已经把相关代码准备好了，点击运行即可。 接下来我们将介绍一下代码逻辑。首先我们引用了 dash scope， dash scope 不仅可以调用文本限量生成，还可以调用千文七币 chat j、 l、 m 等大模型进行推理训练。 dash vector 作为限量检索引擎，这里我们对本地知识库的存储引擎进行初始化。 接下来我们需要定义一个锁引数据的生成方法，用于后续逻辑。同时我们还需要定义基于 desktop 的文本项量生成逻辑，这里生成的项量将作为项量引擎 的锁影。最后向量原始文本数据会在这一段写入 dash vector， 从而完成本地知识库锁影的构建。 接下来我们操作一下如何调用知识库。首先我们需要定义一个检索方法，用于召回知识库信息。刚刚我们使用了一个天龙八部的知识库，现在我们检测一下召回效果。问他一个问题，段誉最喜欢的是谁？ 可以看到这已经返回了段誉到底喜欢谁的一些相关信息，到这里知识部调影就完成了。 最后我们测验一下知识股锻炼前后大模型的生成效果。首先我们需要初始化下大模型，这里我们选用千万七 b chat。 然后我们再定义一个包含知识库信息的提示词模板， ok， 我们来测试一下效果。先问不带知识库的千万七币虚竹的女朋友是谁？ ok， 他说无法回答这个问题，没有给出正确的答案。我们也问一下 gbt 四，他说是小龙女和阿紫也不对。最后来试一下包含知识库的模型， 嗯，蒙古回答是正确的，而且可以看到给出了相关的背景信息。再来一个上难度的问题，段誉的亲生父亲是谁？ 可以看到千万七币回答的是段正醇。我们再问一下 g p t 四，他的回答也是段正醇，也不对。最后我们看一下包含知识库的效果， 嗯，这次终于对了，是段音庆，效果还不错， ok， 最后我们再问一个比较小众的问题，虚竹的母亲是谁？ 可以看到前面 t b 讲的是错误的康敏郡主，我们再看一下 g b 四的回答，杀猪也是错的。我们最后看一下包含技术库的返回， ok， 这里返回是正常的，一二年效果很不错哦。以上就是通一千问七币基于本地知识库问答的操作和演示，其中我们使用了阿里云 dash scope 和 dash vector 的相关产品，链接在视频下方， 这种方法可以让各种行业的知识库与通易千文结合，给出更加精准的答案。相关代码已经在 github 上开源，操作文档也已在线，希望开发者来摩达社区体验。
1387阿里云
02:52查看AI文稿AI文稿哪里的这个通一千问啊，这个模型我在本机上也已经跑起来了，我跟大家一起来交流一下啊。安装还是可以根据他的这个 quickstar 这样的一个文档去安装啊。安装他那个 transformer 最新的那个版本，四四点三一三幺点零啊， accelerate 啊， jack token， 然后这个是一个一个一个呃， gpu 的一个操作的这样一个内裤啊，硬 ops 啊，这样的一个。 这个安装完之后这个是可选项，你可以安装那个 flash attention。 我是装的啊，你可以把它给下载下来，你要根据他的这个操作，我们发现还是可以跑起来的啊，他这个都是对的。嗯，你就可以把他这个代码保存下来，你就可以放在这个 这个里面就可以跑啊。我因为我的 g p u 是二十四 g b 的啊，二十四 g b 的，所以二十四 g b 的话呢，如果你是 f f p 三十二位的话呢，它会 out of memory 啊，它会变成这样的一个东西啊，它会 会跑不起来的啊，所以的话呢，你还是要用这个。呃，你可以用这两个，这个都可以啊，这个叫 b f 十六位的啊，这个我也前面也跑过啊，他是可以成功的。 那给大家看一下这个的话呢，他的内存可以占用更低一点。我看了一下啊，他因为他跑起来比较慢啊，他要耐心等一下。这个叫 bf 十六位的话呢，他的内存占用的话，我自己测下来，大概是在这个十七个 gb 左右啊，十七个 gb， 然后如果你是跑的是这个 f p 十六的话，这个内存会更高一些，内存会更高一些。是我们这 跑一下，他有些时候会爆粗，这个的话大概是在二十三个 gb， 就是二十个对 gpu 的显存要达到大概对十七个 gb 左右。 cpu 的话，我看了一下，我跑了一下，我是不成功的，因为他 cpu 的话，他要跑好多的内存，我之前跑了一下，他内存就非常高，一下就爆掉了 啊，因为我的内存不是很高，我差不多要达到三十个 gb， 达到三十个 gb 的话，我这个内存就爆掉了，那个 cpu 就会非常高，这个已经跑起来了，十七个 gb， 他已经跑完了。那你好，很高兴为你服务， 他这个就是这样的，我们看一下这个，这个应该也可以的，但这个内存会占更多一点，等一下的，因为他有可能是分配内存会有问题。所以的话如果跑这个的话，建议大家还是要 内存要大一点，二十四个 gb 的话，可能多人对话的话，很快就 out of memory 的。他跑 f b 十六的话，他的内存也要将近二十多个 gb， 对，这个就我估计就 out of memory 了，他这儿可以出来了。 gpu 使用率，对，所以一个大概在十七个 gb， 还有一个大概是在二十二个 gb 左右， 在二十二个 g b 左右就是很危险，如果如果 f p 三十二位呢？它二十四 g b 的显存就不够了，就会凹槽 memory 的。好吧，好，那的话我就跟大家就介绍到这吧，后面的话我会再跑在其他的一些，主要还是要测一下 阿里的这个如何使用那个 touse 啊，如何使用工具。这部分我会在做一个比较详细的评测，再给大家一起来看一下，因为这个功能是他目前在开源的这个模型里面是最强的调油的，也是最好的啊。好啊，今天就跟大家就聊到这。
233小工蚁
00:28
01:04查看AI文稿AI文稿大家注意了，八月三日阿里云开源了七十亿参数的大语言模型通易千问。目前 q w 七 b chat 模型已经可以在阿里的 modest bob 社区下载，并允许商业化使用。通易千问拥有和 metaloma 二相同的参数，并且增加了对中文的支持。 该模型的大小为十四 g， 点击上方的模型文件即可下载 q one 模型到本地。通一千问为用户提供了在线 demo 和免费的算力，现在我就为大家演示一下操作方法。在下方对话框中输入一段中文提示就可以获得一组答案， 然后使用老马二模型输入同样的问题。从对比可以看出，通一千问对中文的理解能力更强。通一千问模型的推出不但弥补了中国在开源 lom 方面的不足，还增强了对中文的支 持。不过该模型的缺点是运行不稳定，上下文能力有限，但是能够完全满足日常需求。感兴趣的小伙伴快去试试吧，觉得有用的话别忘了点赞、关注加收藏哦！
15AIGC｜大李子
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01:04查看AI文稿AI文稿插播一条最新消息，阿里云今天发布了同一千万七币的开源模型，同一千万七币是今天中午左右开源出来的，目前在哈根 face 上面已经提供了七币和七币 chat 两个模型要下载。这个评测数据相当的炸裂，这个模型一经推出是直接超过了市面上大部分同规模的模型的 兄弟们，新一代的大模型卷王他来了，总之这个数据是看起来非常非常惊艳的呀，实际使用效果有待后续的验证。模型的上下的长度大概是在八千 tokens 左右，同时这个模型是针对插件相关的调用做了优化了，能够有效调用插件以及升级为 agent cbt 的。这个模型是针对 api、 数据库模型等工序的调用做了特殊优化的，基本上可以看出案例为了推出这个模型是做了不少准备的。关于模型的使用协议，这两个模型是允许商用的，在项目的威力密中也提供了使用这个模型进行推你的视力代码，你也可以在 model scop 社区里面体验同一千文的问答。项目第一天开展出来，获得了将近五 百颗星，感兴趣的兄弟们可以去体验一下，或者是把模型下载到本地实际测试一下。模型占用空间大概是十五个 g 多一点，模型量化之后最低是需要七点几个 g 的显存来跑，不做量化的话，正常是需要十六个 g 以上的显存。
2321云影
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01:46查看AI文稿AI文稿这边我们来体验一下阿里的通一千问大模型能力测试体验，我们会有一个惊喜，我们直接进去，这边直接进入一个百宝袋，我们只看他的特长，其他的小工具大家都可以不用试了，直接使他的那个商品描述生成，毕竟有 电商的一个加持。我们直接输入一款女装，这个对于电商来说用处非常的大， 因为它有成千上万的数据训练出来的它里面的一些材质，对商品的特性有独特的一个理解能力。我们在最后会对比 g p t 四 做一个比较，可以看一下，这里面整理出来的非常完善，大家可以直接用， 我们再找一款产品，化妆品类目的 写的也非常的完善，基本上可以直接拿来用它，这些数据都是千万商家喂养的。关注下这个公众号，国内直接用点击一键开启， 我们进行一个 g p t 四测试，这里直接对接 g p t 四，提交下女装，点击发送。 g p t 四训练的是亚马逊的数据，和国内区别还是很大的， 还是比较笼统的，没有通易千文专业性强， 大家可以两个对比看下， 喜欢的收藏下本视频。
02:12查看AI文稿AI文稿这一觉醒来，通一千问竟然有八个分身了！那之前你想让 ai 去干点金融、医疗、法律这些活，你先得想好的提示词，让他们去扮演这个角色，现在等于是把饭喂到嘴里了。昨天开幕的阿里云七大会正式发布了大模型通一千问二点零， 它是参数规模达千亿级的大圆模型，同时还有发布手机版 app， 所有人都可以在手机应用市场下载。同时基于千问大模型有八个垂直行业的模型， 覆盖了医疗、金融、法律等等，并且支持 api 和 sdk 的调用。开发者现在就可以直接利用千问大模型生产自己的网页和应用了，那用来写代码的通易零码甚至都可以安装在 vsco 的插件里，通易制文直接帮你看书、 写论文。那从大模型的能力来看，通 e 二点零在性能上有巨大提升，相比四月的一点零版本，二点零在复杂指令的理解、文学创作、通用数学知识、记忆、幻觉、抵御等能力上都有显著的提升， 综合性能已经超过了 g p t 三点五，正在加速追赶 g p t 四，类似这样的法律问题啊，就再也难不倒它了。除此之外，云期大会还着重强调了云计算和算力。未来人类生活离不开 ai， 每个公司甚至个人都要有自己的 ai， 那么提供算力和方便开发模型的服务商就尤为重要。就像今天，谁都需要用家用电器，那发电厂就是算力，电网就是云计算平台，阿里云就是这样一个全家统的提供者。国内现在有近一 一半的大模型都跑在阿里云上，百川、 chat j l m、 姜子牙等等，阿里云逐渐成为大模型的算力底座，并且未来开发大模型不仅仅只有程序员能做，阿里云同时发布的大模型一站式应用开发平台百 改练可以让开发者只需要拖拉拽就能训练自己的大模型，可以说有手就行，是人就会。那年初的时候，如果说未来已来，那今天的 ai 就真的是进行时了。
387北大学渣宇凡（AI版）
03:35查看AI文稿AI文稿ai 被问得最多的中文问题是什么？ 如果有统计排名，那父母结婚为什么没有邀请我？一定位列其中？自下 gpd 问世，掀起百魔大战以来，你可以看到各个语言大模型。在这条问题下面的花式翻车，也让更多的人加入到用弱智霸文学拷打 ai 的行列。 能否理解弱智吧，文学无意中成了检验 ai 中文语义理解能力的试金石，堪称国产图零测试。 大家好，这里是 pjx。 前不久，阿里的语言大模型通易千问进行了第五次版本升级。自公测以来，通易千问的这五次升级分别提升了文本理解、逻辑推理、题目作答、抗干扰知识问答等各种能力。 那作为一款更懂中文的国产语言大模型，假如我拿出精心挑选的弱智吧文学通一千文又该如何应对呢？全天第一，水开了可以喝，门开了为什么不能喝？这个问题存在把开水跟开门做不当类比的逻辑陷阱。另外还有门不能喝这个常识。 所以通一千问的答案是，后门不卫生，干净卫生啊！兄弟们，请听题说，只切三刀怎么能把一瓶牛奶平均分给八个小朋友？ 这个问题中的切三刀其实是一个干扰项，分牛奶怎么能用切的呢？所以通易切问的答案是，如果只切三刀，可以将一瓶牛奶切成八份。具体操作如下，好，就算能切牛奶，可我数了数，操作流程里明明就切了五刀，也跟只切三刀的要求不符。 于是我提出了质疑，好的，如果将上述过程的每一刀都计算在内，一共切了四刀。非常抱歉，我之前数错了，一共切了五刀。嘴硬的通一千问终于承认了错误， 不过当我继续质疑之后，我发现他只是摆烂了。非常抱歉，我再次数错了，一共切了六刀。非常抱歉，我还是数错了，一共切了七刀。你的脑袋承认不承认有病？ 我不承认。我，接下来我会给你讲一些段子，里面同时包含了迷人典故、历史故事和数理化知识。请告诉我这些段子是什么意思？我会尽力帮助你理解这些段子的意思。请听题，通过标记重补法，诸葛亮发现巴蜀地 局盛产梦惑，这个段子巧妙的把用来调查生物种局密度的标记重补法跟七行梦惑的典故结合在了一起。 所以通一千万的解读是，诸葛亮可能在利用梦惑给巴蜀地区做人口普查。我脑袋都这样了，你怎么还跟我过不去呢你 曹操说，今天下英雄为使君与孟德尔，于是刘备改中豌豆。这个段子的核心是利用孟德尔的谐音孟德尔，进而将孟德尔的豌豆杂交实验与典故中的刘备结合。所以通易千文的解读是， 这句话可能让刘备感到自己有能力和曹操一较高下，于是他决定改中豌豆，以此来表明自己的决心和能力。 被何其孤零也看得出通易千万已经很努力了，但这不只是他的问题，我们在 check gpt 和文心一言上试了试，结果也都不尽人意。这些看似荒诞抽象的提问和发言，其实混杂着各种逻辑陷阱、谐音梗 及生活科学、历史常识。看来目前还难以理解这类复杂中文语义的语言大模型暂时是出不了院了。好，虽然这不是一期严肃测评，但还是希望能给你带来一些启发，欢迎三连评论和我们一起讨论，这里是 pajax， 下次见。
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00:37查看AI文稿AI文稿作为一个程序员，今天如何能够通过这个大模型的方式帮助我们去提升代码编写的效率，那这是今天我们通易领码这款产品需要去解决的问题。 首先呢，在我们日常的编写过程中，实时的给出相关的建议，需要协助的地方能够一件事的写完一个函数。那还有呢，就今天在调试过程中间同意立马能够帮助大家去甄别是不是在这段代码里面有有 bug， 应该怎么去修改。那最后呢，当我们有很多的问题，我们还可以以对话的方式请教今天通一零码。
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01:05查看AI文稿AI文稿阿里巴巴的通一千问，安卓用户现在能免费体验了，目前实测下来不需要排队，可以直接用在聊天框。我看到一些官方分享的玩法，咱们直接让他写一个 瑞信咖啡营销文案，可以看到通一千问最直观的表现就是反应速度非常快，并且从产品自身的角度列出了当下咖啡营销中常见的三点内容，既原料调配、款式，同时强调了对客户的重视，比如快速配送、无理由退换货以及全天候客服等。 如果将产品换成葡萄酒，通一千问给出的方案也有了变化。首先他拥有较为全面的知识库，能够指出世界几大葡萄酒庄 当下热门的葡萄酒款式，非常适合刚接触葡萄酒行业的小白来快速熟悉这个领域。而且它还可以针对不同客户群体进行个性化方案定制。 比如在打工人这里，他强调价格优势，如果目标是家庭主妇，那么他就会强调自己的葡萄酒同样适用于菜肴的烹饪，并且产品采用精美的包装，如果家里来客人了，随手送出去也不失面子。
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