国内大模型api最好用
百川智能最近正式开放了基于搜索增强的掰球网二 zero 系列 api， 该系列包括 biquan 二 zerbo 幺九二 k 和败球网二 turbo 两个模型。这些 api 不仅支持一百九十二 k 的超长上下文窗口，相当于三十五万字，还增加了搜索增强知识库的能力。所有用户都可以上传特定文本资料， 构建自己的专属知识库，以便根据业务需求构建更完整高效的人工智能解决方案。大模型在企业落地过程中的最大问题就是企业数据多种多样， 如果通过后训练加微调的方式页使用大模型项目的启动周期比较长，不利于落地。百川智能现在提供了预训练模型，加上搜索企业知识库的模式， 研化了模型，训练过程更容易解决企业实际问题。例如在开发产品问答和售后服务问答时，通过搜索企业知识库的增强，回答的准确性和稳定性都会提高。目前，百川智能已经在官网上开放了体验入口，正是支持 pdf 文本上传和 url 网址输入，普通用户都可以通过官网入口来体验这些功能。
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10:02查看AI文稿AI文稿如果用一个词来代表二零二三年科技圈最大的热点，那肯定是大母亲 二零二三年啊，可以说是大模型之年，不知道大家的二零二三年过得如何啊？不过呢，各家科技公司可谓是把大模型从入门到进阶啊，卷到了极致，并且逐渐卷出来两个主要的流派 派呢，专注于大模型炼单，也就是从零到一，自研大模型。国外呢，有碧源的 gpt 和开源的拉玛，国内呢，更是多了去了啊，比如说百度的文心系列大模型啊等等。有统计说啊，我国十亿参数以上大模型已经发了八十个，足以看到自研大模型有多卷了。 不过呢，随着人们啊，对于大模型认知的不断成熟啊，有另外的一派科技公司则专注于大模型的应用啊，比如说，如何把前面说的那些基础大模型啊，用在智能客服啊，心理咨询啊，数据分析啊等 这些领域。比如说呢，我呢，就特希望有一个人啊，帮我们做一个快速读论文，写论文的大模型。如果说前面那些字眼大模型是从零到一，那这个大模型的应用派啊，就是从一到一千 有能力资源大模型的公司啊，可能就那么几个啊，但是对大模型有需求的公司啊，茫茫多，他们不关心大模型是怎么来的啊，只关心大模型是怎么用的。 那今天呢，我们再来看看百度啊，关于二零二三年百度在大木星领域的技术进展，其实我们也做过了不少视频啊，辽阔了很多，结果呢，还没完，在大木星之年的最后几天，百度呢还发布升级了一系列的相关产品，名字呢也很有趣啊，一个白葛，一个千帆。那么这期视频呢，我们就一起来看一下。 当前大模型领域的热点之一啊，叫做制算，顾名思义啊，就是智能加计算。听起来啊，是 是不是就和云计算啊有千丝万缕的关系了？事实上呢，大模型出现之后啊，已经给云计算行业带来了非常深刻的变革，甚至彻底改变了云计算的发展轨迹。那么为什么这么说呢啊，之前呢，人工智能、云计算以及应用啊，本来是三条平行发展的轨迹， 就当大木星出现之后啊，这三条原本不相交的平行线才交汇到了一起。直接来看，二零零五年之前啊，各家科技公司都在自己构建自己的这个 it 基础设施，从计算、网络、存储以及运维啊，全部都要自己去做，任务少的时候还行，但是后来发现造了越来越多的轮子， 于是呢，就出现了云的概念啊，本意呢，就是把各种轮子都抽出来，搭建一个平台呢，让大家都能在上面随便的去选用。那么从二零一七年起啊，就出现了云原声的概念，也就是应用，在设计之初就是为了云而设计， 用容器化进行，用隔离，用微服务提升灵活性和可维护性，带 boss 啊，实现持续迭代和自动的运维，用云平台来实现资源的动态调夺，弹性的申诉啊等等，啥啥啥？写的这是啥？那如果你听不懂前面这些名词啊，没关系啊，只要知道云计算发展啊，已经比较成熟，而且很普遍就可以了， 但是呢，这些发展都是为了云计算本身而服务的，那么从应用的角度来看呢，也是这样，从上世纪九十年代蓬勃发展的桌面应用，到智能手机时代的移动应用，再到移动的原声应用， ai 呢，就更不用说了，从机器学习到深入学习，再到今年大火的这个大模型啊，他们的发展方向其实都是沿着这个自身的不断发展和进化的道路往前走的。 不过呢，自从拆了 gp 啊，给科技界带来了极致的震撼之后，云计算、 ai 技术和应用这三条平行线啊，就开始交织在一起了，并且呢，产生了一个新的技术方向， ai 原生也就是为了 ai 而设计应用服务，并且围绕 ai 来重构云计算的格局。当前呢，大目型啊，已经成为技术发展的核心，那么根据知名研究机构 idc 的数据的统计啊， 到二零二七年，全球生成式 ai 的支出啊，将达到一千四百三十一亿美元，其中呢，中国会达到一百一十六亿美元，每年的增长率达到了百分之八十七点五，足以看到生成式 ai， 也就是大模型的重要性。 大木星看起来很美，但是用起来呢，其实并不容易相信啊，这也是很多真正动手实操过大木星的团队的真实的感受啊。 打个比方啊，大木星很像是一个冰山啊，外面看起来可能很不起眼，但是冰山下面部分啊，能够把泰坦尼克号给撞沉。很多人认为大木星不就是对个话啊，写个 pro 啊，最多钓几个 api 嘛， 但是呢，要让大模型更好的为你自己的业务去服务，像数据处理啊，模型微调啊，训练部署啊等等等等各种复杂的环节，一个也少不了，这个坑踩下去啊，说不定就是个天坑。 拿算力来说，深度学习每六个月算力增长一倍，而大模型呢，进一步将算力的需求直接拉升了两个数量级，就是一百倍。 伊维达的老黄呢，还专门提出了一个所谓的黄氏定律啊，也就是 gpu 将推动 ai 性能实现逐年翻倍。但是呢，即便有了 gpo 啊，是远远不够的，大模型呢，更是给现在的算力啊带来了三个主要的挑战，分别是计算规模大， 模型参数大，投入成本高，那么也已经不那么遥领了。 gpt 三举例啊，他有一千七百五十亿个参数啊，因为达到 a 一百单卡训练的话需要三十二年，同时呢，需要超过三百五十 g 的 存储空间，单次训练成本超过百万美元，部署和应用成本更是上亿美元。这三个挑战个个支戳当前云计算技术设施的痛点。那么在 ai 原声时代，云计算急需进行一波重购，从而把更多的智能计算的能力啊引入到云计算的这种 基础设施当中，也就是让云计算啊更好的支持像大模型的这种飞速的发展。那么百度是怎么做的呢啊，一个大招呢，就是发布了百度百葛 aie 购计算平台三点零啊，起的名字很有意思啊，是不是有点那种百葛争流的意思了？ 事实上呢，白葛的一点零版本啊，在二零二一年就推出了，后来呢，白葛二点零啊，增强了对云原生 ai 的能力，那么在资源和任务的精细化管理和调度上啊，做了很多的工作，那么这次白葛三点零啊则是专门针对大漠星场景做了优化，我们接下来呢，仔细 记来看一下。整体来看呢，白格三点零啊分成了三层，从下到上啊，分别是资源层、组建层和大母型加速层。那么资源尺呢，是整个平台的基座啊，包括计算、存储和网络等 ais 的三大件。那么既然是易购计算平台，那就肯定说明不止包含一种算力形式。 白格的计算池呢，就包含了 a 八百、 h 八百这些 gpu 算力，以及昆仑和升腾啊这些 ai 芯片的硬件加速算力，支持万卡级别的超大规模 ai 计算。第二层呢，是组建层啊，分成四个部分，分别是 ai 基础组建、 ai 编排调度、稳定性、容错以及可观测大盘。 这层的主要作用是进行硬件资源的有效调度和管理，同时提供稳定性和容错的保障。这里特别值得说的是稳定性的部分，因为这个其实是大目性，真正落地的时候，几乎 所有人都会遇到的工程难题。前面说大模型训练时间很长啊，单卡基本上不可能，但是呢，千卡以上规模进行并发训练的时候，经常会发生各种硬件故障，所以啊，光快还不行，还得稳。 一方面呢，需要及时发现潜在的故障隐患，并且完成定位。另一方面呢，需要自动进行故障的感知和处理，将故障造成的影响啊降到最低。 所以呢，在百葛平台中啊，集成了一系列的这种运维的手段，提供了检测工具、故障告警以及分钟及自动容错工具，能够实现自动故障、硬件隔离修复和任务的重调度，能将有效的训练时长提升到百分之九十八，带宽有效性达到百分之九十五， 实现千亿参数千卡并行的训练不中断。那么白格三点零最上面的一层啊，是大模型加速层，比如说呢，他集成了一个名叫 aiak 的训练推理加速套件， 可以通过软件啊，分别针对大模型的训练和推理进行加速。优化的方式有很多啊，比如说更高效的自动化的并行策略啊，算子优化啊等等这些各种的加速方法。具体方法呢，我放在屏幕上，大家可以暂停截屏保存 aak 呢，还兼容拉玛二、 chit、 glm 二等等二十多种开源大模型，训练性能呢，提升百分之三十，推理性能提升百分之六十。说完白葛，我们再来看看千帆，也就是百度智能云千帆大模型平台，他基于一个概念啊，就是 mas， 也就是模型及服务， 说白了就是把大模型开发微调和应用啊，这个过程中的那些通用的轮子啊，都拿出来做成平台的一部分。那我就算是一个小白，也能用平台提供的这些轮子啊，快速搭一个能用的大模型出来，并且快速的去用起来，这样呢，我就不用去自己啊，从头研发踩坑啊， 他自认为成本也会低很多。而千万平台呢，就是这个包含了各种轮子的大模型平台，他基于白格啊，同时加入了数据处理能力，用来做模型评估、金条压缩的工具链，以及包括闻心、百川和拉玛在内的多种基础大模型， 比如说，不仅轮子哎给你造好了，更是把这些轮子啊装成一辆车的工具也都提供好了。那么百度成员给了一个例子啊，如果自己买 gpu， 组建算法和公众团队啊，来做一个百亿参数的大模型，训练和调优， 至少需要六十万和一百天的时间。那么我使用了千帆平台之后呢，能将成本降到六万，时间缩短到二十天，立省百分之九十。其实啊，省钱还是其次啊，更重要的是时间的节省，能帮助产品快速的去迭代，这对于卷到爆炸的达目性领域来说非常的重要。二零 二三年大木星的发展啊，最大的感受啊，就是一个字，卷！当然了，这里并不是内卷，而是技术的迭代和发展实在是太快了。表面上看呢，之前大家都在卷模型、卷算法啊，不过现在有了基础设施的提升，让大家发力的重点啊，都聚焦到了能够真正带来价值的地方，效率得到提升自然是好的。 那么如果我们再往深层看啊，大模型、 ai、 原声、云计算，这些或许只是技术发展长河当中一个闪耀的浪花，技术发展永无尽头啊，不仅是千帆过尽，更是百舸争流， 能见证和参与技术的变革已经足够幸运，这正是曾继否到中流击水，浪遏飞舟。好了，以上就是本期视频的全部内容，有用请点赞，喜欢请关注我是老师，我们下期视频再见！
501老石谈芯
05:00查看AI文稿AI文稿嗨，大家好啊，然后我已经到家了，先报个平安，整个这一周的出差也也确实挺挺累的，回来的路上呢，正好听到一个好消息，我们 呃今天上午的相关同事去参加了阿里云通易千问七百二十一大模型，千问七二 b 的这个开元的发布会，然后呢传回来信息的确实是让人 兴奋鼓舞啊。首先呢，这是一个七百二十亿的大模型，千分已经十八亿开始了，已经开源了三个了，加上这个就是就是四个了，空一千分已经开源了四个大模型了。而这个七百二十亿的这个千分七二七二 b 的这个大模型呢，在十个最顶级的测评之中呢，已经远远超过了 其他的这个开源大模型，而且在很多这个项上面呢，已经达到甚至超过了 j p d 三点五和 j p d 四的水平，这个当然肯定还有不足的，但是已经有了，所以这个事儿呢，是非常让人欢欣鼓舞的一件事儿，而且 关键是呢，他的操作呢，非常的简便，之前开元的那几个十八亿，什么这个五十多亿啊，那些那几个那三个小模型呢？哎，在那中小企业应用非常快哦，据说在阿里的社区里面的下载量已经超过了一百多万次了，一百五十多万次了，这是一个非常大的数量， 而且呢说明呢，确实很多的企业在接触到这个模型以后，开始利用这些模型去推动自己的企业的业务的增长和效率的提升。 然后有人就问了，因为我们既然有这个碧源的是吧，像那个叉 jvt， 像我们一言包括通一千问的的，他们其他是碧源的，包括科大讯飞的星火，他是碧源的。 但是现在呢，通一千问为什么要开源呢？因为这里面有一个特别大的问题， b 源的模型在 to b 这上面呢，发展的还是有一些问题，因为 b 源的模型它毕竟它是由 开发方来负责运营的吗？开发方负责运营就意味着他所有的数据呢，其实是开发方负责来训练模型的，哪怕是开发方提供了相关的接口，一片接口你可以调用并嵌入到自己的系统中去提供服务， 但是相关的往来的数据其实也依然会用于开发方对于模型的训练，这个是你你要了解这个情况，很多企业呢啊，他是能接受这种公开的公共的模型提供服务的，但是呢，也有些企业他的 业务非常特殊，而且他的数据非常封闭，他不希望把自己的数据分享出来。训练好这个模型，那怎么办？这个时候就是开源的模型，你可以把开源的模型理解为这个模型训练好以后单独的一个版本，这个版本呢，你可以下载到自己的计算机上，用自己的搭建的这个环境来进行训练，也可以让 阿里他有自己的社区门，而且他是去年就已经建立了这样的一个模型开发的社区，骂死了这样的一个社区。所以呢，可以到他那上面去的话，把这个模型托管在云上进行模型的训练，并且训练好了以后呢，这个模型是属于这家企业专有的，而不是对外提供公共服务的模型， 这个呢就完全满足一家企业对于自己数据安全性啊，或者说私密性啊，甚至有些企业不愿意把自己数据泄露出来的这项相关的这担忧，这是目前为止的这些情况。所以呢，阿里这次开园的一个七百二十亿，这很庞大的规模呢，这样的一个模型，这个模型目前为止的规模和效果 都是所有开源里面最好的，而且呢部分指标已经超过达到甚至超过了 gpd 四的水平了吧。我们就说这个呢，我觉得特别好，很多的企业在应用中就可以有更多的选择，也可以有一个更强大的开源 模型的支持了，他们可以把自己的数据单独向量化，以后训练这个模型，并且利用这个模型的简单化的云部署，就可以支持自己的业务了。所以这事我觉得是今天我们听到一个特别好的消息，而且呢我们一直在说模型的前提，模型发展的谁大模型谁竞争的前提是什么 啊？是应用。前两天周宏一去那个美国参加相关的会议的时候，还跟回来跟大家说说，美国的这个投资者都已经说你如果没有模型，或者没有大模型，没有 ai， 他们都不看了。但是呢就有一个问题，因为美国很多的这个创业项目，他是基于互联网的， 他不是基于实体经济的，他不是基于制造业的，那这个事情的话，这块东西其实是我们的强项，所以我们的企业想，尤其在制造业企业，他会有很多的数据，一线的数据，包括生产过程的数据，包括专利，包括生产的流程、工艺等等，这些东西很私密，他不想贡献出来，哎，现在用大用用大 原模型的开源模型这事就解决了，你就可以自己去训练。而且呢阿里云他实际上是有什么呢？是有一个啊，专门部署云上部署模型的这样的一个空间，这样的话就你就比较适合，对于很多的企业 私有化来来搓就可以，很适合，可以很方便的去，很便捷的去搭建，很便捷的去训练，很便捷的去使用，而且是单独的模型，不是一个公开的模型，这就是对于未来开源模型在中国的发展，未来这些大模型应用的快速爆发，又奠定了特别好的一个基础。然后 我今天特别高兴，下一周呢，我们专门抽一个时间给大家录屏，好好看一下这个模型。在啊，我们应用数据领域的应用情况，我们准备下周专门去做测试了，如果可以给大家专门做个录屏，给大家专门去解说一下，也希望大家呢能到时候来收看。好，今天到这了，我们下课，拜拜。
570瑞克老张有话说
06:13查看AI文稿AI文稿我不知道我今天这个视频会不会被封，因为这是我迄今为止录过最长的一支视频。要讲的内容呢，也不是主流价值观喜欢的，如果不想听，现在就可以划走。那昨天李彦宏有一段针对国产大模型的公开讲话，其中他说了一句， 截止目前，国内有二百三十八个大语言模型，但这二百三十八个大语言模型调用量加起来 没有一个温馨一年多。乍一听啊，你可能会认为这李艳红是在炫耀温馨一言遥遥领先其他国产大模型。但其实恰恰相反，李艳红的这句话道出了目前国产大模型的尴尬状态。 我发这篇视频的目的呢，并不是为了贬低国产大模型，而是让大家能够真实的了解国产大模型目前在全球范围内处在什么位置，以及我们究竟遇到了什么样的问题。首先毋庸置疑的是， 美国在这方面是世界第一。截止二零二三年，美国一共发布了六十六个大模型，中国二百三十八个大模型中超过十亿参数的有七十九个，在数量上是超越了美国的。那中美两国一共占据了全球超过百分之八十的份额， 掌握在大语言模型方面，毫无疑问是领头羊，那大模型的数量多是我们的核心优势吗？这里面有一系列的问题。 首先，不断重复的开发基础大模型是对社会资源的极大浪费。李阳红讲这句话绝对不是在拉财友伤抬高自己，我非常赞同他这句话， 在前面几期的视频里，其实也讲过类似的观点。那为什么说是对于社会资源的极大浪费？首当其冲的就是能源和人力资源的浪费。大语言模型在训练过程中的能耗巨大，并且对环境也产生了影响，而工程师们 虽然在不同的公司，但是做着重复的工作也消耗了大量的精力和时间算力的浪费，这点你我都深有体会。如今半导体被美国制裁的大环境下， aigpu 的价值堪比黄金， 大科技公司谁都不想被淘汰，疯狂的去抢购，甚至大模型还没有做出来，先抢他个几千块的 gpu 再说，是不是有一丝贪婪的味道？最最重要的是，在重复开发过程中，我们损失了创新的潜力， 很多企业做大模型只是为了做而做，为了投资而做，从而失去了在 ai 领域创新的动力。难道美国就不浪费吗？当然浪费啊， 这些创新大语言模型是 open ai 的，是骨骼的，是微软的，是特斯拉的 ai， gpu 是英伟达的，是 amb 的，是英特尔的。说句扎心的话，美国有可以浪 的资本，一定会有人说我们是在用时间换空间，是人海战术，饱和式研发，确实，我也想不出什么比时间换空间更好的办法。历史总是惊人的相似，从早期的智能手机再到新能源汽车，无数的企业因为饱和式的竞争死在了前进的路上， 如今这二百三十八个大语言模型，最终又能剩下几个呢？并且你们都忽略了非常重要的一点，我们在研发智能手机和新能源汽车的时代，并没有遇到 今天向半导体行业遇到的问题，被去全球化孤立，如今国内的 ai 算力已经 被卡的死死的，这不仅会影响到大模型的开发速度，乃至整个国家的发展进程，这不是在危言耸听，那你可能也还没有意识到，所有行业的关键环节都值得用大模 模型重塑一遍。我同意李彦宏说的另一观点，直到今天，无论是中国也好，美国也好，最好的 ai 原声应用都还没有出现。 那什么是原声应用？有一个很好的比喻， pc 时代的 windows 操作系统上的各种软件， ios， 安卓系统上的各种 app， 这些软件和 app 就是原声应用。大语言模型就相当于 windows、 安卓、 ios 这些操作系统。 那目前 g p t 四拥有成千上万个 a p i 插件，前两天刚发布的 g p t。 的裂变版本 g p s 目的是在 g p t 上诞生超级应用，谁能率先在自己的系统中做出超级应用，谁就掌握了重塑所有行业的主动权。世界上只有一个 windows， 一个 ios， 我们真的需要做那么多大模型吗？如果有限的资源浪费在模型数量上，我们将再 因此失去主动权。那我们可以像互联网一点零、二点零时代那样画个圈自己玩吗？我不知道啊，你没有注意到一个现象，如果想在国内用 gpm、 journey、 runway 这些 ai 工具，是无法绕过一个步骤，就是 party 短视频平台上有成千上万的博主在分享 ai 咨询使用方法，甚至有人卖套壳去 pk 赚钱。按道理上面的人是可以禁止这些内容传播的，但是他们并没有出手，默许了一小部分人可以先用起来。我们能不能画个圈自己玩？ 上面人是在观察的。李彦宏说文心怡四点零的综合能力和 gpt 四相比是毫不逊色的。其实谁比谁好，用户心里是有答案的。文心阴阳和 gpt 就像行驶在海上的两艘巨轮，乍一看都很大，该有的设施也都有。但是巨轮 搭载的是什么引擎，船体用的是什么材质，船长的领航能力如何，这些才是决定这艘巨轮能不能抵抗惊涛骇浪的关键啊。如果把大圆模型比作是 windows， ios 是一些操作系统，我们也想自己玩， 那就要问百度一个问题了，你能扛起国产大模型这面大旗吗？你是否能给中国企业信心，调用百度的 api， 在文兴一言生态上成长呢？我并不是在吐槽百度，相反，二百三十八个国产大模型，除了文兴一言，你还能叫上几个名字， 恐怕一个手都可以数的过来吧。我反倒认为啊，无论是百度也好，腾讯也好，自己也好，阿里也好，这是他们身上的重任。过去我们总是在零到一上吃亏，但我们一直在追赶，一直在强大，是因为我们 可以看清楚差距，这没什么丢人的。那我们过去也一直在一到九十九上发光，那这也没有什么丢人的。 所以在现阶段，我认为，如果一定要表态，做好一到九十九，同时不要忘记零到一的初心，是不是也是一种选择呢？欢迎评论区交流，就这样。
5279弘凌的小酒馆
01:12查看AI文稿AI文稿咱国产的开源大模型这是要崛起了呀！我今天注意到昊天 face 刚才公布了一个最新的开源大模型排行榜，你要知道，这是目前全球大模型领域最具权威的榜单了。通一千问七百二十亿参数的版本的大模型，竟然力压长期霸榜的 mita 的七百亿参数的羊驼二，登顶开源大模型的榜首。 另外值得注意的是，通易千万的十四 b 和七 b 也出现在排行榜的前列，加上最小的一点八 b 以及视觉理解模型千万 vr 和音频理解大模型千万 audio， 这使通易千万成为了目前首个实现全尺寸、多模态的开源大模型， 将可以满足不同层次的开发者需求。这个十二月初才宣布正式开源的通一千问七十二 b 大语言模型高达七百二十一参数，在十个权威基准测评创下了开源模型最优成绩。 在英语任务上，千万七十二 b 在 mm lu 基准测试中取得了开源模型的最高分。而在中文任务上，千亿七十二 b 霸榜了 c awhile、 cmm、 mu、 高考、奔驰等基准得分超越 gbd 四。在数学推 方面，千亿七十二 b 在 gms 八 k max 测评中断层式的领先其他开源模型，所以这次发布后登顶 holding face 也就不意外了。此外，在国内外多个榜单中，千亿七十二 b 大模型也取得了很好的成绩。国产大模型的崛起，让追赶超越 opni 不再成为一句空话， 同时也打破了国内企业和科研发展的技术壁垒。而作为中小企业或者个人开发者，开源也使 ai 更加普惠。
6440赛文乔伊
04:44查看AI文稿AI文稿刚刚中国八大 ai 大模型呢，密集被批复上线，那么这个是一个非常好的一个事情，分别是北京的五家，百度文，新年抖音的云雀大模型，清华的质朴青年，中科院子东太粗， 搜狗系的百川大模型。那包括上海的三家，商汤科技的商量 mini max 的 a b a b 大模型，上海人工智能实验室的书生大模型 啊。第二批呢，还有三家，分别是广东的两家，华为的盘古大模型，腾讯的会员大模型，安徽科大讯飞的星火大模型将陆续对外开放。 那么呃，为了呈现呢，谷子老师呢，把这些已经开放的呃，这些大模型呢，都下载下来啊，进行了一次体验。那么主要呢，问了三个问题，第一个问题是你和 chag pt 四点零有什么区别？第二个是你怎么看二零二三年下半年的中国和美国的经济。第三个是你认为中国的 a 股是赌场吗？这三个问题呢，是从不同角度呢，来测试这个大魔性。 第一个是自己对自己的认识，那么你和 chat gp 四有什么区别？嗯，大家呢啊，都回答出来呢，是有不同的，但是呢，主要侧重在是我们是不同的公司开发出来的大模型， 并没有啊，从具体的参数指标角度进行对比。那么稍微好一点的呢啊，会说呢，我们各有千秋啊，那么确实是存有差异的， 那比如说那抖音的这个豆包啊，那么他呢，实际上是明确了自己和对方是有差异的。第二个问题呢，是个开放式的问题， 我们看二零二三年下半年的中国和美国的经济，那么所有的大模型呢，都能够从一定逻辑框架的角度呢进行回复，比如说 gdp 的增速，就业的情况，通货膨胀，以及财政政策和货币政策这样的维度来进行回答 啊，那么只是呢，里边引用的数据的准确程度呢？不一而足啊。那么另外一个有趣的事情是，所有的答案呢，都极具爱国情怀。那么啊，大模型们啊，一致认为，美国的经济呢，在二零二三年下半年呢？ 是啊，具有不确定性的，那么主要的原因是因为加西和货币紧缩啊，那么认为中国二零二三年下半年的经济呢，会呈现微型的反转，很少有大模型呢，正面提出中国经济下半年面临的挑 赞。那么更值得一提的是啊，百度的文心言直接拒绝回答这个问题，那么屏幕上直接显示呢？我还没有准备好回复这个问题。 第三个问题是比较挑战的，你认为中国的 a 股是赌场，那么所有的大模型给出的答案呢，都是否定的认为呢， a 股不是一个赌场， 而是一个啊投融资的这样的一个证券市场。那么好一点的大模型呢，他会啊，给出啊，一个解释，他说呢啊，由于啊，散户的投资者 比较喜欢于短线投机，所以呢，他看起来像一个赌场，那么事实上呢，他并不是一个啊赌场。通过这三个问题呢，我们可以了解这些大模型的聪明程度啊，比如说他们怎样判断自己和别人的差异，愿不愿意讲出来，能不能讲出来？第二， 第二个是呢啊，有没有一些立场啊？那么对于中美这样的判断，那么他们是否啊具有一定的啊意识形态方面的倾向？第三个呢，就是对于啊一些比较挑战性的，对抗性的问题， 他的呃应急的反应，那么目前据谷子老师的个人判断呢，整个大模型的反应与 check g p t 三点五是比较接近的，与四点零呢，可能还有一定的差距。但整体来说呢啊，由于我们批量的上线了这么多的大模型，那么整个的进度啊，还是非常不错的， 那么对于整个人工智能行业的拉动，是啊，非常具有里程碑意义的。当然啊，人工智能大模型目前上线，离啊非常广泛的行业的应用还是比较远的，因为我们 中国啊，人工智能的路线呢，主要是呃赋能产业啊，那么与美国的大模型的路线啊，主要走啊一些软件的插件这个路线不同， 但整体来看啊，目前中美的大模型呢，现在已经可以开始同台竞技，这对于中国的呃高科技行业在下一个经济周期的崛起， 以及对于产业升级转型都具有里程碑的意义。我是谷子，关注世俗经济学，让我们经济学的视角看世界，用经济学的思路解决世俗问题。
2240谷子宏观
06:24查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是何二。百度最近发布了文心大模型四点零版本，百度老板李彦宏说，文心大模型四点零的综合水平相比美国 gpt 四毫不逊色，现在我就来对比测试一下他们回答问题的质量如何。这是有文心大模型四点零内测资格的文心遗言，这是拆了 gbt 四 问他们的第一个问题是最近的热搜，大洋哥怒批李佳琪挟持商家，某平台官方也很无奈，对此事你怎么看？ 大洋哥批评李佳琪的事情在网络上引起了不少讨论，关于他指责李佳琪挟持商家， 这可能反映了电商直播行业竞争激烈和影响力大的主播对商家可能产生的压力，对于平台方面的无奈。这可能说明了平台在大主播和商家利益之间的调节平衡上面领挑战。不过这种情况也很常见， 在其他行业和领域也有类似的问题。我认为大洋哥批评李佳琪挟持商家的事件是一个复杂的问题，需要从多个角度进行看待。 首先，大洋哥的愤怒是可以理解的，因为李佳琪作为一位有影响力的主播，如果利用自己的影响力来要挟商家，这是不道德的行为。但是 我们也需要了解具体的情况，看看李佳琪的行为是否确实存在挟持商家的行为，以及这种行为对商家的影响有多大。其次，某平台官方的无奈也是可以理解的，因为作为平台方，他们需要维护平台的公平竞争环境，同时也需要维护消费者的利益。 如果李佳琪的行为确实违反了平台的规定，那么平台需要采取相应的措施来维护公平竞争和消费者利益。最后，我认为作为消费者， 我们需要保持理性和客观，不盲目追随主播或平台，而是要根据自己的需求和利益来做出选择。同时，我们也希望平台和主播能够遵守道德和法律规定， 维护公平竞争和消费者利益。看起来好像回答的都很不错，我在追问他们一下，又如何看待小杨哥和李佳琪背后的美万有合资公司这件事 啊？关于小杨哥和李佳琪背后的美万有合资公司，这反映了现代电商和直播带货领域的商业模式 正在迅速演变。合资公司的成立可能是为了更好的整合资源，扩大影响力，同时也可能涉及品牌建设、市场拓展等方面的战略考虑啊。这样的合作通常意味着双方都看到了合作的潜在价值和市场 机会。当然啊，这背后也有可能涉及到一些行业竞争、合规、风险等方面的考量。小杨哥和李佳琪背后的每万有合资公司这件事可以从多个角度进行看待。首先，合资公司的建立可以为双方带来更多的商业机会和资源， 促进业务的发展。其次，这也表明了小杨哥和李佳琪在商业领域的不断拓展和壮大，他们的影响力和商业价值得到了进一步的提升。然而，我们也需要了解具体的合资协议和合作内容， 评估这种合作是否会对消费者的利益产生影响。总之，我们需要保持理性和客观看待这件事情的商业价值和可能带来的影响。下一个问题，现在很多国家都宣布禁止直播带货，你怎么看待此事？你认为直播带货应该被禁止吗？啊？禁止直播带货的国家可能 是出于对消费者保护、市场秩序维护等考虑啊。直播带货确实存在一些问题啊，比如产品质量、虚假宣传，影响消费者决策等。但同时，直播带货也带动了电商发展，为很多商家和消费者提供了便利。 我认为关键在于平衡和规范，而不一定非要全面禁止啊。建立严格的监管体系，提高透明度，加强对直播内容的监控和对消费者权益的保护，既能发挥直播带货的正面作用，又能减少负面影响。 现在很多国家宣布禁止直播带货，这是一个值得深思的问题。我认为是否禁止直播带货需要根据具体情况进行综合考虑。首先，直播带货作为一种新兴的电商销售模式，具有巨大的商业潜力和市场前景，他为消费者提供了更加直观、生动 的购物体验，也为电商平台带来了更多的流量和销售。然而，直播带货也存在一些问题，如主播夸大宣传、 虚假销售等，这些行为损害了消费者的利益，也影响了电商行业的健康发展。因此，一些国家禁止直播带货的初衷是为了保护消费者的权益，维护市场的公平竞争。但是，禁止直播带货也可能会带来一些负面影响，如限制电商行业的创新和发展，影响消费者的购物体验等。因此， 是否禁止直播带货需要根据具体情况进行权衡和考虑。总之，我认为对于直播带货这一新兴商业模式，应该采取审慎科学的态度，既要保护消费者的权益，也要促进电商行业的健康发展。 感觉回答的这几个问题质量不分伯仲，都比我来回答的要好。最后一个问题，文心大模型四点零和 gpd 四谁更厉害？百度的文心大模型四点零 和 open ai 的 gpt 四都是顶尖的 ai 语言模型，他们各有强项啊。文信大模型四点零主要针对中文，在处理中文语言、理解中文文化和语境上可能有更深入的优势， 适合中文语境下的应用，比如中文自然语言处理、对话系统等。 g p t 四作为多语言模型，对中文也有很好的处理能力，同时在全球范围内的知识理解、跨语言交流等方面表现出色。 所以哪个更厉害很难一概而论啊，取决于你的具体需求和应用场景。百度文心大模型四点零和 gdp 四都是非常强大的自然语言处理模型，他们在不同的方面都有各自的优势，因此无法简单的判断谁更厉害，需要根据具体的应用场景和需求 进行评估。百度文心大模型四点零在文本生成、文本摘要、文本分类等任务上有着非常出色的表现，而 gdp 四则在对话生成、翻译等任务上表现较为突出。此外，两者的训练数据、模型结构 参数数量等方面也存在差异，这些都会对模型的性能产生影响。因此，对于谁更厉害的问题，需要根据具体的应用场景和需求进行评估。在选择模型时，需要根据实际任务的需求和数据的特点进行选择，以达到最佳的应用效果。怎么样？感觉如何？欢迎在评论区留下你的看法。
7514软件侠何二
04:47查看AI文稿AI文稿市面上这么多国产 ai， 有好用的吗？最近半个月，国内已经有十一家企业和机构的 ai 大模型相继在工信部通过备案货币上线。有机构统计，截至七月份，国内发布的大模型数量已经达到了一百三十个，名副其实的百模大战了。 这段时间我们也是用了大大小小近二十个国内外的 ai 产品。得益于国产 ai 开发者更了解国人的应用场景，甚至自带应用生态的优势，有些 chat gpt 做不到的事情，国产 ai 反而能轻易完成。如今的 ai 实用性可能比你想象中要更强。 那这么多国产 ai， 我们该怎么选择呢？大家好，这里是配 jack。 这期我们就以 ai 的几个常用功能作为分类，从普通用户的角度，推荐几款我们认为好用且免费的国产 ai。 首先是文本生成， 是各路 ai 大模型们卷的最狠的。可以说目前国内 ai 选手们的问答能力都不差，也都有胡说八道的时候，但在交互体验方面就能拉开差距了。这里我们推荐百度的闻新言、 讯飞的星火，还有清华的质朴轻言。主要是因为他们都把日常可能会遇到的需求做成了 ai 看得懂的提示模板，让用户能一键插入使用。 比如用周报助手就可以把三行工作内容一键扩写成六百字的小作文。用小红书文案助手可以一键生成探店攻略、美食点评、网购评价，彻底治好了我的自处焦虑。温馨一言和讯飞星火还支持文档上传，让 ai 帮你改简历、 润色、文章总结、论文翻译等等，这类指令模板能大大降低我们与 ai 沟通的门槛，使用过程中也能帮助我们掌握与 ai 沟通的技巧。具体在我们之前做过的一期关于 ai 指令中心的测评中有更详细的介绍。同时，三款 ai 都有纹身图能力，虽然没法更名 journey、 stable、 diffusion 之类的笔， 但用来做 ppt 或者课件插图还是挺方便的。另外，他们还都有各自的 a、 p、 p 和小程序段，方便在各种场景下使用。 虽然前面三款 ai 都有生成表格、写 ppt 的能力，但专业的事情还是要交给专业的 ai。 论做 ppt 和表格，直接植入进 wps 办公全家桶里的 wps ai 无疑是最优解。做表格时，只要跟 ai 描述你想要的效果，他就能高量标记出目标数据。记不住复杂的公式也没有关系，给出指令告诉 ai 想要的 结果，他就能完成公式计算。想要把两列内容的位置互换也只是一句话的事。还有 ppt 输入你的创作主题， ai 就可以一键生成内容大纲 以及完整幻灯片，并自动美化排版，排版不满意还能让他更换主题配色、字体，甚至连演讲稿都能一键生成。 虽然，但是这个我还是不放心交给他。需要注意的是， wps ai 现在还需要在线申请测试资格，通过后下载 ai 版的 wps 才能使用，目前暂时也只有 windows 和移动端的版本。还有一件非常适合交给 ai 完成的工作，就是语音文字互转。 语音转文字我们推荐阿里的通易听物，它除了有识别率不错的语音转写能力以外，还能通过 ai 实现全文盖要、章节速览、 发言人区分、发言总结等功能，并且内置了一个简易的 word 生成文本，能直接摘取编辑，用来做会议记录、课程重点采访、同期筛选，简直太方便了。 同时通易听物还有各种浏览器插件和小程序版本，可以实时转写翻译网页中的生肉视频，看剧学习两不误。目前支持英语和日语，而打开小程序就能让手机变成自带转写和翻译功能的录音笔， 感兴趣的小伙伴也可以看看我们之前做的通易听物测评再说。文字转语音，也就是 ai 配音，本来是不打算推荐的，因为现在有太多产品都能实现这个功能， 无奈这个 ai 平台的配音效果实在是惊艳，而且估计很多人都没听说过。只需输入文本，选择音色，就能免费 得到一条非常自然的 ai 配音，不管是语音语调还是停顿都接近真人，甚至还有换气声 生成的音频也可以直接下载。生成这段语音的就是 mini max 开放平台，也是首批备案上市的大模型之一，目前注册就能免费试用， 唯一的缺点就是可调整的参数太少。好，以上就是我们体验之后根据主观感受给出的国产大模型使用指南，肯定还不完善，如果大家有更好的 ai 产品推荐和使用经验，欢迎留下评论和我们分享讨论，喜欢请关注我们，这里是 pjx， 下次见！
2468PAGEX测评
01:18查看AI文稿AI文稿现在可以直接用最强大的人工智能 gpt starbow， 在不到十分钟之内无需一行代码，快速创建一个像这样的 ai 电商售后。这就意味着借助 gpt boss 这样的平台，想法和技术之间的鸿沟将被无限的拉平。如果你是开发者，你甚至可以将大模型与自己的数据、应用服务无缝的连接起来。 今天我分享的是一个可以通过可视化交互方式轻松的构建 ai 机器人并且使用大模型的站点，并且它是非本地化部署的，不吃硬件配置。你可以在这里轻松训练和使用 ai 机器人， 并且适合所有用户。他支持一键接入多个主流大模型。作为开发者，你将不用再关心复杂的模型步数优化和微调工作， 可以将更多的精力专注于企业的核心业务。并且这里可以一键启用 gpt 四独有的插件功能。你还可以基于企业的自身数据和服务，快速构建私有插件，加速你的业务融合。另外，在这里可以选择模板和 flow 两种方式，你将可以对 ai 机器人的服 进行可视化编排。这里有丰富的功能选择，你可以结合业务需要，灵活组合使用大模型插件、知识库、条件、规则，从而构建出一套强大的 af。 它支持高效的 api 管理，可以实现无缝服务切换和优化。为了更高效的精准匹配 ai 机器人，这里还提供长短期记忆、语音转换、 api 管理等众多使用的功能，方便开发者提升你的开发效率。所以你可以把 gpt boss 理解为你的二十四小时在线的智能开发伙伴，你负责，想交给他干就完事了。
4192赛文乔伊
01:28查看AI文稿AI文稿讯飞星火被麻省理工评为国内得分最高的大语言模型，让我们一起看看这个得分最高的大模型能力如何。来到讯飞星火首页，页面跟其他大模型类似，我们点击左上角的助手中心， 我们发现了不一样，在上方看到有个行业的分类，下方有上百种提示词模板让你选择。现在正是亚运会举办时候，我们来看一下亚运会有哪些冷知识。 点击文字下方的语音按钮，还会帮你生成非常有感情的音频。金制作的，实际上金牌通常是由银质镀金制成的，只有语音还是不够的。 点击生成视频，他就会快速帮你生成一个匹配的视频。在这个月圆人团圆的时刻，祝所有关注 ai 时速的小伙伴们国 气候快乐回来。这里还有一些隐藏功能，讯飞星火提供了免费的数字人让你替换，还有背景，你可以选中某一句话给他单独替换，背景以及人物的声音都可以试听，找到你喜欢的为止，而且这些都完全免费。除了这些， 讯飞星火还能帮你生成 ppt 和简历等，时间问题我就不演示了，有兴趣的兄弟可以自己尝试一下。目前讯飞星火已经推出了多个终端， iphone、 安卓小程序和网页都可以使用，关注我，带你用 ai 提高效率！
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