今日AI-通义千问-2024年10月8日

1. 随着科技的飞速发展，人工智能已逐渐融入我们的日常生活，成为不可或缺的一部分。在教育领域，AI 的赋能潜力更是巨大。目前，文心一言、讯飞星火、通义、工、百川、豆包、GPT - 4O、商汤 AIimi、360 智脑、腾讯混元、紫东太初等多款 AI 大 2 本文将为您详细介绍这些 AI 大模型的功能与特长，并附上它们的官方链接
3. 文心一言/英文名：ERN:是由百度推出的大规模语言模型，具有强大的自然语言处理能力，可实现文本生成、翻译、问答、写作辅助等多种任务。目前，文心一言APP升级为“文小言APP
4. 讯飞星火主要用于语音识别和语音合成，同时支持多语种翻译、智能对话和教育测评等功能。8月30日，星火语音大模型更新，带来“星火极速超拟人交互
5. 通义千问是一款综合性 AI 大模型，支持多模态数据处理、智能问答和个性化学习路径推荐等教育应用。通义千问宣布启用新域名：tongyi.ai
6. 天工 AI在图像识别、自然语言处理和机器学习方面表现卓越，广泛应用于教育评估和智慧校园管理
7. 百川智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立。公司以帮助大众轻松、普惠地获取知识和专业服务为使命，致力于通过语言AI的突破，构建中国最优秀的大模型底座
8.混元大模型基于Transformer神经网络架构，具有万亿参数规模，具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力
9. 盘古Chat是华为公司旗下直接对标ChatGPT的多模态千亿级大模型产品,主要面向ToB/G政企端客户
11. OpenAI 的 GPT - 4O 是最新一代的大规模语言模型，以其卓越的文本生成能力和深度理解能力闻名
12. 日日新（SenseNova），是商汤科技宣布推出的大模型体系，包括自然语言处理模型“商量”（SenseChat）、文生图模型“秒画”和数字人视频生成平台“如影”（SenseAvatar）等
13. 360智脑为360自研千亿参数大语言模型，依托360多年积累的大算力、大数据、工程化等关键优势，集成360GPT大模型、360CV大模型、360多模态大模型技术能力，360 推出的智脑在信息检索和智能分析方面表现出色，能够快速准确地回答各种问题
14. Kimi是北京月之暗面科技有限公司推出的一款智能助手，主要应用场景为专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解API开发文档等
15. 智谱清言，是北京智谱华章科技有限公司推出的生成式AI助手，可在工作、学习和日常生活中为用户解答各类问题，完成各种任务
16. 紫东太初是中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院推出的新一代多模态大模型，支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务，拥有更强的认知、理解、创作能力，带来全新互动体验
17. 以上多款 AI 大模型在教育中的应用，极大地提高了教学效率和质量，为个性化、智能化教育提供了有力支持。各模型的功能和特长各有侧重，教育工作者可根据实际需求选择最适合的 AI 工具，以更好地赋能教育

1. 今年国庆假期，AI在旅游中发挥了重要作用，如AI导游、AI翻译、AI拍照修图等，为人们提供了便利。
2. AI技术在旅游中的应用还存在一些问题，如信息不准确、缺乏联动和整合、难以找到人工客服等。
3. 为了促进AI与现实的融合，各大厂正在努力推进AI能力的进步，让AI更加个性化，也在解决AI与现实融合的问题。

1. 随着科技发展，人工智能日常生活，在教育赋能潜力巨大，多款AI大模型备受关注，本文将介绍特长并附上官方链接。br> 2. 文心一言是百度推出的大规模语言模型，擅长生成高质量教育文章，功能出色。
3. 讯飞星火主要用于语音识别和语音合成，支持多语种翻译、智能对话和教育测评等功能。
4. 通义千问是达摩院推出的综合性AI大模型，支持数据处理、智能问答和个性化学习路径推荐等教育应用。
5. 天工AI是昆仑万维公司打造的人工智能，在图像识别、自然语言和机器学习方面表现卓越，应用于教育评估和智慧校园管理。
6. 百川AI主要应用于智能客服、图谱构建和教育资源推荐等方面。
7 豆包专注于情感计算和交互，在教育心理健康辅导和智能辅导员优势。
8.PT-4O是最新一代的大规模语言模型，以其卓越的文本生成和深度理解能力闻名。
9. 商汤AI在计算机视觉和深度学习有显著优势，应用于智能监控、在线教育平台和虚拟实验室等。
10. kimi大模型具备强大的语言，用于写作、知识等场景。> 11. 360智脑信息检索智能分析方面表现出色，准确地回答问题。br> 12. 腾讯混元助手结合了自然语言处理和机器学习技术，具备多任务处理。
13. 紫东太初大模型在多模态数据融合和理解方面有独特优势。

1. 阿里旗下通义千问通义PPT完全免费，没有任何限制，内置多种应用场景的prompt，模板比较，同时提供根据文档生成ppt，成文本生成等，可以导出PPT、PDF格式文档
. kimiPPT助手是kimi中的一个智能体，对接的是IPPT.cn网站的功能，在AIPPT.cn中导出生成的PPT需要付费，但是在kimi中完全免费，和IPPT.cn几乎一样，非常良心
3. 万知是李开复零一万物团队开发的产品，目前提供阅读总结、行业搜索、生成PPT三个主要功能，目前全部免费
4. 歌者AIP彩漩推出的PPT制作平台，每天提供2份免费生成权限邀请好友还能不断扩容
5. 美图AIPPT是美图旗下的网站，其最出名的产品美化图片，AIPPT整体使用非常流程，下载带水印下载下来可以手动删除其他好像没什么>6.PPT分为在线版和版，加入流浪者计划后，可免费使用该功能>7. islide(提供一定数量积分）、灵感PPT（可免费导出PDF格式）等都是可以使用的

1. 云计算“春晚”云栖大会上，阿里云推出全球最强开源大模型Qwen2.5-72B。自2023年4月以来短短一年半时间，通义千问Qwen已长成仅次于Llama的世界级模型群。
2. AI大模型是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型，通常用于处理和生成自然语言、图像、音频等多种类型的数据。这些模型通过深度学习技术进行训练，能够理解和生成与人类语言相似的文本，进行图像，甚至进行语音合成等。
3. 算法是一个系统化的、明确的步骤或规则，用于解决特定问题或完成特定任务的过程。它可以被视为一种解决问题的方法论，通常涉及输入、处理和输出三个主要部分。
4. 算法在AI大模型中的作用主要体现在学习能力、模型架构、推理能力、优化与调优、评估与验证等方面。
5. AI大模型通常由多个层次组成，如层、隐藏层和输出层。每一层的设计和连接方式决定了模型的能力和复杂性。
6. 数据是模型训练和应用的基础，而模型则是对数据进行处理和分析的工具。数据驱动、数据预处理、模型训练、模型评估、数据更新与迭代、伦理与隐私等方面都与数据密切相关。
7. 国外主流AI大模型有GPT系列、BERT、T5、Turing-NLG、DALL-E、CLIP、Stable Diffusion等；国内主流AI大模型有ERNIE、Pangu-Alpha、M6、GLM、ChatGLM、MindSpore等。

1. Ollama是一个平台和工具，简化在本地大型语言模型（LLM的过程
2. 核心特点：本地运行、多模型支持、易于使用的CLI和API、Docker支持、兼容性
3. 下载ollma工具：https://ama.com/download
. 挑选一个大模型：https://ollama.com/library
5. 在命令行安装大模型：这里用的anaconda power shell，你可以用自带power shell 命令行
6. 在python中调用安装技术库：pip install langchain_community
7. 执行代码：from langchain_communityllms import Ollama
8. ollama = Ollama(base_url='http27.0.11434',model="llama3.2",timeout=0br>9. print(ollama.invoke("python有哪些应用场景？"))
10 ollma文档地址httpsgithub.com/ama/ollama/blob/main.md#quickstart>11. https://githubollama/ama/blob/main/docs/api.md

1. 文章解释了智能体的概念，即具有智能实体。
2. 文章汇总了目前常用的智能体，包括kimi+、通义千问智谱清言、文心一言、GPTs和扣子。
3. 文章介绍了这些智能体的特点和使用方法。

1. 最近两年，以大模型为代表的AI应用已在国内形成奔涌之势，不仅显示出了各个行业对于AI服务的潜在需求，也显示出了大模型潜在的巨大商业价值。
2. 大模型的落地应用不仅能够帮助行业客户实现基于AI能力的业务创新与升级，而且不同于以往的技术迭代，大模型驱动着基础设施的重构，也带来了上层应用的变革
3. 云服务巨头在AI领域的深度参与和大量投入，已让去年开启的大模型之战的硝烟渐渐散去，大模型带来的AI应用变成了现在的重头戏。
4. 国内的云行业在以大模型为代表的AI浪潮的推动下，目前已来到了一个新的阶段，新型云服务商开启了大模型及应用淘汰赛。
5. 对于生态而言，基于MaaS的模式，可以将生态伙伴统一拉至一个AI服务起点上，既规避了之前产品侧的冲突，同时在MaaS的生态模型下，云厂商基于足够强的利润驱动以作为底层角色，为生态企业提供更为彻底和边界清晰的服务保障。
6. 云巨头的逻辑是，通过降价，可以提升云计算在不同行业的渗透率，扩展用户规模和黏性，还可以通过普及算力，释放技术红利，驱动非互联网行业从简单上云到深度用云，从而形成规模效应，持续降低边际成本，获得更高利润，以便实现新的资源采购与研发投入，以此巩固竞争优势。

1. GPT.0和o1草莓大模型功能强大，可用于写方案、报告、合同等，工作效率高，但价格昂贵。
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1. 介绍了目前国内外开源/闭源LLM模型种类繁多的情况，并给出了各大模型的对比效果。
2. 详细总结了4个比较常用的开源大模型特点，包括模型评测、初步体验和部署等方面。
3. 介绍了MOE框架的基本流程和存在的问题，以及未来的发展方向。
4. 介绍了CLIP模型的基本原理和应用场景。
5. 分析了llama3结构和主要组件，包括输入嵌入层、自注意力层、前馈网络层以及位置编码等核心组件。

1. 国内外开源/闭源LLM模型种类繁多，选择合适的基座模型适配业务很重要。根据评测，各大模型对比效果不同。
2. 针对主流的中文开源llm，从模型评测、初步体验和部署等方面，详细总结了4个比较常用的开源大模型特点。
3. 介绍了MOE框架、CLIP模型和具体网络结构等技术。
4. 虽然很多LLM宣称开源，但很多都是只开源了权重和部分测试脚本，想要完整复现宣称的结果还有很多地方去摸索。
5. llama3 的整体结构还是延续transformer decoder 架构，其整体架构包括输入嵌入层、自注意力层、前馈网络层以及位置编码等核心组件，以及仍然使用了RoPE、GQA、SwiGLU、RMSNorm等具体技术。