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AI直播的优势

回答

AI 直播具有以下优势：

  1. 盈利方式多样：
    • 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动价格较高，非实时价格较低但效果差，市场价格较混乱。
    • 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。
  2. 适用品类和场景特定：
    • 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。
    • 电商直播中店播效果较好，数据能保持跟真人相近。
    • 不适用于促销场景，因涉及主播话术、调动氛围等能力。
  3. 技术和市场格局：
    • 长期看技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。
    • 市场不会一家独大，可能有 4 - 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。
    • 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，而疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。
    • 有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击，如提供全环节服务会绑定商家。

一些品牌如欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但由于技术尚未达到真人直播水平，通常只在午夜时段排期。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设动作库和真实语音表现，直播互动流程相对固定，商品展示以图片为主。但虚拟主播无法与产品接触，测评结果缺乏真实性，目前更像是花瓶，负责基础性介绍和互动问答。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

7月2日 张晟、汗青讨论数字人

1.直接卖数字人工具软件。分实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管。市面价格在一年4-6万往上（标准零售价）。非实时一个月600元，效果很差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，靠发展代理割韭菜。2.提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。[heading2]AI直播卖货适用品类和场景？[content]1.适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。如果服装就搞不了，过品快，衣服建模成本高。2.适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。3.不适用于促销场景，这涉及主播话术、套路，调动直播间氛围能力等。4.电商直播分为达播跟店播，数字人直播跑下来效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样（朋友公司数据）。[heading2]AI直播的壁垒和未来市场格局是什么？[content]1.时间拉长，技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。比如更真实的对口型，更低的响应延迟等。2.不会一家独大，可能4-5家一线效果，大多二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。3.真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦。4.有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打。

虚拟主播，能在电商直播间站稳脚跟吗？

欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用AI驱动的虚拟主播进行自播。但由于技术尚未达到真人直播的水平，所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为99000元/（年×路），其中每个店铺视为一路。该服务提供多种功能，包括直播剧本智能生成、多模态智能交互和营销平台智能整合等。我们来看一下几个淘宝智能直播间的案例。虚拟形象采用3D卡通风格，预设了丰富的动作库和真实的语音表现，呈现出鲜活、富有感染力的带货风格。品牌方可定制虚拟主播的服装，例如北面旗舰店的虚拟主播就着装本品牌衣物。商品展示以图片为主，背景墙上呈现出商品主图。当主播介绍卖点时，画面会出现文字特效。直播间的场景设定有三维空间感，营造出与观众互动的虚拟背景；而主播介绍产品时，则会使用蓝幕背景插入商品图片。直播互动流程相对固定，比如进场互动，当识别到新进入直播间的观众时，会插播“欢迎xx进入我的直播间”；引导关注、分享、下单的互动话术；问答互动，当识别到评论区中的问题，主播会插播相关的回答，比如红包优惠，某个商品链接等。欧莱雅京东自营官方旗舰店的直播间采用的是2D拟真人的虚拟形象。这类虚拟形象的定制只需要录制2分钟的视频，就可以训练生成。货品展示方式参考真人直播时的形式，将商品以图片的形式罗列在虚拟人面前。由于虚拟主播无法与产品有接触，纯粹只能动嘴皮，商品只能放在一旁，这样的测评结果缺乏真实性，容易引起用户反感。目前，AI驱动的虚拟主播更像是一个花瓶，能够吸引一些好奇的用户，再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「12月04日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?AI教程：五步学会用AI制作动画视频播客五个步骤教你从零到一制作动画版视频播客。适合有一定技术基础的朋友，轻松上手创作动画视频！?[https://youtu.be/-fj81cg5bf0](https://youtu.be/-fj81cg5bf0)?[https://x.com/imxiaohu/status/1864157642605953268](https://x.com/imxiaohu/status/1864157642605953268)2⃣️?Hailuo AI推出I2V-01-Live新功能：让静态2D插画“活”起来！从静态到动态：为2D插画加入流畅动画，赋予角色生命力。多风格支持：适配漫画、卡通等多种艺术风格，创作更自由。细腻自然：捕捉细微动作细节，表情、眨眼等表现更加真实流畅。?[https://x.com/imxiaohu/status/1863968974612091125](https://x.com/imxiaohu/status/1863968974612091125)3⃣️?腾讯Hunyuan：130亿参数开源视频模型高质量视频生成，动作连贯自然，镜头切换灵活。具备强大语义跟随能力，适配新一代语言模型作为文本编码器。采用类似Sora的DiT架构，显著提升影视级动态表现力。?[https://x.com/imxiaohu/status/1863885812888433035](https://x.com/imxiaohu/status/1863885812888433035)?官网：[https://aivideo.hunyuan.tencent.com](https://aivideo.hunyuan.tencent.com)?代码：[https://github.com/Tencent/HunyuanVideo](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)

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2025-04-20
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2025-04-10
AI直播
以下是关于 AI 直播的相关信息： 1. AI 春晚： 是由 WaytoAGI 社区组织，由 300 多位 AI 爱好者共同创作的 AI 作品。 运用了多种先进技术，包括数字人 AI 生图文声视频、AI 转会、AI 音乐模型训练等。 作品时长约 150 分钟，涵盖多种类型节目。 于 24 年大年初一当晚直播，18 万人在线观看，后续视频播放量超 200 万，媒体曝光量超 500 万。 多个节目登录央视网，孵化了数个优质项目与团队。 完整版链接：https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 相关进度： 2. AI 梦：一丹一世界（下）2025 年 2 月 8 日副本： 是 AI 炼丹直播共学课第二节课。 比赛要求：参加由麦乐园和摩达社区发起的比赛，须用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路分享：分三步，明确创作主题即锚点，确定主体及联想角色设定，增加叙事感。 图片构成因素：包括构图、色彩以及光影。 构图介绍与分析：构图指在框架或空间内元素的摆放位置等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 3. 字节 Trae Windows 版相关： 正式推出，免费。 为帮助大家使用 AI 编程实现想法，联合 AI 编程社会推出两个活动： AI 编程重磅直播：邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric（Cubeone AI 创始人）等嘉宾。欢迎大家预约直播。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播内容，社群内有老师答疑，完全免费。黄叔会在训练营里教大家做出多个 AI 应用。 Trae Windows 版本已上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/
2025-04-09
数字人直播怎么做
数字人直播的相关内容如下： 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，分实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面价格在一年 4 6 万往上（标准零售价）。非实时一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，靠发展代理割韭菜。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，过品快，衣服建模成本高。 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 不适用于促销场景，这涉及主播话术、套路，调动直播间氛围能力等。 电商直播分为达播跟店播，数字人直播跑下来效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。 壁垒和未来市场格局： 时间拉长，技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。比如更真实的对口型，更低的响应延迟等。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦。 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打。 数字人的简介：数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽然现阶段不能做到像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中触手可及，且随着 AI 技术发展，正在迎来应用爆发。目前业界没有关于数字人的准确定义，一般可根据技术栈不同分为两类，一类是由真人驱动的数字人，重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业以及现下火热的直播带货，其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，不过随着视觉算法进步，现在在没有昂贵动捕设备情况下也可通过摄像头捕捉到人体骨骼和人脸关键点信息，从而做到不错的效果。
2025-04-01
数字人直播
以下是关于数字人直播的相关信息： 会议讨论： 目前在电商直播上探索数字人业务，电商并非因适合数字人而选择，而是前期宣传及未发现更好场景。 数字人在电商领域不能成为壁垒，配套的运营服务才是续费关键。 电商直播分达播和店播，数字人直播在店播效果最佳，数据能与真人相近。 不建议商家依赖数字人，现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，分实时驱动（一年 4 6 万往上）和非实时驱动（一个月 600 元，效果差，市场价格混乱）两类。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，过品快且建模成本高。 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路及调动氛围能力等。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局： 长期看技术上无壁垒，目前有技术门槛，如更真实对口型、更低响应延迟等。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，表现质量与建模和动捕设备精密程度相关，视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。
2025-04-01
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： 社区 AI 讲师招募要求： 具有丰富的企业端 AI 实践经验，涵盖多个场景，如 AI 生成爆款内容、公域阵地场景（包括矩阵号和 IP 号搭建、短视频和直播等）、私域阵地场景（朋友圈、小红书、社群、个人 IP 等）、服务自动化工具、快速搭建数据分析看板、跨境电商场景（如 tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播（数字人直播）等）。 具备良好的表达能力，能清晰阐述技术和业务方面的沉淀。 招募流程：感兴趣的小伙伴提交个人简历（包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验，以及 AI 企业端的案例），预约电话面谈，面谈通过后进行公开课试讲。 AI 数字人直播盈利方式： 直接销售数字人工具软件，分为实时驱动（一年 4 6 万往上）和非实时驱动（一个月 600 元，效果差，市场价格混乱）两类。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；虚拟商品，如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好，数据基本能保持跟真人一样；不适用于促销场景和服装品类。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 长期来看技术上无壁垒，目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、实现规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 此外，昨晚参与了一场 AI 数字人（虚拟人）的会议讨论，相关总结可查看飞书云文档，会议原声链接也有上传。有从业者认为：现在做电商直播可能只是因为前期宣传和未发现其他更好场景；在电商领域，数字人配套的运营服务才是关键，续费客户多是因为服务；店播中数字人直播效果较好，实时互动必要性不高；不建议商家依赖数字人，目前阶段数字人服务多为辅助。
2025-03-31
数字人直播
以下是关于数字人直播的相关信息： 会议讨论总结： 目前做数字人电商直播，可能只是因为前期宣传及未发现其他更好场景。 数字人配套的运营服务才是电商领域的关键，续费客户多因服务而非数字人本身。 数字人直播在店播场景效果较好，数据能与真人相当。 不建议商家依赖数字人，现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，包括实时驱动（一年 4 6 万往上）和非实时驱动（一个月 600 元，效果差，市场价格混乱）。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装等过品快、建模成本高的商品。 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 不适用于促销场景。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局： 长期看技术上无壁垒，目前有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，表现质量与建模和动捕设备精密程度相关，视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。
2025-03-27
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28
现在deepseek从普通用户的层面，相比于其他模型，优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括： 1. 国产之光，在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”，率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色，在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀，碾压其他模型。 然而，DeepSeek 也存在一些不足，例如对于协助编程，其最大的上下文长度只有 64k，较短，导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
deepseek的优势是什么？
DeepSeek 的优势包括以下方面： 1. 性能与成本：展示出媲美领先 AI 产品的性能，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 文字能力：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 3. 数学能力：经过优化，表现不错。 4. 模型特点： 推理型大模型：通过理解用户的真实需求和场景来提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 5. 开源与创新：开源了多模态模型 JanusPro，在参数上领先，具备多种能力，通过优化训练策略、海量数据和大规模参数实现更强智能表现，统一 Transformer 架构，提供多种规模，全面开源，支持商用，部署使用便捷，Benchmark 表现优异。
2025-03-24
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么？微调具体步骤是？
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景： 优势： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本，可通过专门化模型使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景：适用于需要在特定领域（如法律、医学等）获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下： 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
部署大模型的一体机有什么优势
部署大模型的一体机具有以下优势： 1. 语言翻译方面： 语境理解与适配：能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，避免词不达意和语境脱节的问题，尤其在处理隐喻、习语或文化特征的文本时，能更精准地捕捉并传达原文意图。 流畅自然的翻译输出：通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文的语言风格和情感色彩。 灵活性与多场景适应：强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。 文化适配与行业专用翻译：能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差，在专业领域能提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。 2. 模型部署方面： 内存优化：由于大模型参数众多，内存需求大，在实际部署时会进行模型压缩，使用内存占用更小的数据类型，如 16 位的浮点数，可直接减少内存使用。 解决传输瓶颈：在训练大模型中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点。 3. 硬件架构方面： 存算一体架构：运行几百亿个参数的大模型，存算一体架构是最佳选择，可避免数据搬运。 4. 知识结合方面： 大模型在通用知识方面表现出色，但对专业领域知识了解有限。将领域知识结合进大模型的方法包括重新训练、微调、RAG、关键词工程和加长 Context 等。目前在学术界，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。
2025-03-19