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天禧大模型怎么样

Answer

很抱歉，当前提供的内容中没有关于天禧大模型的具体信息。一般来说，评估一个大模型可以从以下几个方面考虑：

  1. 基础层：包括为模型提供的硬件支撑和数据支持，如特定的硬件设备和数据服务器等。
  2. 数据层：分为静态的知识库和动态的三方数据集，这是根据企业特性维护的垂域数据。
  3. 模型层：如大语言模型（LLM）通常使用 transformer 算法实现，还有多模态模型，如文生图、图生图等，其训练数据与 LLM 不同，采用图文或声音等多模态数据集。
  4. 平台层：例如大模型的评测体系或类似 langchain 这样的平台，提供模型与应用间的连接部分。
  5. 表现层：即应用层，是用户实际看到和使用的部分。

如果您想更全面地了解某个大模型的情况，还需要进一步查阅相关的专业资料和评测。

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References

XiaoHu.AI日报

1⃣️ ?Diffuse to Choose:在线购物“虚拟试穿”模型-可以将商品放入任何环境中,与环境完美融合。-例如,把椅子放进客厅照片,看实际效果。-提高了在线购物体验,使产品在真实环境中的样子更清晰。? https://diffuse2choose.github.io ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750829664766198026?s=20 2⃣️ ? Web LLM:在浏览器中运行大语言模型-利用WebGPU加速,无需服务器,直接在浏览器运行。-支持多种模型,如Llama 2 7B/13B等。-可以降低成本,增强个性化和保护隐私。? https://webllm.mlc.ai ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750796204668342624?s=20 3⃣️ ? SUPIR:图像修复模型-通过增加参数数量提升修复能力。-支持文本提示引导的图像修复。-核心技术包括模型放大、多模态技术等。? https://supir.xpixel.group ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750706833751408858?s=20 4⃣️ ? Adept Fuyu-Heavy:多模态数字代理模型-世界第三大多模态模型,擅长理解用户界面。-可以解释和操作各种软件和应用程序的界面。-帮助执行任务如自动化流程、响应查询等。? https://x.com/xiaohuggg/status/1750704152605499508?s=20 5⃣️ ? SpeechGPT-Gen:跨模态对话能力的大语言模型-处理和生成语音数据,实现文本与语音的无缝对话。-包含8亿参数,有效处理语义和知觉信息。? https://arxiv.org/abs/2401.13527 ? https://github.com/0nutation/SpeechGPT ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750694801517969900?s=20 6⃣️

XiaoHu.AI日报

1⃣️ ?Diffuse to Choose:在线购物“虚拟试穿”模型-可以将商品放入任何环境中,与环境完美融合。-例如,把椅子放进客厅照片,看实际效果。-提高了在线购物体验,使产品在真实环境中的样子更清晰。? https://diffuse2choose.github.io ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750829664766198026?s=20 2⃣️ ? Web LLM:在浏览器中运行大语言模型-利用WebGPU加速,无需服务器,直接在浏览器运行。-支持多种模型,如Llama 2 7B/13B等。-可以降低成本,增强个性化和保护隐私。? https://webllm.mlc.ai ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750796204668342624?s=20 3⃣️ ? SUPIR:图像修复模型-通过增加参数数量提升修复能力。-支持文本提示引导的图像修复。-核心技术包括模型放大、多模态技术等。? https://supir.xpixel.group ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750706833751408858?s=20 4⃣️ ? Adept Fuyu-Heavy:多模态数字代理模型-世界第三大多模态模型,擅长理解用户界面。-可以解释和操作各种软件和应用程序的界面。-帮助执行任务如自动化流程、响应查询等。? https://x.com/xiaohuggg/status/1750704152605499508?s=20 5⃣️ ? SpeechGPT-Gen:跨模态对话能力的大语言模型-处理和生成语音数据,实现文本与语音的无缝对话。-包含8亿参数,有效处理语义和知觉信息。? https://arxiv.org/abs/2401.13527 ? https://github.com/0nutation/SpeechGPT ? https://x.com/xiaohuggg/status/1750694801517969900?s=20 6⃣️

Ranger：【AI 大模型】非技术背景，一文读懂大模型（长文）

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知，我们先从大模型的整体架构着手，来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层：[heading3]1.基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集[heading3]3.模型层：LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道，large-language-model，也就是大语言模型，例如GPT，一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与llm不同，用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层：模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系，或者langchain平台等，提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了，就不用我多作解释了吧

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大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：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。 万物识别：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。 精准的视觉定位：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。 全面的文字识别和理解：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。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：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： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：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。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14