Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

DeepSeek与ChatGPT的区别

Answer

DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别:

  1. App Store 排名:DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。
  2. 口碑与推广:DeepSeek 没有市场部,也未做市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。
  3. 技术特点:
    • 性能与成本:DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。
    • 开源与创新:DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。
  4. 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练,且发现模型的思考能力可以自我涌现,具有革命性。
  5. 影响:
    • 行业影响:DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌,Meta 内部对其出色表现感到震惊。
    • 市场影响:DeepSeek R1 的低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,其股价短期内大跌。
  6. 未来展望:开源模型进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格下降,技术更普惠平权;AI 编程效率提升、门槛降低,创作能力不断提升,催生更多创作形式。

此外,DeepSeek R1 属于基于强化学习 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,模拟人类深度思考。而 ChatGPT 未具备这些特点。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

App Store排名:DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名,超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力:DeepSeek没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本:DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1,但价格仅为o1的27分之一。开源与创新:DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐,得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式:R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论:模型的思考能力是可以自我涌现出来的,这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响:DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌,Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响:DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战,其股价短期内大跌超3%,市值蒸发超300亿美元(27日盘前又跌14%)。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步:开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型的推理价格急速下降,技术更加普惠平权。AI编程与创作:AI编程将随着模型能力的提高,显著提升效率并降低门槛,AI的创作能力将不断提升,催生更多AI创作的可消费内容形式。

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

App Store排名:DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名,超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力:DeepSeek没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本:DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1,但价格仅为o1的27分之一。开源与创新:DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐,得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式:R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论:模型的思考能力是可以自我涌现出来的,这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响:DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌,Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响:DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战,其股价短期内大跌超3%,市值蒸发超300亿美元(27日盘前又跌14%)。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步:开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型的推理价格急速下降,技术更加普惠平权。AI编程与创作:AI编程将随着模型能力的提高,显著提升效率并降低门槛,AI的创作能力将不断提升,催生更多AI创作的可消费内容形式。

非技术人 10 分钟读懂 Deepseek R1|天才模型养成与 AI 超越人类的破晓时刻

就我观察而言,大多数人讨论的DeepSeek,基本指的是它的深度思考版本——DeepSeek R1。DeepSeek R1不同于先前的普通模型(如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等),它与OpenAI现在最先进的模型o1、o3一样,同属于一条技术路线:基于强化学习RL的推理(Reasoning)模型。其标志性表现就是,在回答用户问题前,R1会先进行“自问自答”式的推理思考,凭此提升最终回答的质量。这种“自问自答”,并非简单的自言自语,而是AI在模拟人类的深度思考。从用户初始问题“先有鸡还是先有蛋”出发,AI唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。这种能力,并非凭空而来。如果把AI比作人类,那么DeepSeek R1的“聪明”,源于其背后独特的“教育方式”。——在许多其他的AI模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1已经率先进入了“自学成才”的新阶段。

Others are asking
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
什么是ChatGPT
ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。 它是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本,特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成,尽管数量庞大。其基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。但这个过程能产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本,不仅是连贯的人类语言,而且“说的话”遵循其提示,利用其“读到”的内容。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑,也就是模型需要通过材料学习不断训练,训练方式不是记忆而是学习“提问和回答的通用规律”,学习后的模型可以实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,可能会出现“幻觉”,混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,存在缺乏及时性和准确性的缺点。
2025-03-21
怎么安装ChatGPT
以下是安装 ChatGPT 的详细步骤: 安卓系统 1. 打开系统自带的谷歌服务框架 打开系统设置 拉到最底下,点击更多设置 点击账号与同步 点击谷歌基础服务 打开基础服务按钮 2. 安装 Google Play 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号 3. 安装 ChatGPT 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,平时接收验证码那些比较方便。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看: 4. 订阅 GPT4 Plus 版本 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus 苹果系统 1. 在 Apple Store 下载 ChatGPT 中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载,美区 Apple ID 注册教程参考如下知乎链接:【账号指南】美区 Apple ID 注册教程(保姆教程)https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 结果如下,下载安装即可,注意别下错啦。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App 打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀就行。 支付宝购买礼品卡 在 apple store 中兑换礼品卡 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅即可。 完成上述步骤后,就可以开始使用 ChatGPT 4o 了!
2025-03-19
现在最好用的AI工具是ChatGPT吗
目前,ChatGPT 在 AI 聊天机器人类别中访问量遥遥领先,占总访问量的 76.31%。但角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 等竞争者各自产生的访问量不到总访问量的 2%,不过 Bard 正在成长,直到 2023 年 3 月才推出。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量,ChatGPT 在 10 个最佳人工智能工具榜单上排名第一,拥有 146 亿次访问量。 在写作方面,GPT4 是目前功能最强的人工智能写作工具,可通过 Bing(选择“创新模式”)免费访问或购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 紧随其后,也提供有限免费选项。同时,这些工具也被集成到常见办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2025-03-19
如何免费试用 ChatGPT 4.5
目前关于免费试用 ChatGPT 4.5 的信息如下: 数周或数月内将推出代号“Orion”的 GPT4.5,这是最后一款“非链式思维“模型。后期将融合 o 系与 GPT 系列,推出整合多项新功能的 GPT5,同时结合画布,搜索,深度研究等能力。ChatGPT 的免费用户也将可以使用到 GPT 5。订阅用户会享有更高智能的 GPT5,越高订阅等级,智能越强。 如有任何问题请联系后台,电子邮箱:alolg@163.com
2025-03-19
以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
DeepSeek辅助写论文
以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息: DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛,导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 有人用 DeepSeek 辅助写论文,如 Yvonne。 此外,还有以下关于 DeepSeek 的其他信息: 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案(2025 年)》报告,围绕其在政务领域的应用展开,指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段,DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用,还可辅助公文写作,采用混合部署,涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情,如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。
2025-04-12
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ?
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益: 1. 模型优化与性能提升:英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4,适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位,使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时,需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南:社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》,手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升:DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式,从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”,大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面,通过行业知识蒸馏和领域自适应训练,实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面,为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式,重构了传统工作流效率,并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时,还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加,如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制;以及可信计算架构的升级,针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
DeepSeek,里面搜索怎么能出来图片?
要在 DeepSeek 中搜索出图片,您可以参考以下信息: 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口,简单描述您想要的画面,DeepSeek 会生成详细的提示词,将提示词复制到生图功能的输入框,选择 3.0 模型,点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API(V3 需要为 0324 更新的版本,DS 官网及 API 已更新,如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号)。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里,然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹,让 Cursor 进行图片增加即可。 此外,DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构,提供 1B 和 7B 两种规模,全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷,Benchmark 表现优异等特点。模型地址: 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus
2025-04-09
DeepSeek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 推理型大模型:通过理解用户真实需求和场景提供答案,无需详细步骤指令。 更懂人话:能理解用户自然表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可模仿不同作家文风写作,适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中,分享了使用 DeepSeek 的方法技巧,包括: 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。
2025-03-23
推荐网内有关DeepSeek知识
以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识: 微博上热搜,主流媒体全报道。 通往 AGI 之路:关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克:DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧,链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305(错误) 宝玉:教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词,类型:提示词破解,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺:中国开源,震撼世界:DeepSeek R1 的变革、启示与展望,类型:基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺:自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读,类型:基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元:史上首次,DeepSeek 登顶中美 AppStore!NYU 教授:全球「AI 霸权」之争已结束,类型:基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI:用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义,类型:基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技:一文读懂|DeepSeek 新模型大揭秘,为何它能震动全球 AI 圈,类型:基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技:一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景,类型:进阶思考,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 此外,在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容,如: 学习材料: 还有 1 月 30 日社区动态速览中的《》,详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。
2025-03-21
个人用户使用DeepSeek 卡顿怎么办
个人用户使用 DeepSeek 卡顿可参考以下解决方法: 1. 创建工作流: 创建一个对话流,命名为 r1_with_net。 开始节点直接使用默认的。 大模型分析关键词设置:模型选择豆包通用模型lite,输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入,系统提示词设为“你是关键词提炼专家”,用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索:插件选择 BingWebSearch,参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数,结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答:这里需要在输入区域开启“对话历史”,模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek,输入包括搜索结果、选择开始节点的 USER_INPUT,开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置:输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出,回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流:输入测试问题,测试完成后直接发布工作流。 2. 核心路径:通过工作流+DeepSeek R1 大模型,实现联网版的 R1 大模型。 3. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 4. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 5. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 6. 多种可以使用的方法和途径: 使用 Coze 接入:2 月 14 日 8 点直播进行中,火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot。飞书会议直播结束,回放看: 。 创建账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。如果在最上面的教程里已经创建好自己的推理点了,那么直接在 Bot 编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型了。测试一下,可以用了直接发布。注意事项:如果发布到公共空间,其他人用的是你的 API,要注意 Token 消耗(也可以设置成仅自己使用)。如果想搭建联网及复杂的工作流,可以看完整搭建教程:
2025-03-20
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中,常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率(Accuracy)衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务,衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中,一般用 ROUGE 指标,其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计,然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务,还有其他多种指标,如在 NLP 中: 信息检索任务常用 NDCG@K 指标,核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务,一般用 ECE 指标(Expected Calibration Error)来度量模型输出概率 p 时,最终正确率真的为 p 的一致性。 此外,还有一些其他方面的评估指标,如不确定性(Calibration and Uncertainty)、鲁棒性(Robustness,包括 invariance 和 equivariance)、公平性(Fairness)、偏见程度(Bias and stereotypes)、有毒性(Toxicity)等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题,Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题,但 RAG 的评估仍待解决,研究人员正在探索新的方法,如 Ragnarök。 在提示词设计方面,Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念,将复杂任务拆解为多个步骤,具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念,同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文,在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
工作流 和 智能体的区别?
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面: 定义: 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。 功能: 智能体是一个自动化的“助手”,用来执行特定任务,擅长做一些具体的、重复性的任务,比如客服聊天、推荐商品、处理订单等,但只能按照预先设定的规则和任务来做事,如果遇到超出范围的情况,就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程,决定了每个步骤应该做什么,可以处理一个完整的过程,比如从客户下单、付款到发货和售后服务,涵盖了所有步骤和环节,更灵活,能够适应变化,可以调整步骤和规则来应对不同的情况,不需要一开始就固定下来。 范围: 智能体是特定任务的“助手”,用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”,指导整个任务的流程。简单说,工作流是全局的,智能体是局部的。 在业务中,通常需要的是工作流而非单个智能体,因为整个业务流程设计至关重要。例如,在烹饪中,关键不在于使用多贵的锅,而是按步骤完成每道工序。因此,工作流才是解决问题的关键,它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
在ai context中,token和word的区别是?
在 AI 领域中,Token 和 Word 有以下区别: 定义和范围:Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元,在不同语境下,可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等,更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位,如单词。 语言处理:在英文中,一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中,一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中,对应的范围和形式有所不同。 作用和意义:Token 不仅是文本数据的单位,还可能携带丰富的语义、句法等信息,在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费:大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,通常是以 Token 为单位计量的。 例如,在处理“ I’m happy ”这句话时,“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token,而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。
2025-04-08
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别: 1. 底层技术:人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”,即“检索增强生成”,包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂,不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径:在中国市场,相较欧美,百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索,提供对话式回答和创作功能。同时,市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品,主打“无广告,直接答案”,提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势:Google 仍在战斗前线密集释放技能,与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外,Google 推出新功能曾引发大量用户不满,而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品,并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能,打通了特定工作流,产品功能较为完整,但受限于模型能力,生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别: 直接使用 AI 时,AI 生成的内容可能较为笼统模糊,就像遇到只会说“很急,今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手,需对复杂任务进行拆解,提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活,但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如,将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库,后续在创作中激活知识库,AI 会根据场景自动匹配库内素材,使输出更具针对性。 相比之下,微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”,答题更快更准,但训练成本高。微调适合高精度、长期任务,而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30