那个大模型更好用

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

WaytoAGI 网站具有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。

以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。

以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议： 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint：生图必需的基础模型，任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora：低阶自适应模型，可视为 Checkpoint 的小插件，用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE：编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度，一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容，需要花费功夫学习，可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容，同样需要学习，可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 ADetailer：面部修复插件，用于治愈脸部崩坏，是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但耗时越长，且并非越多越好。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小，需适中选择，太小生成内容有限，太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量：决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度，数字增大图像更接近提示，但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 在学习过程中，您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手，通过实践和参考他人的经验不断积累知识，逐步掌握更高级的技能和工具。

作为一名高中语文教师，为了在工作中更好地运用 AI，您可以学习以下知识： 1. 提示词设计：掌握有效的提示词设计公式，例如 RTFC，以便更精准地向 AI 提出需求。 2. 利用 AI 工具：如用 Metaso 建立案例库，随时询问随时学习。 3. 了解 AI 在教学中的应用技巧：包括用 AI 配字幕、翻译、思维导图等快速总结和学习讲座内容。 4. 掌握 AI 赋能教学设计：以高中语文课程标准为导向，结合学生主体和核心素养，设计教学流程。例如在《再别康桥》的教学设计中，通过创设情境、品鉴特色、融思迁移等环节，融入地理、美术、音乐等多学科知识，借助人工智能协助修改诗歌创作。 5. 学习智能作文批改指导：利用相关工具提升作文批改的效率和质量。 6. 参加相关工作坊：如 AI 进阶工作坊，了解最新 AI 技术与实践案例分享，掌握全球 AI 技术在教育界的新发展和新应用。 同时，建议您参加适合有初步 AI 使用经验、期待了解最新技术进展、渴望分享交流的老师的课程和活动，不断提升自己在 AI 应用方面的能力。

在降本增效的情况下，建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI，需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势，例如： 1. 提高效率：能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果：极大地丰富了设计自由度，实现各种创意。 3. 拓展工作流程：促使设计工作流程重新组合再造，拓展设计师的思维边界。 同时，也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具，比如： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而，自己开发 AI 也有其潜在的好处，比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间，包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述，建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求，应用现有的 AI 可能是更好的选择；如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持，自己开发 AI 也未尝不可。

以下是一些比 Coze 更好的 Agent 构建平台： 1. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 3. 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设计良好的工作流。 4. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，还有以下相关信息： 1. 字节扣子介绍：中文版：https://www.coze.cn/（支持大模型：豆包、通义千问、Moonshot 等）；国际英文版：https://coze.com/（支持大模型：ChatGPT4 等）。 2. 腾讯元器介绍：网址：https://yuanqi.tencent.com/（支持大模型：腾讯混元大模型）。字节跳动的 AI Bot 开发平台「扣子」Coze 国内版于 2024 年 2 月 1 日正式上线，腾讯元器于 2024 年 5 月 17 日举办的腾讯云生成式 AI 产业应用峰会上发布。个人感受扣子的新手引导做的比元器好。 3. Poe 推出：Poe Apps 无需编码，可使用平台上的模型创建自己的 AI 应用并发布赚钱，拖拽式创建 AI 应用，类似 Coze，但体验更好，更像是加强版 GPTs，有编程经验的用户还能自定义 HTML 和 JavaScript 进行高级开发。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。