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农业大模型有哪些

Answer

目前常见的大模型包括以华为为代表的工业大模型,在教育领域也有望出现更多相关大模型。在企业方面,存在如面试大模型、员工评估大模型等不同场景的大模型。然而,企业做大模型存在一些误区,如总想搞宏大的产业大模型、用万能大模型解决所有问题、认为有了大模型原来的 IT 系统就淘汰了、认为大模型不用做数字化就能直接一步到位弯道超车等。同时,在 2023 年的百模大战中,通用大模型越做越大,但不一定适合普通企业。

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AI 时代的教育 The Intelligence Age's Education - 知乎

对此我个人是不赞同朱啸虎的言论的,感觉他说的内容虽然比较务实,但是有一句话说的特别好,悲观的人通常是正确的,但最后的成功者往往是乐观的。起码我觉得如果这波AI技术浪潮下,最后的赢家如果还是上一波移动互联网时代的巨头的话,这个世界也太无趣同时也让创业这个事情让人感到无比绝望与悲观了。如果我们回望在移动互联网领域中崛起的这几大巨头,无论是淘宝、京东、滴滴、美团、还是后面崛起的字节、拼夕夕,无一不是靠解决人们衣食住行这几大刚需问题而崛起的(字节表面上短视频娱乐,实际盈利还是靠直播带货),而我个人觉得所谓Super APP迟迟没有到来,归根结底的原因是目前AI解决的痛点就不在衣食住行或者生产制造领域方面的刚需问题。现在AI在实际落地应用的过程中一个较为明显的效果就是降本增效,而且实际场景汇总一下多数的增效是靠减少人员岗位、减少不必要的开支等降本方式来实现的。对于生产端的增效确实比较乏善可陈。目前国内的生产制造端可以落地的大模型除了以华为为代表的一系列工业大模型之外,其他并不多见。而且华为的工业大模型主要的落地场景还是在大国企和巨型央企,因此普通人对生产制造端的大模型落地提效感知也比较有限。那么大模型应用落地场景中未来可见的时间内,就没有普通人感知比较强的领域了吗?我的回答是:有!而且这个应用场景目前我个人觉得最靠谱的就是教育。回过头来看上一代的移动互联网巨头中基本是靠解决民生刚需问题崛起的,那么我觉得这波AI浪潮要想诞生巨头依然还是要从解决刚需问题切入,而民生刚需的应用场景中除了衣食住行之外还有教育和医疗两大板块。相比于医疗而言,无论是风险还是容错率教育无疑相对来说更加容易一些,诞生AI时代的Super APP的机会也应该更大一些。另外还有一点LLM本身就是一个知识密集型的产物,而

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

我们总结了企业做大模型的4个误区:[heading3]1、总想搞一个宏大的产业大模型[content]宣传可以这么说,但实际上目前掌握的大模型能力,是不足以支持一个产业大模型的,比如建筑大模型、钢铁大模型,太大而化之了。大模型现在非常适合的是找到一个场景,在场景里解决一个专业问题。[heading3]2、总想用一个万能大模型解决所有企业问题[content]这个也不现实,企业将来在不同的场景,比如HR、财务内部可能都会有一个大模型。比如面试有面试大模型,机器人自动面试,员工评估也有一个大模型。[heading3]3、还有认为有了大模型,原来的IT系统就淘汰了[content]这个观点最要不得。事实上,大模型仅仅是解决了一些过去软件不具备的推理和知识理解的能力,它缺很多手和脚,需要通过跟你原来的业务系统连接在一起,协同工作,才能让大模型在企业内发挥作用。所以原来的数字化搞得越好,IT系统越发达,大模型效果越好。而且大模型在企业落地,绝不是一个聊天机器人的形式,那是大模型发展早期的一个探索。[heading3]4、大模型就不用做数字化了,直接一步到位弯道超车[content]这个观点也是不对的。因为如果你的企业没有基本的IT系统、数字化系统,老板也不用网络,不用邮件,也没有内部的文档管理、办公OA系统,你就没有数据的积累,没有知识的沉淀,大模型就是巧妇难无米之炊,你想做大模型是不可能的。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

我们在网上组织企业家问了很多问题,我把大家问题分了两个流派。一路是观望派,比如说大模型技术很复杂,我们不是互联网大厂,搞得了吗?GPT3.5都免费了,就薅点羊毛就挺好的。大模型现在还不完美,我们等等看,等到GPT 5出来再说。还有人言外之意,国内的大模型水平还没达到GPT 4的水平,等到达到的时候我们再用。还有说大模型不安全,是不是等360解决了安全问题以后再用?这个基本上是观望派。但我觉得其实能当企业家的人,能当创业者的人,观望派很少,一般都是行动派。所以我也主张不用等到这个事情很完美了才去做。我的观点是有个草台班子总比没有要强,在干的过程中,我们的草台班子慢慢的就变得不那么草包了。行动派的问题就问得很具体了,应该选择多大的模型?是模型越大越好吗?千亿模型能力很强,能不能把企业的所有问题都解决了?现在名词很乱,行业大模型、产业大模型、企业大模型、垂直大模型,这么多大模型该选哪一个?还有人问,有了大模型是不是就能弯道超车?原来企业里的财务系统、ERP是不是都要淘汰?老周我没算力,买不到卡,也买不起卡,能不能搞大模型?还有人问没有程序员能搞大模型吗?今天我们来推理一下。[heading3]1、2023年百模大战,通用大模型越做越大,但适合普通企业吗?[content]2023年咱们老说百模大战,我刚来之前看了一下数据,国外有个叫Hugging Face,专门做模型托管的,就各种大模型、小模型、垂直模型、专业模型、通用模型,在Hugging Face上都能找到,而且都能玩起来。你知道Hugging Face有多少个大模型吗?59万。Hugging Face每秒钟都有人在上传大模型,所以可能很快就是百万大模型大战了。

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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
我想出一款自动采摘农业机器人的图 能实现吗
目前,AI 在农业领域已经有了一定的应用,例如提高农业生产效率的 AI 机器人。但要设计一款自动采摘农业机器人的图是可以实现的。AI 技术能够为机器人的设计提供很多帮助,比如通过计算机视觉模型来识别农作物的成熟度和位置,通过深度学习算法来规划机器人的采摘路径等。不过,要成功实现这样的设计,还需要考虑许多因素,如机器人的机械结构、动力系统、传感器精度、环境适应性等。同时,还需要相关的技术团队具备跨学科的知识和丰富的经验。
2025-02-23
农业AI
AI 在农业领域有以下应用: 分析农田数据,从而提高农作物的产量和质量。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-14
AI蛋白设计与农业
AI在农业领域的应用正日益增多,涉及到多个方面,包括作物育种、土壤管理、灌溉、肥料使用、病虫害防治、收获时间预测、机械收割、无人机监控、云数据共享等 。AI技术通过提高农业生产的智能化和自动化水平,有助于解决农业现代化发展中遇到的诸多问题,如组织化程度不高、科技与创新能力欠缺、数字化体系建设不完善等 。 特别地,AI在蛋白设计方面的应用为农业带来了新的机遇。例如,AI可以用于从头设计具有全新功能的蛋白质,这些蛋白质可以用于生物农业,提高作物的抗病性、适应性或营养价值 。分子之心的NewOrigin(达尔文)大模型就是一个例子,它能够根据产业应用需求定制功能性蛋白质,已经在农业等领域取得突破 。此外,天鹜科技利用AI蛋白质设计平台AccelProtein™,在医药和合成生物学领域进行布局,其技术在提升蛋白质的活性、稳定性、选择性、特异性等方面具有潜力,这些应用未来也可能扩展到农业领域 。 综上所述,AI技术在农业中的应用前景广阔,特别是在蛋白设计方面,为提高作物性能和农业生产效率提供了新的可能性。随着技术的不断进步和应用的深入,预计AI将在推动农业现代化和可持续发展方面发挥更加重要的作用。
2024-07-15