目前国内有没有能对标chatgpt的ai

从业内人的角度,ChatGPT和GPT4的出现时最令人惊讶的,不是它的能力,而是保密工作做的太好。2023之前国内AI行业还处在沾沾自喜,自认为和美国只有个把月差距,而且还有人口数据优势;这种论调一下子被GPT4打回了原形。OpenAI在国内完全没有预警的情况下,直接拉开2年技术差距。具体原因,可能是国内的骄傲自大,可能是被之前Google主推的T5技术路线带偏,也可能是因为AGI实在是影响过于巨大,FBI、美国国防部这些国家机关不可能没和OpenAI打过招呼。OpenAI的成功是大力出奇迹,所以23年上半年国内也笃信只要有卡有钱就可以“大炼钢铁”。那时不论是纷纷囤卡招人,研究类GPT架构的大厂们,还是讲着中国OpenAI的故事,拿着巨额融资的创业公司们,都想要第一个创造国产AGI。而到了下半年,在试验了一番发现不容易之后,又纷纷转向要做“垂直应用”、“商业化”;反而不提AGI了。这个转向是短视的,甚至是致命的。2023年,中美在AGI技术的差距并没有缩小。现在,国内最领先的模型水平大概在准ChatGPT3.5的水平,和GPT4还有不小差距;甚至还不如临时拼凑的Mistral团队的水平。大厂。大厂们无论是人才、GPU、数据,还是资金储备都是可以冲击AGI的,不过从实际效果上来看还并没有明确亮点。但与此同时,受内部短期考核压力的裹挟,大多数力量应该都放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上了。从另一个角度,这些模型虽然能力一般,但和业务的结合都是比较充分的。最后,大厂们同时背负了太多其他业务和政治考量:对于是否做大模型的出头鸟,很多公司都是要三思的。具体来讲,百度和阿里是大厂里比较高调:百度的“文心4.0”是当前国内能力最好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问

谈到聊天对话类的AI产品，我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力，这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文，而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此，如果你从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作，我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息，提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务，Kimi的这一特性尤其有用。但是，Kimi也有一些不足之处。经过使用，我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此，我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。[heading3]2.1.2智谱清言[content]接下来，让我们来谈谈智谱清言。在中国AI领域，智谱AI的模型可以说是开创性的（22年就和清华一起自研了GLM130B）。这主要归功于其背后的技术，源自清华大学研发团队的科研成果转化。从模型质量来看，智谱AI的表现相当出色。在产品设计方面，智谱AI明显以ChatGPT为对标，努力打造类似的用户体验。值得一提的是，智谱AI是国内首批开放智能体应用的AI公司之一。这意味着他们在智能体开发和模型优化方面已经积累了丰富的经验和技术。特别是在逻辑推理和处理复杂提示词方面，智谱AI表现出了明显的优势，这使得它在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

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