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大模型家族、类别、应用场景

Answer

大模型主要分为以下两类：

  1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，主要应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。
  2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。

大型多模态模型与大型语言模型的不同点包括：

  1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本信息，大型多模态模型能处理多种类型信息。
  2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。
  3. 数据需求不同：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。

对于聊天大模型的深度用户，把同一个问题让不同的大模型解答是高频操作，主要适用于以下场景：

  1. 对回答的精准性、全面性要求较高的问题，因为不同大模型在解决不同问题时各有优劣。
  2. 需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。

常用的模型网站有：

  1. Civitai|Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more
  2. Models-Hugging Face
  3. SD-WebUI资源站
  4. 元素法典AI模型收集站-AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)
  5. AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)

下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同：

  1. 大模型（Ckpt）：放入 models\Stable-diffusion
  2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。
  3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在 models/Lora 目录
  4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录

模型的类型可以通过Stable Diffusion 法术解析检测。

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

References

十七问解读生成式人工智能

大型模型主要分为两类：一是大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；二是大型多模态模型，这类模型能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。[heading1]问题八、大型多模态模型与大型语言模型有何不同？[content]1.二者处理的信息类型不同。大型语言模型专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。而大型多模态模型不仅能处理文本信息，还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息，这使得它们能够在更多样化的任务中应用。2.应用场景也有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。而大型多模态模型由于能够处理多种信息类型，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。3.在数据需求方面也有所不同。大型语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练，而大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等，以便在不同模态间建立关联。[heading1]问题九、有了大模型，是不是还有小模型？[content]当我们谈论所谓的“小模型”时，实际上是在相对地比较。与那些拥有海量参数和训练数据的大型模型相比，这些模型的规模显得更小一些。因此，在日常交流中，我们习惯将它们称作“小模型”。但如果要更精确地描述，这些模型其实是被设计来完成特定任务的，比如最初用于图像分类的模型，只能分辨是或不是某一个东西（比如猫?、狗?）。

军师联盟BOT｜同时询问多个大模型并返回汇总梳理后的结果

原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7386930202595000357#heading19作者:时髦Simon[heading1]一，应用简介[content][heading3]主要功能[content]由5个不同大模型组成的【军师联盟】为您倾情答疑解惑！我们不仅帮您提炼他们“英雄所见略同”的【共识意见】还会为您罗列他们“八仙过海各显神通”的【差异看法】[heading3]效果示例[heading1]二，适用场景[content]对于聊天大模型的深度用户来说，把同一个问题让不同的大模型去解答是一个高频的操作。主要场景有：1.对回答的精准性、全面性要求较高的问题。因为不同的大模型在解决不同的问题时都各有优劣，兼听则明，偏听则暗。2.需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai|Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models-Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD-WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站-AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

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基于技术类别的不同，将现在的AI产品进行分类
目前，AI 产品基于技术类别可以进行如下分类： 1. 从生成方式分类： 文生视频、图生视频：如 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 视频生视频： 逐帧生成：如 SD+Mov2Mov。 关键帧+补帧：如 SD+Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：如 Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：如 Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成：如 Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频：如 Opus Clip。 脚本生成+视频匹配：如 Invideo AI。 剧情生成：如 Showrunner AI。 2. 从产品阶段和可用维度分类： 以 AI 为底层设计逻辑的 AI 原生类产品。 在原有互联网产品上深度嵌入 AI 功能的 AI+X 产品，目前整体数据表现显著优于 AI 原生类产品，在办公软件和内容平台重点布局。办公软件方面，如百度文库和 WPS AI 等在续写、改写、命题写作等不同程度的 AI 写作功能，以及针对论文、小说等不同题材的 AI 总结功能上表现突出。内容平台方面，AIGC 大多从基于平台内容的 AI 搜索、用于带动 UGC 的 AI 生成功能及模板、降低门槛的内容创作工具三个方向发力。 基于外接 API 微创新的套壳类产品。 将多个产品/模型 API 集中拼凑的集合站类产品。 此外，从 AI 产品经理的角度，个人划分仅供娱乐和参考： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两个路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用的案例，产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。
2025-04-01
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别： 1. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式，生成的内容称为 AIGC。 2. LLM（大语言模型）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-23
AI应用的类别
以下是一些 AI 应用的类别： 1. AI 摄影参数调整助手：使用图像识别、数据分析技术，在摄影 APP 中实现根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，通过音乐情感分析软件分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统：借助物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台：利用数据分析、机器学习，通过金融风险预警软件提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台：采用数据分析、自然语言处理，如马蜂窝路线优化功能根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析、机器学习，在游戏内商城推荐功能中根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务：运用数据分析、机器学习，如彩云天气分时预报提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台：借助数据分析、自然语言处理，通过医渡云病历分析系统分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具：利用自然语言处理、机器学习，如讯飞听见会议总结功能自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：采用图像识别、数据分析，在书法临摹软件中帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具：运用自然语言处理、数据分析，如下厨房口味调整功能根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台：借助自然语言处理、机器学习，如英语流利说纠错功能帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统：利用数据分析、自然语言处理，如豆瓣电影剧情分析工具分析电影剧情，提供深度解读，市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统：采用数据分析、机器学习，如腾讯文档分类功能自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台：借助图像识别、数据分析，如美丽修行定制方案功能根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。
2025-02-05
如何训练一个自己的模型用来识别不同的图片类别
训练自己的模型来识别不同的图片类别可以参考以下方法： 对于扩散模型（如 Midjourney）： 强大的扩散模型训练往往消耗大量 GPU 资源，推理成本高。在有限计算资源下，可在强大预训练自动编码器的潜在空间中应用扩散模型，以在复杂度降低和细节保留间达到平衡，提高视觉保真度。引入交叉注意力层可使其成为灵活的生成器，支持多种条件输入。 Midjourney 会定期发布新模型版本以提升效率、连贯性和质量。最新的 V5 模型具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更出色的自然语言提示解读能力等。 用 SD 训练贴纸 LoRA 模型： 对于原始形象，可通过 MJ 关键词生成不同风格的贴图，总结其特征。注意关键词中对颜色的限制，保持正面和负面情绪数据比例平衡。若训练 25626 大小的表情包，初始素材可能够用，若训练更高像素图片，可能需进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 进行高清化时，从 256 到 1024 分辨率，输入左图并加入内容和风格描述，挑选合适的图片。 多模态模型（以 StableDiffusion 为例）： 多模态模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等，底层逻辑通常从生图片源头开始。 扩散模型（如 StableDiffusion 中使用的）的训练是对图片加减噪点的过程。先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，完成训练。输入文字后，模型根据文字向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。扩散模型加减噪点方式与大脑构思图片方式类似，且多模态模型会关联文字向量值和图片像素点向量值。
2025-01-31
大模型家族、类别、应用场景
大模型主要分为以下两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，主要应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。其训练主要依赖大量的文本数据。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。其训练需要多种类型的数据，包括文本、图片、音频等。 此外，还有相对规模较小的模型，这些模型通常是为完成特定任务而设计的。 大模型的应用场景包括： 1. 对于回答的精准性、全面性要求较高的问题，不同的大模型各有优劣，可兼听获取更好的答案。 2. 需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。 常用的模型网站有： 1. 2. 3. 4. 5. 下载模型后，不同类型的模型放置位置不同： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion 2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录
2025-01-06
大模型家族、类别、应用场景
大模型主要分为以下两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，主要应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点包括： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 对于聊天大模型的深度用户，常见的应用场景有： 1. 对回答的精准性、全面性要求较高的问题，因为不同大模型各有优劣。 2. 需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。 常用的模型网站有： 1. 2. 3. 4. 5. 下载模型后，不同类型的模型放置位置如下： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion 2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录
2025-01-06
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
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
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