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给文生图ai模型打分的权威标准是什么

Answer

给文生图 AI 模型打分的权威标准通常包括以下方面:

  1. 图像生成质量:如清晰度、细节丰富程度、色彩准确性等。
  2. 多样性:生成图像的风格、主题和表现形式的丰富程度。
  3. 文本一致性:生成的图像与输入的文本描述的匹配程度。

在具体的测评中,会构建包含人工评估和机器评估的全面评测内容。人工评测方面,会邀请具有图像领域知识的专业评估人员,从画面质量、图文相关性、整体满意度等维度为生成图像打分。例如,在对 Kolors 与其他模型的比较中,就从这些维度进行了评估。

此外,像 SuperCLUE-Image 测评基准首次公布的结果中,DALL-E 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLM-Art 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。

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References

2024 年历史更新(归档)

《[探讨大模型未来:从Scaling Law到数据红利再到终极Token工厂](https://mp.weixin.qq.com/s/aoyqyAgOIfd3TW5QCewONw)》作者祝威廉,文章探讨了大模型的未来,包括规模化法则(Scaling Law)、数据红利和Token工厂概念。指出大模型发展受限于算力成本,数据红利尚未充分利用,最终目标是构建高效的Token生产体系。《[【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JKORwNJdfiB0J7kI9PucCoWcn3d)》《[智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命](https://mp.weixin.qq.com/s/vQVXlfqbn8lDW9P6uLmppw)》Indigo的雄文,时隔一年半,他用这篇《智变时代》来温故下AI领域波澜壮阔的一年,尝试抓住生成式AI变革的本质,带大家拨开喧嚣与迷雾,追寻科技巨头与AI机构们在更高智能道路上的探索,以及变革会如何全面改变人机交互、世界的产业、经济还有我们自己……《[文生图大模型基准测评首期榜单公布,DALL-E 3取得最高76.94分](https://mp.weixin.qq.com/s/XWaNljbcs-1qd-nkqUJayg)》SuperCLUE-Image测评基准首次公布,DALL-E 3以76.94分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和vivo的BlueLM-Art位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。

延伸阅读

为了全面比较Kolors与其他模型的生成能力,我们构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中,Kolors具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。我们构建了一个包含14种垂类,12个挑战项,总数量为一千多个prompt的文生图评估集KolorsPrompts。在KolorsPrompts上,我们收集了Kolors与市面上常见的SOTA级别的开源/闭源系统的文生图结果,并进行了人工评测和机器评测。[heading3]人工评测[content]我们邀请了50个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,为生成图像打分,衡量维度为:画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。|模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分||-|-|-|-||Adobe-Firefly|3.03|3.46|3.84||Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2||DALL-E 3|3.32|3.54|4.22||Midjourney-v5|3.32|3.68|4.02||Playground-v2.5|3.37|3.73|4.04||Midjourney-v6|3.58|3.92|4.18||Kolors|3.59|3.99|4.17|所有模型结果取自2024.04的产品版本

模型能力简介

Kolors可以说是最近开源的文生图模型中最给力的一个了。从技术报告来看,改进也是很全面的,更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的noise schedule解决高分辨率图加噪不彻底的问题。可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了,实测效果也确实很不错。在看到Kling视频生成的强大表现,不得不让人赞叹快手的技术实力。

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息: Deepseek V3 案例:有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词,并在 V3 上进行尝试,效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成:以“词”为单位进行文本生成,存在随机性,有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率,对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等帮助,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格,并仔细甄别内容。
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora:在生成内容基础上,寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量,可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras 较多,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型: 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L(美感版) 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息: 常见的文生图工具包括: DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,提交后可免费试用三天,三天后开始收费。 输入/dream 提示词,和 MJ 类似,可选参数有五类,包括 prompt(提示词,正常文字输入,必填项)、negative_prompt(负面提示词,填写负面提示词,选填项)、seed(种子值,可以自己填,选填项)、aspect(长宽比,选填项)、model(模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项)、Images(张数,14 张,选填项)。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名(从高到低): 1. Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 2. Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 3. Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 4. 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 5. Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 7. Luma:影视感强,但风格单一,糊。 8. 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 9. 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 10. SD 3.5 Large:崩。
2025-04-12
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容: 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中,提示词包括: 给评分员提供完整的图像描述内容,要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像,并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词: “论文深度剖析导师”提示词,可用于深度理解文本,如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析,拆解岗位描述并定制求职攻略,甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
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
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
文生图模型打分的排行榜
以下是文生图模型的打分排行榜(从高到低): 文生图模型: Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 Luma:影视感强,但风格单一,糊。 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 SD 3.5 Large:崩。 文生视频模型: 海螺:语意遵循不错,模型解析有待提高,自带电影滤镜,但有些用力过猛,得益于海量的影视数据。 可灵 1.5:颜色失真,缺少质感,偏科严重,物理规律和提示词遵循较强。 智谱:语意遵循,质感较差,画质一言难尽。 mochi:动态丰富,想象力丰富,美学质感较好。 pd 2.0 pro:PPT 效果,训练数据较少,但是联想启发性很好。 runway:空间感强,语意遵循较差,流体效果一绝。 Seaweed 2.0 pro:质感略弱于可灵 1.5,整体感觉师出同门。 sora:运镜丰富,物理逻辑混乱。 Pixverse v3:动态稳,丝滑,整体美学强于可灵 1.5。 luma 1.6:语意遵循差,提示词随便,动起来算我输。
2025-03-07
文生图模型打分的排行榜
以下是关于文生图模型打分的排行榜相关信息: SuperCLUEImage 测评基准首次公布,DALLE 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。 在包含人工评估、机器评估的全面评测中,Kolors 具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。 人工评测方面,邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下: AdobeFirefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。 Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2025-01-07
怎么制定模型打分标准
制定模型打分标准可以从以下方面考虑: 1. 对于通用人工智能模型: 模型的参数数量。 数据集的质量或大小,例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量,以浮点运算数衡量,或由其他变量组合表示,如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式,如文本到文本(大型语言模型)、文本到图像和多模态,以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值,以及输入和输出的具体类型(如生物序列)。 模型能力的基准和评估,包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围,而对内部市场的影响很大,如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户,则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本,如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态(如文本、图像)和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明,包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段(如使用说明、基础设施、工具)。 2. 对比不同大型语言模型的性能: 理解能力:评估模型对语言的理解程度,包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量:检查模型生成的文本的质量,包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度:评估模型对广泛主题的知识掌握程度,以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力:测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现,这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性:检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理:评估模型生成文本时是否存在偏见,以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性:评估模型在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗:考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性:评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中,以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法:标准基准测试,使用标准的语言模型评估基准,如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等,这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。
2024-09-02
模型打分
评估模型输出通常需要一个“黄金标准”的答案。假设我们清楚某个问题的正确答案应包含哪些事实(得分点),就可以使用模型查询和计算的方法总结这些得分点来为模型输出质量打分。这是监督学习的一部分,能让模型在人类指导下改善性能。评估过程通常由另一个模型执行,以降低人力成本。 例如,杨志磊对各模型的答辩状 prompt 进行了评测,按照满分 10 分的标准,各模型得分如下:ChatGPT 为 6 分,Bard 为 5.5 分,Kimi chat 为 6.5 分,智谱清言为 5 分,讯飞星火为 5 分,文心一言 3.5 为 4 分,通义千问为 6.5 分,腾讯混元为 5 分,百川大模型为 7 分,豆包 AI 为 5 分,Copilot 为 9 分,Claude 2.0 为 6 分。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 相比其他 LLM 自动评测器,如 alpaca_farm_greedy_gpt4、aviary_gpt4、lmsys_gpt4 及人类评估,有其特别之处。在 AlpacaEval set 上,通过与 2.5K 条人工标注结果对比,其采用的 GPT4 评测方式取得了最高的人类一致性、较低的误差,且只需约 1/22 的人类标注成本。另外,团队还从统计角度研究了什么评估数据能最好地区分模型,并发现 SelfInstruct 数据集产生的统计能力最小,可从评估集中删除。AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式。
2024-09-02
权威人士发言,AI对于个人意味着什么
以下是关于权威人士对“AI 对于个人意味着什么”的相关发言: 山姆·奥特曼认为,AI 将成为人类发明的最具变革性和最有益的技术,是阻止人类自我毁灭的手段。他坚信世界正面临巨大而迅速的变革,而这与他的工作密切相关。然而,他在重要会议发言后不久被 OpenAI 董事会解除了首席执行官的职务,此消息震惊了科技界。 美国副总统万斯提出美国将对 AI 行业发展“减少监管”,确保美方 AI 行业技术继续保持世界领先水平,成为各国合作首选,避免 AI 被任何意识形态所操控。同时保证 AI 能够帮助人们提升效率和生产力,而不是取代人类,成为辅助工具,并教会学生如何使用 AI,同时也向各国政府发出相同呼吁。 在个人能力方面,批判性思维与复杂问题解决能力在 AI 时代至关重要。批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力,能够帮助我们判断人工智能技术的判断是否合理。复杂问题解决与批判性思维密切相关,指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力,AI 能提供帮助,但提出问题和综合决策仍需人来主导。我们可以通过参与实际项目、案例研究等方式提高这些能力。
2025-03-11
权威的AI播客网址链接发我
以下是一些权威的 AI 播客网址链接: 1. 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议:World AI Cannes Festival 4. NotebookLM 官网链接:https://notebooklm.google/ 5. PodLM 体验地址:https://podlm.ai/
2025-03-03
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
目前最为权威的视频生成 AI 是哪些?
目前较为权威的视频生成 AI 有以下几种: 1. Pika:是出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,能生成长达 1 分钟以上的视频。 此外,还有一些具有代表性的海外项目: 1. Sora(OpenAI):以扩散 Transformer 模型为核心,能生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频,在文本理解方面表现出色,能在单个生成的视频中创建多个镜头,保留角色和视觉风格。 2. Genie(Google):采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数,被定位为基础世界模型,可通过单张图像提示生成交互式环境。 Meta 开源了视频生成模型的测试集:Movie Gen Video Bench 和 Audio Bench。Movie Gen Video Bench 是目前规模最大、最全面的视频生成评估基准,包含 1000 多个提示词,涵盖多种概念并有不同运动幅度的测试。Movie Gen Audio Bench 用于评估视频音效生成及视频配音能力。 OpenAI 的相关进展包括:Canvas 新增历史版本对比功能,基于服务端实现,可查看项目历史版本并对比,方便追踪和管理内容变化;发布 gpt4oaudiopreview 模型,支持异步语音交互。 更多的文生视频的网站可以查看: 。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
大模型的定义是什么?有官方权威定义吗
大模型的定义可以从以下几个方面来理解: 1. 从技术角度:以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,例如模型中的权重(weight)与偏置(bias),像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 通俗来讲:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。 3. 类比角度:可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等。 4. 分类角度: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,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 参考:
2024-12-13
2024年最权威的人工智能行业报告
以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容: 在 2024 年,国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面: Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览,但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步,将音频加入其中,Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型,能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡,标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地,加倍扩大推理计算规模,通过将计算从预训练和后训练转移到推理,以链式思维方式逐步处理复杂提示,采用强化学习优化,在需要大量推理的基准测试中取得显著改进,但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族,包括 3.1 和 3.2 版本,使用大量令牌训练,在规模上不断突破。 国内方面: 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具,生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势,如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构,零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会更有效地利用资源。 需要注意的是,报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明,但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。
2024-12-07