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哪些开源大模型,对商业化友好,有哪些限制?

Answer

目前有几个相对友好的开源大模型可供商业使用,但都有一定的限制:

  1. BloombergAI 模型 (BLOOM)
  • 采用了 Apache 2.0 许可证,对商业使用比较友好
  • 但需遵守许可条款,如源代码修改时需公开
  1. OPT 模型(由 Meta 开源)
  • 采用了 MIT 许可证,可自由用于商业用途
  • 但模型规模相对较小(175B 参数)
  1. GPT-NeoX-20B 模型(由 EleutherAI 开源)
  • 使用 Apache 2.0 许可证
  • 规模较大(20B 参数),但仍远小于 GPT-3
  1. LLaMa 模型(Meta 开源)
  • 采用了较为宽松的模型证书
  • 支持商业使用,但有一些限制(如不得用于云服务)

总的来说,这些开源大模型给予了一定程度的自由使用权,但还是有版权、规模、应用场景等各方面的限制。对于大规模商业化应用,开源模型的能力和灵活性可能仍有不足。企业需根据自身需求,权衡利弊做出选择。

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

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自动生成提示词的开源工具有哪些
以下是一些自动生成提示词的开源工具: 1. Freepik 推出的 Reimagine AI 工具:用户上传图片即可自动生成提示词,无需输入文字。它还能实时提供无限滚动结果展示,边操作边生成图像,通过调整提示词实时修改图片细节,并支持多种风格切换。相关链接:https://freepik.com/pikaso/reimagine 、https://x.com/imxiaohu/status/1770437135738581414?s=20 2. StreamMultiDiffusion 项目:使用区域文本提示实时生成图像,具有交互式操作体验,每个提示控制一个区域,实现精准图像生成。相关链接:https://arxiv.org/abs/2403.09055 、https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion?tab=readmeovfile 、https://huggingface.co/spaces/ironjr/SemanticPalette 、https://x.com/imxiaohu/status/1770371036967850439?s=20 3. 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt:可以在主菜单输入人物提示词,在“高级”中设置提示词混合,还具有一键运行放大的模块,包括完整的文生图放大和图生图放大,甚至可接入其他脚本和 controlnet。获取方式:添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。
2025-04-12
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08
开源AI Agent软件有哪些
以下是一些开源的 AI Agent 软件: 1. AutoGPT 和 BabyAGI:在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈,给出了让 LLM 自己做自动化多步骤推理的解题思路。 2. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具。 3. Mircosoft 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。 4. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)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。 5. 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。 6. 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。 7. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,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,智谱·AI 开源的语言模型中也有与 Agent 相关的,如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等。
2025-03-29
mcp 有什么开源的方案吗
Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源了 MCP(模型上下文协议)。MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,能统一不同的外部服务,如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等,通过标准化接口与大语言模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”(MCP 服务器),就能让所有兼容 MCP 的模型(MCP 客户端)无缝接入,无需针对每个模型单独适配,大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE(ServerSent Events),是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。MCP 像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,可以标准化地连接 AI 系统与各类外部工具和数据源。与传统 API 相比,MCP 是单一协议,只要一次整合就能连接多个服务;具有动态发现功能,AI 模型能自动识别并使用可用的工具;支持双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。相关链接:
2025-03-27
帮我列举2025年3月1日以来,国内外、闭源开源模型厂商的更新记录。
以下是 2025 年 3 月 1 日以来,国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录: 2025 年 3 月 20 日,OpenAI 推出了一套全新的音频模型,旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持,包括改进的语音转文本和文本转语音功能,为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机,商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能,开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点,资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测,中国将出现三大 AI 玩家,竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》,指出 2022 2025 年经历多阶段发展,国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先,国产模型表现亮眼,如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当,且小参数模型潜力大。性价比上,国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明,其 R1 在多方面表现出色,蒸馏模型实用性高,不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括: 《》 《》 《》
2025-03-26
现在Ai作图用什么?还是以前的Stable Diffusion吗?还是又出现了新的开源软件?
目前在 AI 作图领域,Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型,能够进行文生图和图生图等图像生成任务,其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion,也出现了一些新的相关开源软件和工具,例如: :Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 :拥有超过 700 种经过测试的艺术风格,可快速搜索查找各类艺术家,并支持一键复制 Prompt。 同时,市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney,其优势是操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion,可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
知识库的商业化应用场景有哪些
知识库的商业化应用场景主要包括以下几个方面: 1. 生物医药领域: 医药企业研发立项:回答关于作用机制、目标治疗疾病的竞争格局、主流技术路径、同技术路径其他公司产品在临床试验阶段的安全性风险和有效性等问题。 科研机构临床转化评估:回答关于科学家研究方向的临床转化潜力等问题。 投资机构评估标的公司:回答关于国外对标技术的发展情况、融资情况、临床转化的可靠性等问题。 2. 其他工作场景: 可以替代大部分传统医药数据库的商业化场景。 在一般的工作场景中,通过提示词设定角色和技能,结合知识库,让大语言模型能够按照需求做出准确回复。例如设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情,能够回答相关问题。 此外,在知识库的检索原理方面: 1. 文本预处理:包括去除无关字符、标准化文本、分词等,以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示:将预处理后的文本转换为向量,通常通过使用预训练的嵌入模型完成。 3. 特征提取:对于整个问题句子,应用进一步的特征提取技术,如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化:在某些情况下,问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化。 5. 知识库检索阶段:在大模型的检索中,依靠问题在空间中的向量位置,寻找距离这个向量最近的其他词句完成检索,知识库被转化成巨大的向量库。
2025-02-28
ai 语音,ai语音,ai 文转语音,有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目: 语音合成(TTS)方面: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 :演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动,确保高效、真实和符合伦理。 :将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购):提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 :利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 :一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 :生成听起来真实的 AI 声音。 :为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 :为内容创作者提供语音克隆服务。 :超逼真的文本转语音引擎。 :使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 :听起来像真人的新声音。 :从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 :生成听起来完全像你的音频内容。 语音转录方面: :为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕(转录和说话人识别)。 :专业的基于 AI 的转录和字幕。 :混合团队高效协作会议所需的一切。 :音频转录软件 从语音到文本到魔法。 :99%准确的字幕、转录和字幕服务。 :为语音不标准的人群提供的应用程序。 :通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 :会议的 AI 助手。 :让孩子们的声音被听见的语音技术。 :使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 :实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 :理解每个声音的自主语音识别技术。 :支持 35 多种语言的自动转录。 :端到端的边缘语音 AI,设备上的语音识别。
2024-11-19
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议,比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决,在这种情况下,如何能立刻全面拥抱? 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判,而医疗事故往往关乎生命,如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果? 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定,时常面临技术更新和升级的问题,这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加,这一现实如何应对? 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例,比如虚假医疗信息的传播,如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题? 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业,引发社会就业结构的不稳定,这一风险如何化解? 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险,从而威胁患者的医疗信息安全,在这种情况下立刻全面拥抱是否明智? 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入,而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用? 8. 社会时事热点中,一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀,在医疗这种关乎人性和情感的领域,立刻全面拥抱是否合适?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请预想对方辩友可能会提出的5条以上反对意见,并给出对应答复。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下: 反对意见 1:人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复:虽然人工智能在某些方面可能有助于研发,但目前技术尚不成熟,存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。 反对意见 2:人工智能可以优化医疗器械的生产流程,降低成本。 答复:短期内,引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训,成本未必能立刻降低。 反对意见 3:人工智能能够实现更精准的医疗诊断,提升医疗效果。 答复:诊断不仅仅依赖技术,还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性,不能完全替代医生的经验和直觉。 反对意见 4:人工智能有助于医疗数据的管理和分析,为决策提供有力支持。 答复:数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战,一旦数据泄露,将对患者和公司造成严重影响。 反对意见 5:人工智能是未来医疗行业的趋势,不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复:趋势并不意味着要立刻全面投入,盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上,逐步、稳健地引入人工智能技术。 反对意见 6:人工智能能够提供个性化的医疗服务,满足患者多样化需求。 答复:个性化服务的实现需要大量准确的数据支持,而目前数据的质量和完整性难以保证,可能导致服务效果不佳。
2024-12-01
国内大模型对产品经理友好的工具
以下是一些对产品经理友好的国内大模型工具: 免费的 APP 有:Kimi 智能助手(Moonshot AI 出品,能一口气读完二十万字小说、上网冲浪)、文心一言(百度出品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子、陪聊天、答疑解惑)、通义千问(阿里云开发,能与人交互、回答问题及协作创作)。 8 月正式上线的有: 北京的:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 。 上海的:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 。 其中,在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。目前不能进行自然语言交流的有:昇思(可检测文本是否由 AI 生成,类似论文查重,准确度不错)、书生。受限制使用的有:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)。具有特色功能的有:昇思——生图,MiniMax——语音合成。 另外,关于提示词相关的问题: 上课用的大模型工具可自行准备,推荐顺序为:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言。 文本纠错方面,如果是工具,飞书文档带有纠错功能;如果用 prompt 纠错,文本量不能太大,直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。 用文心一言 APP 是可以的。 国产大模型中,智谱和文心可以文生图。 需要注意的是,对于绘画相关问题超纲了。关于长期学习使用是否需要特定手机或显卡以及 ChatGPT 交费问题,没有明确的相关内容。
2024-10-11
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