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闭源模型分类和典型案例

Answer

以下是一些常见的闭源模型分类和典型案例：

  • 通用大模型：字节云雀大模型。
  • 行业大模型：如蚂蚁金融大模型等。

在 2023 年，还有众多闭源模型的发布和升级，例如：

  • 文心一言：经历了从 1.0 到 V3.5 的版本升级。
  • 星火：科大讯飞发布的星火 1.0 及后续的升级版本。

此外，Qwen 系列模型也有出色表现，Qwen2 在性能上超越了目前所有开源模型和国内闭源模型，如文心 4.0 等。Qwen2 具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进的性能，提升了代码、数学、推理等多方面的能力，并在多个国际权威测评中获得冠军。

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References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

时间2022.125字节云雀大模型闭源通用大模型百川BaichuanYi-34B开源医疗汽车教育行业大模型MindGPT部分领域岐黄问道银河大模型..................序列猴子BlueLMAndesGPT孟子玉言云天书金融工业文化/零售/交通蚂蚁金融大模型妙笔大模型AInno-15B轩辕大模型COSMO-GPTSMore LrMo..................2023年值得关注的中文大模型全景图国内外大模型发展趋势过去六个月国内外代表性模型的发展趋势趋势说明过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从7月份与GPT3.5的20分差距，每个月都有稳定且巨大的提升，到11月份测评时已经完成总分上对GPT3.5的超越。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

•OpenAI发布GPT4•科大讯飞发布星火1.0•百度发布文心一言1.0•清华开源ChatGLM•360发布360智脑1.0•复旦开源MOSS•元语开源ChatYuan•阿里云发布通义千问1.0•商汤科技发布商量1.0•昆仑万维发布天工1.0•出门问问发布序列猴子•华为发布盘古3.0•西湖心辰发布西湖大模型•文心一言升级V3.5•云从科技发布从容大模型•商汤科技升级商量2.0•理想汽车发布MindGPT•360升级智脑4.0•字节跳动公测大模型产品豆包•OPPO发布AndesGPT•商汤科技升级商量3.0•vivo发布BlueLM•阿里云开源Qwen-7B•零一万物开源Yi-34B•小米发布大模型MiLM•科大讯飞升级星火3.0•元象科技开源XVERSE-13B•Google发布多模态大模型Gemini•上海人工智能实验室开源InternLM-20B•百川智能发布Baichuan2—Turbo2月4月8月6月10月2023.12

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

5种尺寸的预训练和指令调整模型，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B；（Qwen2-57B-A14B这个模型可以重点看看除英语和中文外，还接受过另外27种语言的数据训练；在大量基准评估中表现出最先进的性能；在大量基准评估中获得SOTA性能。代码和数学性能显著提高，全面超越llama3增大了上下文长度支持，最高达到128K tokens（Qwen2-72B-Instruct）。HF最新榜第一72B和7B可处理128k上下文57B-A14B可处理64k上下文0.5B和1.5B可处理32k上下文相比2月推出的通义千问Qwen1.5，Qwen2实现了整体性能的代际飞跃。在权威模型测评榜单OpenCompass中，此前开源的Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型。刚刚开源的Qwen2-72B，整体性能相比Qwen1.5-110B又取得了大幅提升。（图说：在上海人工智能实验室推出的OpenCompass大模型测评榜单上，此前开源的Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型）通义千问Qwen2系列模型大幅提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力。在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench等国际权威测评中，Qwen2-72B获十几项世界冠军，超过美国的Llama3。（图说：Qwen2-72B在十多个权威测评中获得冠军，超过美国的Llama3-70B模型）

Others are asking
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
开源模型和闭源模型
开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。
2025-02-17
开源模型与闭源模型调用
以下是关于开源模型与闭源模型调用的相关信息： 1. 通义千问自 2023 年 8 月起密集推出 Qwen、Qwen1.5、Qwen2 三代开源模型，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可登录体验其性能或进行对比测评，测评地址为。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型，用户可在平台选择大模型的两两“对战”。 2. 部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品，如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但坚称发布的模型从零开始训练并进行了大量原创优化和突破。此外，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API，并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型，此行为触犯了 OpenAI 使用协议中禁止的条款。 3. 在 LLM 应用程序中，OpenAI 已成为语言模型领域领导者，开发者通常使用 OpenAI API 启动新的 LLM 应用，如 gpt4 或 gpt432k 模型。项目投入生产并规模化时，有更多选择，如切换到 gpt3.5turbo，其比 GPT4 便宜约 50 倍且速度更快；与其他专有供应商如 Anthropic 的 Claude 模型进行实验；将一些请求分流到开源模型，这通常与微调开源基础模型结合更有意义。开源模型有多种推理选项，包括 Hugging Face 和 Replicate 的简单 API 接口、主要云提供商的原始计算资源等。
2025-01-06
开源模型与闭源模型调用
开源模型与闭源模型调用相关信息如下： 通义千问自 2023 年 8 月起密集推出 Qwen、Qwen1.5、Qwen2 三代开源模型，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可登录体验其性能或进行对比测评，测评地址为：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品，如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构。此外，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API，并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。 在 LLM 应用程序中，开发者通常使用 OpenAI API 启动新的 LLM 应用，如 gpt4 或 gpt432k 模型。当项目投入生产并规模化时，常见的选择包括切换到更便宜且速度更快的 gpt3.5turbo，与其他专有供应商（如 Anthropic 的 Claude 模型）进行实验，将一些请求分流到开源模型等。开源模型有多种推理选项，包括 Hugging Face 和 Replicate 的简单 API 接口、主要云提供商的原始计算资源等。
2025-01-06
开源模型与闭源模型调用
开源模型与闭源模型调用相关信息如下： 通义千问自 2023 年 8 月起密集推出 Qwen、Qwen1.5、Qwen2 三代开源模型，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品，如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但坚称发布的模型都是从零开始训练的，并进行了大量原创性的优化和突破。此外，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API，并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型，这触犯了 OpenAI 使用协议中明确禁止的条款。 在 LLM 应用程序中，OpenAI 已成为语言模型领域的领导者，开发者通常使用 OpenAI API 启动新的 LLM 应用，如 gpt4 或 gpt432k 模型。当项目投入生产并开始规模化时，常见的选择包括切换到 gpt3.5turbo、与其他专有供应商（如 Anthropic 的 Claude 模型）进行实验、将一些请求分流到开源模型等。开源模型可以使用多种推理选项，包括 Hugging Face 和 Replicate 的简单 API 接口、来自主要云提供商的原始计算资源等。
2025-01-06
对于大语言模型使用的未来趋势，是闭源云端还是开源本地部署，作为普通用户是否有必要了解本地部署知识，并且是否有必要自己搭建agent以及rag？
大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署，以下是一些相关信息： Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架，具有以下特点： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库，例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时，采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中，虽需投入算力，但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag，这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制，或者有特定的个性化需求，那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求，可能无需深入了解和自行搭建。
2024-09-03
请找到 AI 用于知识管理的案例
以下是一些 AI 用于知识管理的案例： 1. 在法学领域，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面，可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如，AI 可以通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助将信息和知识分类到 PARA（项目、领域、资源、档案）的相应部分，还能帮设计笔记标签系统。此外，知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源，实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中，Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数，并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时，它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。而且，它能与私有文档自然结合进行问答，并将新生成的见解沉淀成新文档，形成知识闭环，提高知识检索和管理的效率。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例： 汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他行业： 1. 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体：定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 4. 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
用AIGC生成的单镜头循环视频案例
以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例： OpenAI 的 Sora 视频生成模型：能够生成长达 1 分钟的视频，在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频，还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外，能零镜头地改变输入视频的风格和环境，在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡，也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”，支持文生和图生视频，目前免费使用，加速生成需要付费。 此外，还有一些其他相关项目： Google 的 Genie 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。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型，可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型，支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成，无缝衔接。
2025-04-10
推荐知识库中用ai做学术的案例
以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作：16 号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图，会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新：翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇：。
2025-04-01
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例： 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏，团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC，基于 LLM 驱动，Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后，调动感知、记忆，并转化为可执行的游戏行动。去年上半年，该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动，上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法，如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游，最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台，可在平台内使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久，且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成，到辅助游戏设计，再到如今能够生成更复杂的游戏内容，如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
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
目前模型之间是如何分类的
目前模型的分类方式多种多样，以下为您介绍几种常见的分类角度： 1. 从来源角度：根据模型的出处，可分为来自行业（如 Google、Meta、OpenAI 等公司）、学术界（如清华大学、麻省理工学院、牛津大学等）、政府（如英国的艾伦·图灵研究所、阿布扎比的技术创新研究所等）以及研究团体（如艾伦研究所、弗劳恩霍夫研究所等非营利性 AI 研究组织）。在 2014 年之前，学术界在发布机器学习模型方面领先，此后行业占据主导。 2. 从整体架构角度： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集，而非用于基层模型训练的数据基集。 模型层：分为 LLm（如 GPT 等大语言模型，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的部分。 此外，像 OpenAI o3mini 模型，在 OpenAI 的准备框架中被分类为中等风险，并采取了相应的保障和安全缓解措施。
2025-04-13
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
请基于应用场景，对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类： 1. 文本生成和内容创作：包括撰写文章、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：如代码自动补全、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：如根据文本描述生成相应的图像，甚至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。 此外，在开源模型方面，如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面，其应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看，分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
基于深度学习的商代食器分类研究 明确详细的研究意义
基于深度学习的商代食器分类研究具有多方面的重要意义。首先，它有助于深入了解商代的饮食文化和社会生活。通过对食器的准确分类，可以揭示当时人们的饮食习惯、烹饪方式以及社交礼仪等方面的信息。 其次，为考古学研究提供新的方法和视角。利用深度学习技术能够更高效、更准确地处理和分析大量的商代食器数据，突破传统研究方法的局限。 再者，有助于文物保护和管理。精确的分类有助于制定更有针对性的保护策略，确保这些珍贵的文化遗产得到妥善保存。 最后，促进跨学科研究的发展。将深度学习与考古学相结合，能够吸引更多不同领域的学者参与，推动相关研究的创新和进步。
2025-03-27
AI分类
AI 主要有以下分类： 1. 生成式 AI： 生产力方面：包括文档、PPT、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件等。 社交方面：包括真实和虚拟社交。 教育方面：涵盖早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具等。 创意内容方面：包含视频、音乐、声音、个人图像、图像等。 2. 以生成方式划分： 音视频生成类： 视频生成：当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，经常与语音生成一起使用。 语音生成：用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等，模型可由 Transformers 提供。 音频生成：用于生成音乐、语音或其他声音，常用技术包括循环神经网络、长短时记忆网络、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： 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，支持多种生成方式，在文本理解方面表现出色。 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。 WaveNet（DeepMind）：一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 MuseNet（OpenAI）：一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 Multilingual v2（ElevenLabs）：一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 3. 在 AI 创客松中，参与同学的分类： 秦超：AI 2C 项目负责人，擅长产品落地服务，具有产品、技术架构和项目管理经验。 kaikai：技术实践者，擅长多 Agent 处理任务流，具备技术实践和团队合作能力。 Cici?：AI 算法开发，想法是宠物与 AI 结合，具有 AI 产品研发和创业经验。 BIN 陈裕彬：CTO，方向是 AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器，是爆款 AI 小程序作者。 11 鸭鸭呀：产品经理，专注智能写作产品，擅长 Prompt 撰写和 AI 应用。 zz：AI 产品经理，方向是效率工具和游戏，具有大厂经验。 天天向上：AIGC 爱好者，方向是 AI 配音应用，是配音演员，有 AI 预告片制作经验。 烦烦烦??：产品经理，方向是企业服务 AI 应用，具备 PRD 输出和前端开发能力。 周文斌：产品业务负责人，方向是 AI 创业，具有产品规划和研发经验。 Wilson·W：咨询顾问/服务设计师，方向是 AI 组团协作场景，是 GPT4.0 用户，有咨询行业经验。 王蒙：程序员，从事 AI 相关开发，具有后端开发经验。 Nero：产品体验设计师，方向是 AI 绘画、AI 视频，研究 AIGC 方向。
2025-03-26
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 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：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26