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你是用什么模型来回答问题的？

Answer

我使用多种模型和相关知识来回答您的问题，包括但不限于以下内容：

  • 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到的 GPT4-Turbo 和 gpt3.5-turbo 等模型，并对其在准确性、相关性等方面的表现进行了评估。
  • 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM-10B、WebGLM-2B、MathGLM-2B、MathGLM-500M、MathGLM-100M、MathGLM-10M、MathGLM-Large 等模型，介绍了它们的特点和相关链接。
  • OpenAI 官方指南中提到的一些战术，如指示模型使用参考文本回答，包括提供参考文本和使用参考文本中的引文来回答等策略。

但具体回答您的问题所依据的模型和知识来源会根据问题的性质和需求而定。

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

References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

综上所述，两个模型的回答在满足准确性和相关性的同时，从实用性和创造性的角度来看，两者提供的内容是相当的，因此我的最终评判结果是：平局测评方法-示例2（逻辑与推理）问题及模型回答超级模型（裁判）A:GPT4-TurboB:gpt3.5-turbo第一个问题：首先对于准确性，模型A回答是正确的。他列举了所有相关人物的计算过程，逐一解释了每个人的年龄如何计算，并正确得出Frank和Dave之间的年龄差是68岁。模型B直接给出了一个答案22岁，这是错误的。模型B似乎没有理解问题的含义，也没有提供如何得出这个答案的过程。问题是问Frank和Dave之间的年龄差，模型B的计算过程不清不楚，似乎错误地将Bob和Frank的年龄差解释为Frank和Dave的年龄差。在相关性方面，模型A的回答与问题完全相关，它正确地解答了用户的问题，并给出了合适的计算过程。模型B的回答虽然与问题的主题（即年龄差）相关，但却没有正确回答问题，因此相关性不足。由于准确性和相关性是首要的判断标准，模型A在这两方面都表现出更好的质量，因此应该被评为更好的回答。模型B因为错误且未给出推理过程，所以被评为较差的模型。最终判决：[[A]]"

智谱·AI 开源模型列表

以下模型，以便用户使用我们多元化的产品。|模型|介绍|代码链接|模型下载||-|-|-|-||WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM)||WebGLM-2B|||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM-2B)||MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20亿参数的MathGLM模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到100%，其结果显著超越最强大语言模型GPT-4在相同测试数据上18.84%的准确率。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/cf429216289948d889a6/)||MathGLM-500M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/c80046ec7e234be4831b/)||MathGLM-100M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/a6ca369a212c4df08359/)||MathGLM-10M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/16a914d6db2a4b8f80f5/)||MathGLM-Large|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/3d138deaf93441b196fb/)|

目录：OpenAI 官方指南

如果我们可以为模型提供与当前查询相关的可信信息，那么我们可以指示模型使用提供的信息来编写其答案。|系统|使用由三重引号分隔的提供的文章来回答问题。如果在文章中找不到答案，写“我找不到答案”。||-|-||用户|<插入文章，每篇文章用三重引号分隔>问题：<在此处插入问题>|鉴于GPT的上下文窗口有限，为了应用这种策略，我们需要一些方法来动态查找与所问问题相关的信息。[嵌入](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings)可用于实现高效的知识检索。有关如何实现这一点的更多详细信息，请参阅策略[“使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索”。](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/tactic-use-embeddings-based-search-to-implement-efficient-knowledge-retrieval)[heading3]战术：指示模型使用参考文本中的引文来回答[content]如果输入已补充相关知识，则可以直接要求模型通过引用所提供文档中的段落来为其答案添加引文。请注意，输出中的引用可以通过提供的文档中的字符串匹配以编程方式进行验证。|系统|您将获得一份由三重引号和一个问题分隔的文件。您的任务是仅使用提供的文件回答问题，并引用用于回答问题的文件中的段落。如果文档不包含回答此问题所需的信息，则只需写上：“信息不足”。如果提供了问题的答案，则必须用引文进行注释。使用以下格式引用相关段落（{"citation":…}）。||-|-||用户|"""<在此处插入文档>"""<br>问题：<在此处插入问题>|

Others are asking
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
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
你是基于哪种ai模型的回答？
我是基于 Aily 和云雀大模型进行回答的。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。云雀是由字节跳动研发的语言模型，能通过便捷的自然语言交互，高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 您可以通过以下两种方式使用我： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码会定期更新，请在知识库首页获取最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。
2025-04-11
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
作为小白如何在飞书搭建AI工具知识库机器人？分成前期、中期、后期流程回答
以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。
2025-04-03
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答，目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向： 对于声音提取，可能需要使用专业的音频处理软件和设备，将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答，这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具，例如通过创建大模型问答应用，获取推理 API 服务等。 同时，还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识，比如大模型的本质是基于语言的概率模型，通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法，以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容： 市面上有很多 Prompt 框架，框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景（所需角色、具备的能力和资源）、问题目标（期望的输出结果和验收标准，如提供商务谈判的完整过程）、提供的资料信息、限制条件（如预算限制等）、角色技能（为目标服务所需调动的技能，如熟悉某个领域的商业案例）和工作流（解决问题时需完成的任务步骤，如信息收集、谈判策略设定等）。细致的内容可能得到更好的结果，但也可能限制可能性，这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面，体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践，写出自己的一条 prompt 及对话分享出来，提交格式为创作思路和目标｜prompt 展示｜输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化，其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，提到了在不同学段和学科的应用场景，以及向 AI 大模型提问的问题设计，还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法： 1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
2025-04-11
有没有AI客服呢帮我解决天猫店铺的客服问题
天猫店铺有可用的 AI 客服，例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节，小蜜累计服务 4.1 亿次咨询，占比 85%，仅复杂纠纷转人工，用户满意度并未因是 AI 而下降，反而因回复快提升。此外，电商领域还有其他类似的 AI 客服应用，如京东推出的智能客服“JIMI”，每天处理数百万咨询，问题解决率超过 90%，使得京东客服团队规模缩小，有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复，提升了商家客服响应速度。
2025-04-09
有哪些解决问题的提示词
以下是一些关于解决问题的提示词相关内容： 在使用 Claude 时，需遵循“Human:”/“Assistant:”的标准格式。对于 API 里的提示词，固定开头为“n\nHuman:”，固定结尾是“\n\nAssistant:”。 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。如有疑问，可向朋友展示提示词，询问其能否遵循指令做到要求的事。例如“Human:写一首关于机器人的俳句”“Human:写一首关于机器人的俳句。直接输出俳句不要跟我说话”。 可以使用结构化的提示词模板，如长文档示例中的“Human:<doc>{{文档}]</doc> 请用一个五年级学生能理解的语言来总结这篇文档的主要内容。”同时，对于长文档，建议把要问的问题放在提示词的最后面。 让 Claude 更好地接龙时，可以给它开个头儿。 角色扮演（又称角色性提示词）方面，Claude 有时需要了解它应该扮演的角色。
2025-04-08