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阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平

Answer

阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。

通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型，在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。

Qwen2.5-Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。

Qwen2.5-VL 是新一代视觉语言模型，可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力，覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。

10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。

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References

2024 年历史更新（归档）

阿里巴巴[通义千问2.5正式发布](https://mp.weixin.qq.com/s/hU5YDkjiAsAYl8h2akl14Q)，并开源1100亿参数模型，继续领先业界。通义大模型在多模态和专有能力模型方面影响力强大。通义始终坚持开源路线，已推出多款开源模型，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业RAG链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。大圣昨天在Agent-Coze共学快闪会上带来了他的第二课《我眼中的AI Agent以及通过搭建知识库实例入门Coze》，视频回放已上传到[「通往AGI之路」B站](https://space.bilibili.com/259768893)和视频号：《[所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用](https://mp.weixin.qq.com/s/27ZHwSgo5Cp3_ch0tktO-w)》AlphaFold 3是一款AI系统，可以预测所有生命分子的结构和相互作用。它采用了先进的技术，比如去噪扩散模型，提高了预测准确度。科学家们可以免费使用AlphaFold 3进行非商业研究。这个工具改变了人类对生命的理解，展示了深度学习在生物领域的潜力。《[中美AI竞赛，2024开启下半场](https://www.bilibili.com/video/BV1NE421L7FD/)》所长林超最新的视频，中美两国在人工智能领域都有自己的优势和发展特点。中国拥有庞大的数据资源和人才储备，近年来在深度学习、自然语言处理等领域取得了显著进展。美国则在基础科学研究和高性能计算方面具有领先地位。

1月29日 社区动态速览

1⃣️?Qwen2.5-Max：阿里通义千问的大型专家模型（MoE）实力：基于SFT和RLHF策略训练，在多项基准如Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond上超越DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验：支持官方Chat、API接口、Hugging Face Demo等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。[?Blog](https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/)|?[Qwen Chat](https://chat.qwenlm.ai)|?[API](https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/first-api-call-to-qwen?spm=a2c63.p38356.help-menu-2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE)|?[HF Demo](https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo)2⃣️?️Qwen2.5-VL：新一代视觉语言模型多场景支持：可解析1小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。多模态AI代理：具备复杂任务执行能力（手机、电脑），覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。[?详细介绍](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/qwen2-5-vl)3⃣️?YuE：全新多模态音乐开源模型

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

文心一言（英文名：ERNIE Bo t）是百度全新一代知识增强大语言模型。于2023年3月16日正式发布，已进行多个版本迭代，10月17日发布V4.0版本。据百度官方介绍，文心一言目前已有7000万用户。模型特点：文心一言4.0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。另外在代码、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。文心一言4.0各项能力上表现非常均衡且绝大部分能力有很高的水平，综合来看是国内非常有竞争力的大模型。适合应用：文心一言4.0的能力栈较为广泛，可应用的场景较多。基于在SuperCLUE测评上的表现，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。另外文心一言4.0由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。优秀模型：通义千问2.0（阿里云）简介：通义千问，是阿里云推出的大语言模型，于2023年4月11日在阿里云峰会上正式发布1.0。9月13日，阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案。10月31日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0，8大行业模型同步上线。模型特点：

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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
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况： 阶跃星辰：输入价格为 0.005～0.015 元/千 tokens，输出价格为 0.02～0.07 元/千 tokens。 通义千问：Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens，训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上，从已有的信息来看，通义千问的收费相对可能更便宜，但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
通义千问的视频理解模型怎么使用
通义千问的 Qwen2.5VL 视频理解模型具有以下特点和使用方式： 版本：推出 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，如给指定朋友送祝福、电脑修图、手机订票等。 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
2025-04-09
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日，通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。9 月，通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
通义千问私有化部署方案
以下是关于通义千问私有化部署的相关方案： 1. 在 FastGPT+OneAPI+COW 框架下的部署： 回到宝塔，选择 Docker（若显示“当前未安装”则进行安装，否则无需此步）。 点击确定，等待安装完成，完成后刷新页面确认安装成功。 打开左侧【终端】，粘贴两行命令验证 Docker 是否可用。 一条一条复制并粘贴相关命令完成安装。 访问 OneAPI，地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 将千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里，点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 点击【令牌】，复制出现的 key 并保存。 2. 在 Langchain+Ollama+RSSHub 框架下的部署： Ollama 支持包括通义千问在内的多种大型语言模型，适用于多种操作系统，同时支持 cpu 和 gpu。 可通过 https://ollama.com/library 查找模型库，通过简单步骤自定义模型，还提供了 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序的集成选项。 访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装，安装完之后确保 ollama 后台服务已启动。 3. 在 0 基础手搓 AI 拍立得框架下的部署： 可以选择通义千问作为模型供应商，其指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高。接口调用费用为：调用：¥0.008/千 tokens，训练：¥0.03/千 tokens。可参考 。
2025-02-26
了解学习阿里云百炼
阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，具有以下特点和优势： 提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」，是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势： 大模型 API 服务：高可用、高性能、高性价比，提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型。 AI 应用搭建：可观测、可干预、可追踪，提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 同时提供很多行业级的解决方案，如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 其能力以原子级别的能力出售，即 API 能力，可结合日常场景进行二次加工应用。 体验相关： 百炼大模型平台体验入口：https://bailian.console.aliyun.com//home （需要登陆阿里云账号，也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆）。 建议注册后先进行实名认证，方便后续的一系列体验工作，以及领取一些免费的学习云资源。 此外，还有以下相关内容： 第一期「AI 实训营」手把手学 AI 中，本期共学直播地址：会议时间为 20:00 21:30 。 「第一天」COW 项目中，此教程是为 COW 项目接入千问、百炼而作，使用此教程的前提是已完成 COW 机器人的搭建，或者准备进行搭建。百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 。在调用阿里云的 AI 服务时有两种方式，一是直接调用模型，如通义千问系列以及其他的大模型产品服务。
2025-04-14
阿里集团投资了哪几个大模型公司
阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底，阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面，并在 2024 年春节前谈定投资，大手笔投资近 8 亿美元，持股比例约 40%，月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外，阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。
2025-03-28
阿里巴巴详情页生成
使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以参考以下步骤： 1. 市场分析：借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为及竞争对手情况，快速获取产品受欢迎程度、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：利用 AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名与可见度。 3. 产品页面设计：通过 AI 设计工具，依照市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：运用 AI 文案工具创作有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：让 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：使用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。
2025-03-11
如何使用阿里PAI部署大模型
以下是使用阿里 PAI 部署大模型的步骤： 1. 模型部署： 选中模型卡片，出现部署按钮。 选择 vLLM 部署。 小插曲：竞价系统（用更便宜的价格部署模型）。 部署完成后在 EAS 服务中可以找到 API 的 endpoint 和 key 信息。 同样在 EAS 服务中可以查看部署情况和日志，如果竞价获得不了资源，可以适当调整价格。 在 EAS 服务中可以直接尝试试用模型。 调试方法：Get models 方法需要用 vllm 框架部署才能支持；chat 方法，比如 7b 的蒸馏模型就换成相应的设置。 尝试部署一个 qwen2.5 7b instruct 的原生模型，并测试问题“9.11 和 9.9 的大小?” 2. 蒸馏>数据： 在本地的 python 环境中或 notebook gallery 里建立一个实例来执行 python。 执行相关代码，最终会获得一个 json 文件，即蒸馏出来的数据集。通常需要检查数据的正确性，再进行下一步的训练微调过程。 3. 作业： 在阿里云 PAI 平台上部署一个模型，并调试验证确认自己的部署成功。 调试信息中修改 content 的内容，必须在 content 内容中带上自己的钉钉“昵称”来向大模型对话。 在截止时间 2025/03/05 之前，将自己调试成功的效果截图（截图中的“content”内必须带着自己的钉钉），提交到「问卷地址」。 4. 模型蒸馏微调： 由于上一步中蒸馏的数据集很小，不足以改变模型权重，因此使用一个别人做好的数据集。在使用前可以打开看下里面的结构，和蒸馏出来的数据结构一致。 建立用于训练的数据集：下载并解压数据集，然后在 PAI 平台的数据集中找到 OSS 存储，建立数据集，然后上传数据集。 开始部署模型进行训练：选择 7b instruct 的原生模型，选择训练。选择全参微调，并选择自定义数据集。注意超参配置。 训练要求需要使用灵骏的资源，比如 8 卡 H100，需要的显存比较大。点击训练，在 DLC 里看到相应状态就是训练成功。 训练完成就可以测试模型效果：在 model gallery 里面找到训练好的模型，点击右上角的部署，使用 vllm 部署。部署完成后，使用相应命令调试。
2025-03-04
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？ 我的意思是工作流
市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种： 1. 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，可参考。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens，可参考。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次，开源地址为。
2025-02-21
市面上还有阿里百炼平台类似的竞品吗？
目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有： 1. 智谱的 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，采用私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次。
2025-02-21
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
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
现在人工智能处于什么阶段
目前人工智能仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业的 AI 采用率最高，低收入和极高收入的较低。AI 增强人类工作的比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 在过去，20 世纪 60 年代人工智能的研究更多处于理论阶段，不能实用。但随着计算机算力的增长，神经网络取得了突破。例如，2009 年和 2012 年分别在语音识别和图像识别比赛中取得成功。 如今，AI 产品在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了与市场的契合度，生成式人工智能正在经历快速增长，但也存在投资回报、融资环境不均衡、用户保留率等问题。预计 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“人类代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次的认知任务。
2025-03-06
ai绘画现在处于什么发展阶段
AI 绘画目前处于不断发展和演进的阶段。 在早期，AI 绘画的成果较为简单和粗糙。但随着技术的进步，尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用，AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖了各种风格和题材，从写实到抽象，从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新，为艺术创作带来了新的可能性和挑战。其场景应用广泛，包括广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域。 然而，AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。例如，人们对于 AI 生成的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度存在差异，AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性，同时也带来了版权、原创性和伦理等问题，以及对文化创意领域从业者职业安全的焦虑。 尽管存在争议，AI 绘画仍为艺术创作提供了新的工具和可能性，如帮助艺术家探索新的创意表达方式，提高制作效率，降低制作成本，促进艺术与观众之间的互动等。目前，生成式 AI 仍处于非常早期的阶段，为其寻找高价值应用场景或许还需要较长时间。
2025-02-07