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deepseek与chatgpt之间的差别

Answer

DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下差别:

  1. App Store 排名:DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。
  2. 口碑与推广:DeepSeek 没有市场部和市场投放,依靠技术实力和口碑获得认可;而 ChatGPT 可能有不同的推广策略。
  3. 性能与成本:DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。
  4. 开源与创新:DeepSeek R1 开源让行业认知拉齐,得到尊重和喜爱;ChatGPT 可能在开源方面有所不同。
  5. 创新模型:DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)训练,且发现模型思考能力可自我涌现。
  6. 影响:DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌,挑战英伟达市场地位;ChatGPT 也有其自身的影响。

此外,游戏科学创始人冯骥称 DeepSeek 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势,全面超过现有 AI 大模型。相关报道还指出 DeepSeek R1 在美国 App Store 夺冠,成为开源 AI 领域的领军者。

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References

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

App Store排名:DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名,超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力:DeepSeek没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本:DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1,但价格仅为o1的27分之一。开源与创新:DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐,得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式:R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论:模型的思考能力是可以自我涌现出来的,这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响:DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌,Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响:DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战,其股价短期内大跌超3%,市值蒸发超300亿美元(27日盘前又跌14%)。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步:开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型的推理价格急速下降,技术更加普惠平权。AI编程与创作:AI编程将随着模型能力的提高,显著提升效率并降低门槛,AI的创作能力将不断提升,催生更多AI创作的可消费内容形式。

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

App Store排名:DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名,超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力:DeepSeek没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本:DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1,但价格仅为o1的27分之一。开源与创新:DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐,得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式:R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论:模型的思考能力是可以自我涌现出来的,这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响:DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌,Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响:DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战,其股价短期内大跌超3%,市值蒸发超300亿美元(27日盘前又跌14%)。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步:开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型的推理价格急速下降,技术更加普惠平权。AI编程与创作:AI编程将随着模型能力的提高,显著提升效率并降低门槛,AI的创作能力将不断提升,催生更多AI创作的可消费内容形式。

1月28日 社区动态速览

《[冯骥:DeepSeek,可能是个国运级别的科技成果](https://user.guancha.cn/wap/content?id=1372727?s=fwrphbios)》游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥推介了DeepSeek,称其为可能具有国运级别的科技成果。他指出DeepSeek具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势,全面超过现有AI大模型,令人震惊。希望DeepSeek R1会让你对当前最先进的AI祛魅,让AI逐渐变成你生活中的水和电。《[中国开源,震撼世界:DeepSeek R1的变革、启示与展望](https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw)》DeepSeek R1在美国App Store夺冠,超越OpenAI的ChatGPT,成为开源AI领域的领军者。其技术实力与口碑并重,R1模型以仅27分之一的成本实现卓越表现,挑战了高价闭源模型的传统观念。创新的R1 Zero模型显示出模型思考能力的自我涌现,或将引领AGI的新方向。正如投资人Marc Andressen所言:“R1是对世界的珍贵礼物。”

Others are asking
chatGPT
ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型。 它的工作原理是:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,你可以用它构建自己的应用来做很多事情,比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月,当然 GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前,建议先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。
2025-04-12
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
chatgpt作图后,显示已经完成,但是无法显示
以下是为您整合的相关内容: GPT4 在通用人工智能的工具使用方面表现出色,能够完成几乎所有任务,包括结合多个工具管理用户的日历和电子邮件。但它也存在一些弱点,如缺乏当前世界知识、难以进行符号操作等,不过能通过使用搜索引擎或 API 等外部工具来克服部分限制。相比之下,ChatGPT 在完成同样任务时存在较多不足。 Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门中提到,ChatGPT 在数学方面不擅长,会使用计算器和工具来完成相关任务,如计算估值、绘制图表、添加趋势线和进行分析等。
2025-03-31
如何才能使用上chatgpt 4o
以下是在安卓系统上使用 ChatGPT 4o 的详细步骤: 1. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后,打开 Google Play,按照提示一步步操作,登录 Google Play。 2. 下载安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错了。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试,可在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本: 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机?”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。 以上就是注册、安装和订阅 ChatGPT 4o 的详细步骤。希望能帮助您快速上手,充分利用这款强大的人工智能工具,提升工作和生活效率。关注微信公众号:JessieZTalk,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-31
chatgpt4.5的使用方法
以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法: 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注,其可以免费体验,但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本,拥有账号即可使用,但智能程度不如 ChatGPT 4.5,且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤,您可以参考相关文章,如作者为 JessieZTalk 的亲测文章(原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g )。
2025-03-28
deepseek与chatgpt的区别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别: 1. 在 App Store 排名方面,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上,DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一,且开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面,跳过了监督微调进行训练,且发现模型的思考能力可以自我涌现,具有革命性。 5. 影响方面,DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌,Meta 内部对其出色表现感到震惊,其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战,导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望,开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权,AI 编程效率提升、门槛降低,创作能力不断提升,催生更多可消费内容形式。 此外,ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框,形成单线程任务,而 flowith 跳出单一聊天框,用画布和节点构建多线程思维流,更适用于深度内容生成,其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成,优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务,涵盖文字和图片生成,任务能有机组合形成同频任务流。
2025-03-27
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
大模型跟小模型分别是什么,差别是什么
大模型和小模型的定义及差别如下: 大模型主要分为两类:大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;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。 差别: 处理的信息类型不同:大型语言模型专注于文本信息,大型多模态模型能处理多种类型信息。 应用场景不同:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛领域。 数据需求不同:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型需要多种类型数据训练。 功能和通用性不同:小模型通常被设计完成特定任务,如专门识别猫或狗;大模型像多功能基础平台,能处理多种任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 可靠性和成本:随着模型规模增加,可靠性可能增加,但成本也会上升。不同规模的模型在不同应用中有不同用途,并非所有应用都能证明大模型的成本合理。
2025-03-23
ChatGPT是什么?GPT是什么?GPT-3.5和GPT-4有什么差别
ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。 GPT 是生成式预训练变换器。 GPT3.5 是 GPT3 的升级版本,也是 ChatGPT 背后的模型。GPT4 是 GPT3.5 的后续版本,与 GPT3.5 相比,GPT4 具有以下一些差别: 1. 可靠性:GPT4 大大减少了产生“幻觉”(对事实的错误认知)和推理错误的情况。 2. 性能表现:在内部对抗性设计的事实性评估中,GPT4 的得分比 GPT3.5 高 19 个百分点。 3. 在公共基准 TruthfulQA 上,经过 RLHF 后训练的 GPT4 比 GPT3.5 有很大改进,但基础模型只略胜一筹。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
2024-12-03
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
AI、AIGC、大模型这三者之间有什么关系
AI(人工智能)是一种让机器展现智慧的目标。AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型(LLM)是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段,深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例,它是基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 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(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-13
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
agent 打通应用之间的协议?
在 AI 领域中,Agent 是连接模型与应用的关键。端侧 Agents 是在终端设备上自主运行的智能代理程序,具备感知、决策、执行的闭环能力。 Agent 之所以重要,原因包括:端侧资源约束要求最优化使用,任务具有复杂性,生态存在多样性,双系统路线更适合端侧。 Agent 创造价值的方式体现在双重价值实现:一是资源优化,包括任务分解、按需调用;二是生态连接,比如跨应用协作、UI 理解。 其发展趋势包括:技术上从单一模型到多智能体协作;生态上从封闭应用到开放服务;交互上从指令执行到场景理解。 在技术层面,AI Agent 的发展出现了两条技术路线:一是以自主决策为核心的 LLM 控制流,二是以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol),它的本质是一个通用接口协议,试图解决让 AI 模型能够以标准化、可扩展的方式与外部世界交互的问题。 此外,还有 Agent Protocol 这种用于与 AI 代理进行通信的统一接口,它提供了一种 API 规范,任何代理开发者都可以实现该协议,设计简单且不依赖特定技术栈,有助于生态系统发展和简化集成,并提供了不同语言的 SDK 供开发者使用。
2025-03-09
我有个计算流体力学相关的数值模式,代码是C++写的,几万行,有多个文件,各个文件之间是相互关联,现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级,有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中,暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过,您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具,例如: 1. ClangTidy:这是一个用于 C++代码的静态分析工具,可以帮助发现代码中的潜在问题,并提供一些改进建议。 2. Valgrind:用于检测内存管理错误和性能问题。 同时,您也可以利用一些代码版本管理工具,如 Git,来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08
大模型、小模型之间的区别和联系是什么
大模型和小模型的区别与联系如下: 区别: 类型:大模型主要分为大型语言模型和大型多模态模型,前者专注于处理和生成文本信息,后者能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 应用场景:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 数据需求:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型的数据,包括文本、图片、音频等。 功能:小模型通常被设计来完成特定任务,如专门识别猫或狗;大模型像多功能的基础平台,能处理多种不同任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 联系: 相对比较:小模型是相对于大模型的规模而言较小。 共同作用:在不同场景中发挥各自的优势,共同为解决问题提供支持。 在 AI 绘图模型中,大模型如同主菜或主食,小模型(Lora)如同佐料或调料包,Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制,且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。
2025-02-26