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  • Video-LLaVA2 – ChatLaw推出的开源多模态智能理解系统

    Video-LLaVA2是什么

    Video-LLaVA2是由北京大学ChatLaw课题组推出的开源多模态智能理解系统,通过创新的时空卷积(STC)连接器和音频分支,提升了视频和音频理解能力。模型在视频问答和字幕生成等多个基准测试中表现出色,与一些专有模型相媲美,同时在音频和音视频问答任务中也展示了优越的多模态理解能力。

    Video-LLaVA2

    Video-LLaVA2的主要功能

    • 视频理解:能准确识别视频中的视觉模式,并理解随时间变化的情景。
    • 音频理解:集成了音频分支,可以处理和分析视频中的音频信号,提供更丰富的上下文信息。
    • 多模态交互:结合视觉和听觉信息,提供更全面的理解和分析视频内容的能力。
    • 视频问答:在多项视频问答任务中表现出色,能准确回答关于视频内容的问题。
    • 视频字幕生成:能为视频生成描述性字幕,捕捉视频的关键信息和细节。
    • 时空建模:通过STC连接器,模型能更好地捕捉视频中的时空动态和局部细节。

    Video-LLaVA2的技术原理

    • 双分支框架:模型采用视觉-语言分支和音频-语言分支的双分支框架,各自独立处理视频和音频数据,然后通过语言模型进行跨模态交互。
    • 时空卷积连接器(STC Connector):一个定制的模块,用于捕捉视频数据中的复杂时空动态。与传统的Q-former相比,STC连接器更有效地保留空间和时间的局部细节,同时不会产生大量的视频标记。
    • 视觉编码器:选择图像级的CLIP(ViT-L/14)作为视觉后端,与任意帧采样策略兼容,提供灵活的帧到视频特征聚合方案。
    • 音频编码器:BEATs等先进的音频编码器,将音频信号转换为fbank频谱图,并捕捉详细的音频特征和时间动态。

    Video-LLaVA2的项目地址

    如何使用Video-LLaVA2

    • 环境准备:确保计算环境中安装了必要的软件和库,包括Python、PyTorch、CUDA(如果使用GPU加速)以及Video-LLaVA2模型的依赖包。
    • 获取模型:从Video-LLaVA2的官方GitHub仓库下载或克隆模型的代码库。
    • 数据准备:根据应用场景,准备视频和/或音频数据。数据应该是模型能处理的格式,例如视频文件可能需要转换为帧序列。
    • 模型加载:使用Video-LLaVA2提供的代码加载预训练的模型权重。涉及到加载视觉和音频编码器,以及语言模型。
    • 数据处理:将视频帧和音频信号输入模型进行处理。视频帧需要预处理,如调整大小、归一化等,匹配模型的输入要求。
    • 模型推理:使用模型对输入数据进行推理。对于视频理解任务,包括视频问答、视频字幕生成等。

    Video-LLaVA2的应用场景

    • 视频内容分析:自动分析视频内容,提取关键信息,用于内容摘要、主题识别等。
    • 视频字幕生成:为视频自动生成字幕或描述,提高视频的可访问性。
    • 视频问答系统:构建能回答有关视频内容问题的智能系统,适用于教育、娱乐等领域。
    • 视频搜索和检索:通过理解视频内容,提供更准确的视频搜索和检索服务。
    • 视频监控分析:在安全监控领域,自动检测视频中的重要事件或异常行为。
    • 自动驾驶:辅助理解道路情况,提高自动驾驶系统的感知和决策能力。
  • LM Studio – 开源、傻瓜、一站式部署本地大模型 (LLM) 的应用平台

    LM Studio是什么

    LM Studio 是一个本地大语言模型 (LLM) 应用平台,开源、傻瓜、一站式部署本地大模型。包括但不限于Llama、MPT、Gemma等,LM Studio 提供了一个图形用户界面(GUI),即使是非技术人员也能轻松地使用大型模型。还提供了一个命令行界面(CLI),满足技术人员的需求。LM Studio 还支持同时运行多个AI模型,并通过“Playground”模式用不同模型的组合能力来增强性能和输出,旨在简化开源大型语言模型(LLMs)的使用。

    LM Studio

    LM Studio的主要功能

    • 本地运行LLMs:用户可以在没有互联网连接的情况下,在本地设备上运行大型语言模型。
    • 模型下载:支持从Hugging Face等平台下载兼容的模型文件。
    • 应用内Chat UI:提供聊天用户界面,使用户能够与AI模型进行交互。
    • OpenAI兼容服务器:允许模型通过与OpenAI兼容的本地服务器使用。
    • 模型发现:在应用首页展示新的和值得关注的LLMs,方便用户发现和选择。
    • 多模型同时运行:通过”Playground”模式,用户可以同时运行多个AI模型,利用它们的组合能力。

    LM Studio的技术原理

    • 本地模型执行:LM Studio允许用户将大型语言模型(LLMs)下载到本地设备,并在本地环境中执行这些模型,不依赖远程服务器。
    • 硬件加速:支持用户的本地硬件资源,如CPU和GPU,来加速模型的运行。对于支持AVX2指令集的处理器,可以更高效地处理模型运算。
    • 模型兼容性:LM Studio与多种格式的模型兼容,包括ggml、Llama、MPT、StarCoder等,可以加载和运行多种来源和类型的AI模型。
    • 用户界面:提供了一个图形用户界面(GUI),非技术用户也能轻松地与AI模型交互,无需编写代码或使用命令行。
    • 命令行界面:除了GUI,还提供了命令行界面(CLI),支持技术用户通过命令行工具来管理模型的加载、服务器的启动和停止等操作。
    • 模型发现机制:LM Studio能在应用内展示和推荐新的和有趣的模型,帮助用户发现和选择适合自己需求的AI模型。

    LM Studio的项目地址

    如何使用LM Studio

    • 下载和安装访问LM Studio的官方网站。选择与操作系统(Mac, Windows, Linux)兼容的版本。下载并运行安装程序,按照屏幕上的指示完成安装。
    • 启动LM Studio安装完成后,启动LM Studio应用程序。
    • 选择模型在主界面上,浏览推荐模型或使用搜索功能找到特定的模型。选择一个模型,LM Studio会显示与你的系统兼容的模型版本。
    • 下载模型点击下载按钮,将模型文件下载到本地。
    • 配置模型在模型下载完成后,选择模型并根据需要配置设置,如硬件加速(GPU/CPU)、上下文溢出策略等。
    • 使用Chat UI切换到聊天界面,选择下载的模型。在聊天窗口中输入问题或提示,模型将给出相应的回答。

    LM Studio应用场景

    • 个人研究与学习:研究人员和学生可以用LM Studio来探索语言模型的能力和应用,进行学术研究或学习人工智能的基础知识。
    • 内容创作:作家、博主和内容创作者可以用LM Studio生成创意文本、撰写草稿或获取写作灵感。
    • 企业内部工具:企业可以用LM Studio进行内部文档的自动摘要、问答系统构建或客户服务自动化。
    • 教育与培训:教育机构可以用LM Studio作为教学辅助工具,帮助学生理解复杂概念或提供个性化学习体验。
    • 技术开发与测试:开发者可以用LM Studio进行API集成测试、开发聊天机器人或其他基于语言模型的应用。
  • edge-tts – 开源的AI文字转语音项目

    edge-tts是什么

    edge-tts是开源的AI文字转语音项目,支持超过40种语言和300多种声音。edge-tts利用微软Azure Cognitive Services的强大功能,能将文本信息转换成流畅自然的语音输出。edge-tts特别适合开发者在应用程序中集成语音功能,提供了丰富的语言和声音选择,能满足多样化的语音合成需求。edge-tts还提供了易于使用的API,集成和定制过程更加简单快捷。

    Ege-TTS

    edge-tts的功能特色

    • 多语言支持:支持超过40种语言的文本到语音转换。
    • 多样声音选择:提供300多种不同的声音选项,满足不同用户的需求。
    • 流畅自然语音:利用微软Azure Cognitive Services技术,生成自然流畅的语音输出。
    • 易于集成:为开发者提供了简单易用的API,方便在各种应用程序中集成语音功能。
    • 开源项目:在GitHub上开源,允许社区成员贡献代码和进行功能扩展。

    edge-tts的技术原理

    • 文本到语音转换:edge-tts将文本信息转换为语音输出,这通常包括文本分析、分词、音素转换等步骤。
    • 语音合成引擎:利用微软Azure Cognitive Services的语音合成API,edge-tts能够生成高质量的语音。
    • 多语言支持:通过集成Azure服务,edge-tts能够支持多种语言的语音合成,满足不同用户的需求。
    • 声音多样性:edge-tts提供多种声音选项,包括不同性别、年龄和风格的声音,适应不同的应用场景。
    • 自然语音流:通过先进的语音合成技术,edge-tts能生成流畅自然的语音流,包括适当的语调、节奏和强度变化。
    • 参数调整:用户可以根据需要调整语音的参数,如语速、音量、语调等,获得最佳的语音输出效果。

    edge-tts的项目地址

    edge-tts的应用场景

    • 辅助技术:为视觉障碍者提供文本信息的语音输出,帮助他们更好地获取信息。
    • 客户服务:在自动语音应答系统中,提供自然流畅的语音交互。
    • 教育工具:用于语言学习软件,帮助用户练习发音和听力。
    • 有声读物:将电子书或文档转换为有声格式,供用户听读。
    • 新闻播报:自动将新闻文章转换为语音,用于新闻播报或播客。
  • VFusion3D – Meta联合牛津大学推出的AI生成3D模型项目

    VFusion3D是什么

    VFusion3D 是由 Meta 和牛津大学的研究人员共同推出的AI生成3D模型项目,能从单张图片或文本描述中生成高质量的3D对象。VFusion3D 通过微调预训练的视频 AI 模型来生成合成的3D数据,解决了3D训练数据稀缺的问题。VFusion3D 能在几秒内从单张图片生成3D模型,用户在测试中对其生成结果的偏好度超过90%,未来会在虚拟现实、游戏开发和数字设计等领域带来变革。

    VFusion3D

    VFusion3D的主要功能

    • 3D对象生成:从单张2D图片快速生成3D模型,提供从平面图像到立体视觉的转换。
    • 文本到3D:根据文本描述生成相应的3D对象,增强了内容创作的灵活性。
    • 多视角渲染:生成的3D模型支持从不同角度观察,增加了模型的多维度展示能力。
    • 高质量输出:生成的3D模型具有高度的细节和真实感,适用于专业级别的视觉设计和产品展示。
    • 快速原型设计:设计师和开发者可以迅速迭代和优化3D设计,加速产品开发流程。
    • 数据稀缺问题的解决方案:通过合成数据生成技术,缓解了高质量3D数据获取困难的问题。

    VFusion3D的项目地址

    如何使用VFusion3D

    • 环境准备:确保计算机上安装了必要的软件和库,比如 Python 环境、深度学习框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)以及其他依赖库。
    • 获取代码:访问 VFusion3D 的 GitHub 仓库,克隆或下载代码到本地环境。
    • 安装依赖:根据项目的 README 文档安装所有必要的依赖项。
    • 数据准备:准备或下载用于训练或测试 VFusion3D 的数据集。包括2D图像、文本描述或3D模型数据。
    • 模型配置:根据需要调整模型的配置文件,包括训练参数、数据路径、输出路径等。
    • 训练模型:使用提供的脚本来训练 VFusion3D 模型。涉及到微调预训练模型或从头开始训练。
    • 生成3D内容:使用训练好的模型,输入2D图片或文本描述来生成3D对象。

    VFusion3D的应用场景

    • 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在 VR 和 AR 应用中,VFusion3D 可以快速生成3D环境和对象,提供更加丰富和逼真的沉浸式体验。
    • 游戏开发:设计师可以用 VFusion3D 快速创建游戏内的角色、建筑的3D模型,加速游戏设计和开发流程。
    • 电影和娱乐产业:VFusion3D 可以帮助艺术家从概念艺术迅速创建3D场景和特效,减少制作时间和成本。
    • 3D打印:设计师和工程师可以用 VFusion3D 将创意快速转化为3D打印模型,加速原型设计和产品开发。
  • auto-video-generator – AI自动解说视频生成器

    auto-video-generator是什么

    auto-video-generator是AI自动解说视频生成器,能实现一键生成解说视频。用户只需输入主题,系统便自动撰写脚本、合成语音、生成图片并合成视频,极大提升内容创作效率。适用于自媒体、营销、教育等多个场景,帮助创作者快速制作高质量视频。

    auto-video-generator

    auto-video-generator的功能特色

    • 自动生成解说脚本:输入主题后,AI自动撰写清晰、完整的解说文本。
    • 语音合成:将文本转化为语音,提供多种风格选择,以适应不同视频需求。
    • 生成配图:根据解说文本自动生成匹配的图片,增强视频视觉效果。
    • 视频合成:将语音和图片融合,制作成完整的解说视频,简化视频制作流程。

    auto-video-generator的技术原理

    • 自然语言处理(NLP):利用大型语言模型(Large Language Models, LLMs)来理解和生成自然语言文本。模型能根据给定的主题自动撰写出逻辑清晰、内容丰富的解说脚本。
    • 语音合成技术(Text-to-Speech, TTS):将生成的文本转换为语音,可以模拟人类语音,提供多种声音和语调选项,以适应不同的视频风格和情感表达。
    • 图像生成技术(Text-to-Image):根据文本内容自动生成相应的图像。使用深度学习模型,如生成对抗网络(GANs)或变分自编码器(VAEs),创建与文本描述相匹配的视觉内容。
    • 视频编辑和合成:将生成的语音和图像进行编辑和合成,制作成连贯的视频。包括时间同步、场景转换、特效添加等视频制作技术。

    auto-video-generator的项目地址

    auto-video-generator的应用场景

    • 自媒体创作:个人创作者可以快速生成视频内容,无需专业剪辑和配音技能。
    • 企业营销:公司可以利用该工具快速制作产品介绍或服务推广视频,提高市场宣传效率。
    • 教育领域:教师或教育机构可以生成教学视频,简化课件制作流程,丰富教学材料。
    • 新闻媒体:新闻机构可以迅速生成新闻报道或事件解说视频,及时传递信息。
    • 社交媒体:用于社交媒体平台的内容创作,吸引观众并增加互动。
  • 10个免费的AI智能助手和聊天机器人,国内可直接使用

    人工智能领域热火朝天,国内各大厂商陆续推出大模型和对应的AI聊天机器人。本文介绍国内目前最流行和常用的10个免费的AI聊天机器人,以其便捷性、高效性和亲民性,成为人们日常生活中不可或缺的伙伴。能随时随地为用户提供贴心的陪伴,快速解决各种问题,从简单的日常咨询到复杂的任务规划,能轻松应对。

    1. 豆包

    豆包是字节跳动推出的多功能AI助手,基于云雀大模型开发,具备强大的自然语言处理能力。支持信息搜索、问答对话、创作辅助、图像生成、音乐创作等多种功能,能满足用户在学习、工作、社交及创作等多场景的需求。豆包支持语音交互,用户可以通过语音指令与之互动,获取所需信息或进行聊天。APP已成为全球排名第二、国内排名第一的AI应用。

    豆包

    🚀产品特点

    • 多模态交互能力:豆包AI支持文本交互,能理解图片、音频等多种信息形式。用户可以通过上传图片让豆包AI描述内容或提供相关建议。
    • 图片生成:用户可以通过文字描述让豆包AI生成高质量的图片,支持多种风格,如水墨画、科幻场景等。
    • 智能对话:豆包AI能进行自然流畅的对话,回答各种问题,提供信息和建议。
    • 写作助手:支持多种写作场景,包括文章创作、文案撰写、邮件写作等,帮助用户快速生成高质量内容。
    • 英语学习助手:提供语法纠正、词汇扩展、口语练习等功能,帮助用户提升英语水平。
    • 学术搜索与知识回答:支持学术搜索,帮助用户快速找到相关的学术资源和信息。
    • 个性化智能体:豆包AI平台支持多种智能体(AI角色),包括官方创建的专业智能体和用户自定义的智能体。用户可以根据需求选择合适的智能体进行交互。
    • 文档处理与翻译:支持多种文件格式(如PDF、Word、Excel等)的问答和分析,还提供文档翻译功能。
    • 视频助手:能够快速生成视频摘要,提取关键场景和信息,支持文字检索视频。
    • 音乐生成:根据用户的输入或喜好生成音乐片段,适用于音乐创作和娱乐场景。

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    🪄豆包的最新模型

    • 豆包视觉理解模型:具备强大的视觉感知和理解能力,能融合视觉与语言输入,进行综合深度思考和创作。根据图像信息完成复杂的逻辑计算任务,如解微积分题、分析论文图表等。模型增强了视觉定位能力和视频搜索能力。
    • 豆包文生图模型 3.0:实现了更好的文字排版表现、实拍级的图像生成效果以及2K的高清图片生成。解决了小字和长文本生成的难题,提升了海报排版的美感,同时在人物图像的真实感和美感上有显著提升。
    • 豆包视频生成模型:能生成高质量的视频,支持多主体互动和复杂的镜头切换,保持人物样貌、服装和细节的一致性。模型支持多种风格和画幅比例,适用于多种终端。
    • 豆包1.5·深度思考模型:具备强大的推理能力,在数学、代码、科学等专业领域表现出色,达到或接近全球第一梯队水平。支持多模态交互,能处理图像和视频信息,结合文字和视觉信息进行综合分析。
    • 豆包通用模型Pro:综合任务处理能力较强,推理、指令遵循、代码和数学能力均有显著提升,面向MMLU_pro评测集综合能力与GPT-4o持平,使用价格仅为GPT-4o的八分之一。

    2. 腾讯元宝

    腾讯元宝是腾讯推出的基于混元大模型的AI助手应用。具备AI搜索、AI总结、AI写作等核心功能,能解析多种格式的文档,支持超长上下文窗口。腾讯元宝提供AI头像生成、口语陪练、多语言翻译等特色应用。AI搜索功能整合了微信搜一搜、搜狗搜索等引擎,内容覆盖腾讯生态及互联网权威信源。用户可以创建个人智能体,克隆自己的声音,赋予智能体独特个性。

    🚀产品特点

    • 强大的AI搜索功能:腾讯元宝整合了微信公众号、视频号等腾讯生态内的独家资源,接入微信搜一搜、搜狗搜索等引擎,支持文本、图片、语音等多种输入方式。用户可以快速获取信息,例如通过上传商品图片进行比价,或输入关键词获取实时数据并生成图文报告。
    • 智能内容解析与创作:支持解析PDF、Word、PPT等多种格式文件,能够自动生成摘要、思维导图及翻译版本。具备AI写作功能,可以生成文案、代码、报告等多样化内容,支持将对话内容整理为结构化文档。
    • 多模态交互与个性化服务:采用DeepSeek-R1与混元T1双模型架构,支持文生图、图生文、语音对话等多种交互模式。用户可以创建个人智能体,实现个性化服务,如模拟口语陪练、生成个性化旅行攻略等。
    • 深度融入微信生态:可以直接添加为微信好友,用户可以在微信聊天界面与其互动,支持将文件、图片和公众号文章发送给元宝进行解析。其结果还可以一键分享至微信好友或朋友圈。
    • 高效办公与生活辅助:在办公场景中可以自动整理会议录音生成纪要,解析财务报表并生成可视化图表。在生活场景中,能提供口语陪练、旅行攻略生成、图片翻译等功能。
    • 安全与隐私保障:采用银行级数据加密和GDPR合规设计,确保用户隐私和数据安全。

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    🪄腾讯元宝的最新模型

    • 混元T1正式版:基于新一代快思考模型Turbo S底座升级,采用混合Mamba架构,擅长处理超长文本。

    3. DeepSeek

    DeepSeek 是深度求索推出的先进的AI助手,为用户提供高效、精准的信息服务。具备强大的语言理解与生成能力,以自然流畅的方式回答用户的各种问题,支持日常知识、学术研究,专业领域的咨询,能给出详尽且有条理的解答。联网搜索功能,通过实时联网获取最新信息,确保用户得到的答复始终处于前沿状态,适合对时效性要求较高的问题。 DeepSeek 具备深度思考能力,能对复杂问题进行多角度分析,帮助用户理清思路、找到解决方案。

    🚀产品特点

    • 高推理速度与低推理成本:DeepSeek在推理速度上表现出色,在某些任务上比ChatGPT快40%,同时推理成本较低。
    • 长上下文支持:支持长上下文窗口,能处理和理解更长的文本,适合长文档分析和复杂对话。
    • 自然语言处理:DeepSeek在文本生成、语言翻译、情感分析、问答系统等自然语言处理任务上表现出色。
    • 代码生成与优化:DeepSeek Coder支持338种编程语言,能够生成高质量代码、修复代码错误,提供优化建议。
    • 多模态交互:V3版本支持文本、图像、音频等多种数据形式,适用于智能助手和内容创作等场景。
    • 开源生态:DeepSeek采用开源策略,支持开发者自由使用、修改和共享技术,推动了AI技术的普及。
    • 低成本:训练和推理成本较低,打破了传统硬件垄断,降低了大模型的使用门槛。

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    🪄DeepSeek的最新模型

    • DeepSeek-V3:于2024年12月发布,是DeepSeek的第三代模型,性能强劲。通过FP8混合精度训练、无辅助损失负载均衡等技术创新,实现了高效训练与推理,支持128K长上下文处理。生成速度从V2的20TPS提升至60TPS,速度提升3倍。2025年3月,DeepSeek对V3模型进行了小版本升级,进一步提升了性能,采用更宽松的开源协议。
    • DeepSeek-R1:专注于推理能力的模型,通过强化学习与多阶段训练流程深度优化。包括DeepSeek-R1-Zero(完全基于强化学习训练的早期版本)、DeepSeek-R1-32B(320亿参数,可在24GB显存显卡上流畅运行)和DeepSeek-R1-8B(80亿参数,适用于8GB显存显卡)。
    • DeepSeek-VL:视觉语言模型,能处理图像与文本信息融合。DeepSeek-VL2是升级版,多模态理解能力更强。
    • DeepSeek-Prover-V2:于2025年4月30日发布,最新的开源数学定理证明模型,专为形式化数学证明设计。

    4. 讯飞星火

    讯飞星火是科大讯飞推出的基于星火大模型的多功能智能助手,具备强大的语音识别、自然语言处理和多模态交互能力。支持多语言对话、文本生成、知识问答、图像生成、PPT制作等功能,提供智能编程助手iFlyCode,帮助用户高效完成编程任务。讯飞星火通过智能体广场,为用户提供个性化服务,覆盖生活、工作、学习等多场景。多模态交互能力支持语音、视觉和数字人交互,响应速度快,能感知情绪并进行拟人化表达。

    讯飞星火pc版

    🚀产品特点

    • 强大的自然语言处理能力:讯飞星火能理解用户的意图和上下文,支持智能问答、文本生成等功能。知识增强大模型技术在回答专业性问题时更具深度和广度。
    • 多模态交互:支持语音输入,涵盖多种方言和外语,如四川话、上海话、日语、俄语等。支持图片生成、PPT制作、网页摘要等功能。
    • 多场景应用:覆盖写作、图像创作、编程、科研等多个领域。例如,智能写作辅助功能可快速生成高质量文章;智能编程助手iFlyCode能解答编程问题;科研助手可深度解读文献。
    • 智能体功能:用户可以通过智能体模块自主规划并调用工具执行任务,满足个性化需求。例如,星火教师助手可帮助教师优化教学设计,“讯飞驰医”等垂类智能体则覆盖大量医疗知识。
    • 高效办公与学习支持:在办公场景中,讯飞星火可实现会议记录、文档撰写等功能;在学习场景中,能辅助学生进行语言学习、作文批改、数学推理等。
    • 个性化与定制化:用户可以根据自己的需求开发个性化AI助手,满足不同场景下的多样化需求。

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    🪄讯飞星火的最新模型

    • 讯飞星火X1深度推理大模型:是讯飞星火的最新深度推理模型,于2025年4月20日升级发布。模型以参数量更小的精悍架构,在数学推理、代码生成等核心指标上整体效果对标OpenAI的GPT-1和DeepSeek R1。在中文数学能力上位居国内第一,解题过程更接近人类思考模式。
    • 星火语音同传大模型:是国内首个具备端到端语音同传能力的大模型,于2025年1月15日发布。支持74种语言和方言,语音同传时延小于5秒,能实现高质量的实时翻译。
    • 讯飞星火医疗大模型X1:于2025年3月发布,依托亿级权威医学知识库和高质量脱敏诊疗数据,大幅降低了医疗幻觉问题。模型在诊断推荐、健康咨询、检查检验报告解读等推理任务上效果超过GPT-4o和DeepSeek R1。
    • 讯飞星火4.0 Turbo:于2025年1月15日发布,全面升级了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等七大核心能力,整体性能超越GPT-4 Turbo。

    5. Kimi

    Kimi是国内人工智能初创公司Moonshot AI(月之暗面)推出的智能对话助手,最高支持输入长达200万汉字的上下文。Kimi智能助手擅长中文和英文的对话,可以帮助用户解决各类生活和工作中的问题、提供实用的信息和参考建议,主要的功能包括:问题回答、提供建议、语言翻译、知识查询、解决计算和数学问题、日程安排和提醒、网址和文件阅读。

    Kimi

    🚀产品特点

    • 长文本处理能力:Kimi能处理高达200万字的超长文本输入和输出,这在全球范围内处于领先地位。支持学术文献、合同文件或长篇小说,Kimi能轻松应对,提供精准的总结、分析和解读。
    • 多语言对话与翻译:Kimi擅长中文和英文对话,同时支持多语言互译,能满足用户在跨语言沟通中的需求。
    • 多格式文件处理:支持PDF、Word、Excel、PPT、TXT等多种文件格式的解析,用户可以上传文件并获取详细的分析和回答。
    • 联网搜索与信息整合:Kimi具备联网搜索能力,能结合实时信息提供详尽且准确的回答,提供信息来源。
    • 深度推理与复杂任务处理:Kimi支持深度推理功能,能模拟人类的思考过程,解决复杂问题。

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    🪄Kimi的最新模型

    • Kimi-Audio:是 Moonshot AI 开源的音频基础模型,专注于音频理解、生成和对话任务。在超过 1300 万小时的多样化音频数据上进行预训练,具备强大的音频推理和语言理解能力。
    • Kimina-Prover:是月之暗面与Numina团队合作推出的大型数学定理证明模型,模型采用大规模强化学习训练,能以类似人类的方式进行推理,在Lean 4语言中严谨地证明数学定理。
    • Kimi-VL :是月之暗面开源的轻量级多模态视觉语言模型,基于轻量级MoE模型Moonlight(16B总参数,2.8B激活参数)和原生分辨率的MoonViT视觉编码器(400M参数)。
    • k1.5 :是最新多模态思考模型,具备强大的推理和多模态处理能力。模型在 short-CoT(短链思维)模式下,数学、代码、视觉多模态和通用能力大幅超越了全球范围内短思考 SOTA 模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet,领先幅度高达 550%。
    • k1 视觉思考模型:是kimi推出的k1系列强化学习AI模型,原生支持端到端图像理解和思维链技术,将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。
    • k0-math:是最新发布的新一代数学推理模型。模型在多项数学基准测试中表现出色,数学能力足以与全球领先的OpenAI的o1系列模型相媲美,对标o1-mini和o1-preview两个可公开使用的模型。

    6. 智谱清言

    智谱清言是北京智谱华章推出的生成式人工智能助手,基于自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2,具备强大的语言理解和生成能力。智谱清言的核心功能包括通用问答、多轮对话、创意写作、编程辅助以及多模态内容生成。能提供实时信息查询和解决方案,支持多种语言和领域知识,帮助用户高效完成写作、编程、文案创作等任务。智谱清言具备AI画图和视频生成功能,根据用户输入的文字描述生成图像和视频片段。 智谱清言的特色在于强大的中文处理能力和多模态交互能力。通过联网搜索功能,快速整合全网信息,为用户提供全面且及时的答案。用户可以通过创建自定义智能体,根据自身需求定制AI的行为和功能。

    🚀产品特点

    • 通用问答与多轮对话:智谱清言支持多领域知识问答,涵盖科技、历史、文化等多个领域,能够提供实时信息与解决方案。其多轮对话流畅自然,还可以模拟虚拟角色(如专业人士、故事人物)增强互动。
    • 创意与生产力工具:它能够生成文章框架、文案灵感,提升写作效率;支持多种编程语言,辅助开发调试,生成代码片段;还可以通过“清言PPT”智能体一键生成演示文稿。
    • 多模态与扩展能力:智谱清言具备AI画图功能,可以根据文字描述生成图像;其视频生成功能(清影模型)支持文生视频和图生视频,30秒内可生成6秒视频片段。
    • 联网搜索与信息整合:智谱清言能够连接全网内容,快速分析并总结信息,为用户提供更加全面和及时的信息支持。
    • 智能体创建与管理:用户可以创建自定义智能体,根据个人或专业需求定制AI的行为和功能。
    • 灵感大全模块:该模块收录了300多个场景的需求模板,覆盖文案创作、职场必备、生活创意、虚拟对话、代码指令等垂直领域的常用生产需求,帮助用户快速上手,激发创作灵感。

    🌐产品官网

    🪄智谱清言的最新模型

    • GLM-Z1-Rumination:作为智能体大脑,突破了实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证,实现真正的长程推理和任务执行。
    • GLM-Realtime:具备低延迟视频理解和语音交互能力,支持长达2分钟的内容记忆能力,能够实时处理视频和语音输入,还创新性地实现了清唱功能。
    • GLM-4-Plus:是智谱AI推出的新一代全自研基座大模型,性能在语言理解、指令遵循、长文本处理等方面全面提升,保持国际领先水平。
    • GLM-4-Air-0111:作为高性价比版本,模型在部分维度上接近GLM-4-Plus的性能,同时价格降低了50%,进一步降低了大模型应用的门槛。
    • GLM-4-Air-0414:重新训练的320亿参数基座模型,在预训练阶段加入了更多代码类、推理类数据,基于此推出的深度思考模型GLM-Z1-Air,性能可与DeepSeek-R1媲美,速度提升最高8倍,价格仅需DeepSeek-R1的1/30。
    • CogView4:60亿参数的文生图模型,采用多阶段训练策略,突破了传统固定Token长度的限制,减少了训练过程中的文本Token冗余,提升了训练效率。

    7. 问小白

    问小白是元石科技推出的基于自研元石大模型的AI智能助手。具备强大的联网搜索能力,能实时整合互联网上的最新信息,为用户提供精准、个性化的答案,替代传统搜索引擎。问小白能帮助用户快速找到所需信息,进行智能文本创作,撰写文章、文案或学术论文,能轻松应对。擅长逻辑推理和数据分析,能解决复杂的数学问题,提供清晰的解题步骤。问小白支持多模态交互,用户可以通过文件上传、图片分析和语音输入等方式进行交流。

    问小白

    🚀产品特点

    • 智能搜索:问小白支持联网搜索,能实时整合互联网上的最新信息,提供精准、个性化的搜索结果。能快速找到答案,结合用户需求提供更全面的解答,替代传统搜索引擎。
    • 多模态交互:问小白支持多种交互方式,包括文字输入、语音对话以及文件和图片上传。能理解图片内容并结合文字进行分析,提供更丰富的信息处理能力。
    • 高效创作辅助:问小白能提供高质量的文本创作支持。能根据用户需求生成创意灵感,帮助用户快速完成创作任务。
    • 强大的逻辑推理能力:问小白擅长处理复杂逻辑和数学问题,能提供清晰的解题步骤和数据分析,帮助用户解决学习和工作中的难题。
    • 高效阅读与资料整理:问小白可以快速分析长篇文章或报告,提取关键信息并进行总结,帮助用户节省时间,提升阅读效率。能自动整理文档内容,提取要点。
    • 个性化服务:问小白能根据用户的行为和偏好提供个性化的服务和建议,满足不同用户的需求。

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    🪄问小白的最新模型

    • 语言模型:问小白于2025年1月率先集成了深度求索发布的千亿参数大模型DeepSeek-R1。模型参数量达671B,是目前国内首个支持满血版的智能助手。使问答响应速度提升至毫秒级,逻辑推理准确率突破83%,在编程竞赛和学术研究场景中展现出类人类的解题能力。
    • 多模态交互模型:问小白在2025年2月完成了多模态能力升级,新增了R1推理画图功能。用户可以通过自然语言描述联动AI绘画工具生成专业级视觉作品,覆盖LOGO设计、科普插画等创作场景。
    • 情感交互模型:问小白在2025年3月推出的3.3.6版本中,进一步优化了情感陪伴对话的自然度。团队正在探索情感计算模型,通过语义分析与生物信号识别感知用户情绪,提供陪伴式对话。

    8. 通义

    通义是阿里云推出的全能型人工智能助手,基于强大的通义大模型,具备多模态交互能力,支持文本、图片、文档、音频和视频等多种输入方式。能处理长文本,支持多达119种语言和方言的翻译与对话,能生成PPT、撰写文案、创作故事等多种内容。通义AI助手提供实时翻译、口语练习、AI证件照、AI试衣等特色功能,满足用户在学习、办公、生活等多场景下的需求。

    通义

    🚀产品特点

    • 多模态交互:支持文本、图片、文档、音频和视频等多种输入方式。
    • 强大的语言模型:基于阿里自研的Qwen3混合推理模型,支持119种语言和方言,能进行深度思考和快速问答。
    • 长文本处理:单次可处理多达1000万字的长文档,能同时解析100份不同格式的文档。
    • 音视频处理:精准高效地进行音视频文件的识别理解、摘要总结和多语言翻译,支持同时上传处理50个音视频文件。
    • 智能写作:支持创意文案生成、办公助理、学习辅导等多种服务,能撰写故事、公文、邮件、剧本和诗歌等。
    • 实时翻译:支持中文与英语、日语、韩语、法语、德语、俄语等多国语言的互译。
    • 知识问答:能回答用户的各种问题,提供详细且相关的信息。
    • 个性化角色创作:用户可以创建所需的工具或聊天角色,精准匹配个人需求。

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    🪄通义的最新模型

    • Qwen3 是阿里巴巴推出的新一代大型语言模型,Qwen3 支持“思考模式”和“非思考模式”两种工作方式,思考模式模型会逐步推理,经过深思熟虑后给出最终答案,适合复杂问题。
    • 通义万相(Wanx2.1:视觉生成模型,能够根据文本指令生成高品质视频,支持写实场景到3D动画等多种视觉风格。
    • Qwen-VL系列:视觉理解模型,支持长达20分钟以上的视频理解,适用于视频问答和复杂推理任务。
    • Qwen-Audio:音频语言模型,支持音频内容的理解和生成,适用于语音助手、音频内容创作等。

    9. MiniMax

    MiniMax 是基于先进多模态大语言模型的AI智能助手。具备强大的文本生成能力,能快速撰写商业报告、文案创作、故事创作等多种文本内容,同时支持长文处理,可处理近3万字的上下文内容。MiniMax支持语音交互和语音克隆功能,用户仅需10秒音频样本即可创建个性化语音模型。

    MiniMax

    🚀产品特点

    • 多模态交互:支持文本、语音、图像、视频等多种交互方式。
    • 强大的文本处理能力:能快速生成高质量的文本内容,包括商业报告、营销文案、创意故事等。支持文档速读与总结,帮助用户快速浏览和总结文档的核心内容。
    • 智能语音交互:提供语音对话功能,用户可以通过语音与AI进行交流,享受更加自然、流畅的沟通体验。支持语音克隆技术,仅需10秒音频样本即可创建独特的自定义语音模型。
    • 图像和视频生成:支持从文本提示创建短视频剪辑的文本到视频生成器,进行图像识别和解析。
    • 悬浮球功能:海螺AI独家的悬浮球功能帮助用户在工作中更加高效地处理多任务,随时调出AI助手,避免在多个应用之间频繁切换。
    • 长文处理能力:支持输入200k tokens的上下文长度,1秒内处理近3万字文本,可进行长篇内容的阅读、分析和写作。

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    🪄MiniMax的最新模型

    • Image-01:是多功能图像生成模型,成本仅为传统模型的1/10。
    • MiniMax-Text-01:是最新基础语言大模型,集成了闪电注意力、softmax注意力和专家混合技术,能处理多达400万个token的上下文。在学术基准测试中表现出色,创意写作和知识问答能力突出,长文本处理的准确率和响应速度远高于其他模型。
    • MiniMax-VL-01:作为视觉多模态大模型,MiniMax-VL-01是MiniMax-01系列的视觉语言版本。在标准视觉语言下游任务中表现优异,在视觉问答任务上能力强大,能实现文本与图像的结合,支持通过自然语言描述生成图像。
    • S2V-01:通过单图主体参考架构,只需输入一张图片,可实现视觉细节的精确动态还原,具备高自由度和组合性。
    • I2V-01-DirectorT2V-01-Director:这两个模型共同组成01-Director系列,其“镜头控制”模型让普通用户也能像专业导演一样自如控制镜头语言。

    10. 文心一言

    文心一言是百度推出的人工智能聊天机器人,英文名是ERNIE Bot,基于百度自研的文心大模型。AI聊天助手能与人对话互动、回答问题、协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。比如回答问题,提供定义和解释及建议,可以辅助人类进行创作产生新的内容,如文本生成与创作、文本改写等。

    文心一言

    🚀产品特点

    • 知识增强与检索能力:文心一言通过大规模知识库学习,能提供丰富的信息和答案,优化信息检索过程,快速定位用户需求。
    • 多模态交互:支持文本、图像、音频等多种形式的交互,用户可以输入文本描述生成图像,或通过语音指令与系统互动。
    • 对话增强:具备强大的上下文理解能力,能进行多轮对话并保持连贯性,减少用户重复输入信息的负担。
    • 多语言支持:支持中文、英文、日文等多种语言,满足不同用户群体的需求。
    • 文本生成与创作:能生成高质量的文本内容,如文章、诗歌、故事、商业文案等,适用于多种创作场景。
    • 智能问答:可以准确理解并回答用户的问题,日常生活中的琐碎问题或是专业领域内的复杂查询。
    • 代码生成:能理解和生成编程代码,辅助程序员进行开发工作。
    • 情感分析与陪伴:可以分析用户情感并提供安慰或建议,支持角色扮演,如知心姐姐、暖男等,为用户提供情感支持。
    • 个性化设置:用户可以根据自己的需求调整语速、音量、音调等参数,文心一言还能记住用户的喜好和需求。

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    🪄文心一言的最新模型

    • 文心大模型X1 Turbo:是百度推出的深度思考型模型,是文心大模型4.5 Turbo的升级版本,具备更先进的思维链和深度思考理能力,擅长文学创作、逻辑推理等,进一步增强多模态能力。
    • 文心大模型4.5 Turbo:是百度推出的高性能、低成本多模态大模型。基于文心大模型4.5的基础上进行优化,具备多模态、强推理能力,能处理文本、图像等多种输入形式。
  • Qwen2-VL – 阿里巴巴达摩院开源的视觉多模态AI模型

    Qwen2-VL是什么

    Qwen2-VL是阿里巴巴达摩院开源的视觉多模态AI模型,具备高级图像和视频理解能力。Qwen2-VL支持多种语言,能处理不同分辨率和长宽比的图片,实时分析动态视频内容。Qwen2-VL在多语言文本理解、文档理解等任务上表现卓越,适用于多模态应用开发,推动了AI在视觉理解和内容生成领域的进步。

    Qwen2-VL

    Qwen2-VL的主要功能

    • 图像理解:显著提高模型理解和解释视觉信息的能力,为图像识别和分析设定新的性能基准。
    • 视频理解:具有卓越的在线流媒体功能,能实时分析动态视频内容,理解视频信息。
    • 多语言支持:扩展了语言能力,支持中文、英文、日文、韩文等多种语言,服务于全球用户。
    • 可视化代理:集成了复杂的系统集成功能,模型能够进行复杂推理和决策。
    • 动态分辨率支持:能够处理任意分辨率的图像,无需将图像分割成块,更接近人类视觉感知。
    • 多模态旋转位置嵌入(M-ROPE):创新的嵌入技术,模型能够同时捕获和整合文本、视觉和视频位置信息。
    • 模型微调:提供微调框架,支持开发者根据特定需求调整模型性能。
    • 推理能力:支持模型推理,支持用户基于模型进行自定义应用开发。
    • 开源和API支持:模型开源,提供API接口,便于开发者集成和使用。

    Qwen2-VL的技术原理

    • 多模态学习能力:Qwen2-VL设计用于同时处理和理解文本、图像和视频等多种类型的数据,要求模型能够在不同模态之间建立联系和理解。
    • 原生动态分辨率支持:Qwen2-VL能处理任意分辨率的图像输入,不同大小的图片可以被转换成动态数量的tokens,模拟了人类视觉感知的自然方式,支持模型处理任意尺寸的图像。
    • 多模态旋转位置嵌入(M-ROPE):创新的位置编码技术,将传统的旋转位置嵌入分解为代表时间、高度和宽度的三个部分,使模型能够同时捕捉和整合一维文本序列、二维视觉图像以及三维视频的位置信息。
    • 变换器架构:Qwen2-VL采用了变换器(Transformer)架构,在自然语言处理领域广泛使用的模型架构,特别适合处理序列数据,并且能够通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系。
    • 注意力机制:模型使用自注意力机制来加强不同模态数据之间的关联,模型能更好地理解输入数据的上下文信息。
    • 预训练和微调:Qwen2-VL通过在大量数据上进行预训练来学习通用的特征表示,然后通过微调来适应特定的应用场景或任务。
    • 量化技术:为了提高模型的部署效率,Qwen2-VL采用了量化技术,将模型的权重和激活从浮点数转换为较低精度的表示,以减少模型的大小和提高推理速度。

    Qwen2-VL

    Qwen2-VL性能指标

    • 模型规模性能对比
      • 72B规模模型:在多个指标上达到最优,甚至超过了GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等闭源模型,特别是在文档理解方面表现突出,但在综合大学题目上与GPT-4o有一定差距。
      • 7B规模模型:在成本效益和性能之间取得平衡,支持图像、多图、视频输入,在文档理解能力和多语言文字理解能力方面处于最前沿水平。
      • 2B规模模型:为移动端应用优化,具备完整的图像视频多语言理解能力,在视频文档理解和通用场景问答方面相比同规模模型有明显优势。
    • 多分辨率图像理解:Qwen2-VL在视觉理解基准测试如MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA中取得了全球领先的表现,显示出其能够理解不同分辨率和长宽比的图片。
    • 长视频内容理解:Qwen2-VL能够理解长达20分钟的视频内容,这使得它在视频问答、对话和内容创作等应用场景中表现出色。
    • 多语言文本理解:除了英语和中文,Qwen2-VL还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等,这增强了其全球范围内的应用潜力。

    Qwen2-VL

    Qwen2-VL的项目地址

    Qwen2-VL的应用场景

    • 内容创作:Qwen2-VL能自动生成视频和图像内容的描述,助力创作者快速产出多媒体作品。
    • 教育辅助:作为教育工具,Qwen2-VL帮助学生解析数学问题和逻辑图表,提供解题指导。
    • 多语言翻译与理解:Qwen2-VL识别和翻译多语言文本,促进跨语言交流和内容理解。
    • 智能客服:集成实时聊天功能,Qwen2-VL提供即时的客户咨询服务。
    • 图像和视频分析:在安全监控和社交媒体管理中,Qwen2-VL分析视觉内容,识别关键信息。
    • 辅助设计:设计师用Qwen2-VL的图像理解能力获取设计灵感和概念图。
    • 自动化测试:Qwen2-VL在软件开发中自动检测界面和功能问题。
    • 数据检索与信息管理:Qwen2-VL通过视觉代理能力,提高信息检索和管理的自动化水平。
    • 辅助驾驶和机器人导航:Qwen2-VL作为视觉感知组件,辅助自动驾驶和机器人理解环境。
    • 医疗影像分析:Qwen2-VL辅助医疗专业人员分析医学影像,提升诊断效率。
  • GLM-4V-Plus – 智谱AI最新推出的多模态AI模型,专注图像和视频理解

    GLM-4V-Plus是什么

    GLM-4V-Plus是智谱AI最新推出的多模态AI模型,专注于图像和视频理解。GLM-4V-Plus不仅能够精确分析静态图像,还具备动态视频内容的时间感知和理解能力,能捕捉视频中的关键事件和动作。作为国内首个提供视频理解API的模型,GLM-4V-Plus已集成在“智谱清言APP”中,并上线“视频通话”功能。同时,GLM-4V-Plus在智谱AI开放平台 BigModel 上同步开放API,支持开发者和企业用户快速集成视频分析功能,广泛应用于安防监控、内容审核、智能教育等多个场景。

    GLM-4V-Plus

    GLM-4V-Plus的功能特色

    • 多模态理解:结合了图像和视频理解能力,能轻松处理和分析视觉数据。
    • 高质量图像分析:具备卓越的图像识别和分析能力,能够理解图像内容。
    • 视频内容理解:能解析视频内容,识别视频中的对象、动作和事件。
    • 时间感知能力:对视频内容具备时间序列的理解,能够捕捉视频中随时间变化的信息。
    • API服务:作为国内首个通用视频理解模型API,GLM-4V-Plus提供开放平台服务,易于集成。
    • 实时交互:支持实时视频分析和交互,适用于需要快速响应的应用场景。

    如何使用GLM-4V-Plus

    GLM-4V-Plus

    GLM-4V-Plus的性能指标

    具备高质量图像理解和视频理解能力的多模态模型 GLM-4V-Plus,性能指标接近GPT-4o。

    GLM-4V-Plus

    GLM-4V-Plus的应用场景

    • 视频内容审核:自动检测视频中的不当内容,如暴力、成人内容或其他违反平台规定的画面。
    • 安防监控分析:在安全监控领域,实时分析视频流以识别异常行为或事件,及时报警。
    • 智能教育辅助:在教育领域,分析教育视频内容,提供学生学习行为的反馈和建议。
    • 自动驾驶车辆:为自动驾驶系统提供环境感知能力,分析周围车辆、行人和交通信号。
    • 健康与运动分析:分析运动视频,提供运动员或健身爱好者的动作技术分析和改进建议。
    • 娱乐和媒体制作:在电影、电视制作中,自动标记和搜索视频中的关键场景或对象。
  • CogView-3-Plus – 智谱AI最新推出的AI文生图模型,媲美 MJ-V6 和 FLUX

    CogView-3-Plus是什么

    CogView-3-Plus是智谱AI最新推出的AI文生图模型,采用Transformer架构替代传统UNet,优化了扩散模型的噪声规划。CogView-3-Plus在图像生成方面表现出色,能根据指令生成高质量图像,性能接近行业领先模型如MJ-V6和FLUX。CogView-3-Plus已在开放平台提供API服务,并已集成到”智谱清言APP”中,支持多模态图像生成需求。

    CogView-3-Plus

    CogView-3-Plus的功能特色

    • 先进的架构:采用Transformer架构替代传统UNet,优化了模型的扩散模型噪声规划。
    • 高质量图像生成:能够根据用户的指令生成高质量、高美学评分的图像,支持多种分辨率尺寸(1024×1024、768×1344、864×1152等)。
    • 性能接近顶尖模型:其效果接近当前一线水平的MJ-V6和FLUX等模型。
    • 多模态能力:支持文本到图像的转换,能理解并生成与文本描述相符的图像。
    • API服务:已在开放平台提供API服务,方便开发者和用户集成使用。
    • 实时推理:具备实时生成图像的能力,响应速度快。
    • 微调能力:构建了高质量的图像微调数据集,模型能够生成更符合指令需求的图像。
    • 广泛的应用场景:适用于艺术创作、游戏设计、广告制作等多种图像生成领域。
    • 集成到移动应用:CogView-3-Plus已集成至”智能清言APP”,提供移动端的图像生成服务。

    如何使用CogView-3-Plus

    • 产品体验:CogView-3-Plus已集成至 智谱清言 ,可以直接在清言APP中体验。
    • API接入:CogView-3-Plus已开放API,可以通过 智谱AI开放平台 BigModel 中接入使用。

    CogView-3-Plus

    CogView-3-Plus的性能指标

    智谱AI构建了高质量的图像微调数据集,使得模型在预训练所获得的广泛知识基础上,能够生成更符合指令需求且具备更高美学评分的图像结果,其效果接近目前处于一线水平的 MJ-V6 和 FLUX 等模型。

    CogView-3-Plus

    CogView-3-Plus的应用场景

    • 艺术创作辅助:艺术家和设计师可以用CogView-3-Plus生成独特的艺术作品或设计草图,作为创作灵感的起点。
    • 数字娱乐:在游戏和电影制作中,该模型可以快速生成场景概念图或角色设计,加速前期制作流程。
    • 广告和营销:营销人员可以用CogView-3-Plus设计吸引人的广告图像,满足不同营销渠道的视觉需求。
    • 虚拟试穿:在时尚行业,用户可以通过上传图片和选择样式,使用CogView-3-Plus生成服装试穿效果。
    • 个性化礼品定制:为用户提供个性化的礼品设计,如定制T恤、杯子或手机壳等,通过图像生成满足个性化需求。
  • GLM-4-Plus – 智谱AI最新推出的旗舰大模型,性能全面提升

    GLM-4-Plus是什么

    GLM-4-Plus是智谱AI最新推出的高智能旗舰大模型,在语言理解和长文本处理上取得突破,采用创新技术如PPO,显著提升推理和指令遵循能力。GLM-4-Plus在多个关键指标上与GPT-4o等顶尖模型相媲美,现已开放API服务,并已集成到”智谱清言APP”中,提供流畅的多模态交互体验。

    GLM-4-Plus

    GLM-4-Plus功能特色

    • 全面的语言理解能力:GLM-4-Plus在语言理解方面进行了深入研究和优化,能更准确地解析和理解自然语言文本。
    • 指令遵循:模型能够更好地遵循用户的指令,提供更加精准和符合预期的输出。
    • 长文本处理:通过长短文本数据混合策略,GLM-4-Plus显著增强了在长文本推理方面的表现。
    • 高质量数据构造:利用先进技术构造海量高质量数据,进一步提升模型的整体性能。
    • PPO技术应用:采用PPO(Proximal Policy Optimization)技术,有效增强了模型在解决数学、编程算法等推理任务上的表现。
    • 人类偏好反映:模型训练过程中注重反映人类偏好,使得输出结果更贴近人类的思维方式和决策。
    • 国际领先水平:在语言模型的关键性能指标上,GLM-4-Plus与国际顶尖模型如GPT-4o持平。
    • API服务:GLM-4-Plus模型已经上线开放平台,对外提供API服务,方便用户集成和使用。
    • 跨模态能力:结合了文本、音频和视频模态,能够在多模态环境中提供服务。
    • 实时推理能力:具备实时响应用户指令和问题的能力,提供流畅的交互体验。

    如何使用GLM-4-Plus

    GLM-4-Plus

    GLM-4-Plus的性能指标

    GLM-4-Plus在各项指标上,做到与 GPT-4o 等第一梯队模型持平。在GLM-4-Plus模型的训练过程中,我们通过采用更精准的长短文本数据混合策略,显著增强了模型在长文本推理方面的表现。

    GLM-4-Plus

    GLM-4-Plus的应用场景

    • 聊天机器人:GLM-4-Plus的语言理解和指令遵循能力,可以创建聊天机器人,用于客户服务、娱乐交流等。
    • 内容创作:GLM-4-Plus可以生成创意文本、撰写文章、编写故事或生成广告文案,适用于内容产业和营销领域。
    • 教育辅导:GLM-4-Plus能够理解和生成教育内容,可用于智能教育辅导、自动出题和提供学习反馈。
    • 数据分析:模型的推理能力使其能够处理和分析复杂数据,适用于金融分析、市场研究等需要深度分析的领域。
    • 编程辅助:GLM-4-Plus能够理解编程逻辑,可以辅助程序员进行代码生成、错误检测和修复建议。
    • 多模态交互:结合文本、音频和视频模态,GLM-4-Plus可以用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和游戏开发中的交互体验。