序列猴子：出门问问推出的一款超大规模的语言模型

MiracleVision奇想智能是什么MiracleVision奇想智能是由美图秀秀公司推出的自研AI视觉大模型，不仅具备高度的美学导向和图像处理能力，还能够广泛地应用于多个行业，提高工作流效率。同时，它还提供了简单易用的AI视觉创作工具，使用户能够快速进行图像的创作和编辑。最新的MiracleVision 4.0支持AI图片生成、AI设计排版和AI视频生成等能力。MiracleVision奇想智能的主要能力AI图片生成，支持文生图和图生图，输入文字或上传图像即可创作图片，提供多种风格、参数调整、图片尺寸、精准画面控制等AI智能设计，包括矢量图形、文字特效、智能分层和智能排版，可以满足AI设计的基础需求AI视频生成，提供文生视频、图生视频、视频运镜、视频生视频四大功能，让奇思妙想动起来视觉模型商店，平台提供丰富的视觉模型，从经典复古到现代潮流、从超现实幻想到极简抽象，用户可以任意选择创造惊艳的视觉效果MiracleVision奇想智能的适用行业电商行业：从涂鸦生成线稿、线稿上色、商品图、模特试穿图，再到电商物料输出，全程可通过MiracleVision实现。游戏制作：包揽场景设计、角色设计、道具设计、UI图标、宣发物料等流程，拓宽设计师想象空间的同时助力游戏行业降本。影视行业：充分满足概念场景设计、分镜设计、人物造型、道具设计、宣发物料的效果要求，极大提升影视行业设计环节的效率。广告设计：覆盖创意脑暴、创意深化、平面排版、多尺寸延展、线下投放预览的全工作流，助力客户在广告物料制作环节提效。动漫卡通：打通了概念设计、故事板生成、线稿上色、动漫补帧、视频转动漫等流程，支持创意到物料成品的快速落地。

豆包大模型是什么豆包大模型是字节跳动推出的AI大模型家族，包括 豆包PixelDance、豆包Seaweed 视频生成、文生图、图生图、同声传译、角色扮演、语音合成、声音复刻、语音识别、Function Call和向量化等多个模型。豆包大模型具备强大的语言理解、生成和逻辑能力，能进行个性化创作、情绪丰富的语音合成、高精度语音识别、多风格图像生成和顶级的视频生成。豆包大模型通过火山引擎提供服务，支持企业和开发者构建智能化应用，推动AI技术在多种业务场景中的落地。豆包大模型的性能在多个评测中表现优异，例如在包括MMLU、BBH、GSM8K和HumanEval在内的11个业界公认的基准测试集中，Doubao-pro-4k模型的总体得分达到了76.8分，在代码能力、专业知识和指令遵循等方面的显著进步。豆包大模型的主要功能通用模型：字节跳动自研LLM模型，支持128K长文本，全系列可精调，具备更强的理解、生成、逻辑等综合能力，适配问答、总结、创作、分类等丰富场景。视频生成：通过精准语义理解、强大动态及运镜能力创作高质量视频，支持文本和图片生成两种模式。角色扮演：创作个性化角色，具备上下文感知和剧情推动能力，适合虚拟互动和故事创作。语音合成：生成自然生动的语音，能表达多种情绪，适用于文本到语音转换。声音复刻：快速克隆声音，高度还原音色和自然度，支持跨语种迁移，用于个性化语音合成。语音识别：准确识别和转录语音，支持多语种，适用于语音命令和转录服务。文生图：将文本转换为图像，擅长图文匹配和中国文化元素创作，用于图像生成和视觉内容创作。图生图：基于现有图像生成新图像，支持风格变换、扩图、重绘和涂抹等创意操作。同声传译：提供超低延时且自然高质量的实时翻译，支持跨语言同音色翻译，打破沟通中的语言壁垒。Function Call：准确识别和抽取功能参数，适合复杂工具调用和智能交互。向量化：提供向量检索能力，支持LLM知识库的核心理解，适用于多语言处理。豆包大模型的功能特点豆包通用模型Pro：字节跳动自研的高级语言模型，支持128K长文本处理，适用于问答、总结、创作等多种场景。豆包通用模型Lite：轻量级语言模型，提供更低的成本和延迟，适合预算有限的企业使用。豆包·视频生成模型：利用先进的语义理解技术，将文本和图片转化为引人入胜的高质量视频内容。豆包·语言识别模型：具备高准确率和灵敏度，能够快速准确地识别和转写多种语言的语音。豆包·Function Call模型：专为复杂工具调用设计，提供精确的功能识别和参数抽取能力。豆包·文生图模型：将文字描述转化为精美图像，尤其擅长捕捉和表现中国文化元素。豆包·语音合成模型：能够合成自然、生动的语音，表达丰富的情感和场景。豆包·向量化模型：专注于向量检索，为知识库提供核心理解能力，支持多种语言。豆包·声音复刻模型：仅需5秒即可实现声音的1:1克隆，提供高度相似的音色和自然度。豆包·同声传译模型：实现超低延迟的实时翻译，支持跨语言同音色翻译，消除语言障碍。豆包·角色扮演模型：具备个性化角色创作能力，能够根据上下文感知和剧情推动进行灵活的角色扮演。豆包大模型的产品官网产品官网：volcengine.com/product/doubao如何使用豆包大模型确定需求：明确项目或业务需求，比如是否需要文本生成、语音识别、图像创作、视频生成等。选择合适的模型：根据需求选择合适的豆包大模型，例如文生图模型、语音合成、视频生成模型等。注册和访问火山引擎：访问火山引擎官网注册账户，是字节跳动的云服务平台，提供豆包大模型的服务。申请访问权限：在火山引擎平台上申请使用豆包大模型的权限，填写相关信息和使用场景。API接入：获取相应的API接口信息，包括API的端点、请求方法和必要的认证信息。开发和测试：根据API文档开发应用程序，将豆包大模型集成到你的业务流程中。进行充分测试，确保模型的输出符合预期。部署应用：在测试无误后，将集成了豆包大模型的应用部署到生产环境。监控和优化：监控应用的性能和模型的效果，根据反馈进行优化。豆包大模型的产品定价大语言模型按tokens使用量付费：Doubao-lite-4k（包括分支版本lite-character）：上下文长度4K、输入0.0003元/千tokens、输出0.0003元/千tokens、后付费、免费额度50万tokens。Doubao-lite-32k：上下文长度32K、输入0.0003元/千tokens、输出0.0006元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。Doubao-lite-128k：上下文长度128K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0010元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。Doubao-pro-4k（包括分支版本pro-character、pro-functioncall）：上下文长度4K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0020元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。Doubao-pro-32k：上下文长度32K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0020元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。Doubao-pro-128k：上下文长度128K、输入0.0050元/千tokens、输出0.0090元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。按模型单元付费：独占的算力资源，更加独立可控Doubao-lite-4k、Doubao-lite-32k：可承载性能（TPS）3000、按小时60元/个、包月28000元/个。Doubao-lite-128k：可承载性能（TPS）4500、按小时240元/个、包月112000元/个。Doubao-pro-4k、Doubao-pro-32k：可承载性能（TPS）3200、按小时160元/个、包月80000元/个。Doubao-pro-128k：可承载性能（TPS）3500、按小时1200元/个、包月550000元/个。视觉模型豆包-文生图模型-智能绘图：推理服务、0.2元/次、后付费、免费额度200次。语音大模型Doubao-语音合成：推理服务、5元/万字符、后付费、免费额度5000字符。Doubao-声音复刻：推理服务、8元/万字符、后付费、免费额度5000字符。向量模型Doubao-embedding：最长输入长度4K、输入0.0005元/千tokens、后付费、免费50万tokens。模型精调按tokens使用量（训练文本*训练迭代次数）计费，训练完成后出账。Doubao-lite-4k、Doubao-lite-32k、Doubao-lite-128k：LoRA定价0.03元/千tokens、后付费。Doubao-pro-4k、Doubao-pro-32k、Doubao-pro-128k：LoRA定价0.05元/千tokens、后付费。更多模型及定价信息，可访问豆包大模型官网获取最新信息。豆包大模型的应用场景内容创作与媒体：使用文生图、图生图、视频生成模型生成文章配图、漫画、海报、短视频等视觉内容。语音合成模型为视频、动画制作配音。客户服务：通过角色扮演模型提供虚拟客服和聊天机器人服务。使用语音识别和语音合成模型改善语音客服系统。教育与培训：文生图模型辅助教学材料的制作，如生成教学插图。角色扮演模型创建个性化学习体验和虚拟教师。娱乐与游戏：在游戏中使用角色扮演模型创建非玩家角色（NPC）的对话和行为。用语音合成模型为游戏角色提供自然的语言交流。智能助手：结合语音识别和语音合成模型，开发智能个人助理。用文生图模型生成个性化的推荐内容。市场与广告：用文生图模型自动生成广告创意和营销素材。用通用模型分析消费者反馈，优化广告文案。企业自动化：通过Function Call模型自动化复杂的工作流程和工具调用。用向量化模型进行高效的信息检索和知识管理。搜索与推荐：用向量化模型改善搜索引擎的准确性和响应速度。结合通用模型为用户推荐相关内容或产品。法律与金融：用通用模型进行合同分析、案件研究和合规检查。用语音识别模型转录会议记录和访谈内容。

在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目

Cohere是一个提供大语言模型的平台，帮助开发人员和企业构建高性能的AI产品。该平台主要提供AI驱动的搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本等服务，可帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量检索等。5月3日，Cohere公司获2.5亿美元融资，目前估值约20亿美元，投资者包括Saleforce、Nvidia、Index Ventures等。该公司的联合创始人 Aidan Gomez 是《Attention Is All You Need》论文的作者之一，此论文提出了 GPT 等大语言模型的采用的 Transformer 架构。Cohere提供了一个Playground供用户试玩，如果你感兴趣的话可以访问试试看。另外Cohere还推出了LLM University，一个学习大语言模型的课程，可帮助你了解大型语言模型及其体系结构的基础知识。

海螺AI官网MiniMax不声不响出了款让人惊喜的生产力产品

Llama 3是什么Llama 3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。Llama 3的系列型号Llama 3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。后续，Llama 3 还会推出 400B 参数规模的模型，目前还在训练中。Meta 还表示等完成 Llama 3 的训练，还将发布一份详细的研究论文。Llama 3的官网入口官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6Llama 3的改进地方参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama 2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。模型架构：Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术，提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增强了模型的安全性和可靠性。多语言支持：Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。推理和代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。Llama 3的性能评估根据Meta的官方博客，经指令微调后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基准测试中也都优于同等规模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama 3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。Llama 3的技术架构解码器架构：Llama 3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。分词器和词汇量：Llama 3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：为了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。长序列处理：Llama 3支持长达8,192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。多语言数据：为了支持多语言能力，Llama 3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。数据过滤和质量控制：Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。扩展性和并行化：Llama 3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。指令微调（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。如何使用Llama 3开发人员Meta已在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源其Llama 3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama 3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloadsGitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llamaReplicate地址：https://replicate.com/meta普通用户不懂技术的普通用户想要体验Llama 3可以通过以下方式使用：访问Meta最新推出的Meta AI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）访问Replicate提供的Chat with Llama进行体验https://llama3.replicate.dev/使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama 3

Google AI文字到图像生成模型

Meta（Facebook）推出的AI大语言模型