紫东太初大模型

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2024-11-21 21:58:43
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2025-05-01 15:28:28
紫东太初大模型紫东太初大模型
紫东太初大模型
紫东太初大模型简介 紫东太初,中科院自动化所和武汉人工智能研究院推出新一代大模型,从三模态走向全模态,支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务,拥有更强的认知、理解、创作能力,带来全新互动体验。紫东太初大模型2.0可以做什么中科院自动化所和武汉人工智能研究院推出新一代大模型,从三模态走向全模态,支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务,拥有更强的认知、理解、创作能力,带来全新互动体验。文本创作能准确理解用户意图,并生成语意连贯、逻辑通顺的文本内容。覆盖常见的各类型文本创作业务场景如:写文章读后感、岗位招聘JD、信件邮件、邀请函、行程规划等等。知识问答能准确理解用户输入的问题语境,并实时地做出对应的知识性问答。包括:生活常识、工作技能、医学知识、历史人文等等。图文音理解视觉-文本-语音,更关注图文音三模态数据之间的关联特性,对更广泛、更多样的下游任务提供模型基础支撑。音乐生成可以通过给定的文本提示可控生成高保真的音乐,并支持即兴创作多种风格类型和多种乐器演奏的音乐。3D理解基于点云数据的3D场景理解和物体感知能力。信号分析支持雷达信号鉴别与知识交互,可借助模型快速掌握信号基本来源及参数等。紫东太初大模型功能总览“紫东太初2.0” 旨在追求以更全面的问答能力、更丰富的表达能力、多轮多模态问答能力,满足更多复杂业务场景下的对话和创作需求。1、图像能力图像描述能力说明:“紫东太初2.0” 能基于用户上传的图片素材,准确理解并回答图片识别类问题,具体地,可以识别图像主体、背景、动作、颜色等等。同时支持上下文信息理解和多轮问答。示例指令:上传一张图片,然后发送 “请描述一下这张图片里面有什么”上传一张图片,然后发送 “请描述一下这张图片里面有哪些颜色”2、目标检测能力说明:“紫东太初2.0” 支持丰富品类的目标检测任务,能够判定目标类型、数量和对应的位置信息。示例指令:上传一张图片,然后发送“图片中有几个人物”上传一张图片,然后发送“帮我看看图片中有几种类型的动物”3、图像检索能力说明:“紫东太初2.0” 拥有海量的高质图片素材库,能为用户搜索出关联度高的精致图片素材。示例指令:“帮我找一张樱花盛开图”“帮我找一幅上海夜景图”“汽车长什么样子呢,给我看看图片”4、图像生成能力说明:“紫东太初2.0” 能基于用户指令诉求生成对应的精致图片,并可以修改描述微调图片内容。Promote描述小技巧:添加具象的主体特性描述有助于定位到核心场景内容,添加风格或其他特性修饰词描述有助于调整图片整体效果。示例指令:“画一幅唯美风格的樱花盛开图”“生成一张小狗在草地上玩耍的照片”“帮我画一幅老虎在游泳的图片”5、文字识别能力说明:“紫东太初2.0” 能支持多场景、多语种、高精度的文字检测与识别服务,具体业务场景包括:卡证文字识别、票据文字识别、文档图像处理等等。示例指令:上传一张图,然后发送“图中有什么文字”上传一张图,然后发送“帮我识别出图片中的所有文字”6、语言能力中文问答能力说明:“紫东太初2.0” 能准确理解用户输入的问题语境,并能做出准确的知识性问答。包括:生活常识、工作技能、医学知识、历史人文等等。示例指令:“考你一下,四大名著有哪些”“请问一下,世界上最高的山峰是哪一座”“什么是胃病,有哪些常见的类型和治疗方法?”“怎样安排个人财务和预算规划?”7、文本摘要能力说明:“紫东太初2.0” 能快速理解文章的核心观点,根据长文本提取简洁而准确的摘要。示例指令:“帮我提取文章的摘要”+ 输入文章内容“帮我把这篇文章改得精简一些”+ 输入文章内容8、文本续写能力说明:“紫东太初2.0” 能基于用户输入的故事引导自动续写丰富故事内容。示例指令:“请续写故事:从前,山上住着3个老和尚”9、文本创作能力说明:“紫东太初2.0” 能准确理解用户输入意图,并生成语意连贯、逻辑通顺的文本内容。覆盖常见的各类型文本创作业务场景如:写文章读后感、岗位招聘JD、信件邮件、邀请函、行程规划等等。示例指令:“帮我写一个200字人工智能大模型发布会的新闻稿”“写一篇互联网ai产品经理招聘JD”“写一篇《三体》的读后感”“请帮我出一份武汉3日游的行程规划”“写一封给武汉市政府的感谢信”10、标题生成能力说明:“紫东太初2.0” 能基于对文章或者长文本的理解,快速聚合生成精简且概括的标题文案。示例指令:“请给这篇文章生成一个标题:”+ 输入文章内容11、语法分析能力说明:“紫东太初2.0” 能基于用户上传的中英文文本素材,准确理解并分析句子的语法,提醒语法错误并修改等等。示例指令:请把句子修改成正确的语法表达“张总经理和李总工程师正在讨论一个技术改造项目,他同意他的看法。”请指出句子中的错误,并把它改成正确的表达“A number of students is going to learn a foreign language.”

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炉米Lumi简介 炉米Lumi,字节跳动推出的ai绘画模型分享社区,炉米Lumi集成了多种功能,包括ai模型的上传与分享、Workflow的搭建以及LoRA(Low-Rank Adaptation)训练技术的支持,目的在于为AI爱好者、研究人员和开发者打造一个融合模型分享、工作流搭建和模型训练的综合性平台。炉米Lumi与Liblib和Civitai等平台在功能定位上颇为相似,剑指Liblib与CIvitai风格,不知道它怎么追赶两者庞大的模型库。炉米Lumi的官方网站为:artistrylab.net,支持抖音账号和手机号登录。炉米Lumi核心功能:模型分享与管理:用户可以上传和展示自己开发的AI模型,促进不同领域研究者之间的交流与合作。Workflow搭建:平台支持用户根据需求整合不同的模型和工具,构建适合特定任务的工作流程。例如,在图像识别领域,用户可以将多个模型组合以实现更高效的应用。LoRA训练与微调:炉米Lumi提供LoRA训练功能,允许用户在已有模型基础上进行微调,以提高模型在特定任务上的性能和准确性。炉米Lumi应用场景:炉米Lumi支持多种AI应用场景,涵盖图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域,目标用户群体主要包括AI研究人员、开发者以及对AI技术感兴趣的个人和企业用户,用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行训练和部署。AI模型研发与测试:研究人员和开发者可以上传和分享开发的AI模型,进行测试和验证。跨领域合作:不同领域的专家可以通过共享模型和Workflow,协作解决复杂的技术问题。教育与学习:教育工作者和学生可以使用平台上的模型进行教学和学习。商业应用开发:企业可以用平台上的模型和工具快速搭建和部署商业应用。数据科学与分析:数据科学家用平台上的模型进行数据分析、预测和可视化。AI大模型工场10月31日消息,字节推出了一款AI模型分享社区产品,名为「炉米Lumi」。目前炉米还不支持公开访问。如若扫码登录,会提示“尚未获得访问权限,平台开放后欢迎加入”。目前字节跳动尚未就该产品对外发布正式声明。业内人士认为,随着AI模型开发日益普及,模型分享社区平台或将成为各大科技公司争夺的新战场。自今年二月以来,字节的 AI 产品如雨后春笋,逐渐布满各个赛道,频繁的给人惊喜。字节目前已在国内外推出了全新的共计二十余款 AI 产品。 相关资讯: 字节跳动旗下有哪些产品
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阶跃星辰简介 阶跃星辰是一家专注于人工智能领域的创新公司,成立于2023年4月,以“智能阶跃,十倍每一个人的可能”为使命,旨在实现通用人工智能(AGI)。公司由前微软全球副总裁姜大昕创立,他在离职后带领团队攀登Scaling Law,致力于开发和优化大模型技术。阶跃星辰的核心竞争力在于其自研的超级模型,包括千亿参数的语言大模型、千亿参数的多模态大模型以及万亿参数MoE语言大模型预览版。这些模型在逻辑推理、中文知识、英文知识等方面表现出色,同时覆盖了从个人使用到企业级应用的多个方面。特别是Step-1V多模态大模型,它在"司南"(OpenCompass)评测榜单中展现了技术创新与性能领先的优势。阶跃星辰的产品包括两款面向C端市场的应用:跃问和冒泡鸭,均已全面开放使用。阶跃星辰核心功能特征:语言处理能力:Step-1 千亿参数语言大模型在逻辑推理、中文知识、英文知识、数学、代码方面的性能全面超越GPT-3.5。这表明该模型在理解和生成文本方面具有强大的能力,能够处理多种语言和专业知识。多模态能力:Step-1V 千亿参数多模态大模型在图像理解、多轮指令跟随、数学能力等方面表现出色。这意味着该模型不仅能够处理文本信息,还能够理解和生成与图像相关的数据,以及执行复杂的指令和进行数学计算。深度智能探索:Step-2 万亿参数MoE语言大模型采用MoE架构,聚焦深度智能的探索。这表明该模型在提供API接口给合作伙伴试用的同时,也在探索如何通过更大的模型规模来进一步提升ai的智能化水平。具身智能应用:将多模态模型应用于机器人或其他设备,使其能与物理世界交互,自主收集数据,建立世界模型,并在此基础上加入复杂任务规划能力。这一功能特征说明了阶跃星辰的模型不仅限于处理虚拟数据,还能直接作用于现实世界的物体和环境,实现更加智能化的应用场景。为了推动行业的发展和创新,阶跃星辰采取了“闭源+开放生态”的策略,通过API等形式对外开放其模型能力,鼓励更多的开发者和企业开发应用,共同创造应用场景和行业生态。此外,公司还与界面财联社合作,共同打造金融行业大模型,推动行业的创新与升级。阶跃星辰的技术路线和产品策略得到了市场的认可,公司在成立初期就获得了多家顶级VC机构的投资。公司的成功不仅体现在技术研发上,还在于其对算力、数据、算法和系统四大要素的综合布局,以及对多模理解和生成的统一追求。总的来说,阶跃星辰通过其在大模型技术上的创新和应用,展现了其在人工智能领域的领导地位和技术实力,为实现通用人工智能的目标迈出了坚实的一步。
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MotionGen简介 MotionGen,元象推出的基于物理的3D动作生成模型,MotionGen通过创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法,用户只需输入简单的文本指令,即可快速生成逼真、流畅且复杂的3D动作。MotionGen解决了传统3D动作设计中效率低、成本高、依赖手工制作或昂贵动作捕捉设备的问题。MotionGen的核心在于其基于物理的模型,结合了大模型、物理仿真、模仿学习、强化学习、矢量量化变分自编码器(VQ-VAE)和Transformer模型等先进技术,使得用户只需输入文本指令,就能快速生成高质量、复杂且自然流畅的3D角色动作。MotionGen主要特点:精准文本理解:能够深入解析复杂的指令,准确生成与文本描述匹配的动作,实现文本到动作的无缝连接。动作丰富性:支持从基础动作如行走、跑步到复杂的肢体协调动作,如踢击、旋转等。真实物理仿真:确保生成的动作符合物理定律,动作间的过渡自然,如角色在冲刺后能自主刹车,提升了动作生成的细节表现力和与文本指令的匹配度。风格多样性:即使是同一动作,也能根据描述产生风格上的变化,增加动作的独特性。MotionGen技术实现:MotionGenGPT算法:融合了物理仿真与强化学习,利用动捕数据训练,通过模仿学习生成自然动作,同时采用VQ-VAE提取动作特征,结合Transformer模型实现文本到动作的高效转换。两阶段框架:首先学习物理正确动作的表征,然后通过双Transformer模型细化动作编码,确保动作既符合物理规律又具有高度的细节和自然性。MotionGen应用:动画制作游戏开发电影特效虚拟现实以及任何需要高质量3D动作内容的行业MotionGen由深圳元象信息科技有限公司推出,通过其创新的技术融合,不仅提升了3D动作生成的效率和质量,还极大地扩展了创作的可能性,降低了创作门槛,使得零经验的创作者也能轻松上手,创造高质量的动画,是3D内容生成领域的一次重大进步。目前,MotionGen模型处于测试阶段,用户可以申请免费试用来体验这一革命性的3D动作生成技术。
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