2024人工智能國(guó)外大模型使用手冊(cè)-東華大學(xué)圖書(shū)館

ii 12大模型概述 22.1大模型的定義與特點(diǎn) 22.2大模型的應(yīng)用領(lǐng)域 22.3大模型的發(fā)展趨勢(shì) 32.4國(guó)外AI大模型 32.4.1GPT系列 32.4.2Gemini系列 32.4.3Claude系列 42.4.4LLaMA 42.4.5其他模型 42.5高教領(lǐng)域大模型應(yīng)用 42.5.1智能教學(xué)輔助 42.5.2科研與學(xué)術(shù)支持 52.5.3行政與管理 52.5.4創(chuàng)新課程與跨學(xué)科教育 52.5.5國(guó)際合作與語(yǔ)言支持 62.5.6應(yīng)用助手 62.6總結(jié) 63GPT系列模型（OPENAI） 83.1基本功能與特點(diǎn) 83.1.1基本功能 83.1.2主要特點(diǎn) 83.2安裝與使用 93.2.1OpenAIAPI 93.2.2ChatGPT界面 103.2.3集成到應(yīng)用程序 103.2.4使用第三方平臺(tái) 113.3使用技巧與建議 113.3.1明確問(wèn)題和指令 113.3.2迭代提示 113.3.3利用系統(tǒng)消息 123.3.4控制輸出長(zhǎng)度 123.3.5后處理與驗(yàn)證 123.4注意事項(xiàng)與安全問(wèn)題 123.4.1避免敏感內(nèi)容 123.4.2模型限制 123.4.3使用成本 133.4.4合法與道德使用 133.4.5知情和透明 134GEMINI系列模型（GOOGLE） 144.1基本功能與特點(diǎn) 144.1.1基本功能 154.1.2主要特點(diǎn) 164.2安裝與使用 174.2.1通過(guò)GoogleCloud訪問(wèn)Gemini 174.2.2通過(guò)DeepMind的專用平臺(tái) 194.2.3第三方集成和應(yīng)用 194.3使用技巧與建議 204.3.1利用多模態(tài)輸入 204.3.2明確指令和任務(wù) 204.3.3設(shè)置期望和輸出格式 204.3.4上下文維護(hù)和跟蹤 204.3.5輸出的驗(yàn)證與校對(duì) 214.3.6持續(xù)學(xué)習(xí)與反饋 214.4注意事項(xiàng)與安全問(wèn)題 214.4.1數(shù)據(jù)隱私與安全 214.4.2倫理與合規(guī)使用 214.4.3模型限制 214.4.4成本與資源管理 224.4.5透明性與告知 225CLAUDE系列模型（ANTHROPIC） 235.1基本功能與特點(diǎn) 235.1.1基本功能 235.1.2主要特點(diǎn) 245.2安裝與使用 255.2.1訪問(wèn)Claude3 255.2.2使用Claude3 255.2.3學(xué)習(xí)與支持 275.3使用技巧與建議 275.3.1明確任務(wù)目標(biāo) 275.3.2優(yōu)化提示詞（PromptEngineering） 275.3.3管理對(duì)話上下文 275.3.4控制輸出長(zhǎng)度與格式 275.3.5分步生成 275.3.6利用示例（Few-shotLearning） 275.3.7自動(dòng)化與批量處理 285.4注意事項(xiàng)與安全問(wèn)題 285.4.1數(shù)據(jù)隱私 285.4.2內(nèi)容審核與過(guò)濾 285.4.3使用率限制與成本控制 285.4.4模型偏見(jiàn)與公平性 285.4.5倫理與合規(guī)性 285.4.6依賴管理與更新 286LLAMA（METAAI） 296.1基本功能與特點(diǎn) 296.1.1基本功能 296.1.2主要特點(diǎn) 306.2安裝與使用 306.2.1訪問(wèn)LLaMA3 316.2.2安裝步驟 316.2.3使用場(chǎng)景 326.3使用技巧與建議 336.3.1微調(diào)模型 336.3.2調(diào)整生成參數(shù) 336.3.3使用提示工程（PromptEngineering） 336.3.4分批次處理 336.3.5多任務(wù)學(xué)習(xí) 336.4注意事項(xiàng)與安全問(wèn)題 336.4.1計(jì)算資源 336.4.2數(shù)據(jù)隱私與安全 346.4.3倫理與合規(guī) 346.4.4許可證與法律合規(guī) 347COPILOT（GITHUB、MICROSOFT、OPENAI） 357.1基本功能與特點(diǎn) 357.1.1MicrosoftCopilot功能與特點(diǎn) 357.1.2GitHubCopilot功能與特點(diǎn) 367.2安裝與使用 377.2.1MicrosoftCopilot的安裝與使用 377.2.2GitHubCopilot的安裝與使用 387.3使用技巧與建議 397.3.1MicrosoftCopilot使用技巧與建議 397.3.2GitHubCopilot使用技巧與建議 407.4注意事項(xiàng)與安全問(wèn)題 417.4.1數(shù)據(jù)隱私與安全 417.4.2代碼版權(quán)與合規(guī) 417.4.3模型偏見(jiàn)與輸出驗(yàn)證 417.4.4依賴與能力限制 417.4.5安全編程實(shí)踐 418若干其他模型 42 428.2OTTER.AI（AI會(huì)議筆記和實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄） 428.3CHATPDF（PDF閱讀工具） 438.4POE平臺(tái)（多種AI模型聚合器） 448.5SORA（文本到視頻生成） 448.6MIDJOURNEY（AI繪畫工具） 458.7ALPHAFOLD（蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)） 45參考文獻(xiàn) 4711人工智能大模型的技術(shù)知識(shí)，幫助師生根據(jù)自身需求精準(zhǔn)選擇合適的工具，以賦和對(duì)話交互能力。它們通過(guò)訓(xùn)練海量的多語(yǔ)種文本數(shù)據(jù)，不僅捕捉到了各種語(yǔ)言的復(fù)雜性和多樣性，還在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出了極高的準(zhǔn)確性和靈活性。在內(nèi)容創(chuàng)教程、使用技巧與建議，以及使用過(guò)程中的注意事項(xiàng)與安領(lǐng)域的資深專家，還是對(duì)新技術(shù)滿懷熱情的探索者，本手冊(cè)都將是您掌握和應(yīng)用學(xué)習(xí)、生活帶來(lái)的變革與無(wú)限可能。期待這本手冊(cè)能成為全校師生在國(guó)際視野下22大模型是指參數(shù)數(shù)量龐大、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成，通過(guò)海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征。大模型龐大的參數(shù)規(guī)模：大模型擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)，這使得它們能夠捕復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：大模型通常采用深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)堆疊多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的特征表示。這種結(jié)構(gòu)使得大模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的高階特征，出色的性能：大模型在各種任務(wù)上通常表現(xiàn)出色，能夠取得較高的準(zhǔn)確率和較高的計(jì)算資源。這包括高性能的計(jì)算機(jī)硬件、大容量的存儲(chǔ)空間以及穩(wěn)定的網(wǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)化：通過(guò)在線學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化機(jī)制，不斷提升模型性能和適應(yīng)圖像識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)：大模型在圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也表現(xiàn)出色，33歷了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展階段，參數(shù)規(guī)模以驚人的速模型壓縮與輕量化：為了解決大模型在計(jì)算資源上的高需求問(wèn)題，研究者們將致力于開(kāi)發(fā)更高效的模型壓縮和輕量化技術(shù)，以降低模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜跨模態(tài)學(xué)習(xí)與融合：隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)的增多，大模型將逐漸實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的學(xué)習(xí)和融合。通過(guò)整合不同模態(tài)的信息，大模型將能夠更全面地理解數(shù)據(jù)并提升性隱私保護(hù)與安全性：隨著大模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，隱私保護(hù)和安全性將成為重要的研究方向。研究者們將關(guān)注如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，因此，研究者們將關(guān)注如何降低大模型的能耗和碳排放，推動(dòng)人工智能技術(shù)的可高參數(shù)數(shù)量和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型通過(guò)訓(xùn)練海量的多語(yǔ)種、多模態(tài)數(shù)據(jù)，能夠捕獲數(shù)據(jù)中細(xì)微而復(fù)雜的模式，從而在各種復(fù)雜任務(wù)上展現(xiàn)出44多任務(wù)語(yǔ)言理解方面達(dá)到了超越人類專家水平的成就。這一系列模型的應(yīng)用場(chǎng)景Sonnet和Claude3Opus三款。該系列模型視覺(jué)處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，樹(shù)立了新的行業(yè)標(biāo)55（1）文獻(xiàn)綜述與知識(shí)檢索信息。例如，Claude模型可以處理大（2）數(shù)據(jù)分析與代碼生成（1）智能問(wèn)答與服務(wù)（2）報(bào)告生成與決策支持（1）AI課程與實(shí)踐（2）跨學(xué)科項(xiàng)目66（1）多語(yǔ)言翻譯與交流（2）跨文化理解與支持（2）科研助手人工智能大模型憑借龐大的參數(shù)規(guī)模、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卓越的性能，已在77它們將通過(guò)更高效的模型壓縮與輕量化技術(shù)實(shí)現(xiàn)更佳性能，同時(shí)在隱私保護(hù)和可持續(xù)性發(fā)展上取得突破。隨著這些大模型在更多領(lǐng)8899)（1）清晰表達(dá)：給出明確且具體的問(wèn)題或指令，有助于GPT-4生成更加準(zhǔn)確的回答。模糊或不完整的指令可能會(huì)導(dǎo)致模型生成不相關(guān)或不準(zhǔn)確的內(nèi)（2）上下文設(shè)置：在對(duì)話中提供上下文背景，尤其是在連續(xù)對(duì)話或復(fù)雜任務(wù)中，可以幫助模型理解你的意圖并提供相關(guān)的輸出。（1）分步提示：對(duì)于復(fù)雜任務(wù)，將指令拆分成多個(gè)步驟，以確保每個(gè)階段的輸出都能滿足預(yù)期。（2）多次嘗試：如果初次生成的結(jié)果不符合要求，可以稍微調(diào)整輸入內(nèi)容，重新生成結(jié)果。GPT-4的響應(yīng)可能會(huì)在不同提示下有所不同。（1）設(shè)置角色：通過(guò)系統(tǒng)消息設(shè)置模型的角色或語(yǔ)氣，例如“你是一個(gè)專業(yè)的技術(shù)顧問(wèn)”，以便模型更好地適應(yīng)特定場(chǎng)景。（2）指定格式：如果你需要輸出以特定格式呈現(xiàn)（如列表、表格等可以在指令中明確指出，這樣有助于模型按照預(yù)期的格式生成內(nèi)容。（1）設(shè)定輸出范圍：在輸入提示中明確指示輸出的長(zhǎng)度，例如“請(qǐng)簡(jiǎn)明扼要地回答”或“請(qǐng)?jiān)敿?xì)解釋”，以控制生成內(nèi)容的長(zhǎng)度。（2）限制生成：通過(guò)調(diào)整API中的max_tokens參數(shù)來(lái)限制模型的輸出長(zhǎng)度，以避免生成過(guò)長(zhǎng)或不相關(guān)的內(nèi)容。（1）審查內(nèi)容：生成的內(nèi)容應(yīng)經(jīng)過(guò)仔細(xì)審查，尤其是在處理敏感信息、技術(shù)內(nèi)容或決策建議時(shí)，以確保輸出的準(zhǔn)確性和適用性。（2）結(jié)合工具：結(jié)合其他工具或模型進(jìn)行二次處理，如拼寫檢查、事實(shí)驗(yàn)證等，進(jìn)一步提升輸出質(zhì)量。（1）不生成有害信息：不要輸入可能引導(dǎo)模型生成不當(dāng)、非法或有害內(nèi)容的提示。盡量避免討論敏感話題，如政治、暴力、仇恨言論等。能會(huì)重復(fù)輸入的信息，因此在使用中要確保輸入內(nèi)容的隱私性。（1）準(zhǔn)確性問(wèn)題：GPT-4盡管強(qiáng)大，但并非總是生成準(zhǔn)確的信息。尤其是在涉及具體事實(shí)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或需要高度專業(yè)知識(shí)的領(lǐng)域，建議結(jié)合其他來(lái)源進(jìn)行驗(yàn)證。（2）潛在偏見(jiàn)：由于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，GPT-4可能反映出某些偏見(jiàn)。因此，在使用模型時(shí)要意識(shí)到這些可能的偏見(jiàn)，并盡量規(guī)避偏見(jiàn)內(nèi)容的傳API費(fèi)用管理：使用GPT-4API時(shí)是按請(qǐng)求的復(fù)雜度和次數(shù)收費(fèi)的，建議對(duì)調(diào)用進(jìn)行合理管理，避免不必要的費(fèi)用支出?？梢允褂媚_本批量處理數(shù)據(jù)，以提高使用效率。（1）遵守法律法規(guī)：在使用GPT-4時(shí)，確保遵守所在國(guó)家或地區(qū)的法律法規(guī)，不將模型用于非法活動(dòng)或規(guī)避法律行為。（2）道德使用：模型輸出可能會(huì)影響用戶決策或行為，因此在應(yīng)用中要考慮道德責(zé)任，確保輸出內(nèi)容的正面影響。并說(shuō)明可能的局限性和風(fēng)險(xiǎn)。這有助于用戶理性理解和使用生成的內(nèi)容。Gemini是由谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能研究部門DeepMind開(kāi)發(fā)的下一代多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（LLM），旨在與OpenAI的GPT-4等模型競(jìng)爭(zhēng)。Gemini結(jié)合了DeepMind在人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)研究成果和谷歌的強(qiáng)大計(jì)算資源，代表了當(dāng)前AI技術(shù)的前沿。Gemini系列是谷歌推出的強(qiáng)大AI大模型，以該系列包含Ultra、Pro、Nano等不同規(guī)模模型，滿足不同需求。Gemini具備長(zhǎng)上下文理解能力，支持多語(yǔ)言，并可在多種智能設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)系列模型在NLP、圖像識(shí)別、視頻生成等領(lǐng)域展現(xiàn)卓越性能，是谷歌AI技術(shù)的重要里程碑。在此簡(jiǎn)要介紹Gemini系列模型的功能、使用方法、技巧及注意事項(xiàng)等內(nèi)容，幫助用戶更好地了解和使用Gemini，從而提升生活和工作效率。Gemini是在PaLM模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展和優(yōu)化的產(chǎn)物。PaLM（PathwaysLanguageModel）是GoogleAI技術(shù)的重要基石，基于Pathway分布式訓(xùn)練架構(gòu)訓(xùn)練出來(lái)的超大語(yǔ)言模型，擁有高達(dá)5400億參數(shù)，是目前業(yè)界領(lǐng)先的模型之一。Gemini不僅繼承了PaLM強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，還擴(kuò)展了多模態(tài)處理能力。Gemini是Google目前規(guī)模最大、能力最強(qiáng)的大模型，原生支持多模系列包括Ultra、Pro、Nano等不同規(guī)模的模型，如GeminiUltra（規(guī)模最大且功能最強(qiáng)大）、GeminiPro（適用于各種任務(wù)的最佳模型）和GeminiNano（端側(cè)設(shè)備上最高效的模型）。Gemini1.5Pro：作為Gemini系列的進(jìn)階版，Gemini1.5Pro擁有突破性的長(zhǎng)上下文窗口能力，可以理解大量文本、代碼、視頻和音頻內(nèi)容。其上下文窗口起始就有100萬(wàn)個(gè)Tokens，計(jì)劃擴(kuò)展至200萬(wàn)個(gè)Tokens，是全球消費(fèi)Gemini1.5Flash：為滿足低延遲和低成本需求，谷歌推出了Gemini1.5Flash模型。該模型通過(guò)“蒸餾”技術(shù)，將Gemini1.5Pro的知識(shí)和技能轉(zhuǎn)移到更小的模型上，實(shí)現(xiàn)了速度和效率的優(yōu)化。Gemini1.5Flash同樣支持多模態(tài)推理和長(zhǎng)上下文窗口。Nano不僅具有文字理解能力，還能通過(guò)視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)理解信息，并具有反饋功能。它已被集成到Pixel手機(jī)和安卓系統(tǒng)中，為用戶提供更智能、便捷的體驗(yàn)。（1）多模態(tài)處理圖像和文本的綜合理解：Gemini能夠同時(shí)處理文本和圖像信息，支持多模態(tài)輸入。這使得它在處理需要跨越不同數(shù)據(jù)形式的任務(wù)時(shí)更加靈活，如圖像描述生成、文本與圖像的結(jié)合分析等。視頻和音頻處理：除了圖像和文本，Gemini還擴(kuò)展到了視頻和音頻的理解和生成，能夠在多媒體內(nèi)容創(chuàng)作和分析中提供支持。文本生成：Gemini可以生成高質(zhì)量的自然語(yǔ)言文本，應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、對(duì)話系統(tǒng)、技術(shù)文檔撰寫等場(chǎng)景。語(yǔ)言理解：通過(guò)對(duì)上下文的深度理解，Gemini能夠準(zhǔn)確解讀復(fù)雜的文本信息，進(jìn)行問(wèn)答、情感分析、主題提取等任務(wù)。（3）強(qiáng)大的對(duì)話能力上下文跟蹤：在對(duì)話中，Gemini能夠有效地跟蹤上下文，理解連續(xù)對(duì)話中的邏輯關(guān)系，提供連貫且相關(guān)的回答。個(gè)性化響應(yīng)：可以根據(jù)用戶的歷史互動(dòng)和偏好，生成更個(gè)性化和符合用戶需求的回答，提升用戶體驗(yàn)。（4）高效的推理和問(wèn)題解決能力邏輯推理：Gemini在邏輯推理任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠進(jìn)行復(fù)雜的推理和分析，為用戶提供準(zhǔn)確的建議和決策支持。幫助用戶完成更復(fù)雜的任務(wù)。（5）大規(guī)模數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：Gemini能夠處理和分析大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，支持在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的決策和響應(yīng)。多語(yǔ)言支持：支持多種語(yǔ)言的輸入和輸出，能夠跨語(yǔ)言提供翻譯、總結(jié)和其他語(yǔ)言處理功能。（1）先進(jìn)的多模態(tài)集成提供更綜合和全面的分析結(jié)果。這使得它在需要綜合信息來(lái)源的任務(wù)中表現(xiàn)出色，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。（2）深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略：借助DeepMind在強(qiáng)化學(xué)習(xí)上的優(yōu)勢(shì)，Gemini能夠在復(fù)雜的環(huán)境中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提升模型的自主學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性。持續(xù)學(xué)習(xí)：它具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，能夠從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和進(jìn)化，使得模型能夠隨著時(shí)間的推移不斷提高性能。（3）更高的效率和性能優(yōu)化的計(jì)算架構(gòu)：Gemini在谷歌的TPU（TensorProcessingUnit）架構(gòu)上進(jìn)行了優(yōu)化，使得它在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)更高效，能夠以更低的計(jì)算資源完成任務(wù)。實(shí)時(shí)響應(yīng)：在實(shí)時(shí)互動(dòng)場(chǎng)景中，Gemini的響應(yīng)速度和處理能力得到了顯著提升，適合用于需要高實(shí)時(shí)性要求的應(yīng)用。（4）增強(qiáng)的安全性與合規(guī)性確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和保密性。道德合規(guī)：DeepMind在設(shè)計(jì)Gemini時(shí)，融入了道德考慮，確保模型在生成內(nèi)容時(shí)盡量避免偏見(jiàn)和歧視，符合倫理標(biāo)準(zhǔn)。（5）高度定制化與靈活性場(chǎng)景適應(yīng)性：Gemini可以根據(jù)不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制和優(yōu)化，適用于醫(yī)療、金融、教育、娛樂(lè)等多種領(lǐng)域。用戶友好性：其接口設(shè)計(jì)和使用體驗(yàn)經(jīng)過(guò)優(yōu)化，使得技術(shù)門檻較低，即使是非技術(shù)用戶也可以輕松使用。Gemini系列由GoogleAI開(kāi)發(fā)的多模態(tài)大模型，代表了Google在人工智能領(lǐng)域的最先進(jìn)技術(shù)。它可以處理多種類型的輸入，包括文本、圖像、音頻和1.5Pro等，旨在適應(yīng)不同場(chǎng)景下的開(kāi)發(fā)需求。如Gemini1.5Pro支持高達(dá)200萬(wàn)token的上下文窗口，適用于需要更大上下文的應(yīng)用場(chǎng)景。Gemini作為一款先進(jìn)的多模態(tài)AI模型，通過(guò)GoogleCloud或DeepMind的專用平臺(tái)提供服務(wù)。用戶可以通過(guò)注冊(cè)和設(shè)置GoogleCloud賬戶、獲取API密鑰，并調(diào)用相關(guān)API來(lái)訪問(wèn)Gemini的功能。對(duì)于普通用戶，Gemini可能會(huì)集成到各種應(yīng)用程序中，提供便捷的多模態(tài)處理能力。在使用過(guò)程中，注意API成本、數(shù)據(jù)隱私和訪問(wèn)權(quán)限等問(wèn)題，以確保安全和合規(guī)使用。Gemini并不是一個(gè)可以像軟件一樣直接安裝的工具，而是一個(gè)通過(guò)云端服務(wù)訪問(wèn)的多模態(tài)大型語(yǔ)言模型，類似于GPT-4。以下是如何訪問(wèn)和使用Gemini的一些可能途徑和步驟，詳細(xì)信息可訪問(wèn)鏈接：/。由于Gemini是由DeepMind開(kāi)發(fā)并與谷歌云服務(wù)集成的，最可能的訪問(wèn)方式是通過(guò)GoogleCloud平臺(tái)。以下是如何使用GoogleCloud訪問(wèn)Gemini的（1）注冊(cè)并設(shè)置GoogleCloud如果還沒(méi)有GoogleCloud賬號(hào)，首先需要前往GoogleCloud官網(wǎng)注冊(cè)一個(gè)賬戶。注冊(cè)后，可以使用GoogleCloud的免費(fèi)試用額度來(lái)體驗(yàn)其服務(wù)。登錄GoogleCloudConsole，創(chuàng)建一個(gè)新的項(xiàng)目。這是所有GoogleCloud資源管理的基礎(chǔ)單元。（2）設(shè)置GeminiAPI訪問(wèn)在GoogleCloudConsole中，找到并啟用相關(guān)的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)API。這可能包括Google的自然語(yǔ)言處理API、多模態(tài)API或其他與Gemini相關(guān)的服在API和服務(wù)頁(yè)面中，創(chuàng)建和管理API密鑰。這些密鑰將用于認(rèn)證和調(diào)用Gemini相關(guān)的API服務(wù)。在本地機(jī)器上安裝并配置GoogleCloudSDK，以便通過(guò)命令行接口與GoogleCloud服務(wù)交互。安裝命令（適用于Debian/Ubuntu系統(tǒng)Bashsudoapt-getinstallgoogle-cloud-sdk安裝完成后，使用以下命令進(jìn)行初始化：Bash（3）使用GeminiAPICloudPythonClientLibrary）來(lái)調(diào)用Gemini的功能。bashpipinstall--upgradegoogle-cloud示例代碼（假設(shè)有一個(gè)多模態(tài)處理APIpython)處理和解析輸出：根據(jù)API的返回結(jié)果，解析并處理模型的輸出。這可能包括文本描述、圖像分析結(jié)果等。DeepMind可能會(huì)提供一個(gè)專門的平臺(tái)或界面來(lái)直接使用Gemini，特別是在研發(fā)或特定領(lǐng)域的應(yīng)用中。訪問(wèn)這些平臺(tái)的具體步驟可能包括：（1）注冊(cè)和登錄前往DeepMind的官方網(wǎng)站，注冊(cè)一個(gè)賬戶并登錄。DeepMind可能會(huì)為研究人員或企業(yè)用戶提供特殊訪問(wèn)權(quán)限。登錄后，可能會(huì)有一個(gè)專用的用戶界面或控制臺(tái)，允許用戶上傳數(shù)據(jù)、配置模型并獲取結(jié)果。（3）利用在線工具使用DeepMind提供的在線工具，直接在網(wǎng)頁(yè)界面中輸入文本、上傳圖像或其他多模態(tài)數(shù)據(jù)，并獲取Gemini的分析結(jié)果。Gemini可能被集成到谷歌或其他公司的應(yīng)用程序中，用戶可以通過(guò)這些應(yīng)用程序間接使用Gemini的功能。例如：使用GoogleWorkspace集成。（1）GoogleWorkspace等），用戶可以通過(guò)這些工具直接調(diào)用Gemini的生成和分析功能。（2）其他集成服務(wù)其他第三方應(yīng)用可能會(huì)集成Gemini的功能，用戶可以在這些應(yīng)用中體驗(yàn)多模態(tài)分析和自然語(yǔ)言處理的能力。（1）綜合利用文本和圖像：Gemini的強(qiáng)項(xiàng)之一是其多模態(tài)處理能力，因此在提出問(wèn)題時(shí)，可以同時(shí)提供文本和圖像。例如，在分析一張圖片時(shí)，提供相關(guān)的文本描述或上下文信息，模型會(huì)基于多模態(tài)輸入生成更準(zhǔn)確的結(jié)果。（2）視頻和音頻的結(jié)合：如果你的任務(wù)涉及視頻或音頻，嘗試將這些與文本結(jié)合輸入，以發(fā)揮Gemini在多模態(tài)處理中的優(yōu)勢(shì)。（1）清晰定義問(wèn)題：在輸入中盡可能明確地定義任務(wù)和目標(biāo)。例如，如果你需要生成內(nèi)容或獲取分析結(jié)果，指示應(yīng)該具體且易于理解，以便模型能準(zhǔn)確并逐步提供給模型處理，這樣可以提高生成結(jié)果的質(zhì)量和相關(guān)性。（1）指定輸出格式：如果你需要特定格式的輸出（如列表、段落、代碼塊等），在輸入時(shí)明確說(shuō)明。這有助于Gemini按照你預(yù)期的形式生成內(nèi)容。細(xì)解釋”，可以幫助控制生成的內(nèi)容量。（1）連續(xù)對(duì)話中的上下文跟蹤：如果你在與Gemini進(jìn)行多輪對(duì)話，確保每一輪都提供必要的上下文信息。這樣，模型可以更好地理解你正在進(jìn)行的任務(wù)并提供連貫的回答。幫助模型跟蹤和理解任務(wù)進(jìn)展。（1）校驗(yàn)生成內(nèi)容：盡管Gemini功能強(qiáng)大，但它可能會(huì)生成不準(zhǔn)確或有誤導(dǎo)性的內(nèi)容。對(duì)重要輸出進(jìn)行人工校驗(yàn)，特別是在需要高度準(zhǔn)確性的場(chǎng)景中，如法律文檔或技術(shù)報(bào)告。（2）結(jié)合外部工具：可以結(jié)合其他工具進(jìn)行二次處理或驗(yàn)證，如使用事實(shí)檢查工具來(lái)驗(yàn)證生成的陳述，或使用專業(yè)軟件進(jìn)行技術(shù)分析。幫助模型在未來(lái)更好地適應(yīng)你的需求。（2）持續(xù)學(xué)習(xí)和調(diào)整：根據(jù)任務(wù)要求不斷調(diào)整提示和指令，以優(yōu)化生成的結(jié)果。這種迭代過(guò)程可以幫助你更好地利用Gemini的能力。（1）保護(hù)敏感信息：在與Gemini互動(dòng)時(shí)，避免上傳或輸入敏感的個(gè)人信息或機(jī)密數(shù)據(jù)。雖然模型強(qiáng)大，但任何輸入的數(shù)據(jù)都有潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)。（2）遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)：確保在使用模型處理數(shù)據(jù)時(shí)，符合相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私和保護(hù)法規(guī)（如GDPR、CCPA等）。（1）避免生成有害內(nèi)容：不要使用Gemini生成非法、暴力、歧視或其他有害內(nèi)容。注意模型可能在某些情況下反映出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)，因此在使用輸出時(shí)要有批判性思維。（2）道德責(zé)任：在使用模型生成的內(nèi)容影響決策或公眾時(shí)，務(wù)必考慮道德責(zé)任，確保輸出內(nèi)容的正面和積極作用。（1）認(rèn)識(shí)模型局限：盡管Gemini強(qiáng)大，但它并非全知全能的。模型在某些情況下可能會(huì)生成不準(zhǔn)確或不可靠的信息，特別是在需要高度專業(yè)知識(shí)的領(lǐng)（2）避免過(guò)度依賴：在關(guān)鍵決策中，不應(yīng)完全依賴模型輸出，應(yīng)結(jié)合人類判斷和其他資源。（1）監(jiān)控API使用：如果你通過(guò)API使用Gemini，請(qǐng)密切監(jiān)控使用量和成本。使用高級(jí)功能時(shí)可能會(huì)增加計(jì)算資源的需求，從而增加費(fèi)用。（2）優(yōu)化調(diào)用頻率：合理規(guī)劃任務(wù)，減少不必要的API調(diào)用，以降低成本和提高資源利用效率。告知用戶：如果你將Gemini集成到面向公眾的應(yīng)用中，應(yīng)該明確告知用戶內(nèi)容是由AI生成的，并說(shuō)明其可能的局限性和風(fēng)險(xiǎn)。這有助于用戶在理解和使用內(nèi)容時(shí)保持理性。Claude是由美國(guó)人工智能初創(chuàng)公司Anthropic傾力打造的大型語(yǔ)言模型，戶友好的對(duì)話式AI體驗(yàn)。相較于其他語(yǔ)言模型，Claude尤為注重可解釋性和用戶控制力的提升，力求通過(guò)先進(jìn)的對(duì)齊技術(shù)，有效降低模型生成有害或不準(zhǔn)確內(nèi)它能夠輕松應(yīng)對(duì)自然語(yǔ)言理解、內(nèi)容生成以及對(duì)話系統(tǒng)等多種任務(wù)，適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景，展現(xiàn)出其強(qiáng)大的實(shí)用性和適應(yīng)性。在此簡(jiǎn)要介紹Claude的功能、使生活和工作效率。模型Opus在本科和研究生水平的知識(shí)、數(shù)學(xué)和復(fù)雜任務(wù)理解方面均超過(guò)GPT-4和Gemini1.0Ultra。Claude3系列模型是由人工智能公司Anthropic開(kāi)發(fā)的三個(gè)版本。這一系列模型在智能、速度和成本上提供了多樣化的選擇，以滿足不同用戶和應(yīng)用場(chǎng)景的需求。其中，Claude3Opus作為旗艦?zāi)Ｐ停诙囗?xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，全面超越了GPT-4等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，樹(shù)立了新的行業(yè)系列模型不僅支持實(shí)時(shí)交互、自動(dòng)完成和數(shù)據(jù)提取等功能，還具備強(qiáng)大的多模態(tài)能力，能夠處理包括照片、圖表在內(nèi)的多種格式數(shù)據(jù)，顯著擴(kuò)展了模型的應(yīng)用場(chǎng)型行為，減少模型產(chǎn)生有害或不準(zhǔn)確內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。這一系列模型的發(fā)布標(biāo)志著Anthropic在人工智能領(lǐng)域的又一重要突破。夠處理復(fù)雜的文本輸入，并生成流暢、連貫且上下文相關(guān)的文本輸出。這使在問(wèn)答系統(tǒng)、對(duì)話生成、文本摘要和內(nèi)容創(chuàng)作等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。Claude3可能支持多模態(tài)輸入，能夠處理文本、圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)類視頻分析和多模態(tài)對(duì)話系統(tǒng)。Claude3具備處理復(fù)雜對(duì)話的能力，能夠理解長(zhǎng)時(shí)間、多輪次的對(duì)話上下文，提供連貫且相關(guān)的回應(yīng)。這使其非常適合用于智能助理、客服機(jī)器人等需要高質(zhì)量對(duì)話管理的場(chǎng)景。Claude3在推理任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠分析復(fù)雜問(wèn)題，提供有邏輯和依據(jù)的答案。此功能適用于技術(shù)支持、法律咨詢、數(shù)據(jù)分析等需要精準(zhǔn)解答的領(lǐng)域。Claude3繼續(xù)強(qiáng)化了安全性和道德標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)性，通過(guò)“憲法AI”技術(shù)框架來(lái)減少偏見(jiàn)和有害內(nèi)容的生成，確保輸出內(nèi)容的可靠性和道德合規(guī)性。相比于前代版本，Claude3顯著提升了對(duì)復(fù)雜上下文的理解能力，能夠更準(zhǔn)確地捕捉長(zhǎng)文本中的關(guān)鍵信息，并在生成時(shí)保持邏輯連貫性。Claude3具有強(qiáng)大的多任務(wù)處理能力，能夠在同一會(huì)話中處理多個(gè)不同類型的任務(wù)，如文本分析、情感識(shí)別、信息提取等。這種多任務(wù)處理能力使其在動(dòng)態(tài)和多樣化的環(huán)境中表現(xiàn)更加靈活。Claude3提供了更多的定制選項(xiàng)，允許用戶根據(jù)具體需求調(diào)整模型的輸出風(fēng)格、長(zhǎng)度和內(nèi)容細(xì)節(jié)，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的個(gè)性化需求。Claude3在輸出內(nèi)容的可靠性和一致性方面有了顯著改進(jìn)，尤其是在專業(yè)領(lǐng)域（如法律、醫(yī)療等）中的應(yīng)用，能夠提供更可靠的回答和分析結(jié)果。Claude3設(shè)計(jì)為具備良好的擴(kuò)展性，可以與各種平臺(tái)和系統(tǒng)集成，支持大規(guī)模的企業(yè)級(jí)部署，適用于需要處理大量數(shù)據(jù)和用戶請(qǐng)求的環(huán)境。Claude3是由Anthropic提供的高級(jí)對(duì)話式AI模型，但其安裝與使用通常不像傳統(tǒng)軟件那樣直接。它通常通過(guò)云服務(wù)或A行安裝。以下是如何訪問(wèn)和使用Claude3的一般步驟：Claude3可能集成在一些云服務(wù)平臺(tái)上，這些平臺(tái)為用戶提供了直接的訪3。Anthropic可能提供SDK（軟件開(kāi)發(fā)工具包）或直接的API文檔，用戶可以在其應(yīng)用程序或服務(wù)中集成Claude3。如AWS、GoogleCloud、MicrosoftAzure等。在這些平臺(tái)上，用戶可以找到相關(guān)的服務(wù)并進(jìn)行訂閱或付費(fèi)使用。Anthropic可能發(fā)布了帶有Claude3集成功能的專屬應(yīng)用或工具。用戶可用戶需要在Anthropic的官網(wǎng)[4]或合作伙伴平臺(tái)上注冊(cè)賬戶，通常會(huì)分配一個(gè)APIKey。這個(gè)Key是訪問(wèn)Claude3的憑證，確保只有授權(quán)用戶可以調(diào)用API文檔通常會(huì)詳細(xì)介紹如何構(gòu)建請(qǐng)求、如何處理響應(yīng)、如何管理對(duì)話上下文等內(nèi)容。文檔還可能包括代碼示例，幫助用戶更快上手。使用編程語(yǔ)言（如Python、JavaScript、Java等）通過(guò)API調(diào)用Claude3。你可以構(gòu)建自己的前端應(yīng)用、聊天機(jī)器人、內(nèi)容生成器）：url="/v1/claude3"headers={"Authorization":"BearerYOUR_API_KEY","Content-Type":"application/json"}}response=requests.post(url,headers=headers,json=data)print(response.json())以上代碼示例展示了如何調(diào)用Claude3API，并獲取模型的響你可以通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽界面或命令行工具來(lái)配置和使用Claude3的功能。（1）官方資源：利用Anthropic提供的官方文檔[4]、教程和社區(qū)支持，解在使用Claude3之前，明確你希望模型執(zhí)行的任務(wù)（如內(nèi)容生成、對(duì)話系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析等）。具體化的任務(wù)目標(biāo)有助于模型產(chǎn)生更相關(guān)和準(zhǔn)確的輸出。提示詞的質(zhì)量直接影響模型輸出的質(zhì)量。精心設(shè)計(jì)和迭代優(yōu)化提示詞它們清晰、具體、具備上下文信息。例如，在需要生成詳細(xì)內(nèi)容時(shí)，可多上下文或引導(dǎo)性問(wèn)題。在多輪對(duì)話中，確保合理地傳遞上下文信息給模型，以便它能基于前面的內(nèi)容生成合適的回應(yīng)。對(duì)于較長(zhǎng)的對(duì)話，定期更新或簡(jiǎn)化上下文可以幫助模短的內(nèi)容。如果需要特定格式的輸出，可以在提示詞中明確說(shuō)明。對(duì)于復(fù)雜任務(wù)，考慮將其分解為多個(gè)步驟，并在每一步生成結(jié)果后再進(jìn)行下一步的操作。這種方法有助于提高最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。提供示例對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，特別是在需要模型按照特定風(fēng)格或格式時(shí)。通過(guò)在提示詞中添加幾個(gè)類似的示例，可以引導(dǎo)Claude3生成符合預(yù)期的如果需要處理大量數(shù)據(jù)，可以考慮將Claude3集成到自動(dòng)化流程中，利用腳本批量調(diào)用API。這對(duì)于內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)清洗或大規(guī)模分析非常有效。輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)哪涿幚?，并遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)（如GDPR）。盡管Claude3經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以減少有害內(nèi)容的生成，但它仍有可能產(chǎn)生不適當(dāng)或有偏見(jiàn)的輸出。在生產(chǎn)環(huán)境中使用時(shí)，建議設(shè)置內(nèi)容審核機(jī)制，過(guò)防止意外的高成本。建議進(jìn)行多樣性和公平性測(cè)試，確保輸出內(nèi)容的公正性。在使用Claude3生成內(nèi)容時(shí)，特別是在公共領(lǐng)域或敏感領(lǐng)域（如醫(yī)療、法律、金融）中，確保輸出內(nèi)容符合倫理和法律要求。不應(yīng)使用Claude3生成或傳播虛假信息、惡意內(nèi)容或侵犯他人權(quán)益的內(nèi)容。日志和變化說(shuō)明，以便及時(shí)調(diào)整你的應(yīng)用和工作流程，確保持續(xù)優(yōu)在此簡(jiǎn)要介紹其基本功能、方法等內(nèi)容，旨在幫助用戶更好地了解和使用LLaMA，點(diǎn)包括強(qiáng)大的推理能力、多語(yǔ)言支持、長(zhǎng)文本處理能力以及靈活的自定義訓(xùn)練和新版本增強(qiáng)了在邏輯推理和復(fù)雜問(wèn)題處理中的表現(xiàn)，能夠理解并處理長(zhǎng)文本LLaMA3詳細(xì)情況可訪問(wèn)網(wǎng)站：httpfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("Memodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Meta/llama-3-7outputs=model.generate(**inputs,mprint(tokenizer.decode(outputs[0],skip_special_token根據(jù)你的需求調(diào)整模型的參數(shù)（如max_le升模型在特定任務(wù)中的表現(xiàn)。通過(guò)提供專門領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)，你可以訓(xùn)練模型生（2）小樣本微調(diào)：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限，可以嘗試少量樣本微調(diào)（Few-Shot），跨任務(wù)應(yīng)用：LLaMA3適用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)情況下生成不適當(dāng)或不準(zhǔn)確的內(nèi)容。建議在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)模型的輸出進(jìn)行監(jiān)控和準(zhǔn)確性。用戶應(yīng)當(dāng)對(duì)模型的輸出進(jìn)行審查，確保生成內(nèi)容符合道德標(biāo)準(zhǔn)和法律要到廣泛應(yīng)用。目前，Copilot模型已經(jīng)推出了最新版本，其中GitHubCopilot不斷優(yōu)化代碼生成和編程輔助功能，能夠更準(zhǔn)確地理解開(kāi)發(fā)者的意圖并生成符合項(xiàng)GitHubCopilot專注于代碼生成和編程輔助，而Microsoft基于用戶的輸入生成內(nèi)容，提供寫作建議，糾正語(yǔ)法錯(cuò)誤，并提升文本的整體質(zhì)戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)，Copilot會(huì)自動(dòng)生成相應(yīng)的公式和圖表，簡(jiǎn)化數(shù)Copilot能夠根據(jù)用戶的偏好和習(xí)慣進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整GitHubCopilot能夠根據(jù)上下），Copilot與VisualStudioCode等主流開(kāi)發(fā)工具無(wú)縫集GitHubCopilot設(shè)計(jì)時(shí)注重代MicrosoftCopilot和GitHubCopilot都是強(qiáng)大的智能助手，分別在生產(chǎn)MicrosoftCopilot和GitHubCopilot是兩款功能不）：以直接點(diǎn)擊啟動(dòng)。如果設(shè)備鍵盤包含專用的Copilot鍵，也可以使用它來(lái)啟動(dòng)如果用戶發(fā)現(xiàn)Copilot生成的內(nèi)容是意外內(nèi)容或冒犯性內(nèi)容，可以通過(guò)GitHubCopilot支持多人協(xié)作，用戶可以與團(tuán)隊(duì)成員共享代碼補(bǔ)全建議和學(xué)總之，MicrosoftCopilot和GitHubC異。用戶應(yīng)根據(jù)自己的需求和場(chǎng)景選擇合適的產(chǎn)品，并按照官方指南進(jìn)行安裝和MicrosoftCopilot和GitHubCopilot是兩款功能不同使用自然語(yǔ)言向Copilot提出問(wèn)題或請(qǐng)求，可以幫助你更快速地完成任務(wù)。如果對(duì)生成的內(nèi)容不滿意，可以重新提出請(qǐng)求或提供更多上下文信息。利用Copilot對(duì)多種編程語(yǔ)言的支持，可以嘗試在項(xiàng)目中引入新的語(yǔ)言或技使用時(shí)需注意數(shù)據(jù)的敏感性。避免將包含個(gè)人信息或公司機(jī)密的內(nèi)容輸入到這些GitHubCopilot生成的代碼可能來(lái)自公開(kāi)的代碼庫(kù)或社區(qū)貢獻(xiàn)，因此在使用在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展浪潮中，除了前文所述的主流大模型外，還有許多新興或特色模型不斷涌現(xiàn)，為這一領(lǐng)域注入了新的活力與可能性。這些模型各具特色，不僅在技術(shù)上有所創(chuàng)新，更在應(yīng)用場(chǎng)景上不斷拓展，為用戶提供了更多及Midjourney等，都在各自的領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)了卓越的性能和廣泛的應(yīng)用前景，為用戶帶來(lái)了前所未有的智能體驗(yàn)。這些模型的不斷涌現(xiàn)，不僅豐富了人工智能的應(yīng)用生態(tài)，更為行業(yè)的未來(lái)發(fā)展指明了新的方向。它在自然語(yǔ)言處理和理解方面表現(xiàn)出色，能夠生成連貫、復(fù)雜的文本內(nèi)容。代碼、數(shù)學(xué)等任務(wù)中的性能，并實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)上下文理解和高級(jí)推效率。其主要功能涵蓋了問(wèn)答、創(chuàng)意寫作與編碼輔助、實(shí)時(shí)搜索與信息處理等多成和音頻識(shí)別功能，進(jìn)一步豐富用戶的交互體驗(yàn)。用戶可以通過(guò)xAI的官方網(wǎng)站https://x.ai/或指定的應(yīng)用程序輕松訪問(wèn)Otter.ai是一款先進(jìn)的AI會(huì)議筆記和實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄工具，它憑借強(qiáng)大的語(yǔ)音識(shí)別與轉(zhuǎn)錄技術(shù)，為用戶提供了高效、便捷的會(huì)議記錄解決方案。其核心實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄、自動(dòng)筆記、會(huì)議摘要以及行動(dòng)項(xiàng)管理等，能夠?qū)崟r(shí)捕捉并轉(zhuǎn)的語(yǔ)音為文字記錄，自動(dòng)生成會(huì)議摘要，并分配和管理行動(dòng)項(xiàng)，極大該產(chǎn)品由AISense公司于2016年推出，致力有對(duì)話。其技術(shù)特色在于結(jié)合了語(yǔ)言識(shí)別和聲音識(shí)別，能夠準(zhǔn)確地將談話轉(zhuǎn)文本，并識(shí)別不同發(fā)言人的身份。此外，Otter.ai還與Zoom、GoogleMeet、MicrosoftTeams等主流會(huì)議軟件深度集成，實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)使用，方便用戶隨時(shí)隨地記錄會(huì)議內(nèi)容。用戶可以通過(guò)訪問(wèn)Otter.ai的官方網(wǎng)站https://otter.ai/或下載其移動(dòng)應(yīng)用來(lái)訪問(wèn)和使用該產(chǎn)品。它提供了多種訂閱計(jì)劃以滿足不同用戶的需求免費(fèi)試用和付費(fèi)版本。付費(fèi)版本提供了更多語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄時(shí)長(zhǎng)、高級(jí)功遍認(rèn)為它簡(jiǎn)化了會(huì)議記錄的流程，提高了工作效率。同時(shí)，其與主流會(huì)議軟件的深度集成以及跨平臺(tái)使用的便利性也獲得了用戶的廣泛認(rèn)可。總體來(lái)說(shuō)，ChatPDF是一款基于人工智能技術(shù)，功能強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)便且用戶評(píng)價(jià)良好的速、高效地處理PDF文檔，提取和理解其進(jìn)行交互，用戶可以通過(guò)輸入問(wèn)題或關(guān)鍵詞，ChatPD出相關(guān)答案，大大提高了信息獲取的效率和準(zhǔn)確性。的官方網(wǎng)站（）訪問(wèn)并使用該產(chǎn)品。在使用過(guò)程中，用戶可以上傳PDF文件，并通過(guò)聊天窗口與ChatPDF進(jìn)行交互，提問(wèn)并獲取答案。關(guān)于用戶評(píng)價(jià)，ChatPDF普遍受到好評(píng)。用戶認(rèn)為它極大地簡(jiǎn)化了從PDF文員和專業(yè)人士來(lái)說(shuō)，ChatPDF無(wú)疑是一款高效實(shí)用的工具。同時(shí)，ChatPDF的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全也備受用戶信賴，上傳的文件會(huì)在一定時(shí)間后自動(dòng)刪除，），用戶可以根據(jù)自己的設(shè)備選擇合適的版本進(jìn)行下載和使用。平臺(tái)界面清晰簡(jiǎn)潔，交互流程順暢，即便是非專業(yè)用戶也能輕松上手。用戶可以直接在瀏覽器中輸入訪問(wèn)POE平臺(tái)，或通過(guò)AppStore、GooglePlay等應(yīng)用商店下載對(duì)應(yīng)的移動(dòng)應(yīng)用程序。注冊(cè)賬號(hào)后，用戶即可開(kāi)始使用平臺(tái)上的各種AI模型和功能。POE平臺(tái)自推出以來(lái)，受到了廣大用戶的歡迎和好評(píng)。用戶普遍認(rèn)為該平臺(tái)在提供一站式AI服務(wù)方面表現(xiàn)出色，極大地提高了工作和學(xué)習(xí)的效率。同時(shí)，也有部分用戶反映，在訪問(wèn)某些高級(jí)功能或模型時(shí)，需要付費(fèi)訂閱，這在一定程度上增加了使用成本。但總體來(lái)說(shuō)，POE平臺(tái)憑借其強(qiáng)大的功能和便捷的使用體驗(yàn)，成為了當(dāng)前市場(chǎng)上備受歡迎的AI對(duì)話平臺(tái)之一。Sora是OpenAI推出的一款革命性的文本到視頻生成模型，它結(jié)合了擴(kuò)散模型和Transformer模型，能夠根據(jù)用暢的視頻內(nèi)容。其核心功能在于模擬現(xiàn)實(shí)世界中的各種情境、場(chǎng)景和事件，能夠?qū)ΜF(xiàn)有視頻進(jìn)行擴(kuò)展和編輯，還支持生成長(zhǎng)達(dá)60秒的視頻，且視頻中包含高度細(xì)致的背景、復(fù)雜的多角度鏡頭以及富有情感的多個(gè)角色，為用戶提供了前所未有的創(chuàng)作體驗(yàn)。定用戶群體開(kāi)放。用戶需要通過(guò)訪問(wèn)OpenAI官網(wǎng)，提交使用申請(qǐng)并等待審核通只需輸入場(chǎng)景描述、角色、動(dòng)作等文本信息，即可生成相應(yīng)的視頻內(nèi)容，并根據(jù)需求調(diào)整視頻風(fēng)格、色彩等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化的創(chuàng)作。饋來(lái)看，其生成的視頻質(zhì)量高、創(chuàng)意無(wú)限，為視覺(jué)藝術(shù)家、設(shè)計(jì)師、電影制作人技術(shù)在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的又一次重大突破，為未來(lái)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了無(wú)限可能。Midjourney[10]是由美國(guó)加利福尼亞州舊金山的獨(dú)立研究實(shí)驗(yàn)室Midjourney,Inc.推出的一款創(chuàng)