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版本新功能
1?體驗介紹
登錄注冊
申請體驗
2?具體使用
2.1?多模態能力
2.1.1?多模理解
2.1.2?視覺問答
2.1.3?多模生成
2.2?代碼能力
2.2.1?代碼生成
2.2.2?代碼解釋
2.2.3?代碼糾錯
2.2.4?單元測試
2.3?插件功能
2.3.1?PPT生成
2.3.2?簡歷生成
2.3.4?文檔問答
3?其他功能
4?權威測評
4.1智商指數
4.2?工具提效
5?總結
優勢
體驗
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寫在前面
認知大模型(Cognitive?Grand?Model)是指一種綜合性的認知模型,旨在模擬和解釋人類的認知過程和智能行為。
它是對人類認知系統的整體建模,涵蓋了知覺、注意力、記憶、學習、推理、語言理解和生成等多個認知功能。
可以說,AI大模型正在全球掀起新一輪的技術革命與商業浪潮,從技術突破到應用落地,加速改變著我們的生活與產業。依托通用人工智能領域的持續深耕和系統性創新,科大訊飛于5月6日正式發布星火認知大模型,并于6月9日迅速完成迭代升級,受到用戶持續好評,為行業與企業提質增效。
8月15日,訊飛星火認知大模型V2.0如約而至!代碼能力與多模態能力重磅發布,通用人工智能能力持續升級,蓬勃發展的開發者生態,構筑起通用人工智能的新生態。
在這之前,8月12日,新華社研究院中國企業發展研究中心發布的《人工智能大模型體驗報告2.0》報告中,訊飛星火以總分1013分,被評為國產卓越大模型之一。
今天我們就來體驗一下傳說中的訊飛星火認知大模型
體驗地址:體驗地址
版本新功能
在體驗之前,先了解一下這次2.0版本的新功能吧,這幾個模塊都做了全新升級,另外還增加了插件功能,滿足各種場景的需求:
- 多模交互
- 代碼能力
- 文本生成
- 數學能力
- 語言理解
- 知識問答
- 邏輯推理
1?體驗介紹
登錄注冊
申請體驗:申請地址
然后點擊申請注冊,會跳到登錄注冊頁面,我選擇的是手機驗證碼登錄,如果之前沒注冊,他會默認幫你注冊,這一點挺好的,不用走注冊流程了。
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登錄成功之后會看到頭像
申請體驗
登錄成功之后,再點擊申請注冊,就會到申請頁面
點擊申請注冊,就會有對應的彈框,然后輸入你的信息就可以申請啦
提交成功
等待審核,稍微等待一會,審核很快(最快5分鐘,最慢4小時)審核成功之后會有短信通知,申請通過之后,就可以使用啦
2?具體使用
訊飛星火大模型是新一代認知智能大模型,它擁有跨領域知識和語言理解能力,能夠基于自然對話方式理解與執行任務
2.1?多模態能力
在多模態方面,訊飛星火也在此次做了新的更新,支持圖片提問功能,目前GPT-4也暫未開放該功能。
用戶可以向訊飛星火發送一張圖片,然后根據圖片內容向訊飛星火提問,例如,發送一張西安大雁塔的圖片,讓其識別圖片展示的是哪一處建筑,有哪些相關的歷史典故等。
下面我們來進行詳細的使用
2.1.1?多模理解
上傳圖片素材,大模型完成識別理解,返回關于圖片的準確描述
測試
直接上傳一張圖片,等待返回
結果
這是一張室內照片,畫面中有一位坐在電腦前的女性。她穿著一件黑色的毛衣,頭發扎成馬尾辮。桌子上放著一臺顯示器和一個臺燈,背景墻上掛著一些裝飾品。整個場景給人一種專注和安靜的感覺。
2.1.2?視覺問答
圍繞上傳圖片素材,響應用戶的問題,大模型完成回答
測試
描述一下這張圖片
結果
在這張圖片中,我們可以看到一個巨大的紫色行星和一個孤獨的人站在沙漠中。這個行星非常巨大,占據了整個天空的大部分空間,而人則站在它的邊緣附近。這個人似乎在欣賞著這個美麗的景象,可能是因為它令人驚嘆或令人感到平靜。
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2.1.3?多模生成
根據用戶的描述,生成符合期望的合成音頻和視頻
測試
幫我生成一段下雨的天,雨水下落,落到地面,落到屋檐。落到樹林里的音頻
結果
它不僅輸出了一段音頻,還有對應的文字描述,
(雨聲輕拍樹葉的聲音)在下雨的天里,雨水從天空中緩緩下落,輕輕地拍打著大地。它們落在地面上,濺起一圈圈漣漪,發出微弱而悅耳的聲音。同時,雨水也滴落到屋檐上。屋檐上的水滴不斷滑落,形成一連串清脆的聲響。這些聲音交織在一起,仿佛是大自然為我們奏響的一曲美妙的樂章。而在樹林里,雨水更是帶來了一種獨特的韻律。它們輕輕觸碰著樹葉和樹枝,發出沙沙的聲音。這些聲音在樹林中回蕩,營造出一片寧靜而祥和的氛圍。總的來說,下雨天的聲音是如此迷人。無論是雨水落到地面、屋檐還是樹林里,都帶給我們一種寧靜和放松的感覺。讓我們沉浸在這美妙的聲音中,享受大自然的恩賜吧!
2.2?代碼能力
2.2.1?代碼生成
智能生成單行或函數級代碼建議;根據注釋、函數名自動生成代碼
測試
幫我用pyhon實現一個復雜度較高的排序算法結果
結果
代碼詳情
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:return arr
else:pivot = arr[0]left = []right = []equal = []for i in range(1, len(arr)):if arr[i] < pivot:left.append(arr[i])elif arr[i] > pivot:right.append(arr[i])else:equal.append(arr[i])return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)
可以看到不僅生成了代碼,還輸出了一段對代碼的介紹
這個快速排序算法的時間復雜度為O(nlogn),是一種非常高效的排序算法。它的基本思想是選擇一個基準元素(這里選擇第一個元素),將數組分為小于、等于和大于基準元素的三個部分,然后遞歸地對小于和大于基準元素的兩個子數組進行排序,最后將三個部分合并起來即可得到有序數組。
2.2.2?代碼解釋
類、函數及其作用逐一詳解;支持逐行代碼注釋;學習海量范式,快速精準解讀
測試
因為是一個對話,上下是有效的,所以就直接讓它針對上述代碼進行逐行解釋
結果
代碼詳情
def quick_sort(arr):
# 定義一個名為quick_sort的函數,參數為一個數組arr
if len(arr) <= 1:
# 如果數組長度小于等于1,說明已經有序,直接返回該數組return arrelse:
# 否則,需要進行排序操作pivot = arr[0]
# 選擇數組的第一個元素作為基準元素left = []
# 定義一個空列表left,用于存放小于基準元素的值right = []
# 定義一個空列表right,用于存放大于基準元素的值equal = []
# 定義一個空列表equal,用于存放等于基準元素的值for i in range(1, len(arr)):
# 遍歷數組中除第一個元素外的所有元素if arr[i] < pivot:
# 如果當前元素小于基準元素,將其添加到left列表中left.append(arr[i])elif arr[i] > pivot:
# 如果當前元素大于基準元素,將其添加到right列表中right.append(arr[i])else:
# 如果當前元素等于基準元素,將其添加到equal列表中equal.append(arr[i])return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)
# 遞歸地對left和right兩個子數組進行排序,并將它們與equal列表合并起來得到最終的有序數組
可以看到,確實實現了代碼的逐行解釋,而且解釋的內容也是正確的。
2.2.3?代碼糾錯
精準定位拼寫、語法、邏輯錯誤;新老代碼比較,支持一鍵修改
測試
因為是一個對話,上下是有效的,所以就直接讓它針對上述代碼進行逐行拼寫、語法、邏輯錯誤定位
結果
經過檢查,上述代碼沒有拼寫錯誤、語法錯誤和邏輯錯誤。它能夠正確地實現快速排序算法,并且代碼風格清晰簡潔,易于理解和維護。
2.2.4?單元測試
選中代碼,一鍵生成單測用例;多主流單元測試框架;智能生成單元測試數據
測試
因為是一個對話,上下是有效的,所以就直接讓它針對上述代碼進行單元測試用例的輸出
結果
用例詳情
def test_quick_sort():
assert quick_sort([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]) == [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
assert quick_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
assert quick_sort([]) == []
assert quick_sort([1]) == [1]
assert quick_sort([1, 1, 1, 1]) == [1, 1, 1, 1]
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2.3?插件功能
2.3.1?PPT生成
測試
我想針對k8s核心組件做一次技術分享,主要實現初學者了解k8s是什么,以及k8s組件的特點優勢等內容,請幫我準備一下分享ppt
結果
ppt詳情
可以看到已經按照要求生成了ppt,看了下內容,真的很不錯,內容張弛有度,圖文并茂,目錄排版合理,字體簡潔大方。基本上稍微優化一下就可以拿去分享了,太贊了!
2.3.2?簡歷生成
測試
幫我生成一份今年畢業,計算機專業的大四學生的實習簡歷
結果
簡歷詳情
可以看到,這個簡歷模板,稍微優化下,就可以成為自己的簡歷了!
2.3.4?文檔問答
測試
文檔截圖如下,是我先寫好的一個問題。
結果
3?其他功能
另外,圍繞訊飛星火V2.0重磅升級的核心能力,星火助手完成全新升級:
??結構化指令:簡單填寫“角色設定、目標任務、需求說明、風格設定”等,大模型初學者也能輕松完成清晰的指令,創建屬于自己的高質量助手;
??私域知識庫:上傳用戶私域數據與知識文檔,通過融合大模型通用知識與個人專業知識,快速完成更專業的大模型應用;
??一鍵生成應用:聚焦已創作的星火助手,一鍵發布成為獨立Web應用,讓我們零代碼也可能創建自己的大模型應用;
??一鍵定制專屬API:每個助手都可獨立生成API,開發者可以將其快速集成到自己的應用中;
更強大的助手功能,讓我們專注創意idea,把剩下的工作交給訊飛星火!讓再小的場景,也能輕松擁有專屬大模型應用!
4?權威測評
新華社研究院中國企業發展研究中心于8.12日發布的《人工智能大模型體驗報告2.0》,科大訊飛以總分1013分位列本次國產主流大模型測評榜。
在四大評測維度中的智商指數和工具提效指數兩個維度獲得第一,該報告任務訊飛星火在"工作提效方面優勢明顯"。
4.1智商指數
在智商部分,訊飛星火、智譜AI-ChatGLM并列第一
4.2?工具提效
在工作提效部分,訊飛星火、百度文心一言、商湯商量、智譜AI-ChatGLM表現優良;其中訊飛星火排名第一
5?總結
優勢
訊飛星火認知大模型”是科大訊飛推出的新一代認知智能大模型,具有7大核心能力,即
- 文本生成
- 語言理解
- 知識問答
- 邏輯推理
- 數學能力
- 代碼能力
- 多模態能力
擁有跨領域的知識和語言理解能力,能夠基于自然對話方式理解與執行任務。從海量數據和大規模知識中持續進化,實現從提出、規劃到解決問題的全流程閉環。
可以說,在通用人工智能的實現之路上,多模態已成為賦能行業的剛需,因此也成為訊飛既定的人工智能技術長期戰略。
過去三年,訊飛在多模態領域累計獲得17個國際權威評測冠軍,并且在2022年啟動了訊飛超腦2030計劃,致力于“讓人工智能懂知識、善學習、能進化,讓機器人走進每個家庭”。
另外,大模型的爆火,為人工智能打開了廣闊的想象空間,擁抱通用人工智能,已成為企業與個人的共同選擇。
自星火大模型發布以來,訊飛開放平臺開發者同比增長超282%,深度賦能“企業服務、教育培訓、醫療健康、智慧金融、智能硬件”等行業。
體驗
如果您是渴望使用認知大模型的用戶,無論是個人還是企業,訊飛星火都是您最佳的選擇!親自動手試試!
您可以訪問以下鏈接申請測試:體驗地址
看看它是否能夠滿足您的需求。
通過這個【專屬鏈接】鏈接申請體驗的,審核更快(最快5分鐘,最慢4小時),強烈建議通過專屬鏈接來申請;
另外還有開發者權益福利:通過【專屬鏈接】申請還可以有更高的星火大模型API測試額度,比普通渠道申請多30%,至高可申請500w?Tokens。