中国人工智能迎来重大突破 国产大模型匹敌GPT

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中国AI大比拼：盘点国内顶尖大模型，谁能称霸未来？

人工智能的迅猛发展，尤其是在大型语言模型领域，展现出了颠覆性的创新。 国际巨头如OpenAI、GitHub、Stability AI推出的模型，如ChatGPT、Copilot、Gemini和Claude，在对话、问答、写作及分析判断方面展现出了卓越的语言理解与生成能力。 然而，由于网络环境的限制，国内用户往往无法直接访问这些国际平台。

国内的AI企业和科研机构并未因此而落后，而是紧跟前沿，推出了大量参数高达数十亿乃至数百亿的大型语言模型。 这些模型各有特色，有的侧重通用对话能力，有的则专注于特定行业领域，有的追求在开放领域任务的全能型表现，有的则瞄准特定的专业应用场景。

国内大模型的阵营可谓是百花齐放，各具特色。 掌握并善用这些模型的强大能力，无疑能大幅提高个人在工作学习中的效率。 只需提出需求，这些模型便能快速生成高质量的文案创作、智能摘要、程序代码，甚至决策分析报告等，且多数是免费提供使用的。

对于有兴趣的用户，了解和掌握这些模型的能力将使自己在职场或学术领域中与他人拉开差距。以下是一些国内顶尖大模型的盘点，供参考：

以上模型均是免费使用，为个人用户量身定制，旨在满足实际需求。 用户在选择时应从自己的具体需求出发，挑选最适合自己的一款模型。 每个模型在不同场景下都具备其优势和特点，从开放域对话到特定领域的专业应用，再到生成代码，每款模型都能为用户提供独特的支持。 用户体验是选择模型的关键，因此，不妨亲自尝试不同的国产大模型，找到最适合自己的那一款，让人工智能助力提升个人能力。

国产「GPTs」登场！清华系重磅发布GLM-4全家桶，性能可达90% GPT-4

编辑：编辑部新一代国产大模型「GLM-4」震撼发布！在性能上全面比肩「GPT-4」，达到90%的相似度，直接对标OpenAI的GPT系列。 此次发布，不仅限于单一模型，还推出了「定制化的个人GLM大模型」GLMs和「GLM Store」，为用户提供全面的AI解决方案。 与上一代「ChatGLM3」相比，「GLM-4」在综合能力上实现了60%的提升，性能逼近「GPT-4」。 它具备更强的多模态功能，支持更快的推理，更多并发，且推理成本显著降低。 同时，「GLM-4」在智能体能力上也得到了增强。 在中文能力上，「GLM-4」超越了所有竞争对手，并在长文本处理能力上一骑绝尘，实现了128K「大海捞针」全绿的成绩。 模型在多个评测集中展现了显著的性能提升，包括MMLU、GSM8K、BBH、HellaSwag数据集上分布达到94%、95%、99%和90%的水平，而在HumanEval数据集上更是拿到了72分，超越了GPT-3.5和GPT-4。 在指令跟随方面，「GLM-4」在中文环境下表现出色，中文对齐能力更为突出，逼近「GPT-4」的最新版本效果。 在模型应用过程中，用户更关注的是中文对齐能力，「GLM-4」在这一方面达到了6月13日发布版本的性能，甚至在专业能力、中文理解、角色扮演方面超过了「GPT-4」的精度。 针对中文推理能力，「GLM-4」仍有提升空间，但整体上已经达到了较高的水平。 在128K长文本测试中，「GLM-4」展现出强大的能力，能够几乎百分百地实现精度召回，处理文本达到300页，开发者再也不用担心文档处理问题。 「GLM-4」的多模态能力也得到了增强，全新的「CogView3」效果超过开源最佳的「Stable Diffusion XL」，接近「DALL·E 3」的水平。 无论是对齐、保真、安全、组合布局等评测维度，「CogView3」都达到了「DALL·E 3」90%以上的水平，语义理解能力也得到了显著提升。 此外，「GLM-4」还推出了「All Tools全家桶」，实现了LLM能力的ALL IN ONE！无需复杂的魔法咒语或代码，即可调用大模型完成各种复杂任务，包括回答问题、画图、使用外部知识源等。 在AI画图方面，「GLM-4」All Tools结合上下文语境进行创作，如画一只卡通柯基，描述它开始跑步、加入小兔子一起跑，并让背景虚化，模型都能准确理解并执行指令。 在代码解释器方面，「GLM-4」能自动调用代码解释器解决复杂的方程或微积分问题，支持文件处理、数据分析、图表绘制等复杂任务。 「GLM-4」的网页浏览能力也得到了增强，能够根据任务自行规划检索，选择信息源，与信息源交互。 如查询2023年CCF开源大会的天气，模型能自动进行多次搜索，提供准确信息。 「GLM-4」还支持Function Call，根据用户提供的功能描述自动选择所需功能并生成参数，根据返回值生成回复，能力与「GPT-4」基本持平，中文理解上略有优势。 在DevDay上，「GLM-4」推出了定制化个人大模型「GLMs」，无需代码基础，用户可以使用简单的prompt指令创建自己的GLM模型智能体，实现便捷开发。 这标志着国产「GPTs」的全面上线，大幅降低使用门槛，让AI技术更广泛地应用于各个领域。 此外，「GLMs」模型应用商店上线，提供开发者分成计划，推动了大模型生态的建设。 与OpenAI的GPT Store相似，「GLM Store」为开发者提供了新的商业化路径，创造了生态，支持第三方开发者发展。 智谱AI在大模型产业链的建设中不断推进，不仅聚焦模型能力的提升，还致力于构建开放的开源社区和学术支持体系。 与全球开发者、研究机构、企业合作，共同推动模型数据丰富、模型优化、应用全面。 开源模型如「GLM-130B」和「ChatGLM-6B」的发布，以及大规模的下载量和星标数，体现了智谱AI在开源领域的领先地位。 在产业合作方面，智谱AI已与超过1000家合作伙伴实现深度共创，覆盖金融、咨询、互联网、传统消费产品、智能制造、传媒等众多领域。 通过整合国产芯片、不同垂直领域服务集成商等上下游资源，共同推动产业升级。 「GLM-4」及后续系列产品的发布，标志着国产大模型技术的快速发展和成熟，智谱AI通过持续的创新和开放合作，为中国人工智能事业的繁荣与发展贡献了重要力量。

这个被微软高看的中国AI研究院，是何方神圣？

微软总裁在访谈中提到了三家公司，它们是处于人工智能前沿的领导者，其中包括与微软合作的Open AI、谷歌，以及中国北京智源人工智能研究院（BAAI）。 智源研究院虽创建于2018年，年轻却成就非凡。 2021年，它推出了中国首个且全球最大的超大规模预训练模型【悟道2.0】，参数量达到1.75万亿，超越了GPT-3.5和谷歌的Switch Transformers（参数量1.6万亿），在国际公认的任务“跑分”项目上，【悟道2.0】都取得了优异成绩，超过了GPT-3、Google ALIGN等同类技术。 更重要的是，【悟道2.0】的训练过程在100%国产超级计算机上完成，是中国团队首次在该领域取得如此成就。 智源研究院不仅在大模型领域有显著贡献，还推出了“天演”生命智能模型、“九鼎”智算平台、“FlagOpen飞智大模型”，推动了我国人工智能行业的发展。 在短时间内，智源已在业内声名远播，其智源大会、智源社区和青源会汇聚了AI内行，建立了深厚的行业联系。 这表明，在人工智能领域，中国已悄然走到了世界前列。 智源研究院的创立源于北京市的科技体制改革，聘请了多位专家，包括清华大学药学院教授鲁白、原国家自然科学基金委员会主任杨卫院士、美国国家科学院院士杨培东、原微软亚太研发集团首席技术官张宏江博士。 在研讨会上，专家们提出了六项建议，最终在科技部和北京市委市政府的支持下，于2018年12月成立了北京智源人工智能研究院。 研究院汇聚了来自不同背景的专家，包括来自企业、学术界的专业人才，形成了多元化的人才团队。 智源研究院实行理事会领导下的院长负责制，张宏江担任理事长，黄铁军教授担任院长。 智源研究院的科研管理机制结合了自由探索与目标导向，赋予科学家最大的技术路线决定权和经费使用权，同时聚焦统一的研究愿景，推动重大科研任务的实施。 这一体制推动了智源研究院在科学研究上的显著成果。 仅在2021年，智源研究院就发表了或支持发表了超过1470篇国际AI顶会顶刊论文，其中被顶级会议期刊收录的论文占比逾七成，形成了多个国际首创、首发的重大成果。 科学研究的道路充满挑战，研究机构需要在提供自由度与进行引导之间找到平衡。 智源研究院通过构建协作社区，打造未来研究的计算和数据平台，集结最优秀的同行，专注于可能产生原始创新与长期影响的领域，旨在提高中国出现突破性成果的概率。 通过智源的努力，中国在人工智能领域的创新系统运行得更为高效，创新成果的出现概率得以增加。

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