扛鼎中国AI搜索,天工凭什么?
人类的创作不会没有瓶颈,但AI的热度可不会消停。
大模型之战依旧精彩,OpenAI选择在Google前一天举行发布会,两家AI企业之间的拉扯赚足了热度。
反观国内,百模大战激发了大家对于科技变革的热切期盼,而如今行业已逐渐进入风口的冷静期,稍显波澜不惊。
真正愿意长久深耕大模型的行业玩家或许都已意识到:只有真正的产品力,才能获取更稳健的商业化可能。
天工AI更是深谙其中的道理,已经悄悄迈入天工3.0时代。
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***天工AI,始于搜索*****
AI大战,本质是搜索引擎之争。
OpenAI被曝出的搜索产品SearchGPT,将在未来某个时间推出;Google更是一直在尝试将AI进一步集成到搜索中;黄仁勋一直在用的Perplexity,外界称其为「AI搜索」,它更喜欢自称「答案引擎」;You.com已将自己定位为下一代搜索产品……
大模型之争,未来逐渐演变为AI搜索引擎之战,用户搜索行为的改变将从根本上影响互联网搜索领域的行业格局,距离AI「杀死」搜索引擎,只是时间问题。
大众也苦传统搜索引擎久矣:翻几页都找不到想要的答案,莆田系医院宣传,看挂羊皮卖狗肉式广告……
假如搜索引擎没有广告,直达结果,那会是什么样?假如搜索结果不仅保障时效性,还能输出文本、图片、音频、脑图等多形态答案于一体?假如搜索引擎会拆解问题,比你更懂你,可能吗?
天工AI已经做到了!
天工AI率先打响国产AI搜索引擎之战,2023年8月昆仑万维「*天工AI搜索*」发布后,百度搜索、阿里旗下夸克搜索、360AI搜索也纷纷加入战局。
只是当下当我们谈起搜索引擎,最大的问题恐怕不在于技术,而在于产品。
***天工 AI 革了搜索引擎的命*****
算力算法在产品面前不值一提,大模型如果想「接替」搜索引擎,就必须能够针对用户的问题找到实时且正确的来源,并给出准确的回答。
当下AI搜索引擎所面临的问题有两个:
- 对于用户的问题,能否找到相关、可信的来源,从而给出准确的答复。
- 用户提出的有时效性的问题,能否找到最新的来源。
我们搜索时会出现的,不仅仅再是简单的链接罗列,而是一个开门见山的准确答案。
昆仑万维董事长兼CEO 方汉认为,在天工3.0大模型的多轮搜索功能中,天工特别注重提升用户体验,让搜索过程更像是在与大模型进行对话。
现在的天工AI像一本看不见的百科全书,又或者是一个全能型的助手,为你归纳整理好任何问题的答案。
天工AI网页版界面设计得简洁明了,注册登录后超容易上手。
答案可选择简洁、增强或研究模式。
简洁模式的答案比较简洁。
增强模式的结果,甚至「哪些成员是从其他公司转来的?」「有多少成员来自印度?」都能总结出来,Amazing!
对时效性要求比较高,更本地化的一些资讯类也能给出不错的结果。
搜索有些内容,如旅行攻略时,多模态图文并茂交织的搜索体验,天工是中国第一份,也是独一份。
几秒钟就可以轻快、便捷、高效获取到搜索结果,完全不存在传统搜索引擎的冗余,赘述的情况,可见天工AI的总结归纳能力有够强大。
其实昆仑万维的天工AI搜索的设计之初,就在数据收集与索引环节引入了大模型技术,对互联网上海量内容进行识别和筛选,屏蔽虚假广告内容,再引入网站权威性、可靠性等其他影响因子,初步清洗出较为纯净、高质量的搜索结果。
目前,昆仑万维的天工AI搜索团队已经累计索引了上百亿优质数据资源,用户使用天工AI搜索时,将会显著地体会到搜索结果质量更高,冗余信息更少。
比较可圈可点的是,天工AI除了提供文本回答之外,还会根据实际情况附带图片、思维导图甚至是视频,使搜索结果更直观丰富。
至于一些涉及对比的问题,天工AI会自动生成对比表格,令人一目了然,直接上图。
天工AI搜索右侧还会直接附带参考链接,方便溯源。
此外,自带本土属性的天工AI,相比较国外搜索引擎,搜索结果更本土化,更适合中国宝宝体质,其他人性化搜索体验,大家可以自行探索。
**体验地址:**https://www.tiangong.cn/
*也可以直接搜索「天工」,体验小程序和APP。*
***为何这么强?MoE+ RAG*****
天工AI的不俗实力,首先归功于MoE加持,MoE全称Mixture of Experts,混合专家模型,就是内置了数个专家模型的大模型。
各类MoE大模型已是层出不穷,OpenAI推出GPT-4、谷歌推出Gemini、Mistral AI推出Mistral、连马斯克xAI的大模型Grok-1用的也是MoE架构。
MoE作为大模型架构的一种,它将多个专家(Experts)模型组合起来,共同解决一个问题。每个专家都是一个小型的神经网络,它们各自擅长处理任务的某一方面。当MoE模型接到一个任务时,它会将任务分配给最合适的专家,最后通过一个门控网络汇总专家的输出,给出最终答案。
这就像一家公司有多个部门,在做决策的时候,公司的CEO可以听从市场部、生产部、策划部甚至财务部相关专业领导的建议,最终产生最优的决策。
按照以往经验,较大的模型通常有更好的性能,但代价是更大的计算需求。MoE偏偏不认这个邪,它通过计算量大大减少的模型预训练来挑战这一规则。
MoE模型提升了模型规模,但是却没有因此成倍地增加推理成本,MoE技术上的可持续性,被认为是下阶段大模型发展破局的突破口。
而昆仑万维正式推出的新版MoE大语言模型「天工3.0」,更是拥有4000亿参数,超越了3140亿参数的Grok-1,是全球最大的开源MoE大模型。
大语言模型尽管具有所有语言能力,但缺乏掌握「现在」的能力。在快节奏的世界里,「现在」就是一切。
而RAG的出现无疑是人工智能研究领域最激动人心的进展之一,不仅有效地缓解了幻觉问题,提高了知识更新的速度,并增强了内容生成的可追溯性,使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信,让大模型较好地掌握「现在」。
RAG技术,通过检索+文字生成,来负责把控大模型的知识库。
RAG将信息检索与答案生成这两个环节结合在了一起,其技术路径可以简化理解为:用户提问——在数据库中检索相关答案——系统将用户的提问及检索出的相关答案一起合成Prompt——将Prompt提交给大模型——大模型返回提问结果。
引入了检索环节,RAG技术能够显著提高搜索答案质量,还能为答案输出提供可解释性,一定程度避免了大模型「胡说八道」的倾向。
尤其是在面对复杂的、需要深度理解的知识检索场景时,RAG技术的效果非常优秀,在准确率、召回率等关键指标上都超越了不少传统检索方法。
***不止AI搜索,强大的多元产品线*****
除了AI搜索,天工3.0AI对话助手外,天工网页端更有精彩的AI音乐,AI图片甚至是AI文档分析等端口开放。
作为中国首个音乐大模型SOTA,天工表现不俗,在歌词演绎的完整性以及人声咬字等方面,已经超越Suno,为中美AI差距扳回****一局。
天工AI音乐可以完全免费使用,并支持自由下载!
简洁明了的操作界面,大家可以自己填充文案,也可以请AI帮写文案,150字左右字数不到一分钟就可以生成三首试听音乐,生成速度很快,不满意还可以重新生成,效果太惊艳了,直接上试听。
原创曲目-版本1,头部科技,1分钟
原创曲目-版本2,头部科技,1分钟
原创曲目-版本3,头部科技,56秒
原创歌词文案
挂壁公路无法相逢,我们从其他角度身体力行
太行雄险超出视野,芳华如梦悠扬里燕语晴空
你也曾在期许中迎来新生,微笑着人世行旅中
无谓着归去来时满身风尘,不言时间令人沉重
劲风令人畏葸,只因留恋着人间一切
萍踪天涯隐约,幸福不止是嘴角微笑
静看着,阳光从清晨到西沉,你再三沉沦
相信着,遗憾也是一种圆满,你无须去管
可以听出,三首音乐风格各异,歌曲整体的音乐品质都非常高,极具欣赏价值。
音乐风格多元,人声情绪饱满,情感转折明显,句末歌词的处理也很细节,令人耳目一新,质量甚至已经不输一般流行作品。
但对于生僻字的识别仍有瑕疵,例如前面两个版本中的畏葸[xǐ]的「葸」字居然不能识别,但并无大碍,再创作用同声词代替一下就好,后续修复一下词库就好。
人声合成,是AI音乐生成中最重要、最能体现生成效果和品质的维度,清晰逼真的人声也是天工AI音乐的最大亮点之一。天工AI音乐产生的中文水平极高,歌声发音清晰,音色质量十分卓越,具有逼真的演唱效果,已是业内SOTA水平!
在设置中,天工贴心地加入了「请选择参考音频」,以便创作者创作出自己想要的作品风格。
我尝试着选择了Scarborough Fair,然后出来的三首都完全是Scarborough Fair类似的旋律,此功能利弊明显,上传参考音乐可以生成能相对稳定,得到想要的音乐风格,但缺乏属于AI创作的新鲜创造感。如果更想要一些突破性,还是忽略此选项为好。
读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
资源分享
大模型AGI学习包
资料目录
- 成长路线图&学习规划
- 配套视频教程
- 实战LLM
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1.成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。
对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。
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c++ 图论2 深度优先算法和广度优先算法
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【Qt】初识QtQt Creator
一.简述Qt 1.什么是Qt Qt 是⼀个 跨平台的 C 图形⽤⼾界⾯应⽤程序框架 。它为应⽤程序开发者提供了建⽴艺术级图形界⾯所需的所有功能。它是完全⾯向对象的,很容易扩展。Qt 为开发者提供了⼀种基于组件的开发模式,开发者可以通过简单的拖拽和组合来实现…...
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Android 11.0 修改系统显示大小导航栏消失
Android 11.0 修改系统显示大小导航栏消失 1.显示大小设置为大时,导航栏图标不显示。 设置为大,较大,最大时,导航栏图标不显示。 2.开始怀疑是导航栏被隐藏了,各种折腾无效。 3.发现: frameworks/base/pa…...
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RocketMQ源码学习笔记:Producer启动流程
这是本人学习的总结,主要学习资料如下 马士兵教育rocketMq官方文档 目录 1、Overview1.1、创建MQClientInstance1.1.1、检查1.1.1、MQClientInstance的ID 1.2、MQClientInstance.start() 1、Overview 这是发送信息的代码样例, DefaultMQProducer produ…...
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Node.js 和浏览器环境中都使用 WebSocket
使用WebSocket为什么不适配双端 浏览器环境本身就支持 WebSocket,直接使用 JavaScript 内置的 WebSocket 对象来建立连接。 Node中本身并没有内置 WebSocket 协议的支持,所以需要使用第三方库 ws来实现 WebSocket 功能。 一. 使用跨平台 WebSocket 库 …...
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css美化滚动条样式
效果展示 实现 滚动条宽,高度 /* 整体滚动条 */ ::-webkit-scrollbar {width: 10px; }/* 滚动条轨道 */ ::-webkit-scrollbar-track {background-color: #ffffff;border-radius: 6px; }/* 滚动条滑块 */ ::-webkit-scrollbar-thumb {background-color: #888;borde…...
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由浅入深,走进深度学习(补充篇:转置卷积和FCN)
本期内容是针对神经网络层结构的一个补充,主要内容是:转置卷积和全连接卷积网络 相关内容: 由浅入深,走进深度学习(2)_卷积层-CSDN博客 由浅入深,走进深度学习(补充篇:…...
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Linux基础篇——目录结构
基本介绍 Linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构,在此结构中的最上层是根目录"/",然后在根目录下再创建其他的目录 在Linux中,有一句经典的话:在Linux世界里,一切皆文件 Linux中根目录下的目录 具体的…...
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星际编码:Swifter.Json,.NET宇宙中的数据处理新星
概述 在数字化的星辰大海中,数据是宇宙的通用语言。在.NET这一广袤的星系中,JSON作为信息交换的媒介,扮演着至关重要的角色。今天,我们要探索的是一颗新星——Swifter.Json,一个功能全面且性能卓越的JSON序列化和反序列…...
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金融科技在智能投研领域的多维应用与未来展望
金融科技在智能投研领域的应用不仅带来了行业的革新,也为投资者、市场分析师以及整个金融行业带来了前所未有的机遇和挑战。从多个维度来探讨这一领域,我们可以更全面地理解其应用现状与未来前景。 一、投资者角度:智能化决策工具 对于投资者…...
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40V转5V,40V转3.3V,40V转3V使用什么降压芯片型号?
40V转5V,40V转3.3V,40V转3V使用什么降压芯片型号? # 40V转5V、3.3V、3V降压芯片:AH8820A的介绍与应用 在电子电路设计中,电压转换是一个常见的需求。特别是在需要将较高电压转换为较低电压以供微控制器、传感器和其他低电压设备使用时,降压…...
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作业7.2
用结构体数组以及函数完成: 录入你要增加的几个学生,之后输出所有的学生信息 删除你要删除的第几个学生,并打印所有的学生信息 修改你要修改的第几个学生,并打印所有的学生信息 查找你要查找的第几个学生,并打印该的学生信息 1 /*…...
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Yolov8可视化界面使用说明,含代码
⭐⭐ YOLOv8改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐ YOLOv8可视化界面如下 使用需要安装opencv-python、torch、numpy及PySide6(python版本>3.9) pip install PySide6 pip install numpy pip install opencv-python 使用说明 运行下方代码…...
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TCP三次握手
一次握手:客户端发送带有 SYN 标志的连接请求数据包给服务端。 二次握手:服务端发送带有 SYNACK 标志的连接请求和应答数据包给客户端。 三次握手:客户端发送带有 ACK 标志的应答数据包给服务端。 示例: 车联网车机192.168.225.…...
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PostgreSQL介绍与安装
一、PostgreSQL数据库介绍 1、什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 我们也…...
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十分火爆!储蓄式国债今日开售!
今年以来,国债深受投资者欢迎,无论是储蓄国债还是超长期特别国债的销售频频上演“日光”“秒空”的场景。今日,2024年第三期和第四期储蓄国债在银行渠道正式开售。券商中国记者今日一早获悉,国债在手机银行渠道的销售十分火爆。记者注意到,工商银行手机APP显示,2024年第三…...
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QT截图程序,可多屏幕截图二,增加调整截图区域功能
上一篇QT截图程序,可多屏幕截图只是实现了最基本的截图功能,虽然能用但是缺点也有,没办法更改选中的区域,这在实际使用时不太方便。这篇增加了这个功能。先看看效果。 实现代码为: 头文件 #ifndef MASKWIDGET_H #de…...
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Flutter 中的 CompositedTransformTarget 小部件:全面指南
Flutter 中的 CompositedTransformTarget 小部件:全面指南 在Flutter的动画和高级布局系统中,CompositedTransformTarget是一个与CompositedTransformFollower配合使用的组件,用于创建硬件加速的跟随动画和视差效果。这种类型的动画通常用于…...
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【Python Cookbook】S01E03 找到最大最小的N个元素
目录 问题解决方案讨论 问题 如何在一个集合中找到最大或最小的 N 个元素? 解决方案 使用 heapq 模块。 pip install heapqheapq 模块中,有 nlargest() 以及 nsmallest() 两个函数: import heapqnums [1, 8, 23, 2, 7, -4, 8, 18, 42, …...
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Android ANR简介
ANR(App not respond)是Android定义的一种稳定性问题类型;系统发出关键消息,同时发出此消息的超时消息。处理逻辑有两种情况: 关键消息被执行,超时消息被清除;ANR不会发生超时消息被执行&#x…...
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【深度 Q 学习-01】 Q学习概念和python实现
文章目录 一、说明二、深度 Q 学习概念三、python实现四、结论 关键词:Deep Q-Networks 一、说明 在强化学习 (RL) 中,Q 学习是一种基础算法,它通过学习策略来最大化累积奖励,从而帮助智能体导航其环境。它…...