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本文目录一览：

• 1、天工AI,回答最全的中国自主研发的智能搜索工具!
• 2、胡锡进谈百度公司的人工智能软件“文心一言”
• 3、...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

天工AI,回答最全的中国自主研发的智能搜索工具!

1、技术领先：天工AI是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，技术上达到了国际先进水平。这保证了其搜索结果的准确性和可靠性。多场景应用：无论是学习、工作还是生活，天工AI都能提供相应的智能支持。这种广泛的应用场景使得天工AI成为用户不可或缺的智能助手。

2、天工AI功能强大、优势显著，是信息检索的有力工具。其特色使用场景包括答案搜索和实时资讯获取。只需简单步骤：访问官网，进入首页，搜索目标内容。天工AI提供广泛内容来源，确保信息准确可靠。AI导航123网站汇集500+AI工具，包含天工AI在内，满足各种需求。网址aidh12com易于记忆，结构清晰，适合新手。

3、天工AI由昆仑万维打造。昆仑万维是天工AI的开发公司。天工AI是一款支持搜索、写作、文档分析、多模态生成的全能型AI助手。2024年6月，天工AI登陆麒麟软件商店人工智能专区，为用户带来AI对话、写作、绘图、搜索、音乐等应用体验。截至2024年5月，其每日活跃用户（DAU）已超过100万。

4、天工AI是昆仑万维科技股份有限公司的产品。昆仑万维科技股份有限公司是一家A股上市公司，其自主研发的人工智能产品天工AI被誉为全球首个多模态“超级模型”，能够一站式解决多种场景下复杂问题的全能AI工具。

5、图像识别等多种功能。它可以帮助用户进行语音输入、语音翻译、语音合成等操作，还可以进行智能问答、智能推荐等服务。天工AI助手的准确度和响应速度都非常高，用户体验非常好。它还支持多平台使用，可以在手机、电脑等设备上使用。总之，天工AI助手是一款非常实用的工具，能够帮助用户提高工作效率和生活品质。

胡锡进谈百度公司的人工智能软件“文心一言”

1、胡锡进对百度公司的人工智能软件“文心一言”持积极期待和支持的态度。具体表现在以下几个方面：重要一步的认可：胡锡进认为“文心一言”的发布是中国产品在与全球引领者ChatGPT竞争中迈出的重要一步。高期待与鼓励：他虽然不是技术专家，但希望“文心一言”能不负众望，成长得更好。

2、年3月16日，安徽资深媒体人胡锡进关注了百度公司的人工智能软件“文心一言”的发布。这是中国产品在与全球引领者ChatGPT竞争中迈出的重要一步。胡锡进认为，尽管在技术上他不是专家，但他希望“文心一言”能成长得更好，不负众望。

3、胡锡进提到，自由空间必须以工作之外的大量闲暇时间为重要条件之一。他批评了当前社会中普遍存在的加班现象，尤其是互联网平台企业的“996”工作制，认为这不仅是官僚主义和内卷的结果，还削弱了人们的自由感。他呼吁撤除空间上的不必要障碍，如过多的栏杆和围住的广场，以营造更加宽松的社会氛围。

4、胡锡进认为，在理工科为主的大学中，人文教育同样不可或缺。他指出，人文教育能够培养学生的社会责任感、道德观念和批判性思维，是塑造全面发展人才的重要一环。呼吁平衡发展：胡锡进呼吁大学在调整文理科时，要平衡发展，既要注重理科的实用性和创新性，也要重视文科的批判性和人文性。

5、胡锡进认为“4+4”学制从美国引入协和医学院的初衷是善意的，但中国社会现实可能让其走歪，成为“特权”和人情后门，破坏公平正义，在董小姐事件中就有此嫌疑。他还提出以下观点：中美学制差异：美欧大学宽进严出，而中国高校是严进宽出，大学和研究生院入门难，能进去的学生素质有一定保障，毕业率高。

...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

LangChain LLMs模块为自定义大模型接入提供便利。通过封装ChatGLM接口，实现与LangChain其他模块的协同。利用Cache功能，提高响应速度，特别是对重复问题的快速处理。接入方法包括配置Cache与调用模型服务。综上，国内大模型领域发展迅速，ChatGLM-6B作为平民版本，为开发人员提供了低成本、高效率的选项。

多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销。而LLMs（大规模语言模型）在大量训练后掌握了关于世界的“先验知识”，因此，使用LLMs作为多模态大模型的先验知识与认知推动力，来加强多模态模型的性能并降低其计算开销，成为了一种自然的想法。

年10月26日，由我国计算机学会主办的2023中国计算机大会正式拉开帷幕。智谱AI在论坛上推出了一款全自主研发的第三代基座大模型——ChatGLM3及相关产品，这是继推出千亿基座对话模型ChatGLM与ChatGLM2后的又一重要里程碑。

在自然语言处理领域，LLMs，如ChatGPT、LLaMA、ChatGLM和GPT-4等，因其强大的下游任务适应能力而引起广泛关注。然而，由于LLMs的黑盒性质，对于模型整体能力的评估仍然存在挑战。INSTRUCTEVAL评估方法从问题解决、写作和人类价值对齐三个方面对模型进行全面评估，旨在更深入地了解这些模型的功能。