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和千问等产品多数属于指令模型或在其基础上进行了指令化调整。数据向量模型这类模型对普通用户而言用得较少主要用于需要检索的场景如知识库、相似度搜索等。它们通常不直接生成文字或图片而是把文字或图片等信息编码成一串数字数组——也就是向量。这个向量相当于该信息的“身份证”或“坐标”用于表示和比较内容的语义或特征。向量模型会把信息编码为向量进而在一个巨大的多维坐标空间中表示这些信息。语义相近的词或内容在空间中的位置也会相近语义相反或无关的则会相距较远。向量模型目前最常见的应用是 RAG检索增强生成。一些 NAS 的相册也提供检索功能但那些实现多依赖传统数据库索引而非向量检索。就我所知使用向量模型进行精确检索计算的厂商中目前只有威联通和极空间在实践这一方案。眼睛视觉模型视觉模型其实并不是单纯的作图这么简单视觉模型作为大类目再往下细分可以分为两个大类分别是生成和理解。很多人以为生成类模型就是直接“按提示画图”但图像生成的过程实际上是逆向的。当前主流的生成方法依赖扩散模型 (Diffusion)训练阶段把一张清晰图片不断加噪直到变成类似雪花屏的满屏噪点生成阶段则从满屏噪点开始按用户输入的条件逐步去噪最终复原出清晰的图像。视觉理解顾名思义是对已有图片进行分析和理解常见场景包括图像识别、OCR、目标检测、图像分类等。实现这些功能的主流方法主要有 ViTVision Transformer和 CNN。常见做法是把图像切分成若干小块patch 或 receptive field分别对每个小块提取信息或特征再将这些局部特征汇总、融合以完成最终的判定或理解。目前视觉模型种类繁多既有近期走红的 Nano Banana Pro也有老牌的 Midjourney、DALL·E 3以及广泛使用的开源项目 Stable Diffusion。但总体来看国内在视觉模型的研发和生态建设上与国外相比仍存在一定差距。全能多模态模型多模态顾名思义是把视觉模型的“眼睛”和语言模型的“大脑”结合在一起从而具备视觉问答、情感交互、跨模态检索等能力也是目前大模型的发展方向。多模态的发展早期通常采取将视觉模型和语言模型“强行拼接”的做法通过后续训练让“大脑”学会理解“眼睛”传来的信息。随着技术演进现在的多模态模型更多是在设计阶段就原生支持文本、音频、图片等多类数据的联合理解与处理而不是简单地把单模态模块堆叠在一起。多模态领域较为出名的代表包括 GPT‑4o 和 Gemini 1.5 Pro。多模态模型现在算是应用最广的模型类型之一——例如手机里的语音助手如小爱、小布、小V很多都基于多模态技术实现了语音、图像与文本的联合理解与交互。补充全能化趋势除了上述的模型还有一些日常普通用户用的更少或者更为专业的模型其中主要就是视频生成模型、音频语音模型以及专业模型等等。视频生成模型是目前技术难度最高的模型之一对算力要求极高。它通常在扩散模型的基础上引入 Transformer 结构用以生成连续且逻辑自洽的帧序列随后再把这些时间帧按顺序拼接就能得到完整的视频。这类模型最具代表性的就是Sora与国内比较出名的可灵。音频语音模型其实用的并不少比较出名的案例就是“AI歌手”孙燕姿。然而即便音频模型已经相当成熟调音与修音仍需要人工参与否则即使是未接触过 AI 的普通听众也大都能察觉到明显的失真感。专业模型其实就是针对垂直领域特殊训练的模型通用大模型虽然通用性强但“什么都懂一点”的特性往往只能达到“略懂”的水平。为满足专业场景的高精度需求才催生了这类专用模型。常见类型包括代码模型和各类科学模型如生物、气象、数学等。如何获取大模型通过以上我相信你已经大概知道了大模型的种类以及使用场景那么如何获取我们想要的模型呢官方渠道先从官方渠道说起。除去少数需要付费或有使用限额的模型例如近期走红的 Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等大多数模型在官网上都可以直接免费使用不过通常仅支持网页版或官方 APP。对普通用户而言这类使用方式已基本满足日常需求。如果你想通过 API 调用大模型很多平台其实是提供了可观的免费额度的。例如阿里的通义千问可以在阿里百炼控制台领取抖音的“豆包”可以在火山方舟引擎控制台领取。通常这类额度只发放一次但数量往往从几百到数千万 Token 不等。用于文本类任务的话对普通用户基本足够。这里推荐一下美团的longchat模型非广虽说是稀释后的模型但longchat也有通用模型和深度思考模型两种同时官方文档看似没有更新但实测是支持多模态的。当然最重要的是美团的longchat目前对于个人用户每天有500万的Toekn申请之后没错是每天500万的Toekn对于个人用户来说这个量非常大了完全足够常规的文本和视觉分析处理主打一个免费量大。第三方渠道—付费向如果你有大量其他模型使用需求例如更高质量的视觉分析、图形生成等等那么大概率就需要付费来使用你可以选择用官方的付费服务但大部分情况下高质量的模型大量使用费用其实并不低亦或者选择折扣的第三方渠道。通常来说这类第三方网站的token会是官网的3-6折根据模型的热度和质量而定。在计费方式上会有按次和按量两种方式一般来说生成类模型熊猫建议是按次文本或向量这类模型建议按Toekns来计算。关于网址的获取其实途径非常多百度搜索大模型第三方API站点、github中直接搜索AI内容赞助广告中、linux.do论坛佬友们的分享等等这些都是获取的途径废了避免广告嫌疑熊猫就不做推荐了可以自行搜索。第三方渠道—免费向这时候又有小伙伴会问那么就没有完全免费的路子嘛那当然也有不过免费往往也会带来一些问题例如站点可能时不时就会跑路、不支持API并发、热门付费模型没有等等。这一类站点的获取关键词为公益站尽可能用谷歌去搜索当然一样的github和linux.do中也会有很多推荐但基本上是没有热门付费模型或高质量生成类模型比如近期大热的Nano Banana Pro。一般来说公益站会限制用户的API并发或二次分发大部分公益站都是不开放注册的只会在特定的时间开放注册类似于PT站的操作在额度方面大概率也是签到、注册、邀请等等来获取额度。大部分情况下注册一般就有20-100的额度这里指的是美元然后每天签到大概也有5-10左右基本上也是完全够用了。自给自足—逆向最后一种则是逆向工程熊猫这里并不推荐这种方式关于如何使用逆向这里没办法做过多的介绍可以自行github搜索相关项目。逆向之后就不受额度、注册等限制了但往往也伴随不稳定性以及模型使用的限制例如不能进行图像生成、语音识别等等这就和逆向工程的项目相关了。如何使用大模型最后说说大模型的实际使用。正如前面提到的普通用户最常用的功能是对话、搜索和生图。要想实现更精准的图像生成或更深度的对话就需要引入“智能体”概念——本质上就是对模型进行预设与流程化配置。对于文本类项目网上其实已经有非常多的提示词了或者你可以直接让AI帮你生成相关需求的提示词这里推荐熊猫之前介绍过的提示词优化器支持直接使用以及自部署Prompt Optimizer。除此之外大部分的应用或者模型官网都内置一些智能体熟练合理的运用智能体很多时候能提高不少的工作效率。而对于图形生成也有非常多的项目和网站会收集一些预设词这里熊猫主推https://opennana.com/。该网站收录了一共700多种生图案例且支持中英文双语提示词。写在最后如今AI的发展趋势非常之猛作为普通人的我们并不能改变什么前两天熊猫翻招聘软件甚至看到一些公司已经开始将熟练使用AI作为招聘要求了。技术的发展并不会取代人但不会新技术的人一定会被其他人取代。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 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