11月中国AI大模型平台排行榜算法智能体agent

文|AI大模型工场,作者|参商王玄,编辑|星奈

一、国内大模型发展趋势|11月份解读从预训练向推理转向,Scalinglaw撞墙?

有研究预计,如果LLM保持现在的发展势头,预计在2028年左右,已有的数据储量将被全部利用完。届时,基于大数据的大模型的发展将可能放缓甚至陷入停滞。

实际上,OpenAIO1模型的推出将预训练ScalingLaw范式带向了推理层的ScalingLaw,国内企业也开始纷纷上线推理模型。

国内,10月初,就有消息传出,“AI六小虎”中已经有两家公司已经决定逐步放弃预训练模型,近期又有消息指出,仍在继续预训练的公司只剩下智谱AI和MiniMAX,其他包括月之暗面、百川只能在内的公司都已经放弃预训练。

然而,OpenAI高级研究副总裁MarkChen却在在炉边谈话中,正式否认「ScalingLaw撞墙论」。他表示,并没有看到ScalingLaw撞墙,甚至OpenAI还有两个范例——o系列和GPT系列,来保持这种Scaling。

此外,扎克伯格、奥特曼和其他AI开发商的首席执行官也公开表示,他们尚未达到传统scalinglaws的极限。因此,OpenAI等公司仍在开发昂贵的、价值数十亿美元的数据中心,以尽可能多地提升预训练模型的性能。

企业软件公司Databricks的联合创始人兼主席联合开发者IonStoica表示,大模型的表现可能在某些方面已经停滞,但在其他方面仍在进步。

Stoica表示,尽管大模型在代码和解决复杂、多步骤问题等任务方面不断改进,但其在执行通用任务(如分析一段文本的情感或描述医疗问题的症状)方面似乎进展缓慢。“对于常识性问题,你可以说,目前我们看到LLM的表现停滞不前。我们需要[更多]事实数据,而合成数据没有太大帮助”他说道。

但其实“ScalingLaw”撞墙与否,在AI领域,虽然短期内可能会遇到技术瓶颈或成本效益比下降的问题,但从长远来看,AI的软硬件能力仍然会持续增长。

大模型巨头重点发力,AIAgent大爆发

最近,大厂扎推上线AIAgent产品。从去年就大火的概念,今年终于迎来应用落地的集中爆发。

Gartner已将代理式AI列为2025年十大技术趋势之一,并预测到2028年,至少有15%的日常工作决策将由代理式Al自主完成。

11月29日,在智谱AgentOpenDay上,智谱AICEO张鹏宣布旗下自主任务完成智能体AutoGLM再次升级,支持自主执行超过54步的长步骤操作,也可以跨App执行任务。

张鹏认为,发展至今,大模型已经初步具备了人类与现实物理世界互动的部分能力。Agent将极大地提升L3使用工具能力,同时开启对L4自我学习能力的探索。未来,GLM团队将继续加速Agent模型产品的研发,期待着一句话操作电脑和手机的范式尽快到来。

此外,华鑫证券在其研报中预测,AIAgent的中国市场规模有望从2023年的554亿元增长至2028年的8520亿元,年均复合增长率高达72.7%。中信建投则在研报中表示,预计在不久的将来会进入大模型时代的2.0时代:AIAgent。

随着人工智能技术的持续突破,AIAgent正迅速成为全球科技领域的关键发展方向,预计未来几年内,AIAgent将广泛渗透至多个行业应用,涵盖智能家居、医疗、金融等领域,成为推动行业升级和自动化的核心技术之一。

大厂扎推入场,AI眼镜正在崛起

11月12日,“百度世界2024”大会上,百度发布了全新AI硬件产品——小度AI眼镜,号称全球首款搭载中文大模型的原生AI硬件产品。据悉,小度AI眼镜将于明年上半年正式上市。

据透露,小米也正在布局新一代AI眼镜,届时将与歌尔股份合作,全面对标MetaRay-ban。该眼镜搭载AI功能、音频耳机模块、摄像头模块,并将以小米自有品牌形式发布。消息称雷军对这款AI眼镜的销售预期设定在“三十万台以上”。而此前小米已经在2021年发布了小米智能眼镜探索版。

华为、小度、小米、荣耀等互联网巨头依托自身强大的生态体系和用户基础,纷纷布局AI眼镜。根据IDC的数据,2024年第一季度全球智能眼镜出货量同比增长了200%以上,显示出AI眼镜市场的强劲增长势头。预计到2029年,全球智能眼镜全球年销量有望达到5500万副,市场规模将达到1067.78亿元。这一市场趋势进一步证实了大厂们纷纷布局AI眼镜,希望通过硬件化落地AI大模型技术,以抓住市场机遇。

二、国内主要大模型最新进展百度

11月21日消息,百度发布截至2024年9月30日的第三季度业绩。财报显示,百度总营收336亿元,百度核心营收265亿元,归属百度核心的净利润75.4亿元,同比增长17%,超出市场预期。

李彦宏在业绩会上透露,百度将于2025年初发布文心大模型的新版本。目前,文心大模型日均调用量已达15亿次,一年内增长30倍。

同时在业绩会上披露的,还有百度文库和百度App的最新数据——当前,百度文库AI功能月活用户已经突破5000万,同比增长超300%;百度AppAI功能已覆盖近70%月活用户。

近日,百度文库推出的“AI全网搜”功能,利用先进的AI技术提升信息检索的效率和准确性,帮助用户在信息泛滥的时代快速获取核心要点。该功能整合了丰富的文档资源,特别是在学术领域表现突出,能够通过自然语言处理技术提供结构化答案,并通过图示化功能提升信息的可读性。

字节跳动

11月15日消息,字节跳动视频生成模型PixelDance和Seaweed在即梦AI正式上线,面向公众免费开放使用。用户进入即梦AI的“视频生成”界面,在视频模型里选择“视频P2.0Pro”或“视频S2.0Pro”,即可分别体验这两款模型,目前网页版和手机端APP均已支持。

字节跳动两款视频生成模型于9月底首次发布,并通过即梦AI、火山引擎分别面向创作者和企业客户小范围邀测。

11月14日消息,扣子上线了全新的智能语音OpenAPI,首次将“理解”的能力注入语音交互链路,同时具备强大的AIAgent能力、精准识别、稳健的实时通信能力、自然的语音效果等优势。

扣子团队表示,邀测期间暂不收取语音功能费用,仅根据智能体调用次数和Token消耗收取专业版的基础费用。而内测用户的福利是每日1小时、每月20小时的实时通话体验时长,足以满足基础测试和常规使用。如有更高时长需求,用户可根据实际情况提出额外申请,以满足不同场景的深度测试需要。

科大讯飞

近日,科大讯飞对其星火低代码智能体平台进行了全面升级,旨在通过快速搭建和灵活定制,显著缩短开发周期并拓展应用场景。新平台允许用户免费创建AIAgent,接入微调平台实现定制优化,升级RAG方案扩充专业知识,并上线创建模板降低开发门槛。

星火低代码智能体平台提供可视化操作界面,允许用户将大型语言模型、插件、代码等功能模块灵活组合,高效编排复杂且稳定的业务流程。

平台涵盖了大语言模型(LLM)、自定义代码执行以及复杂的判断逻辑等高级功能,满足用户对各种复杂任务处理的需求。开发者可以基于大小模型混合架构搭建应用,一键发布API,并跨平台云+端大模型SDK进行灵活集成与定制化。

阿里云

11月12日消息,阿里在海外推出对话式AI搜索引擎Accio,面向全球商家开放,这是全球第一个B2B领域的AI搜索引擎。

11月13日消息,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,共6款Qwen2.5-Coder模型。其中32B尺寸的旗舰代码模型在十余项基准评测中均取得开源最佳成绩,成为全球最强开源代码模型,在多项关键能力上超越闭源模型GPT-4o。

11月17日消息,阿里最近宣布开源了其最新的图像生成模型——Qwen2vl-Flux。该模型不仅具备编辑、合并和混合等多种功能,还能够根据用户输入的图片或文字生成高度相似的新图片。

近日,阿里巴巴国际AI团队推出的Marco-o1模型,专注于解决开放型问题,超越了传统的标准答案领域。该模型通过创新的self-play和MCTS技术,构建了具备反思能力的超长CoT数据,展现了在机器翻译和其他领域的强大能力。

中国电信人工智能研究院(TeleAI)

近日,权威大模型评测基准SuperCLUE发布最新《中文大模型基准测评2024年10月报告》中,由中国电信人工智能研究院(TeleAI)原创打造的星辰语义大模型TeleChat2,作为央企大模型代表,综合能力位列大模型第一梯队。

其中TeleChat2在理科“工具调用”维度排名前二,在Agent智能体总榜排名并列第二。

TeleChat2-35B以更小参数量和更佳效果获得开源模型排行榜铜牌,综合效果超过Llama-3.1-70B-Instruct和Llama-3.2-90B-Instruct等较大参数模型。

据了解,中国电信是最早布局并首先开源大模型的央企机构,在中国电信CTO、首席科学家、TeleAI院长李学龙教授带领下,坚持全链路自主研发创新,构建了语义、语音、视觉及多模态等全模态完备的大模型基础框架。并在今年7月完成了星辰大模型系列的语义、语音、多模态大模型均已完成算法及服务的“双备案”。

且在今年前半年,TeleAI就陆续开源了1B、7B、12B和52B参数的第一代TeleChat系列模型。最近,TeleChat2系列也已完成3B、7B、35B和115B模型开源,逐步构建了全尺寸开源布局。

在应用落地层面,目前,星辰语义大模型系列已在政务服务、智慧教育、经营分析、公文写作等领域广泛应用落地。

腾讯

11月28日消息,腾讯公司官方人士对外宣布,腾讯混元大模型12月3日正式上线视频生成能力,用户可以在腾讯元宝App中提交申请试用。企业客户通过腾讯云提供服务接入,目前API同步开放内测申请。同时,腾讯也将开源该视频生成大模型。

本月中旬,腾讯大模型App元宝发布了2.0版本,界面方面的升级包括更新对话列表,支持历史使用资产沉淀,用户可更轻松地查找历史对话和用过的智能体。

此外,元宝2.0基于新一代大模型“混元Turbo”,在性能上实现了大幅提升,训练和推理效率提高一倍,支持任意长宽比及最高7K分辨率图片的理解分析。在文生图方面,语义理解、画面质感和真实性也得到了全面优化。

360

11月27日消息,360集团研发的全新生成式AI搜索产品“纳米搜索”App日前已上架到苹果AppStore和应用宝等安卓应用商店,直接对标百度、阿里夸克、秘塔AI、PerplexityAI等多个AI搜索类产品。

据介绍,基于大模型的360AI搜索产品“纳米搜索”,slogan是“解锁每一个疑问,看见每一个细节”,主打集搜、读、写、创于一体,称要“重新定义AI搜索”、更轻更快更强,并且要开创全新问答方式,让搜索变得简单直观。

周鸿祎在视频中指出,传统搜索引擎存在“关键字不匹配导致结果偏差大”和“搜索信息质量参差不齐”两大问题;同时大模型的使用对普通用户而言仍有较高门槛,需要掌握复杂的提示词与对话技巧。而360AI搜索以大模型驱动搜索引擎的智能化升级,在用户体验上取得显著突破,具有门槛低、易操作的优势,是AI改造的最佳场景之一。

智谱

11月29日消息,在上午北京智谱GLMOpenDay上,智谱AI发布AutoGLM及GLM-PC两款AI智能体产品。

其中,AutoGLM,基于智谱自研的“基础智能体解耦合中间界面”和“自进化在线课程强化学习框架”,是智谱第一个产品化的智能体Agent,通过文字/语音指令模拟人类操作手机,实现大模型从“言”到“行”的范式转变,目前已经“百万内测”开放申请;GLM-PC则是基于CogAgent模型的视觉理解和任务规划能力,操作计算机的桌面应用,用户通过简单的一句话即可实现复杂任务的快速执行,同时具有任务规划、屏幕界面信息理解的能力,能够根据页面信息进行计划更改和自我纠错,根据用户的指令完成任务。

昆仑万维

11月27日消息,昆仑万维正式推出具有复杂思考推理能力的系列模型——「天工大模型4.0」o1版(Skyworko1)。此次发布的Skyworko1包括三款模型:Skyworko1Open、Skyworko1Lite、Skyworko1Preview。

据了解,Skyworko1是由昆仑万维集团发布的具有慢思考推理能力的系列模型。这是国内第一款中文逻辑推理能力的o1模型。不同于现有的复现OpenAIo1模型的工作,Skyworko1不仅在模型输出上内生了思考、计划、反思等能力,同时,该开源模型在标准评测集上,对比普通模型推理能力大幅上升,真正让模型拥有了思考和反思带来的推理能力的提升。团队复现o1的技术路线,使得初始推理能力较差的基座模型在基准测试集上成为生态位SOTA。

11月20日,昆仑万维正式推出「天工大模型4.0」4o版(Skywork4o),以及新产品「实时语音对话助手Skyo」。据了解,Skyo作为一个智能语音互动产品,具备快速响应、多语言对话能力,它能够主动发起对话、实时打断。同时,Skyo具备情感化反应和个性化声音定制功能,为用户带来温暖贴心的陪伴体验。

外此,基于天工AI的大模型技术能力和AI搜索功能,Skyo能克服大模型幻觉问题,在对话中回复真实内容。

月之暗面

最近两天,月之暗面的仲裁纠纷持续发酵。金沙江创投主管合伙人朱啸虎公开“炮轰”前金沙江创投主管合伙人张予彤,认为其隐瞒在月之暗面的股权激励,并指出月之暗面在拿到循环智能几个投资方的同意豁免书之前开始融资,次程序过程存在问题,对月之暗面的豁免协议也可以被认为无效。

对此,杨植麟出面回应,感谢投资人,并确认张予彤作为联创加入月之暗面,并透露,迄今为止张予彤在业务、战略以及多场融资战役中对公司做出了重要贡献,月之暗面授予张予彤股份的本质是其作为月之暗面联合创始人对公司后续多年持续工作的对价。

朱啸虎在杨植麟回应后马上表态,认为杨植麟回避了关键问题:

1、书面沟通是不够的,需要严格的按照公司章程,股东决议(每一轮股东多数的签字);董事决议有利益冲突的董事必须明示并申请回避,不能隐瞒欺骗。

2、利益冲突必须第一天就披露,900万股是第一天就给的,并不是后面陆续给的,而且不是简单的没有披露,而是设计了很多方式(代持,投很少的钱来欲盖弥彰)来隐瞒欺骗。虽然是月之暗面,但希望所有的行为都能在太阳底下,堂堂正正。

围绕月之暗面的风波还未结束,无论后续事件会如何发展,都将是AI创投圈一个标志性事件。

11月11日消息,快手可灵AI正式推出独立App,已在苹果AppStore及多个安卓商店陆续上架。可灵AIApp的核心功能为AI视频生成和编辑,支持文生视频和图生视频,目前有可灵1.0和1.5两个版本模型可供选择,其中1.0模型拥有更强大的可控生成能力,而1.5模型可直出1080p高清视频、提高画面美感。同时,针对已生成的视频提供续写功能,最长可续写生成约3分钟视频。

11月25日消息,快手可灵AI在全球上线业内首个视频模型定制功能,创新性解决了AI视频生成中人物IP稳定性难题。目前,用户可在可灵AIweb端使用该功能训练定制人脸模型,并参照该模型继续生成视频内容,满足用户创作多个包含同一人物镜头的诉求。此外,可灵1.5模型也迎来再次升级,支持在图生视频高品质模式下,使用多达六种运镜控制方式和运动笔刷功能。

猎户星空

这两项重要成果的发布,不仅标志着猎户星空在AI技术领域的又一重大突破,更为AI行业商业化进程注入新动能。

THE END
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9.适合初学者的一些常用的机器学习库本文主要分享一些常用的人工智能相关的内容,包括:模型训练、数据处理、参数优化、实验跟踪、特定领域库以及一些工具。 在人工智能项目开发的过程中,我们通常会使用到很多机器学习、深度学习框架、各种数据处理库和一些工具。好用的库很多,但对于初学者来说先聚焦在一些比较常用的框架、库或者工具,有利于提高效率。下面主要https://www.51cto.com/article/770983.html
10.如何构建高效的离线机器学习模型训练平台?袋鼠社区在当今数据驱动的时代,机器学习成为了推动各行业创新的重要动力。特别是在离线环境中,构建一个高效的机器学习模型训练平台,不仅可以提高模型的训练效率,还能极大地提升数据安全性和模型的可靠性。本文将深入探讨离线机器学习模型训练平台的构建要点,包括所需的技术、框架、流程及其应用场景,帮助读者全面了解如何打造一个优秀https://www.dtstack.com/bbs/article/15769
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12.机器学习平台机器学习平台是面向机器学习应用开发者,提供开发机、自定义任务、实验管理等丰富的建模调试工具以及多框架高性能推理服务的企业级云原生机器学习平台https://www.volcengine.com/product/ml-platform
13.基于云原生打造分布式机器学习平台(分布式训练篇)在分布式训练过程中,训练的容器次源是由K8S进行调度分配置,工作容器被分布在集群中的哪一台机器使用者是预先不知道的,这样我们就需要有一种介质来存储训练过程中所需要的代码、配置、数据等等,以便于在训练过程中任何一个容器都可以访问它。 在系统框架中已经介绍过了,平台采用的是ceph做为平台的分布式存储,同时与rohttp://cdn.modb.pro/db/474536
14.ScaleAIScale AI是一个基于云端的机器学习标注训练平台,为企业提供高效的数据标注、注释和分类服务,以帮助加速人工智能应用开发。 Scale AI的平台拥有一支专业的标注团队,能够提供高质量的数据标注服务。同时还支持自动化标注和集成API接口等功能,为客户提供一站式的数据处理解决方案。它使用机器学习技术实现数据分类与图像标注,https://www.aizhinan.cn/tools/2337.html
15.阿里云机器学习平台大模型训练框架EPLEPL 是一个统一多种并行策略、易用的分布式深度学习训练框架,它将不同的并行策略进行了统一抽象。在一套分布式训练框架中,支持多种并行策略,包括数据并行、流水并行和算子拆分并行,并支持不同策略的组合和嵌套使用。同时 EPL 提供了灵活应用的接口,用户只需要添加几行代码就可以实现丰富的并行化策略。模型侧不需要去https://blog.itpub.net/70024923/viewspace-2943445/
16.一篇文章读懂什么是机器学习平台这个工程师想用技术减轻人工劳动,他拍摄了约7000张黄瓜照片,传到谷歌云的机器学习平台,通过TensorFlow深度学习框架,训练模型去识别黄瓜,并对黄瓜按不同特质进行分类。在此基础上,他还做了一个黄瓜分拣机,再配合上自动传送带系统,可以将每根黄瓜识别出来后再传送至程序指定的箱子。这样,降低了分拣黄瓜过程中人工参与。https://www.10100.com/article/90094
17.云原生机器学习平台技术综述(编排调度篇)在当前大数据、大模型的背景下,深度学习基础设施平台的架构需要能够满足大规模训练所需的算力、存储和网络,具备强可扩展性的云原生架构是不二之选。本系列文章我们重点关注机器学习平台的技术难点及其在Kubernetes云原生底座之上的解决方案。覆盖编排、调度、存储、通信、推理等方方面面。本文是系列的第一篇:编排调度篇。 https://laiye.com/news/post/2627.html
18.模型训练平台模型训练平台是基于多种机器学习框架开发的人工智能云平台,具有强大的硬件资源管理能力以及高效的模型开发能力,可进行模型开发、分布式训练与服务发布,降低AI使用门槛,提升开发效率,助力车企加速智能化转型。https://www.z-one.tech/products/modeltraining/
19.字节跳动&火山引擎:企业级机器学习平台建设实践现代机器学习系统发展到现在,需要支持从数据管理、特征工程、模型训练,再到模型上线、推理和监控等各种环节,涉及的模块和依赖众多,支撑的业务需求也复杂多变,因此打造一个工程化的机器学习平台对于技术落地至关重要。 字节跳动内部机器学习平台建设演进 字节跳动内部的机器学习平台建设始于 2017 年,那年字节跳动 AI Labhttps://xie.infoq.cn/article/6056428746d7901429d2b8e67?utm_source=related_read_bottom&utm_medium=article
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