随着AI的巨大发展，AI将走进我们的生活的各个方便。使用AI工具将变的非常迫切，因为AI可以提升人们的生活效率，提升生活的品质

这是一段特效短片，虽然只有四秒，但它在推特上斩获了十多万浏览。

极验验证是一种防机器人的验证机制，可以通过图像识别等方式来判断用户是否为真实用户。

中文竞技场大模型体验

酷蛙FaceChain项目计划后续联合社区的力量不断打磨该开源项目，解锁更多高阶玩法（比如人物表情包、人物连环画故事、虚拟试衣间……），并进行更深层次的算法创新，发表相应顶会论文。

下面4张图片，小伙伴们有没有看出来哪些是原图，哪些是AI生成的呢？

随着OpenAI研发的GPT大模型大火，市场意识到大模型的潜力与商机。2023年作为“大模型元年”，在这一年里，国内诞生了成千上万的大模型，但有大模型不意味着就能好，好的大模型才是市场上所需要的，那么怎么做出好的大模型呢？接下来将会介绍如何去评测大模型。

近期，通义千问大规模视觉语言模型Qwen-VL上线魔搭社区，Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发，支持图文输入，具备多模态信息理解能力。

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中文大模型体验

基于函数计算一键部署 Stable Diffusion

近期，一条由AI全流程制作的《流浪地球3》预告短片大火，不禁让人惊叹一把生成式AI真的有在悄悄惊艳所有人，也给AI驱动视频创作市场提供了更大的想象空间。

通过中文竞技场模型比较模型AB的优劣

8月21日，由中国工程院院刊《Engineering》、中国人工智能学会、中国工程院院刊信息与电子工程领域分刊《FITEE》联合主办的Engineering大讲堂暨“智行中国”第五期系列论坛在浙江大学举行，论坛围绕基座模型基础理论、AI+X垂直领域赋能应用及基座模型评测体系等问题邀请领域专家展开了深入探讨。

用Modelscope 中文竞技场的测评体验分享体验了三个场景，分别体验1系统默认的问题提交体验; 2.根据任务问题体验; 3.自主式提问题体验。就系统给出的答案进行评测。

中文大模型体验

模型评估的指标

中文竞技场大模型体验

在魔搭社区，通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型，Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于，它能够实现几乎无损的性能表现，模型大小仅为5.5GB，内存消耗低，速度甚至超过BF16。

近日，在上海人工智能实验室发布的多模态大模型榜单MMBench中，来自达摩院的mPLUG-Owl 超过MiniGPT4，LLaVA，VisualGLM等14个多模态大模型，登顶榜首。目前，mPLUG-Owl最新的预训练，SFT模型都已在ModelScope开源，欢迎大家体验。

魔搭社区发布了一个名为“InsTagger”的工具，用于分析LLM（大语言模型）中符合人类偏好的监督微调（SFT）数据。InsTagger 是基于 InsTag 方法训练的本地指令标签标注器，用于为符合人类偏好的监督微调数据集中的指令标注描述其意图和语义的标签，从而指导指令的分流或监督微调数据集的分析。

ModelScope中文竞技场是一个创新性的应用测试平台，专注于评估和提升自然语言处理（NLP）模型在中文语境下的性能。该平台为研究人员、工程师和数据科学家提供了一个丰富多样的测试环境，用于测试和比较不同NLP模型在各种任务上的表现。这也使的我们了解它们在不同任务上的相对表现，选择更适合使用场景的回答。下面👇就是基于该应用测试结果（使用到的对话类型为：代码相关，人类价值观，NLP 专业领域）：

扫描技术已经被广泛应用于如办公（文件、名片、发票）、学习（笔记、试卷）、个人生活（证件、照片）、商务（收据、发票）、法律（合同、证据）等等各个领域。然而，现实图像中常常会出现一系列模糊、阴暗、褶皱、污渍、光线、透字等问题，如下面是一张很常见的笔记照片，照片中的褶皱和版面弯曲严重影响了图像质量和可读性，经过传统扫描工具如打印机、扫描仪扫描后仍然难以到达实用性和可用性。近期，合合信息旗下扫描全能王全新上线了一款“智能高清滤镜”黑科技，。本篇文章将对此一探究竟，从深层原理和测试对比来揭开其神秘面纱。

ModelScope模型测评

ModelScope中文竞技场模型使用测评

中文竞技场模型体验

大模型体验评测

对ModelScope模型进行测评分析

中文大模型评测

中文大模型体验

对中文竞技场模型测评

中文大模型体验评测

中文大模型测评

本次体验我选了三个比较考验专业技能的方向。分别是：代码相关、知识常识相关和NLP专业领域。这些模型对于一些基础得问题回答的还是很不错的，但是掌握的知识广度不够，深度还是可以的。更有甚者，一个模型遇到不会的问题，直接给我返回乱码，这个就要批评一下程序员了，怎么可以让用户看到这种场面呢？

体验分享

本文对大型语言模型进行综合评测，从代码相关性、人类价值观和知识常识三个角度展开分析。每个领域提出了3个问题，以测试模型的效果。