国产AI模型“Yi-Lightning”逆袭超越GPT-4！
近日，全球千万用户盲测投票产生的AI模型排行榜公布，令人惊喜的是，国产AI模型“Yi-Lightning”成功逆袭，一举超越了此前长期占据榜首的GPT-4。
Ai 智能办公利器 - Ai-321.com
人工智能 - Ai工具集 - 全球热门人工智能软件ai工具集合网站
该模型由国内知名AI公司零一万物研发，并在多个分榜中取得了优异成绩，其中数学分榜更是与国际巨头并列第三。特别值得一提的是，“Yi-Lightning”的评分几乎与马斯克最新推出的xAI模型Grok-2-08-13持平，并大幅领先于其他竞争对手，如GPT-4o-2024-05-13、GPT-4o-mini-2024-07-18以及Claude3.5Sonnet等。
此次排行榜的评选规则进行了重大调整，更加注重AI模型解决实际问题的能力，而非仅仅关注回答的长度和风格。在新的规则下，“Yi-Lightning”仍然能够与GPT-4和Grok-2处于同一梯队，展现了其强大的实力。
翻译是人工智能模型应用的重要领域之一，它全面检验了模型在语言理解、生成、跨语言交流和上下文把握等方面的能力。在翻译任务中，“Yi-Lightning”与Qwen2.5-72b-Instruct、DeepSeek-V2.5和Doubao-pro等模型进行了对比，并展现出了卓越的性能。它不仅处理速度更快，而且翻译结果更具文学韵味，更加符合中文表达习惯。
以一段巴黎圣母院的英文原文为例，“Yi-Lightning”不仅翻译速度更快，而且翻译结果也更贴合中文语境。其背后的技术创新同样令人惊叹。
“Yi-Lightning”采用了混合专家模型架构，并优化了混合注意力机制，从而在处理长序列数据时大幅降低了推理成本。此外，它还引入了跨层注意力机制，让不同层次间的信息共享更加高效。更令人惊叹的是，“Yi-Lightning”可以根据任务难度动态选择最合适的专家网络组合，确保在面对各种挑战时都能应对自如。
零一万物创始人兼CEO李开复博士表示，“Yi-Lightning”模型在预训练阶段应用了多种策略，确保模型不仅速度快，还能学习到更丰富的知识。此外，“Yi-Lightning”的定价策略也极具竞争力，每百万个token仅需0.99元，性价比极高。
李开复博士还指出，“Yi-Lightning”的出色表现将国产AI与国际顶尖大模型的差距缩短至五个月，这不仅是技术的进步，更是对国内AI行业信心的体现。这一成就为国产AI的发展注入了新的动力，也为全球AI领域带来了新的惊喜。
AI工具集 | 人工智能 | 最全面的人工智能ai工具集合网站
相关文章：
国产AI模型“Yi-Lightning”逆袭超越GPT-4！
近日，全球千万用户盲测投票产生的AI模型排行榜公布，令人惊喜的是，国产AI模型“Yi-Lightning”成功逆袭，一举超越了此前长期占据榜首的GPT-4。 Ai 智能办公利器 - Ai-321.com 人工智能 - Ai工具集 - 全球热门人工智能软件ai工具集…...
安卓設備上怎麼設置HTTP代理？
HTTP代理是一種仲介伺服器，它在用戶的設備和互聯網之間傳遞請求。通過HTTP代理，請求會先發送到代理伺服器，然後由代理伺服器轉發到目標網站。這樣，目標網站只會看到代理伺服器的IP地址，而不是真實IP地址。這種機制可以…...
学习Redisson实现分布式锁
官网：https://redisson.org/ 官方文档：https://redisson.org/docs/getting-started/ 官方中文文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 1、引入依赖 <!--redisson--> <dependency><groupId>or…...
2024CSP-J模拟赛9————S12678
一，赛中得分 T1100T2100T350T440总分290 二，赛中概括 T1T2较快过，T3T4骗了90分（意料之中，这么好骗分！！！）。 三，题目解析 涂格子(paint) 问题描述 现在有…...
HarmonyOS中ArkUi框架中常用的装饰器
目录 1.装饰器 1）Component 1--装饰内容 2）Entry 1--装饰内容 2--使用说明 3）Preview 1--装饰内容 2--使用说明 4）CustomDialog 1--装饰内容 2--使用说明 5）Observed 1--装饰内容 2--使用说明 6）ObjectLin…...
服务攻防之Redis数据库安全
最近我将会把一些服务攻防方面的姿势在这里做一个简单总结。欢迎大家留言讨论。 首先我们先对这类安全问题做一个总体的概括！ 一、总概 1.服务判断: 端口扫描：利用服务开启后的目标端口开放判断 组合判断：利用搭建常见组合分析可能开放服务…...
随机森林算法的原理与实现
随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合这些树的结果来进行分类或回归。与单一的决策树相比，随机森林通过集成多个树的结果，能够显著提高预测的准确性和稳定性，减少模型的过…...
模仿百度-基础版
<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>百度案例</title><style>*{margin: 0;p…...
c++贴瓷砖
题目描述 有一块大小是 2 * n 的墙面，现在需要用2种规格的瓷砖铺满，瓷砖规格分别是 2 * 1 和 2 * 2，请计算一共有多少种铺设的方法。 输入 输入的第一行包含一个正整数T（T<20），表示一共有T组数据&…...
用 Python 构建高级配对交易策略
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： 本文阐述通过分析加密货币和传统金融工具之间的相关性和协整性，以及实施 Z-score 方法来生成交易信号，然后介绍如何使用 Python 构建配对交易策…...
Java 引用数据类型详解、字符串的不可变性、如何处理字符串的内存管理、String Pool 及其优化
文章目录 1. 引用数据类型1.1 常见引用数据类型 2. 字符串的不可变性2.1 不可变性的优点2.2 不可变性示例 3. 如何处理字符串的内存管理3.1 String Pool3.2 String 内存优化 4. String Pool 及其优化4.1 String Pool的工作原理4.2 String Pool的优化4.3 使用 intern() 进一步优…...
Babel使用
初始化项目 npm init -y 创建文件 // 转码前 // 定义数据 let input [1, 2, 3] // 将数组的每个元素 1 input input.map(item > item 1) console.log(input)配置.babelrc Babel的配置文件是.babelrc，presets字段设定转码规则，将es2015规则加入…...
自动机器学习（AutoML）
utoML是PAI的提供的自动寻找超参组合的机器学习增强型服务。您在训练模型时，如果超参组合复杂度过高，需大量训练资源和手工调试工作，可以使用AutoML来节省模型调参时间，提升模型调优效率和模型质量。 基础概念 超参数：…...
Vivado时序报告六：Report Timing详解
目录 一、前言 二、配置选项概览图 三、配置选项详解 3.1 Targets 3.2 Options 3.1.1 Report 3.1.2 Path limits 3.1.3 Path display 3.2 Advanced 3.2.1 Report 3.2.2 File Output 3.2.3 miscellaneous 3.3 Timer Settings 3.4 共有部分 四、 设计示例 4.1 设…...
java基础：数据类型的总结
一、Java 常用数据类型 1.数据类型分为:(1)基本数据类型 （2）引用数据类型 2.基本数据类型分类：数值型，非数值型。 3.数值型:（1） 整数类型（byte,short,int,long) （2） …...
【目标检测论文解读复现NO.39】基于改进 YOLOv8 的轻量级复杂环境苹果叶片病害检测方法
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，…...
python 基础笔记 2（函数， 类）
起因， 目的: 把很久以前，自己写的笔记发布出来。 现在粉丝多了，也不觉得丢人了。 为什么这些序号不连贯，因为有些很熟悉的东西，我都删了。 内建函数， 函数 zip()函数，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 我怀疑是zip的解包只能用一次。在内存中解开一次之后就销…...
LeetCode 2090.半径为K的子数组平均值
题目： 给你一个下标从 0 开始的数组 nums ，数组中有 n 个整数，另给你一个整数 k 。 半径为 k 的子数组平均值 是指：nums 中一个以下标 i 为 中心 且 半径 为 k 的子数组中所有元素的平均值，即下标在 i - k 和 i k 范…...
Qt C++ 编程中定义了一个槽函数（slot）deleteLater的作用
这行代码是在 Qt C编程中定义了一个槽函数（slot）deleteLater。 在 Qt 框架中，Q_SLOTS关键字用于声明类中的槽函数。deleteLater是一个非常有用的函数，它会安排接收对象在事件循环返回后被删除。 通常在以下情况下会使用deleteLa…...
【Hive】8-Hive性能优化及Hive3新特性
Hive性能优化及Hive3新特性 Hive表设计优化 Hive查询基本原理 Hive的设计思想是通过元数据解析描述将HDFS上的文件映射成表 基本的查询原理是当用户通过HQL语句对Hive中的表进行复杂数据处理和计算时，默认将其转换为分布式计算 MapReduce程序对HDFS中的数据进行…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求： 输出两个程序，一个命令行程序（命令行参数用flag）和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽，然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序： 从kafka消费者接收…...
突破不可导策略的训练难题：零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程，然后使用强化学习的Actor-Critic机制（中文译作“知行互动”机制），逐步迭代求解…...
论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法（ISWC2024）
笔记整理：刘治强，浙江大学硕士生，研究方向为知识图谱表示学习，大语言模型 论文链接：http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议：ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全（KGC）模型通过…...
IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)
文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...
第 86 场周赛：矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词
Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵，其中每行，每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid，其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...
项目部署到Linux上时遇到的错误（Redis，MySQL，无法正确连接，地址占用问题）
Redis无法正确连接 在运行jar包时出现了这样的错误 查询得知问题核心在于Redis连接失败，具体原因是客户端发送了密码认证请求，但Redis服务器未设置密码 1.为Redis设置密码（匹配客户端配置） 步骤： 1）.修…...
使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域，向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能，能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作，并通过具体…...
华硕a豆14 Air香氛版，美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中，我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴，它不仅是冰冷的科技工具，更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下，华硕a豆14 Air香氛版翩然而至，它以一种前所未有的方式&#x…...
高效线程安全的单例模式：Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式：Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中，单例模式（Singleton Pattern）是一种常见的设计模式，确保一个类仅有一个实例，并提供一个全局访问点。在多线程环境下，实现单例模式时需要注意线程安全问题，以防止多个线程同时创建实例，导致…...
给网站添加live2d看板娘
给网站添加live2d看板娘 参考文献： stevenjoezhang/live2d-widget: 把萌萌哒的看板娘抱回家 (ノ≧∇≦)ノ | Live2D widget for web platformEikanya/Live2d-model: Live2d model collectionzenghongtu/live2d-model-assets 前言 网站环境如下，文章也主…...