Dans l'intelligence artificielle, les modèles de grands langues (LLM) sont devenus essentiels, adaptés à des tâches spécifiques, plutôt qu'aux entités monolithiques. Le monde de l'IA aujourd'hui possède des modèles construits par projet qui ont des performances robustes dans des domaines bien définis - que ce soit des assistants codants qui ont compris les flux de travail des développeurs ou des agents de recherche naviguant de manière autonome dans le centre d'informations sur les problèmes fondamentaux tout en intégrant des déplacements significatifs dans la façon dont nous obtenons des informations et produisons le contenu original.
Comprendre les orientations distinctes aidera les professionnels à choisir le meilleur outil adapté à l'IA pour leurs besoins particuliers tout en adhérant étroitement aux rappels fréquents dans un environnement de poste de travail amélioré de l'AI.
Remarque: Ceci est mon expérience avec tous les LLMS SOTA mentionnés, et il peut varier avec vos cas d'utilisation.
Claude 3.7 Sonnet est devenu le leader imbattable (SOTA LLMS) dans le codage des œuvres liées et du développement de logiciels dans le monde en constante évolution de l'IA. Maintenant, bien que le modèle ait été lancé le 24 février 2025, il a été équipé de ces capacités qui peuvent faire des merveilles dans les zones au-delà. Selon certains, ce n'est pas une amélioration incrémentielle mais plutôt un saut de percée qui redéfinit tout ce qui peut être fait avec la programmation assistée par l'IA.
Claude 3.7 Sonnet se distingue par l'intelligence codante sans précédent:
Claude 3.7 Sonnet présente une approche révolutionnaire du raisonnement de l'IA, offre:
Le modèle sait exceller dans différentes choses:
! pip installer anthropic
Exporter anthropic_api_key = 'Votre-API-Key-here'
importer anthropique
client = anthropic.anthropic ()
message = client.messages.create (
modèle = "Claude-3-7-Sonnet-20250219",
max_tokens = 1000,
température = 1,
System = "Vous êtes un poète de classe mondiale. Répondre uniquement avec de courts poèmes.",
messages = [
{
"rôle": "utilisateur",
"contenu": [
{
"type": "texte",
"Texte": "Pourquoi l'océan est-il salé?"
}
]]
}
]]
)
imprimer (message.Content)[TextBlock (Text = "La saumure salée de l'océan, \ na Tale of Time and Design. \ Nrocks<br> et les rivières, leurs minéraux se sont éteintes, \ naccumulation dans l'océan<br> lit<br> consacré. ", type = 'text')]
Claude 3.7 Sonnet n'est pas seulement un modèle de langue; Il s'agit d'un compagnon d'IA sophistiqué capable non seulement de suivre des instructions subtiles mais aussi de mettre en œuvre ses propres corrections et de surveiller des experts dans divers domaines.
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Google Deepmind a accompli un saut technologique avec Gemini 2.0 Flash qui transcende les limites de l'interactivité avec l'IA multimodale. Ce n'est pas simplement une mise à jour; C'est plutôt un changement de paradigme concernant ce que l'IA pourrait faire.
Avant d'exécuter l'exemple de code, vous devrez installer le SDK Google AI Python:
! Pip installer Google-Generativeai
Exemple: calcul de la somme des 50 premiers nombres premiers
De Google Import Genai à partir des types d'importation google.génai # Configurez votre clé API client = genai.client (api_keygoogle deepmind = "gemini_api_key") # Créez une invite qui nécessite la génération et l'exécution de code réponse = client.models.generate_content ( modèle = 'gemini-2.0-flash', Contenu = 'Quelle est la somme des 50 premiers nombres premiers? ' «Générez et exécutez du code pour le calcul, et assurez-vous d'obtenir tous les 50.», config = Types.GenerateContentConfig ( outils = [types.tool ( code_execution = Types.ToolCodeEExECUTION )] ) ) # Imprimez la réponse Imprimer (Response.Text)
Gemini 2.0 Flash permet aux développeurs de:
Gemini 2.0 n'est pas seulement une avance technologique, mais aussi une fenêtre sur l'avenir de l'IA, où les modèles peuvent comprendre, raisonner et agir sur plusieurs domaines avec une sophistication sans précédent.
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L'Openai O3-MinI-High est une approche exceptionnelle de la résolution mathématique des problèmes et a des capacités de raisonnement avancées. L'ensemble du modèle est conçu pour résoudre certains des problèmes mathématiques les plus compliqués avec une profondeur et une précision sans précédent. Au lieu de simplement frapper des nombres dans un ordinateur, O3-MinI-High fournit une meilleure approche du raisonnement sur les mathématiques qui permet des problèmes raisonnablement difficiles d'être divisés en segments et a répondu étape par étape.
Le raisonnement mathématique est l'endroit où ce modèle brille vraiment. Son architecture améliorée en chaîne de pensées permet une considération beaucoup plus complète des problèmes mathématiques, permettant à l'utilisateur non seulement de recevoir des réponses, mais également des explications détaillées sur la façon dont ces réponses ont été dérivées. Cette approche est énorme dans les contextes scientifiques, d'ingénierie et de recherche dans lesquels la compréhension du processus de résolution de problèmes est aussi importante que le résultat.
Les performances du modèle sont vraiment incroyables dans tous les types de mathématiques. Il peut faire des calculs simples ainsi que des calculs scientifiques complexes de manière très précise et très profondément. Sa caractéristique frappante est qu'elle résout des problèmes en plusieurs étapes incroyablement compliqués qui ne savoureraient même pas les meilleurs modèles d'IA standard. Par exemple, de nombreux problèmes mathématiques compliqués peuvent être décomposés en étapes intuitives avec cet outil d'IA impressionnant. Il existe plusieurs tests de référence comme AIME et GPQA dans lesquels ce modèle fonctionne à un niveau comparable à certains modèles gigantesques.
Ce qui distingue vraiment O3-MinI-High en dehors de tout, c'est son approche nuancée du raisonnement mathématique. Cette variante prend ensuite plus de temps que le modèle standard pour traiter et expliquer les problèmes mathématiques. Bien que cela signifie que la réponse a tendance à être plus longue, elle profite à l'utilisateur d'un raisonnement meilleur et plus étayé. Ce modèle ne répond tout simplement pas; Il emmène l'utilisateur à travers tout le raisonnement et le traitement, ce qui en fait vraiment un outil inestimable à des fins éducatives, de recherche ou d'applications professionnelles qui nécessitent des mathématiques à grande échelle.
Dans la pratique, O3-MinI-High trouve une valeur majeure dans les scénarios où l'application nécessite un raisonnement mathématique avancé. Cette capacité à disséquer des problèmes difficiles sera particulièrement utile aux chercheurs scientifiques, aux ingénieurs et aux étudiants avancés. Qu'il s'agisse de développer des algorithmes définis de manière complexe, de résoudre des problèmes mathématiques en plusieurs étapes ou de procéder à des calculs scientifiques approfondis, ce modèle offre littéralement un niveau de perspicacité mathématique bien au-delà de tout ce que la plupart des gens attendraient d'un outil de calcul traditionnel.
Dense Transformer Framework constitue la base de l'architecture du modèle, permettant les performances de tous les problèmes mathématiques de manière étroitement définie. Un tel modèle avancé traite de diverses contraintes et raisons sur les étapes vérifiées, ce qui le rend le mieux adapté aux mathématiques très avancées où le calcul à lui seul ne peut pas représenter une véritable compréhension mathématique.
Si vous ne faites pas déjà partie du programme Beta Openai, vous devrez demander l'accès en visitant la page API d'Openai. Une fois que vous vous êtes inscrit, vous devrez peut-être attendre l'approbation pour accéder aux modèles O3-Mini.
Une fois que vous avez accès, connectez-vous à la plate-forme API OpenAI et générez une clé API. Cette clé est nécessaire pour faire des demandes d'API. Pour générer la clé, accédez aux touches API et cliquez sur «Créer une nouvelle clé secrète». Une fois généré, assurez-vous de copier la clé et de le enregistrer en toute sécurité.
Pour interagir avec l'API OpenAI, vous devrez installer le SDK Openai Python. Vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante:
! Pip install openai
Après avoir installé le SDK OpenAI, vous devez initialiser le client en configurant la touche API:
Importer un système d'exploitation Importer Openai # Définissez votre clé API comme variable d'environnement os.environ ["openai_api_key"] = "your_api_key_here"
# Ou configurez le client directement
client = openai.openai (api_key = "your_api_key_here")
# Exemple de demande d'achèvement de chat
réponse = client.chat.completions.create (
Model = "O3-MinI-High",
messages = [
{"rôle": "système", "contenu": "Vous êtes un assistant utile."},
{"rôle": "utilisateur", "contenu": "Écrivez une fonction pour calculer la séquence Fibonacci."}
],
température = 0,7,
max_tokens = 1500
)
# Imprimez la réponse
imprimer (réponse.choices [0] .Message.Content)O3-MinI-High est particulièrement bien adapté à:
Très certainement, l'Openai O3-MinI-High implique un plus considérable dans le raisonnement mathématique, bien au-delà de ce que l'on pourrait attendre du calcul traditionnel. En combinant des techniques de raisonnement avancé avec une compréhension approfondie de la méthodologie de la résolution de problèmes mathématiques, ce modèle fournit une véritable solution à quiconque a besoin de plus qu'une simple réponse rapide.
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Alors que l'IA évolue à une vitesse vertigineuse, ElevenLabs se démarque comme une technologie révolutionnaire qui change à jamais la forme de la façon dont nous travaillons avec Audio Tech. En son cœur, l'API ElevenLabs incarne un écosystème élaboré d'outils de synthèse vocale qui donnent aux développeurs et aux producteurs la facilité et la flexibilité dans la création d'une parole très naturelle comme jamais auparavant.
La seule différence entre onzelabs et outils traditionnels de synthèse vocale est le fondement utilisé pour la génération de voix: le premier applique des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe pour englober toutes les subtilités à grain fin dans la parole humaine. Cette API permet aux développeurs d'affiner les paramètres qui affectent la voix avec une précision remarquable. Les utilisateurs peuvent modifier les paramètres représentant la force des émotions, la similitude de la voix de référence et l'intensité du style de parole, donnant ainsi un degré de contrôle sans précédent sur la génération d'audio.
Créez un compte sur ElevenLabs.io et sélectionnez un plan d'abonnement approprié.
Dans votre tableau de bord ElevenLabs, accédez à la section Profil pour créer et copier votre clé API.
! PIP installe les elevenlabs
De ElevenLabs Import Set_API_KEY, générez, jouez, enregistrez
# Définissez votre clé API
set_api_key ("your_api_key_here")# Générez une parole avec une voix préfabriquée Audio = générer ( text = "Hello World! C'est une API text-to-the-to-speech.", Voice = "Rachel" ) # Lisez l'audio ou enregistrez dans le fichier jouer (audio) Enregistrer (audio, "output_speech.mp3")
De ElevenLabs.API Importer Voice, Voicesettings Audio = générer ( text = "Ceci utilise des paramètres vocaux personnalisés.", voix = voix ( Voice_, ID vocal de Rachel paramètres = voixsettings ( stabilité = 0,7, similitude_boost = 0,5 ) ) )
La véritable puissance derrière Elevenlabs réside dans une personnalisation très étendue. Les développeurs peuvent modifier les paramètres vocaux à des détails minutieux. Le paramètre de stabilité contrôle les moments forts des variations émotionnelles, tandis que les paramètres de boost de similitude augmentent la précision de la réplication vocale. Ces outils peuvent être utilisés pour produire des voix incroyablement humaines avec des fonctionnalités réglables pour différents cas d'utilisation.
Avec un tel pouvoir vient la nécessité de considérations de mise en œuvre minutieuses. La sécurité des clés de l'API doit être hiérarchisée, les limites de taux doivent être respectées et le traitement des erreurs doit avoir une priorité dans la mise en œuvre. L'encombrement de l'audio généré s'avérera être un booster de performance, tout en éliminant quelques appels d'API. Une bonne prise de conscience de ces aspects peut accorder une intégration en douceur, associée à une utilisation optimale des capacités offertes par la plate-forme.
Elevenlabs a créé un système de tarification qui est considéré comme inclusif et flexible. Le niveau gratuit prend en charge les développeurs à jouer et à prototype, tandis que les cas d'utilisation avancés utilisent des modèles de paiement et d'abonnement. La tarification basée sur les jetons est un avantage car elle permet aux développeurs de payer uniquement pour les ressources consommées en fonction des besoins d'un projet, quelle que soit l'échelle.
La plate-forme reconnaît que travailler avec des technologies AI avancées peut présenter des défis.
Plus qu'une API, ElevenLabs est un aperçu de l'avenir de l'interaction humaine-ordinateur. La plate-forme supprime en effet les obstacles en démocratisant les technologies de synthèse vocale haut de gamme qui pourraient ouvrir des portes à la communication, au divertissement et à l'accessibilité avancées.
Pour les développeurs et les créateurs qui souhaitent pousser les bords de la technologie audio, ElevenLabs fournit une solution à forme puissante et flexible. Considérez ses fonctionnalités et ses options de personnalisation; Les innovateurs peuvent ensuite les utiliser pour créer des expériences audio engageantes qui semblent naturelles, et à peu près tout ce que ces innovateurs souhaitent accomplir.
Dans une arène de plus en plus en développement pour les modèles de grands langues, la recherche approfondie d'Openai est une solution pionnière spécialement conçue pour une recherche exhaustive. Contrairement aux LLM habituels, qui sont bons dans la génération de texte ou le codage, la recherche approfondie est un paradigme absolument nouveau en soi concernant la façon dont une IA peut naviguer de manière autonome, synthétiser et documenter les informations de partout sur le Web.
La recherche approfondie est bien plus que le dernier développement de Chatgpt avec la capacité de navigation est plutôt un agent indépendant construit sur le prochain modèle de raisonnement O3 d'OpenAI, en renversant ce que la recherche sur l'IA peut faire en substance. Lorsque les LLM typiques ne se préoccupent que de l'invite, la recherche profonde aborde un sujet avec beaucoup plus de minutie et de documentation complète.
Cet outil se distingue des autres en termes de son flux de travail indépendant pour la recherche:
Les capacités de Deep Research ne sont pas seulement des allégations de marketing - elles sont soutenues par des performances de référence impressionnantes qui démontrent sa supériorité de recherche:
La capacité de la performance à évoluer avec la complexité des tâches est particulièrement intéressante. Selon les évaluations internes d'OpenAI, la précision de la recherche en profondeur augmente avec le nombre d'appels d'outils. Ainsi, les chemins de recherche ont exploré une meilleure qualité parallèle dans la sortie finale.
Suivez le guide détaillé de l'article pour construire votre agent de recherche en profondeur:
? Construisez votre propre agent de recherche en profondeur
L'article vous guidera:
Les modèles de langage standard excellent dans la génération de texte, la réponse aux questions ou la rédaction de code en fonction de leurs données de formation. Cependant, ils luttent fondamentalement avec:
Un assistant de recherche méticuleux est ce qu'est la recherche approfondie, et c'est ainsi qu'il surmonte diverses limites. Au lieu d'agir comme un chatbot typique, il aide à étudier la recherche et l'évaluation pour compiler. Cela modifie fondamentalement la façon dont les travailleurs du savoir peuvent utiliser des choses comme l'IA.
Pour les professionnels menant des recherches sérieuses, une recherche approfondie offre des avantages distincts par rapport aux LLM traditionnelles:
L'outil brille particulièrement dans des scénarios nécessitant 1 à 3 heures de temps de recherche humain - des tâches trop complexes pour des recherches Web rapides mais pas si spécialisées qu'elles nécessitent des sources de connaissances propriétaires.
La recherche approfondie est la première d'une nouvelle race d'outils d'IA qui se concentrera sur la recherche de manière autonome. Toujours dans les premiers stades et soumis à l'erreur et à la confusion occasionnels concernant l'état de choses en évolution rapide, il montre néanmoins sur l'IA dépassant la génération de texte simple vers un véritable partenariat dans la recherche.
Les améliorations futures prévues tandis que Openai se poursuit avec son développement est:
La recherche approfondie est le type d'IA qui donnerait aux travailleurs du savoir et aux professionnels de la recherche un aperçu de la façon dont les machines changeront la collecte et la synthèse des informations à l'avenir.
Perplexity AI est le dernier participant du domaine farouchement concurrentiel des outils de recherche d'IA en raison de son énorme potentiel pour confronter les titulaires tels que Google, Bing et Chatgpt de navigation de navigation. Mais ce n'est pas seulement la capacité réelle de surfing Web qui distingue la perplexité; Au lieu de cela, c'est le mécanisme de livraison, de présentation et d'intégration d'informations qui réinventent l'expérience de recherche.
Contrairement aux moteurs de recherche conventionnels, qui donnent généralement des résultats dans la forme d'hyperliens nécessitant une exploration plus approfondie, voici une approche fondamentalement différente:
Ainsi, la recherche est transformée d'un processus en plusieurs étapes en ce qui est essentiellement une expérience informative avec d'énormes économies en termes de temps et de désinvestissement de l'énergie cognitive.
Perplexity offre deux expériences de recherche distinctes:
La recherche rapide fournit des réponses rapides et concises aux requêtes simples - idéal pour la vérification des faits ou les besoins d'information de base.
Pro Search représente une évolution significative de la technologie de recherche par:
Pour implémenter Perplexity AI pour la recherche Web, vous devrez utiliser leur API. Vous trouverez ci-dessous un guide étape par étape sur la façon d'installer et d'implémenter Perplexity AI pour la recherche Web à l'aide de Python.
Vous aurez besoin de demandes de création de demandes HTTP et éventuellement Python-Dotenv pour gérer les clés API.
! Pip Installation Demande Python-Dotenv
Voici un exemple de base de la façon d'utiliser l'API de Perplexity pour une recherche Web:
Demandes d'importation
Importer un système d'exploitation
à partir de Dotenv Import Load_Dotenv
# Chargez la touche API du fichier .env si vous utilisez
load_dotenv ()
# Set API Key
Perplexity_api_key = os.getenv ('perplexity_api_key')
Def perplexity_search (Query):
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
en-têtes = {
«accepter»: «application / json»,
«Contenu-Type»: «Application / JSON»,
'Autorisation': f'bereer {perplexity_api_key} '
}
data = {
"Modèle": "Mistral-7B-Instruct",
"Stream": faux,
"max_tokens": 1024,
"fréquence_penalty": 1,
"température": 0,0,
"Messages": [
{
"rôle": "système",
"Contenu": "Fournissez une réponse concise."
},
{
"rôle": "utilisateur",
"Contenu": requête
}
]]
}
Response = requers.Post (URL, en-têtes = en-têtes, JSON = données)
Si réponse.status_code == 200:
retour réponse.json ()
autre:
Renvoie aucun
# Exemple d'utilisation
Query = "Combien d'étoiles sont dans la Voie lactée?"
réponse = perplexity_search (requête)
Si la réponse:
Imprimer (réponse)
autre:
imprimer ("Échec de la réponse à la réponse.")Perplexity AI propose une gamme de modèles pour la recherche sur le Web, répondant à différents besoins et niveaux de complexité. Le modèle par défaut est optimisé pour la vitesse et la navigation Web, fournissant des réponses rapides et précises adaptées aux recherches rapides. Pour les tâches plus avancées, les abonnés Perplexity Pro peuvent accéder à des modèles comme GPT-4 OMNI, Claude 3.5 Sonnet et d'autres de principales sociétés d'IA. Ces modèles excellent dans un raisonnement complexe, une écriture créative et une analyse plus approfondie, ce qui les rend idéales pour les tâches nécessitant une compréhension du langage nuancé ou une résolution de problèmes avancée. De plus, Perplexity Pro permet aux utilisateurs d'effectuer des recherches Internet approfondies avec un accès à plusieurs sources, en améliorant la largeur et la profondeur des résultats de recherche. Cette variété de modèles permet aux utilisateurs de choisir le meilleur ajustement pour leurs besoins spécifiques, qu'il s'agisse d'une question simple ou d'une tâche de recherche plus complexe.
La perplexité s'étend au-delà de la recherche autonome à travers de puissantes intégrations:
La perplexité démontre une excellence particulière dans plusieurs domaines clés:
Lors de la recherche d'événements actuels comme la restauration de la cathédrale Notre-Dame, la perplexité offre des résumés complets avec des dates clés, des détails critiques et un contenu multimédia - le tout présenté dans un format facilement digestible.
Pour les utilisateurs commerciaux et professionnels, la perplexité excelle à:
Les étudiants et les chercheurs bénéficient de:
Les tâches quotidiennes deviennent plus efficaces avec l'approche de Perplexity à:
Contrairement à d'autres solutions de recherche et d'IA Top:
Contre Google / Bing:
Versus Chatgpt:
Pour maximiser les capacités de Perplexity:
La perplexité est plus qu'un outil de recherche; Il annonce un changement de paradigme dans la façon dont nous interagissons avec les informations en ligne. La perplexité a jeté ses bases pour combler les meilleurs aspects de la recherche avec l'IA: tandis que les moteurs de recherche traditionnels ont été conçus et construits comme s'ils resteraient dominants.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moyen plus efficace, complet et transparent pour la découverte d'informations, la perplexité donne un aperçu de l'avenir de la recherche: où trouver des informations consiste moins à cliquer sur les liens et à réaliser directement les connaissances contextuellement vérifiées.
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L'âge de l'IA généraliste s'estompe alors que les LLM Sota spécialisées occupent le devant de la scène. Les recherches en profondeur d'Openai automatisent les demandes complexes et soutenues par la citation, tandis que Perplexity AI transforme la recherche Web avec les résultats des médias riches. Ce ne sont pas de simples mises à niveau - ils sont un changement de paradigme dans la façon dont nous accédons et appliquons les connaissances.
Le succès ne dépendra pas de choisir une seule IA, mais de tirer parti du bon outil pour la tâche. En intégrant ces systèmes spécialisés, les travailleurs du savoir peuvent obtenir une productivité sans précédent, des informations plus profondes et une prise de décision plus intelligente. L'avenir n'appartient pas à une IA dominante mais à un écosystème de modèles axés sur les experts.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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