Dalam kecerdasan buatan, model bahasa yang besar (LLM) telah menjadi penting, disesuaikan untuk tugas -tugas tertentu, bukannya entiti monolitik. Dunia AI hari ini mempunyai model yang dibina projek yang mempunyai prestasi tugas berat dalam domain yang jelas-sama ada pembantu pengekodan yang telah mengetahui aliran kerja pemaju, atau ejen penyelidikan yang menavigasi kandungan di seluruh hab maklumat yang luas.
Memahami orientasi yang berbeza akan membantu para profesional memilih alat AI yang terbaik untuk keperluan khusus mereka sambil mematuhi peringatan yang kerap dalam persekitaran stesen kerja AI yang semakin meningkat.
Nota: Ini adalah pengalaman saya dengan semua SOTA LLM yang disebutkan, dan ia mungkin berbeza dengan kes penggunaan anda.
Claude 3.7 Sonnet telah muncul sebagai pemimpin tak terkalahkan (SOTA LLMS) dalam kerja -kerja pengekodan dan pembangunan perisian dalam dunia AI yang sentiasa berubah. Sekarang, walaupun model itu dilancarkan pada 24 Februari, 2025, ia telah dilengkapi dengan kebolehan sedemikian yang boleh berfungsi dengan keajaiban di kawasan -kawasan di luar. Menurut sesetengahnya, ia bukanlah peningkatan tambahan tetapi, sebaliknya, lompatan pecah yang mentakrifkan semula semua yang boleh dilakukan dengan pengaturcaraan AI-dibantu.
Claude 3.7 Sonnet membezakan dirinya melalui kecerdasan pengekodan yang belum pernah terjadi sebelumnya:
Claude 3.7 Sonnet memperkenalkan pendekatan revolusioner terhadap penalaran AI, yang menawarkan:
Model ini tahu untuk cemerlang dalam pelbagai perkara:
! Pip memasang antropik
Eksport anthropic_api_key = 'your-api-kunci di sini'
Import antropik
pelanggan = antropik.anthropic ()
mesej = client.messages.create (
Model = "Claude-3-7-Sonnet-20250219",
max_tokens = 1000,
suhu = 1,
Sistem = "Anda adalah penyair bertaraf dunia. Tanggapan hanya dengan puisi pendek.",
Mesej = [
{
"Peranan": "Pengguna",
"Kandungan": [
{
"jenis": "teks",
"Teks": "Kenapa lautan asin?"
}
]
}
]
)
cetak (mesej.content)[TextBlock (teks = "air garam masin lautan, kisah masa dan reka bentuk. \ Nrocks<br> dan sungai, mineral mereka ditumpahkan, \ naccumulating di lautan<br> katil. \ nevaporation meninggalkan garam di belakang, \ nin perairan yang luas, selamanya<br> Tergesa -gesa. ", Type = 'Text')]
Claude 3.7 Sonnet bukan sekadar model bahasa; Ia adalah teman AI yang canggih yang mampu bukan sahaja mengikuti arahan halus tetapi juga melaksanakan pembetulan sendiri dan menyediakan pengawasan pakar dalam pelbagai bidang.
Baca juga:
Google DeepMind telah mencapai lompatan teknologi dengan Flash Gemini 2.0 yang melampaui batas interaktiviti dengan AI multimodal. Ini bukan sekadar kemas kini; Sebaliknya, ia adalah peralihan paradigma mengenai apa yang boleh dilakukan AI.
Sebelum menjalankan kod contoh, anda perlu memasang Google AI Python SDK:
! Pip Pasang Google-Generativeai
Contoh: Mengira jumlah 50 nombor perdana pertama
Dari Google Import GueLy dari jenis import Google.genai # Sediakan kunci API anda pelanggan = genai.client (API_KeyGoogle deepMind = "Gemini_API_Key") # Buat arahan yang memerlukan penjanaan kod dan pelaksanaan respons = client.models.generate_content ( Model = 'Gemini-2.0-Flash', Kandungan = 'Berapakah jumlah 50 nombor utama? ' 'Menjana dan menjalankan kod untuk pengiraan, dan pastikan anda mendapat semua 50.', config = types.GenerateContentConfig ( alat = [types.tool ( code_execution = types.toolcodeExecution )] ) ) # Cetak respons Cetak (Response.Text)
Flash Gemini 2.0 membolehkan pemaju untuk:
Gemini 2.0 bukan sekadar kemajuan teknologi tetapi juga tingkap ke masa depan AI, di mana model dapat memahami, alasan, dan bertindak merentasi pelbagai domain dengan kecanggihan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Baca juga:
Openai O3-mini-tinggi adalah pendekatan yang luar biasa untuk menyelesaikan masalah secara matematik dan mempunyai keupayaan penalaran yang maju. Seluruh model dibina untuk menyelesaikan beberapa masalah matematik yang paling rumit dengan kedalaman dan ketepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Daripada hanya menumbuk nombor ke dalam komputer, O3-mini-tinggi memberikan pendekatan yang lebih baik untuk memikirkan tentang matematik yang membolehkan masalah yang cukup sukar untuk dipecah menjadi segmen dan dijawab langkah demi langkah.
Penalaran matematik adalah di mana model ini benar -benar bersinar. Senibina rantaian yang dipertingkatkan membolehkan pertimbangan yang jauh lebih lengkap mengenai masalah matematik, yang membolehkan pengguna bukan sahaja menerima jawapan, tetapi juga penjelasan terperinci tentang bagaimana jawapan tersebut diperolehi. Pendekatan ini sangat besar dalam konteks saintifik, kejuruteraan, dan penyelidikan di mana pemahaman tentang proses penyelesaian masalah adalah sama pentingnya dengan hasilnya.
Prestasi model ini sangat menakjubkan dalam semua jenis matematik. Ia boleh melakukan perhitungan mudah serta pengiraan saintifik yang kompleks dengan sangat tepat dan sangat mendalam. Ciri-ciri yang menarik ialah ia menyelesaikan masalah pelbagai langkah yang sangat rumit yang akan tunggul walaupun model AI standard terbaik. Sebagai contoh, banyak masalah matematik yang rumit boleh dipecah menjadi langkah intuitif dengan alat AI yang hebat ini. Terdapat beberapa ujian penanda aras seperti AIME dan GPQA di mana model ini dilakukan pada tahap yang setanding dengan beberapa model raksasa.
Apa yang benar-benar menetapkan O3-mini-tinggi selain daripada apa-apa adalah pendekatan yang bernuansa terhadap penalaran matematik. Varian ini kemudian mengambil lebih banyak masa daripada model standard untuk memproses dan menjelaskan masalah matematik. Walaupun itu bermakna tindak balas cenderung lebih lama, ia memanfaatkan pengguna penalaran yang lebih baik dan lebih substantiated. Model ini tidak menjawab; Ia mengambil pengguna melalui semua penalaran dan pemprosesan, yang benar-benar menjadikannya alat yang tidak ternilai untuk tujuan pendidikan, penyelidikan, atau aplikasi profesional yang memerlukan matematik berskala penuh.
Dalam praktiknya, O3-mini-tinggi mendapati nilai utama dalam senario di mana permohonan itu memerlukan penalaran matematik lanjutan. Keupayaan untuk membedah masalah yang sukar akan sangat membantu para penyelidik saintifik, jurutera, dan pelajar lanjutan. Sama ada membangunkan algoritma yang jelas, menangani masalah matematik pelbagai langkah, atau menjalankan pengiraan saintifik yang menyeluruh, model ini secara harfiah menawarkan tahap wawasan matematik yang jauh melebihi apa yang diharapkan oleh kebanyakan orang dari alat pengiraan tradisional.
Rangka kerja pengubah yang padat membentuk asas bagi seni bina model, yang membolehkan prestasi semua masalah matematik dengan cara yang jelas. Model canggih sedemikian berkaitan dengan pelbagai kekangan dan sebab -sebab yang disahkan menjadikannya paling sesuai untuk matematik yang sangat maju di mana pengiraan sahaja tidak dapat mewakili pemahaman matematik yang tulen.
Jika anda belum menjadi sebahagian daripada program Beta Openai, anda perlu meminta akses dengan melawat halaman API OpenAI. Sebaik sahaja anda mendaftar, anda mungkin perlu menunggu kelulusan untuk mengakses model O3-mini.
Sebaik sahaja anda mempunyai akses, log masuk ke platform API OpenAI dan menghasilkan kunci API. Kunci ini diperlukan untuk membuat permintaan API. Untuk menjana kunci, pergi ke kekunci API dan klik pada "Buat Kunci Rahsia Baru". Setelah dijana, pastikan untuk menyalin kunci dan simpan dengan selamat.
Untuk berinteraksi dengan API OpenAI, anda perlu memasang SDK Python OpenAI. Anda boleh melakukan ini menggunakan arahan berikut:
! Pip memasang terbuka
Setelah memasang SDK OpenAI, anda perlu memulakan klien dengan menubuhkan kunci API:
Import OS Import Openai # Tetapkan kekunci API anda sebagai pemboleh ubah persekitaran os.environ ["openai_api_key"] = "your_api_key_here"
# Atau konfigurasikan pelanggan secara langsung
pelanggan = openai.openai (API_KEY = "Your_API_Key_here")
# Contoh permintaan penyelesaian sembang
response = client.chat.completions.create (
Model = "O3-Mini-tinggi",
Mesej = [
{"peranan": "sistem", "kandungan": "Anda adalah pembantu yang membantu."},
{"peranan": "pengguna", "kandungan": "Tulis fungsi untuk mengira urutan Fibonacci."}
],
suhu = 0.7,
max_tokens = 1500
)
# Cetak respons
cetak (respons.choices [0] .message.content)O3-mini-tinggi sangat sesuai untuk:
Paling pasti, Openai O3-Mini-High melibatkan sangat besar ditambah dalam penalaran matematik, cara melebihi apa yang dapat diharapkan dari pengiraan tradisional. Menggabungkan teknik penalaran maju dengan pemahaman yang menyeluruh tentang metodologi menyelesaikan masalah matematik, model ini memberikan penyelesaian yang nyata bagi sesiapa yang memerlukan lebih daripada jawapan yang cepat.
Baca juga:
Ketika AI berkembang pada kelajuan pecah, Elevenlabs menonjol sebagai teknologi revolusioner yang selama -lamanya mengubah bentuk bagaimana kita bekerja dengan teknologi audio. Di tengah-tengahnya, API ElevenLabs merangkumi ekosistem yang rumit alat sintesis suara yang memberi pemaju dan pengeluar mudah dan fleksibiliti dalam mewujudkan ucapan yang sangat semulajadi seperti tidak pernah.
Satu-satunya perbezaan di antara ElevenLabs dan alat sintesis suara tradisional adalah asas yang digunakan untuk penjanaan suara: bekas memohon algoritma pembelajaran mesin canggih untuk merangkumi semua kehalusan halus dalam ucapan manusia. API ini membenarkan pemaju menyempurnakan parameter yang mempengaruhi suara dengan ketepatan yang luar biasa. Pengguna boleh menukar parameter yang mewakili kekuatan emosi, persamaan suara rujukan, dan intensiti gaya bercakap, sehingga memberikan tahap kawalan yang belum pernah terjadi sebelumnya terhadap generasi audio.
Buat akaun di Elevenlabs.io dan pilih pelan langganan yang sesuai.
Dalam papan pemuka ElevenLabs anda, navigasi ke bahagian profil untuk membuat dan menyalin kekunci API anda.
! Pip Pasang Elevenlabs
Dari Elevenlabs Import Set_API_Key, menjana, bermain, simpan
# Tetapkan kunci API anda
set_api_key ("your_api_key_here")# Menjana ucapan dengan suara pra-buatan audio = menjana ( Teks = "Hello World! Ini adalah API Teks-ke-Teks ElevenLabs.", Suara = "Rachel" ) # Mainkan audio atau simpan ke fail Main (audio) Simpan (audio, "output_speech.mp3")
dari Elevenlabs.API Suara Import, Voicesettings audio = menjana ( teks = "Ini menggunakan tetapan suara tersuai.", suara = suara ( suara_, id suara # rachel tetapan = suara ( kestabilan = 0.7, persamaan_boost = 0.5 ) ) )
Kuasa sebenar di belakang Elevenlabs terletak dalam penyesuaian yang sangat luas. Pemaju boleh tweak tetapan suara ke butiran minit. Penetapan kestabilan mengawal sorotan variasi emosi, sementara tetapan meningkatkan kesamaan meningkatkan ketepatan replikasi suara. Alat sedemikian boleh digunakan untuk menghasilkan suara yang sangat seperti manusia dengan ciri laras untuk kes penggunaan yang berbeza.
Dengan kuasa sedemikian datang keperluan untuk pertimbangan pelaksanaan yang teliti. Keselamatan utama API mesti diprioritaskan, had kadar mesti dihormati, dan pengendalian ralat mesti mempunyai keutamaan dalam pelaksanaan. Menghidupkan audio yang dihasilkan akan terbukti menjadi penggalak prestasi, sambil menghapuskan beberapa panggilan API. Kesedaran yang baik tentang aspek -aspek ini boleh memberikan integrasi yang lancar, ditambah pula dengan penggunaan optimum keupayaan yang ditawarkan oleh platform.
ElevenLabs telah menghasilkan sistem harga yang dianggap sebagai inklusif dan fleksibel. Tingkat percuma menyokong pemaju untuk bermain dan prototaip, sedangkan kes penggunaan lanjutan menggunakan model bayar-as-you-go dan langganan. Harga berasaskan token adalah kelebihan kerana ia membolehkan pemaju hanya membayar untuk sumber yang digunakan mengikut keperluan sesuatu projek, tidak kira skala.
Platform ini mengiktiraf bahawa bekerja dengan teknologi AI maju dapat memberikan cabaran.
Lebih daripada API, ElevenLabs adalah gambaran masa depan interaksi manusia-komputer. Platform ini memang mengambil halangan dengan mendemokrasi teknologi sintesis suara mewah yang boleh membuka pintu kepada komunikasi, hiburan, dan aksesibiliti.
Bagi pemaju dan pencipta yang ingin menolak tepi teknologi audio, ElevenLabs menyediakan penyelesaian yang kuat dan fleksibel. Pertimbangkan ciri -ciri dan pilihan penyesuaiannya; Inovator kemudian boleh menggunakannya untuk mewujudkan pengalaman audio yang menarik yang semulajadi, dan apa sahaja yang lain yang ingin dicapai oleh para inovator.
Dalam arena yang semakin berkembang untuk model bahasa yang besar, Penyelidikan Deep Openai adalah penyelesaian perintis yang direka khusus untuk penyelidikan menyeluruh. Bertentangan dengan LLM yang biasa, yang baik dalam generasi teks atau pengekodan, penyelidikan mendalam adalah paradigma yang benar -benar baru dengan sendirinya mengenai bagaimana AI dapat menavigasi, mensintesis, dan mendokumentasikan maklumat secara autonomi dari seluruh web.
Penyelidikan yang mendalam adalah jauh lebih banyak daripada perkembangan terkini CHATGPT dengan keupayaan melayari adalah, sebaliknya, ejen bebas yang dibina pada model penalaran O3 yang akan datang OpenAI, mengubah terbalik apa yang dapat dilakukan oleh AI Research pada dasarnya. Di mana LLM tipikal hanya membimbangkan diri dengan cepat, penyelidikan mendalam melibatkan topik dengan lebih banyak ketelitian dan dokumentasi penuh.
Alat ini berdiri terpisah dari yang lain dari segi aliran kerja bebas untuk penyelidikan:
Keupayaan penyelidikan yang mendalam bukan hanya tuntutan pemasaran -mereka disokong oleh prestasi penanda aras yang mengagumkan yang menunjukkan keunggulan penyelidikannya:
Keupayaan prestasi untuk skala dengan kerumitan tugas sangat menarik. Menurut penilaian dalaman Openai, ketepatan Deep Research meningkat dengan bilangan panggilan alat. Oleh itu, laluan penyelidikan meneroka kualiti yang lebih tinggi selari dalam output akhir.
Ikuti panduan terperinci dalam artikel untuk membina ejen penyelidikan mendalam anda:
? Bina ejen penyelidikan anda sendiri
Artikel akan membimbing anda:
Model bahasa standard cemerlang dalam menghasilkan teks, menjawab soalan, atau menulis kod berdasarkan data latihan mereka. Walau bagaimanapun, mereka secara asasnya berjuang dengan:
Pembantu penyelidik yang teliti adalah apa yang sebenarnya penyelidikan mendalam, dan itulah bagaimana ia mengatasi pelbagai batasan. Daripada bertindak seperti chatbot biasa, ia membantu dalam menyiasat penyelidikan dan penilaian untuk disusun. Ini secara asasnya mengubah bagaimana pekerja pengetahuan boleh menggunakan perkara -perkara seperti AI.
Bagi profesional yang menjalankan penyelidikan yang serius, penyelidikan mendalam menawarkan kelebihan yang berbeza terhadap LLM tradisional:
Alat ini terutamanya bersinar dalam senario yang memerlukan 1-3 jam masa penyelidikan manusia-tegang terlalu kompleks untuk carian web cepat tetapi tidak begitu khusus sehingga mereka memerlukan sumber pengetahuan proprietari.
Penyelidikan Deep adalah yang pertama dari alat baru AI alat yang akan memberi tumpuan kepada penyelidikan secara autonomi. Masih banyak di peringkat awal dan tertakluk kepada kesilapan dan kekeliruan sekali-sekala mengenai keadaan yang berubah-ubah, namun ia menunjukkan AI bergerak melampaui penjanaan teks mudah ke dalam perkongsian tulen dalam penyelidikan.
Penambahbaikan masa depan yang dirancang semasa Openai meneruskan perkembangannya adalah:
Penyelidikan yang mendalam adalah jenis AI yang akan memberi pekerja pengetahuan dan profesional penyelidikan pratonton menyelinap bagaimana mesin akan mengubah perhimpunan dan sintesis maklumat di masa depan.
Perbikaian AI adalah peserta terkini dalam domain alat carian AI yang sangat kompetitif kerana potensi besarnya dalam menghadapi penyandang seperti Google, Bing, dan keupayaan melayari ChatGPT. Tetapi ia bukan hanya keupayaan melayari web sebenar yang membezakan kebingungan; Sebaliknya, ia adalah mekanisme penyampaian, mempamerkan, dan mengintegrasikan maklumat yang mencipta semula pengalaman carian.
Bertentangan dengan enjin carian konvensional, yang biasanya menghasilkan hasil dalam bentuk hiperpautan yang memerlukan penjelajahan lanjut, berikut adalah pendekatan yang berbeza:
Oleh itu, penyelidikan berubah dari proses pelbagai langkah ke dalam apa yang pada dasarnya merupakan pengalaman bermaklumat dengan penjimatan yang besar dari segi masa dan pelaburan tenaga kognitif.
Kebingungan menawarkan dua pengalaman carian yang berbeza:
Carian cepat memberikan jawapan yang cepat dan ringkas kepada pertanyaan yang mudah untuk mendapatkan pemeriksaan fakta atau keperluan asas.
Carian Pro mewakili evolusi penting dalam teknologi carian dengan:
Untuk melaksanakan kebingungan AI untuk carian web, anda perlu menggunakan API mereka. Berikut adalah panduan langkah demi langkah mengenai cara memasang dan melaksanakan kebingungan AI untuk carian web menggunakan Python.
Anda memerlukan permintaan untuk membuat permintaan HTTP dan pilihan Python-Dotenv untuk menguruskan kekunci API.
! Pip pemasangan permintaan python-dotenv
Berikut adalah contoh asas cara menggunakan API Perplexity untuk carian web:
permintaan import
Import OS
dari dotenv import load_dotenv
# Beban kekunci API dari fail .env jika menggunakan
LOAD_DOTENV ()
# Tetapkan kekunci API
Perplexity_api_key = os.getenv ('Perplexity_api_key')
DEF Perplexity_Search (pertanyaan):
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
tajuk = {
'Terima': 'Permohonan/Json',
'jenis kandungan': 'aplikasi/json',
'Kebenaran': f'bearer {pupplexity_api_key} '
}
data = {
"Model": "Mistral-7b-Instruct",
"Stream": palsu,
"max_tokens": 1024,
"Frekuensi_Penalty": 1,
"suhu": 0.0,
"Mesej": [
{
"Peranan": "Sistem",
"Kandungan": "Berikan jawapan ringkas."
},
{
"Peranan": "Pengguna",
"Kandungan": pertanyaan
}
]
}
respons = requests.post (url, headers = headers, json = data)
Jika response.status_code == 200:
Kembali Respons.json ()
lain:
Kembalikan tiada
# Contoh penggunaan
pertanyaan = "Berapa banyak bintang di Milky Way?"
Response = Perplexity_Search (pertanyaan)
Sekiranya tindak balas:
Cetak (Respons)
lain:
Cetak ("gagal mendapatkan respons.")Kebingungan AI menawarkan pelbagai model untuk carian web, memenuhi keperluan dan tahap kerumitan yang berbeza. Model lalai dioptimumkan untuk kelajuan dan pelayaran web, memberikan jawapan yang cepat dan tepat yang sesuai untuk carian cepat. Untuk tugas-tugas yang lebih maju, pelanggan ProP Pro boleh mengakses model seperti GPT-4 Omni, Claude 3.5 Sonnet, dan lain-lain dari syarikat AI terkemuka. Model-model ini cemerlang dalam penalaran kompleks, penulisan kreatif, dan analisis yang lebih mendalam, menjadikannya sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan pemahaman bahasa yang bernuansa atau penyelesaian masalah lanjutan. Di samping itu, Perplexity Pro membolehkan pengguna melakukan carian internet yang mendalam dengan akses kepada pelbagai sumber, meningkatkan keluasan dan kedalaman hasil carian. Pelbagai model ini memberi kuasa kepada pengguna untuk memilih yang terbaik untuk keperluan khusus mereka, sama ada pertanyaan mudah atau tugas penyelidikan yang lebih rumit.
Kebingungan melangkaui pencarian mandiri melalui integrasi yang kuat:
Kebingungan menunjukkan kecemerlangan tertentu dalam beberapa bidang utama:
Apabila mencari peristiwa semasa seperti pemulihan katedral Notre-Dame, kebingungan menyampaikan ringkasan komprehensif dengan tarikh utama, butiran kritikal, dan kandungan multimedia-semua dibentangkan dalam format yang mudah dicerna.
Untuk pengguna perniagaan dan profesional, kebingungan cemerlang di:
Pelajar dan penyelidik mendapat manfaat daripada:
Tugas harian menjadi lebih efisien dengan pendekatan kebingungan untuk:
Apabila berbeza dengan pencarian teratas dan penyelesaian AI yang lain:
Berbanding Google/Bing:
Berbanding chatgpt:
Untuk memaksimumkan keupayaan kebingungan:
Kebingungan adalah lebih daripada alat carian; Ia menyuarakan perubahan paradigma bagaimana kita berinteraksi dengan maklumat dalam talian. Kebingungan telah meletakkan asasnya dalam merapatkan aspek terbaik carian dengan AI: sementara enjin carian tradisional direka dan dibina seolah -olah mereka akan tetap dominan.
Bagi pengguna yang mencari cara yang lebih cekap, lengkap, dan telus untuk penemuan maklumat, kebingungan memberi gambaran ke masa depan carian: di mana mencari maklumat kurang mengenai mengklik pada pautan dan lebih lanjut mengenai menerima pengetahuan yang disahkan secara kontekstual secara langsung.
Baca juga:
Umur generalis AI memudar sebagai SOTA LLM yang khusus mengambil peringkat tengah. Penyelidikan yang mendalam Openai mengautomasikan pertanyaan yang kompleks dan disokong, sementara kebingungan AI mengubah carian web dengan hasil media yang kaya. Ini bukan semata -mata peningkatan -mereka peralihan paradigma bagaimana kita mengakses dan menggunakan pengetahuan.
Kejayaan tidak akan bergantung pada memilih AI tunggal tetapi untuk memanfaatkan alat yang tepat untuk tugas itu. Dengan mengintegrasikan sistem khusus ini, pekerja pengetahuan dapat mencapai produktiviti yang belum pernah terjadi sebelumnya, pandangan yang lebih mendalam, dan membuat keputusan yang lebih bijak. Masa depan tidak menjadi satu AI yang dominan tetapi kepada ekosistem model yang didorong oleh pakar.
Atas ialah kandungan terperinci Top 6 SOTA LLMS untuk kod, carian web, penyelidikan dan banyak lagi - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
