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提供正确的语法建议，使写作更加规范与专业 情感分析 分析文本中的情感色彩，如正面、负面或中性，更好了解内容观点和态度 生活常识 提供有关日常生活的知识，如饮食、运动、旅游等方面的建议 工作技能 提供工作方面的知识，如沟通技巧、时间管理技巧、团队协作等方面的建议 医学知识 提供基本的健康保健知识以及疾病预防、诊断和治疗方面的建议 历史人文 提供有关历史事件、文化传承、名人故事、名言警句等方面的文案 思维推理 通过分析问题的前提条件和假设来推理出答案或解决方案，生成新的想法和见解 科学推理 使用已有的数据和信息进行推断、预测和验证等科学研究中的基本任务 常识推理 在进行对话交流时，运用已有的常识知识来分析、解释和回应用户的提问或需求 时空推理 生成关于历史或未来趋势的文章，如介绍历史重要事件、预测未来发展趋势等 方程求解 包括一元二次方程、二元一次方程、三元一次方程等等 几何问题 平面几何（如直线、圆、三角形等的性质）和立体几何（如体积、表面积、投影等） 微积分 处理导数、积分等微积分相关的问题，涉及基本概念如极限、连续性、导数等 概率统计 涉及随机变量、概率分布、假设检验等方面的内容 代码理解 帮助用户理解绝大部分编程语言、算法和数据结构，快速给出所需的解答 代码修改 对已有代码进行修改或优化，提供建议和指导，找出潜在的问题并提供解决方案 代码生成 帮助用户快速生成一些简单的代码片段，例如函数、类或循环等 步骤编译 生成关于编程语言的文档和工具，如语法规则、函数库、自动补全代码工具等 SparkDesk讯飞星火认知大模型同类网站还有：AI Pickup Lines、带刀设计资源站、CareerDekho、llama、AI问答绘画系统、AIL-人工智能工具资源库这些都是属于AI自然语言处理模型的网站
BigBangTransformer[乾元]是基于GPTDecoder-only架构的大规模预训练模型。继2022年开源BBT-1-0.2B模型之后，我们正式开源最新系列的BBT模型：BBT-1-1B，BBT-2-12B-Text，BBT-2.5-13B-Text。预训练语料库覆盖14个高质量数据源，覆盖书籍、百科、论文、小说、新闻、政策文件、中文博客、社交媒体等多个数据源种类。BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练，经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文2000亿tokens进行预训练。 模型开源后所有开发者可以： 1.可以直接调用大模型进行对话 2.在我们训练的基础上使用自由语料库继续训练 3.对大模型进行微调训练以满足各种下游任务 乾元BigBangTransformer同类网站还有：SiteSMO思默问答、Avanty、亚马逊云科技(AIGC扶持计划)、微软AI学习课、TripAdvisor Summary、Artifact News这些都是属于AI自然语言处理模型的网站
提供的人工智能生产内容。测试生成的所有内容来源于我们训练时所使用的有限数据，相关回答不代表360公司的态度或观点，不应视为互联网新闻信息，也不能作为专业性建议或意见。 2、参与测试期间，您应当遵守国家法律法规，遵循自愿、平等、公平及诚实信用原则，不得利用本测试谋取不正当利益，不得利用本测试提供的资源和信息自行或者帮助他人生成、获取、传播以下信息：1）反对宪法所确定的基本原则的；2）危害国家安全，泄露国家秘密，颠覆国家政权，破坏国家统一的；3）损害国家荣誉和利益的；4）煽动民族仇恨、民族歧视、破坏民族团结的；5）破坏国家宗教政策，宣扬邪教和封建迷信的；6）散布谣言，扰乱社会秩序，破坏社会稳定的；7）散布淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪的；8）侮辱或者诽谤他人，侵害他人合法权利的；9）煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序的；10）以非法民间组织名义活动的；11)含有虚假、有害、胁迫、侵害他人隐私、骚扰、侵害、中伤、粗俗、猥亵、或其它道德上令人反感的内容；12）含有中国法律、法规、规章、条例以及任何具有法律效力之规范所限制或禁止的其它内容的。 3、本次测试的模型能力仍在迭代进步中，我们无法保证本测试下输出内容的准确性及完整性，但我们承诺将不断提升输出内容的质量及水平。 我们诚挚期待您对技术模型的反馈及建议，并将基于您在测试期间的反馈及建议持续优化产品功能，助力360大语言模型的技术提升。 再次感谢您对本测试的理解与支持！ 360大语言模型团队 2023年4月9日 360GPT同类网站还有：LangoTalk、Elektrif AI、CTRify、Thundercontent、智东西、Optimo这些都是属于AI自然语言处理模型的网站
专注做好模型，算力、数据和系统则交给其他公司。反观国内，很多公司在做大型语言模型时所有环节都需要自己做，每家的数据和算力也有限，结果是每家都做不大。在发展过程中，大型语言模型训练与在线推理成本过高也是一个重大问题。 因此，他们一开始就考虑要把MOSS开源而不是商业化。 有了这样一个基座，大家就不用重复开发底层技术，可以在上面接不同的细分领域。 如今，虽晚了快一个月，MOSS也说到做到了。 你试用过复旦MOSS开源模型了吗？效果如何？ MOSS开源项目地址： [1]https://github.com/OpenLMLab/MOSS [2]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-base [3]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft [4]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft-plugin MOSS(复旦大模型)同类网站还有：Seo.ai、BrameWork、Teacherbot、5118 AI智能改写、AI Surge Cloud、FridayAI写作助手-系统升级中…这些都是属于AI自然语言处理模型的网站
