是什么

紫东太初大模型由中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院联合打造，目前参数已达千亿级别，基于全栈国产化基础软硬件平台建立。拥有视觉、文本、语音等多种模态，且不断升级，如2023年发布2.0版本，2024年11月26日发布3.0版本，新版本大幅升级，可实现像人一样逻辑思考。

主要功能

1. 多模态理解与生成：能够理解和生成语音、图像、文本、视频、信号、3D点云等多种模态数据，完成音乐、图片和视频等数据之间的跨模态对齐。2. 全面问答任务：支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等。3. 认知与创作：拥有较强的认知、理解、创作能力，例如在音乐理解与生成、三维场景导航、信号理解、多模态对话等方面有出色表现。4. 逻辑思考：3.0版本可实现类似人类的逻辑思考，如理解工艺图纸中的焊缝曲线。

应用场景

1. 工业制造：智能焊接领域，通过看工艺图纸理解焊缝曲线，辅助机器人焊接车门、底盘等；还可应用于机车设计等。2. 医疗健康：医疗骨科器械相关方面。3. 低空经济：为该领域提供支持。4. 内容创作：音乐、图片、视频等内容的理解与生成创作。5. 智能导航：三维场景导航等。6. 通用AI应用：支撑全场景AI应用，加速通用人工智能在数字经济时代的实现。

适用人群

1. 科研人员：用于人工智能前沿技术研究，探索多模态人工智能相关课题。2. 企业开发者：可定制企业大模型，构建多场景下游任务，加速大模型赋能业务。3. 相关行业从业者：如工业制造、医疗、内容创作等行业人员，利用其功能提升业务水平。

常见问题

1. 模型提示不准确：使用紫东太初大模型时，用户可能会发现生成的文本与预期不符，常常是因为提供的提示不够具体或清晰。建议用户尽量详尽地描述所需内容，以提高生成效果。2. 输出内容重复：有时候，紫东太初大模型可能会产生重复的内容或短语，这通常是由于模型在生成时缺乏上下文的多样性。为避免这种情况，用户可以调整输入提示，增加复杂性。3. 处理速度慢：在高负载情况下，紫东太初大模型的响应时间可能会变慢。可尝试在用户流量较少的时间段使用，或者简化输入要求来提高处理速度。4. 语境理解不足：尽管紫东太初大模型在语义理解上表现较好，但在某些复杂对话中，模型可能无法准确把握语境。用户在使用时，应提供足够的上下文信息，以帮助模型更好地理解和响应。5. 遇到敏感内容：紫东太初大模型有时可能会生成不当或敏感的内容，这需要用户时刻注意，并在必要时进行内容审核。建议用户建立使用规范，避免输入可能引发敏感词汇的内容。6. 缺乏行业知识：模型的知识范围可能局限于训练数据集，因此在处理特定行业问题时，用户应考虑结合专业知识进行合理判断和调整。

使用技巧

1. **掌握基础知识**：在使用紫东太初大模型之前，建议用户先学习一些基本的机器学习和深度学习知识，了解模型的基本原理和结构能帮助更好地利用其功能。2. **明确任务目标**：使用模型前，清晰定义你的任务目标，例如是文本生成、问答系统还是数据分析，这将有助于在模型调用时进行参数的调整和优化。3. **数据预处理**：确保输入的数据经过适当的预处理，包括去除无效信息、标准化格式以及必要的分词处理等，这一步骤直接影响到模型的输出质量。4. **参数调优**：在调用大模型时，可以根据需求对一些超参数进行调节，如温度、最大输出长度等，以实现理想的输出效果。5. **后处理输出**：对模型生成的结果进行适当的后处理，可以根据具体需求进行筛选、排序或进一步的转换，以满足业务需求。6. **多轮测试**：在实际应用之前，多次运行不同场景下的测试，以确保模型在各种情况下都能稳定输出高质量的结果。7. **结合上下文信息**：为确保模型能够生成更准确的结果，尽可能给模型提供足够的上下文信息，这可以帮助其更好地理解用户的意图。8. **持续学习与调整**：在使用过程中，应持续关注模型的表现，根据实际反馈不断调整策略和参数，推动模型的迭代升级。