豆包的“眼睛”升級了,現(xiàn)在讓它看一眼APP截圖,就能直接給你生成代碼! 話不多說,我們直接給它上一個難度。 例如我們先隨機截取一張網(wǎng)站的圖片: 再來到火山方舟的大模型廣場,pick一下最新的Doubao-vision-pro-32k版本: (PS:該模型也可以在豆包APP中體驗) 然后把剛才的截圖“喂”給豆包,并附上一句簡單的Prompt: 幫我寫代碼,克隆這個APP。 只見豆包先是秒看出這是一個音樂APP的界面,緊接著就唰唰唰地敲起了代碼。 從代碼的功能上來,包括了菜單欄、播放列表框架、播放列表列表框和狀態(tài)欄。 模擬的播放列表中包含了幾首歌曲的信息,包括標題、藝術(shù)家、時長和點贊數(shù)等。 而且這些都是在不到30秒內(nèi)完成的。 若是想實現(xiàn)更復雜的功能,我們也是可以繼續(xù)用說的: 那繼續(xù)幫我實現(xiàn)更復雜的音樂播放應用。 這一次,也僅僅耗時1分鐘,在原先代碼的基礎上,新增了控制面板、播放按鈕、更新進度條等內(nèi)容。 嗯,現(xiàn)在開發(fā)一個APP,真的變成截張圖的事兒了。 這便是豆包最新發(fā)布的新模型——豆包 · 視覺理解模型。 綜合來看,它的亮點可以歸結(jié)為如下三點: 內(nèi)容識別更強:支持OCR、圖像知識、動作情緒、位置狀態(tài)等,尤其對中國傳統(tǒng)文化理解更深。 理解與推理增強:優(yōu)化數(shù)學、邏輯、代碼的推理與問答能力。 視覺描述細膩:提供詳細圖像描述,可創(chuàng)作多種文體內(nèi)容,如產(chǎn)品介紹、故事、視頻腳本等。 更重要的一點,發(fā)布即大降價——0.003元/千tokens。 相當于1塊錢可以處理284張圖片! 不過有一說一,畢竟考驗大模型“視力”這事,不能只看單一的產(chǎn)品。 因此,接下來,我們就組個擂臺,看看哪個大模型的“眼神”更好使。 大模型“視力”大比拼 我們請出的打擂臺選手,正是目前大模型的頂流之一——OpenAI的GPT-4o。 比試規(guī)則也很簡單,就是通過不同維度的試題,來看看作答的效果。 Round 1:復雜、生僻物體識別 第一輪比試中,我們先小試牛刀一下一個不常見的水果,請看圖: 然后我們分別問一下兩位選手: 圖中的是什么東西? △上圖為豆包作答;下圖為GPT-4o作答(下同)。從回答內(nèi)容上來看,二者雖然都回答對了,但特點各有不同。 豆包·視覺理解模型回答更加與金鈴子緊密相關(guān);而GPT-4o則是更傾向于金鈴子與苦瓜的不同。 若是比試要求是與圖中物體高度相關(guān),那么或許豆包·視覺理解模型的回答更優(yōu)質(zhì)一些。 再來一張冷門的圖像,請看題: 這是什么? 再來看一下兩位選手的作答: 它們都看出來這是一個冷門樂器,不過這一次,豆包·視覺理解模型明顯回答的要更精準一些——樂器叫做Mizmar。 不僅如此,它還把其材質(zhì)、文化特點等信息都講述了出來;而GPT-4o這邊的回答,只能說是描述了大概。 這一輪,豆包·視覺理解模型,Win! Round 2:大家來找茬 要比視力,那“大家來找茬”這個游戲就絕對不能錯過啦~ 請看題目: 找出10個不同點。 我們來看一下兩位選手的回答: 這一輪的比拼中,問題就比較明顯了,兩位選手都沒有完整給出正確答案(部分正確)。 看來AI玩大家來找茬還是具備一定的挑戰(zhàn)性。 Round 3:反向猜Prompt 現(xiàn)在AI圖片生成的能力可謂是爐火純青,但當我們看到一幅中意的作品,卻苦于無法復刻Prompt時,又該怎么辦? 這道題,是時候可以交給“會看”的大模型來處理了。 例如我們隨機來一張比較抽象的藝術(shù)作品: 然后分別讓豆包·視覺理解模型和GPT-4o來猜一下它的Prompt: 看這張圖,幫我寫一段能夠重新生成類似作品的Prompt。 為了公平起見,我們不采用豆包和ChatGPT自帶的生圖功能,而是將兩段Prompt交給第三方Midjourney來處理,結(jié)果如下: △上圖:基于豆包的Prompt;下圖:基于GPT-4o的Prompt從還原度上來看,或許豆包·視覺理解模型給出的Prompt,是更加貼近原作的那一個。 Round 4:數(shù)學競賽大比拼 數(shù)學題目是測試大模型邏輯推理能力很好的方法。 因此,我們直接上一道AIME數(shù)學競賽題,看看夠不夠“開門”。 (AIME:美國數(shù)學邀請賽,是介于AMC10、AMC12及美國數(shù)學奧林匹克競賽之間的一個數(shù)學競賽。) 這道題目翻譯過來是這樣的: 每天早晨,Aya會進行一段長度為9公里的散步,然后在一家咖啡店停留。當她以每小時s公里的恒定速度行走時,整個散步加上在咖啡店停留的時間一共需要4小時,其中包含在咖啡店停留的t分鐘。當她以s+2公里每小時的速度行走時,整個過程(包括在咖啡店停留的時間)需要2小時24分鐘。 假設Aya以s+1/2公里每小時的速度行走,求她在這種情況下(包括在咖啡店停留的時間)的總時間(以分鐘為單位)。 這個任務的難度在于,AI需要先準確識別晦澀的數(shù)學問題和公式,而后再進行精準的推理。 接下來,我們分別來看下豆包·視覺理解模型和GPT-4o的表現(xiàn)(上下滑動查看): 這道題目官方給出的正解是204分鐘。 而GPT-4o的結(jié)果卻并非如此,因此,本輪豆包·視覺理解模型大獲全勝。 Round 5:日常實用任務 其實在日常工作、學習生活中,還是存在很多需要AI看圖來輔助完成的任務。 例如提取復雜表格的數(shù)據(jù),或許就會讓很多人苦惱,尤其是準確性方面。 因此,我們最后一輪就以蘋果第四季度財務報告中的一個表格來做測試: 幫我抽取并整理圖中的數(shù)據(jù),用中文來表述。 先來看下豆包·視覺理解模型的回答: 不難看出,豆包·視覺理解模型非常清晰地將財報數(shù)據(jù)以表格的形式展現(xiàn)了出來,可以說是一目了然。 然而,同樣的需求給到GPT-4o這邊,雖然數(shù)據(jù)是提取了出來,但在呈現(xiàn)方式上卻有所欠缺,依然是經(jīng)典的羅列式: 在幾輪“擂臺比拼”過后不難看出,豆包·視覺理解模型在能力上已經(jīng)具備了一定的優(yōu)勢。 但“眼睛”的升級,還只是豆包大模型這次發(fā)布內(nèi)容的一隅。 說、唱能力都升級了 沒錯,除了“看”之外,“說”和“唱”的能力也升級了。 而這也正對應了豆包大模型的三大類: 大語言模型 語音大模型 視覺大模型 首先在大語言模型方面,豆包的通用模型pro與小半年前相比: 綜合能力提升了32% 數(shù)學能力提升43% 專業(yè)知識提升54% 代碼能力提升58% 其次是語音大模型方面,豆包·音樂模型現(xiàn)在可以直接生成3分鐘完整音樂! 例如我們在其APP海綿音樂里輸入一個簡單的Prompt: 三分鐘音樂,滄桑,男聲,民謠,歲月蹉跎。 生成三分鐘音樂的難度,并非只是簡單的堆疊時長,而是更多涉及到的是前奏、主歌、副歌、間奏、尾奏等完整結(jié)構(gòu)。 不僅如此,這也和視頻生成類似,對前后的一致性提出了更高的要求。 而從這個音樂片段中不難聽出,確實是做到了上述的要求,而且還是支持改詞的那種哦~ 除了可以用Prompt來生成音樂之外,現(xiàn)在豆包·音樂模型還支持用圖片來作曲了。 例如我們“喂”給海綿音樂下面這張圖: 從音樂中可以聽出,AI是識別到了圖里《黛玉葬花》的感覺,歌詞和配樂充滿了哀傷之情。 據(jù)悉,豆包·音樂模型目前支持多達到17種曲風、11種心情,以及6種特征的音樂。 最后,在視覺模型方面,除了我們剛才展示的豆包·視覺理解模型之外,豆包·文生圖模型也迎來了升級—— 現(xiàn)在,一句話可以搞定P圖這件事了: 戴上眼鏡。 不僅如此,做海報,也是幾句話的事,而且還是能生成漢字的那種: 生成一張海報,主體是漢字“量子位”,充滿科技感和未來感。 由此可見,這一次,豆包大模型在“說”、“唱”、“看”三大維度上確實是提升了不小的實力。 不看廣告只看療效 不過有一說一,實力是一方面,站在大模型應用為王的當下,或許好用才是真正的硬道理。 在把AI用起來這件事上,其實豆包也是拿出了一份成績單。 首先從數(shù)據(jù)上來看,截至12月18日,豆包大模型日均tokens使用量已經(jīng)突破4萬億大關(guān)。 其次再看實際落地,據(jù)悉豆包大模型已經(jīng)上崗科教、金融、醫(yī)療、企業(yè)服務和汽車等眾多行業(yè),已經(jīng)與多個頭部企業(yè)達成合作。 市場和用戶對豆包的買賬程度,可見一斑。 而在此過程中,“易落地”也是一個關(guān)鍵點。 這就不得不提此次也同樣迎來升級的兩大法寶:左手“HiAgent”,右手“扣子”。 例如HiAgent提供超100個行業(yè)應用模板和GraphRAG技術(shù),提升知識處理準確性,支持多模態(tài)交互與復雜場景需求,企業(yè)無需從零開發(fā)即可快速上線。 再如扣子擁有百萬開發(fā)者和豐富生態(tài),支持200萬智能體,覆蓋智能客服、內(nèi)容營銷等場景,極大縮短開發(fā)與部署時間。 除此之外,它兼容小程序、網(wǎng)頁等多種形式,支持實時語音交互與硬件集成,企業(yè)可輕松實現(xiàn)AI能力無縫嵌入。 一言蔽之,低門檻模板、強大的生態(tài)支持和多平臺兼容,是使得HiAgent和扣子能夠快速適配企業(yè)場景,實現(xiàn)高效落地的關(guān)鍵。 那么對于豆包這次眾多的升級,你對哪個更感興趣呢?歡迎體驗過后回來交流哦~ 本文來源:量子位 |
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