Alice AI是俄罗斯科技公司Yandex开发的一款智能个人助手，于2017年10月10日正式推出，可在Android、iOS、Windows操作系统以及Yandex自身的设备上使用。在2025年10月28日的“Alice，what‘s new？”大会上，俄罗斯科技巨头Yandex推出了全新升级的Alice AI——一个强大的通用神经网络，能够帮助用户在聊天中解决几乎任何任务
这里是关于 Alice AI 的详细介绍：
3 个月前
Nova 2是亚马逊于2025年12月在re:Invent 全球大会上推出的新一代基础模型家族，共包含4款模型，均需通过Amazon Bedrock平台使用，兼顾行业领先的性价比与多场景适配性，具体介绍如下 ： 1. Nova 2 Lite： 主打快速、高性价比的日常推理任务，可处理文本、图像和视频输入并生成文本。能通过调节“思考”深度平衡智能、速度与成本，适合客服聊天机器人、文档处理等场景。在基准测试中，它对标Claude Haiku 4.5、GPT - 5 Mini等模型，多数项目表现持平或更优。 2. Nova 2 Pro（预览版）： 是该家族中智能度最高的推理模型，可处理文本、图像、视频和语音输入并生成文本。适配代理编码、长期规划等复杂任务，还能作为“教师模型”向小型模型传递能力，在与Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro等主流模型的对比中，多项基准测试表现出色。 3. Nova 2 Sonic： 专注端到端语音交互的模型，能实现类人化实时对话。它支持多语言与丰富音色，拥有100万token上下文窗口，可支撑长时交互，还能与Amazon Connect等语音服务、对话框架无缝集成，适配客服、AI助手等语音场景。 4. Nova 2 Omni： 业内首款统一多模态推理与生成模型，可处理文本、图像等多种输入，还能同时生成文本和图像。它能一次性处理海量多格式内容，比如数百页文档、数小时音频等，适合营销素材一站式制作等需要整合多类信息的场景。 这4款模型均具备100万token上下文窗口，且内置网页查找和代码执行能力，能保障回答的时效性与实用性 。
4 个月前
Alice AI：俄罗斯搜索引擎Yandex推出的人工智能助手 从日常任务到城市生活，Yandex的Alice AI正在重新定义人与机器的互动方式。 在2025年10月28日的“Alice，what‘s new？”大会上，俄罗斯科技巨头Yandex推出了全新升级的Alice AI——一个强大的通用神经网络，能够帮助用户在聊天中解决几乎任何任务。 这项技术代表了过去几十年聊天机器人从简单模式匹配到智能交互的演进历程。Alice AI不同于传统的规则驱动聊天机器人，它基于最先进的生成模型，不仅能理解复杂请求，还能主动协助用户完成从信息查询到实际行动的全流程任务。 01 从ELIZA到Alice AI，技术革命的演进历程 聊天机器人的发展始于20世纪60年代，当时麻省理工学院教授魏岑鲍姆发明了世界上第一个聊天机器人ELIZA，它通过模式匹配和替换方法来模拟对话。 受到ELIZA的启发，理查德·华莱士博士在1995年开发了ALICE系统（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）。 ALICE采用启发式模式匹配的对话策略，并支持基于人工智能标记语言（AIML）的规则定义。 这一系统在人工智能领域获得了高度认可，在2000年、2001年和2004年三次获得洛伯纳奖（Loebner Prize）。 然而，传统的ALICE系统仍然依赖于预设的模板和规则，需要大量人力进行设计和制定。 Yandex的Alice AI则代表了技术演进的新阶段，它不再局限于规则驱动，而是基于大规模训练的神经网络，具备真正的理解和生成能力。 02 多模态架构，Alice AI的技术内核 Alice AI由三个核心模型共同驱动，构成了其多功能的技术基础。 Alice AI LLM负责处理语言相关的任务，包括回答问题、生成文本和逻辑推理。 Alice AI ART专注于视觉内容生成，能够根据文本描述创建图像和视频内容。 Alice AI VLM作为视觉语言模型，专精于图像分析、理解和与图像相关的任务解决。 这一模型家族将继续扩展，例如图像编辑模型即将推出。 Alice AI支持多种交互方式，包括文本输入、语音对话和实时摄像头交互。 用户可以通过手机摄像头获取实时视觉分析，使Alice AI能够成为识别物体、解释场景的随身助手。 03 四大应用场景，从聊天到实际行动 Alice AI的能力体现在多个实际应用场景中，使其成为用户日常生活的有用伙伴。 智能对话与文件处理：Alice AI可以处理各种类型的文件（DOC、DOCX、PDF、TXT），从中提取关键信息并生成清晰的报告。 它能够进行复杂问题的推理分析，提供深思熟虑的结论而不仅仅是快速回答。 视觉识别与创作：通过图像识别技术，Alice AI可以读取照片中的文本（如收据），识别物体，并提供即时视觉数据分析。 用户也可以请求生成图像或动画照片，用于社交媒体内容、标志设计或生日卡片制作。 浏览器集成与网页交互：Alice AI将很快深度集成到Yandex Browser中，能够利用活动标签页中的信息（无论是文本文档还是视频）来回答问题。 例如，用户可以直接询问一个500页的PDF报告中是否包含6月的销售数据，或者询问关于黑洞视频中讲师提到的内容。 城市服务与AI代理：Alice AI即将帮助城市居民预订出租车、安排送货、订购食物或杂货。 当用户提出请求时，AI代理会分析需求，确定能够处理任务的服务，并连接相应的代理——出租车、食品、 Lavka或送货。 04 “我的记忆”，前瞻性功能重新定义个人助手 Alice AI即将推出的“我的记忆”（My Memory）功能，将更进一步改变用户与AI的互动方式。 这一功能让Alice AI能够将用户随意思考的想法和想法转化为待办事项列表、购物清单、笔记和提醒，所有这些都直接呈现在聊天界面中。 用户可以在行动中向Alice AI口述任务，它会记住所有内容，进行组织，并在适当时机提醒重要事项。 Yandex还宣布了搭载Alice AI的可穿戴AI设备，使用户无需智能手机即可随时记录想法和想法。 这些设备将专注于“我的记忆”服务，让用户能够随时随地通过语音与Alice AI交互。 05 对比传统聊天机器人，Alice AI的突破 与传统聊天机器人相比，Alice AI在多个方面实现了技术突破。 传统聊天机器人如ALICE主要依赖于启发式模式匹配和AIML规则，需要大量人工编写的模板。 而Alice AI基于大规模训练的神经网络，能够理解更复杂的查询并生成更自然的回应。 传统系统多数仅限于文本对话，而Alice AI提供多模态交互，包括文本、图像、视频和语音。 最显著的进步在于，传统聊天机器人主要用于信息查询或简单任务，而Alice AI能够通过AI代理执行端到端的实际任务，从信息收集到最终结果。 从简单的模式匹配到复杂的多模态交互，从回答问题到执行任务——Alice AI代表了聊天机器人技术的又一次飞跃。 随着AI代理和“我的记忆”功能的推出，Alice AI正逐步从一个对话工具演变为一个能够理解、预测并满足用户需求的真正个人助手。 技术专家指出，未来的聊天机器人将不再局限于回答问题的角色，而是成为人类与数字设备交互的重要桥梁。 Alice AI正是这一趋势的领先代表，它正在重新定义我们与技术共存的方式。
1 年前
文心一言4.0和文心一言4.5的功能区别主要体现在以下几个方面： 多模态能力 文心一言4.0：具备一定的多模态能力，但可能在模态融合的深度和广度上存在一定限制，例如在处理多模态任务时可能需要更多的人工干预或切换模式。 文心一言4.5：从底层架构就实现了真正的原生多模态融合，像人类天生具备视听触觉的协同能力一样，在处理复杂任务时，能像真正的专家般调用多种工具，自然流畅地处理文本、图像、音频等多模态数据。 深度思考能力 文心一言4.0：具有一定的逻辑推理和分析能力，但在深度和复杂决策能力上相对有限。 文心一言4.5：深度思考能力成为核心功能，不仅能够理解简单的指令，还能进行复杂逻辑推理、因果分析和复杂决策，达到人类专家级水平。 幻觉控制能力 文心一言4.0：在生成内容时可能会出现一定的幻觉问题，即生成一些与事实不符或不合理的内容。 文心一言4.5：延续文心大模型一贯的RAG优势，百度自研的iRAG技术进一步升级，大幅降低了AI生图的“幻觉”问题，在影视、漫画、海报制作等领域优势更明显。 搜索及工具调用能力 文心一言4.0：具有搜索功能，但在搜索的深度、精准度以及与其他工具的协同能力上可能有所不足。 文心一言4.5：上线的深度搜索功能，具备更强大的思考规划和工具调用能力，针对专业咨询类问题的解决能力进行全面加强，能更好地解决专业问题查询门槛高、查询渠道专精、查询结果分析难度大等挑战。 推理及成本优势 文心一言4.0：推理性能有一定提升，但在成本方面随着优化有所降低，不过可能未达到极致。 文心一言4.5：推理成本进一步大幅下降，李彦宏透露文心大模型的推理成本已降至一年前的1%，在提升性能的同时，使基于文心的应用开发更经济实惠。
1 年前
2月18日，阶跃星辰联合吉利汽车集团开源了两款阶跃Step系列多模态大模型——Step - Video - T2V视频生成模型和Step - Audio语音模型，采用MIT协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发。 两款模型的具体信息如下： Step - Video - T2V 参数与生成能力：参数量达到300亿，可以直接生成204帧、540P分辨率的高质量视频，能确保生成的视频内容具有极高的信息密度和强大的一致性。 生成效果优势：在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入和镜头语言等方面具备强大的生成能力，且语义理解和指令遵循能力突出。对复杂运动场景把控能力强，能展现各种高难度运动画面；是运镜大师，支持多种镜头运动方式和景别切换；像“十级画师”，生成的人物形象逼真、生动，细节丰富，表情自然。 评测情况：阶跃星辰发布并开源了针对文生视频质量评测的新基准数据集Step - Video - T2V - Eval。评测结果显示，Step - Video - T2V的模型性能在指令遵循、运动平滑性、物理合理性、美感度等方面的表现，均显著超过市面上既有的效果最佳的开源视频模型。 Step - Audio 功能特性：是行业内首个产品级的开源语音交互模型，能够根据不同的场景需求生成情绪、方言、语种、歌声和个性化风格的表达，能和用户自然地进行高质量对话。可支持不同角色的音色克隆，满足影视娱乐、社交、游戏等行业场景下应用需求。 模型性能：在LlaMA Question、Web Questions等5大主流公开测试集中，模型性能均超过了行业内同类型开源模型，位列第一。在HSK - 6（汉语水平考试六级）评测中的表现尤为突出，被称为最懂中国话的开源语音交互大模型。阶跃星辰自建并开源了多维度评估体系StepEval - Audio - 360基准测试，经人工横评后，Step - Audio的模型能力均衡，在各个维度上均超过了此前市面上效果最佳的开源语音模型。
1 年前
在语言大模型中，字节（Byte）、字符（Character）和Token是三个不同的概念，它们在文本处理中扮演着不同的角色。以下是它们的详细区别： 1. 字节（Byte） 定义：字节是计算机存储和传输数据的基本单位，通常由8位二进制数组成，可以表示256种不同的值。 用途：字节用于存储和传输文本、图像、音频等数据。在文本处理中，字节用于表示字符的编码。 编码：不同的字符编码标准（如ASCII、UTF-8、UTF-16）使用不同数量的字节来表示字符。例如，ASCII编码中，一个字符通常占用1个字节，而在UTF-8编码中，一个字符可能占用1到4个字节。 2. 字符（Character） 定义：字符是文本的基本单位，可以是字母、数字、标点符号、空格等。字符是人类可读的文本元素。 用途：字符用于表示和显示文本内容。在文本处理中，字符是语言模型处理的基本单位之一。 编码：字符在计算机中通过编码标准（如Unicode）表示。不同的编码标准决定了字符如何映射到字节序列。例如，字符“A”在ASCII编码中表示为65（一个字节），而在UTF-8编码中也表示为65（一个字节）。 3. Token 定义：Token是语言模型处理文本时的基本单位，通常由模型的分词器（Tokenizer）将文本分割成更小的单元。Token可以是单个字符、单词、子词（subword）或符号。 用途：Token用于语言模型的输入和输出。模型通过处理Token序列来理解和生成文本。Token化是语言模型预处理文本的关键步骤。 分词：不同的语言模型使用不同的分词策略。例如，BERT模型使用WordPiece分词器，GPT模型使用Byte Pair Encoding（BPE）分词器。这些分词器将文本分割成适合模型处理的Token序列。 区别总结 字节：计算机存储和传输的基本单位，用于表示字符的编码。 字符：文本的基本单位，人类可读的文本元素。 Token：语言模型处理文本时的基本单位，由分词器将文本分割成适合模型处理的单元。 示例 假设有以下文本：“Hello, 世界!” 字节：在UTF-8编码中，“Hello, 世界!”可能表示为48 65 6C 6C 6F 2C 20 E4 B8 96 E7 95 8C 21（每个字符占用1到3个字节）。 字符：文本中的字符为“H”, “e”, “l”, “l”, “o”, “,”, “ ”, “世”, “界”, “!”。 Token：使用BERT的WordPiece分词器，Token可能为["Hello", ",", "世界", "!"]。 通过理解字节、字符和Token的区别，可以更好地理解语言模型如何处理和生成文本。
1 年前
AI聊天上下文长度是指在一次对话中，AI模型能够记住并参考的最大文本量。这包括用户输入和AI回复的总字数或 token 数（AI 模型处理文本的基本单位，类似于单词或字符片段）。 📚 上下文长度的关键含义 记忆范围 AI 可以在当前会话中“记住”多长的对话历史。 超过这个长度的早期内容会被截断，AI将无法再参考它们。 连续性 上下文长度越长，AI 就能更好地理解复杂的、多轮的对话或任务。 信息丢失 当对话超过上下文长度时，早期内容可能被遗忘，导致 AI 无法完整理解用户的意图。 📏 示例：上下文长度的影响 短上下文（例如 4,000 tokens）： 适合简单问答，或短对话任务。 长上下文（例如 32,000 tokens）： 适合长篇文档分析、长时间项目管理讨论，或复杂的多轮对话。 ⚠️ 注意事项 Token ≠ 字符 英文单词通常约 1 token。 中文字符通常每个字是 1 个 token。 截断机制 当对话超出最大长度时，旧内容将从对话历史中移除。
1 年前
据微软 2024 年 12 月 19 日发布的博文，Microsoft Edge 浏览器在 2024 年通过内置的 Copilot 功能，用户进行了超过 100 亿次的 AI 对话。 这凸显了用户对 AI 驱动工具的广泛接受和日益增长的依赖。这一里程碑表明： 用户对 AI 辅助工具的高接受度：越来越多的用户在日常浏览和工作中依赖 AI 工具进行搜索、内容生成和任务自动化。 AI 技术的成熟和普及：Copilot 功能显然已经在帮助用户更高效地获取信息和完成任务。 Edge 浏览器的市场竞争力：这一数据也反映出 Edge 浏览器在与其他浏览器的竞争中取得了一定的优势。
1 年前
以下是一些中国的多语种大模型，可供该AI聊天平台考虑接入（以下仅为部分示例）： 讯飞星火：科大讯飞发布的语言模型，例如讯飞星火 v4.0 可实现 74 个语种/方言免切换对话。它在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面有出色表现，还能基于用户画像等数据生成个性化的表达和内容。其具备写文案、编代码、健康辅诊、学习辅导等功能。 文心一言：能够帮助用户进行对话、生成内容等工作，提高工作效率和创作水平。具有多模态能力，可以生成各种图片和图表等视觉内容。 通义千问：一个多模态大模型，具有强大的图像理解和处理能力，支持处理文本、代码、音频、图像和视频等多种信息形式，具备对话交互能力，能够回答问题、识别名人和地标，并生成文本内容，还可以生成跳舞视频、实现真人百变换装等。 ChatGLM-6B：开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。结合模型量化技术，可在消费级显卡上进行本地部署。经过中英双语训练，能生成符合人类偏好的回答。 ChatGLM2-6B：ChatGLM-6B 的第二代版本，全面升级了基座模型，具有更长的上下文，更高效的推理、更开放的协议。 visualGLM-6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 blip2-qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 MOSS：支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 CPM-BEE：完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型，在预训练语料上进行了严格筛选和配比，中英双语性能优异，可准确进行语义理解，高效完成各类基础任务。 雅意2（Yayi2）：由中科闻歌研发，采用了超过2万亿 tokens 的高质量、多语言语料进行预训练。拥有300亿参数规模，基于国产化算力支持，数据语料安全可控，模型架构全自主研发。它支持多种语言，在媒体宣传、舆情感知、政务治理、金融分析等场景具有强大的应用能力。 阿里达摩院 PolyLM：这是一个通晓多语言的大语言模型，涵盖中文、英文、西班牙语、法语、德语、俄语、葡萄牙语、意大利语、阿拉伯语、日语、韩语、泰语、越南语和印尼语等18种语言。其拥有1.7B 和13B 两种参数版本可选，可应用于对话问答、文本生成、机器翻译和情感分析等领域，能够自动生成高质量的多语言文本，为跨语言、文化的交流提供便利。Polylm 使用了包含640B 个 token 的庞大数据集进行训练，该数据集来源于维基百科、mc4和 cc-100等公开可访问的资源。 在选择接入的语言大模型时，需要综合考虑模型的性能、功能、可扩展性、数据安全以及与平台的兼容性等因素。同时，也要关注模型的持续更新和改进能力，以适应不断变化的用户需求和技术发展。 此外，不同的语言大模型可能具有各自的特点和优势，可以根据平台的具体需求和目标用户群体，选择最适合的模型进行接入。 选择适合的语言大模型应该考虑以下几个方面： 任务需求：明确你希望语言大模型完成的具体任务，例如自然语言理解、推理、创造性写作、情感分析、多学科知识问答、代码生成等。不同的语言大模型可能在某些任务上表现更出色。 语言理解和生成能力：评估模型对各种主题和领域的语言理解准确度，以及生成的回答是否清晰、准确、符合逻辑。 推理能力：如果任务涉及逻辑推理，考察模型在解决复杂问题和进行逻辑推导时的能力。 创造性：对于需要创意输出的任务，如故事编写、设计等，关注模型的创新能力和提供独特解决方案的潜力。 知识覆盖范围：考虑模型在多领域的知识储备，能否提供广泛而准确的信息。 交互方式：便捷和友好的交互方式可以提升使用体验，例如是否支持自然流畅的对话。 性能和效率：包括响应速度、处理大量数据的能力等。对于一些对实时性要求较高的应用，这一点很重要。 可扩展性：如果你有特定的需求或希望对模型进行进一步的定制和优化，了解模型是否易于扩展和调整。 数据安全和隐私保护：确保模型的使用符合相关法规和标准，保护用户数据的安全和隐私。 训练数据和更新频率：丰富的训练数据可以使模型具有更好的泛化能力，而较高的更新频率有助于模型跟上最新的知识和语言变化。 中文理解能力：如果主要处理中文相关的任务，模型对中文语言和文化的理解能力至关重要，包括对生僻字、成语、诗词等的理解。 成本和资源需求：考虑使用模型的成本，包括购买或订阅费用，以及运行模型所需的计算资源。 口碑和评价：参考其他用户或专业机构对模型的评价和反馈，了解其在实际应用中的表现。 技术支持和社区活跃程度：良好的技术支持和活跃的开发者社区可以帮助解决使用过程中遇到的问题，并获取更多的资源和经验分享。 例如，百度的文心一言在中文理解方面有优势，适合需要处理中文任务的场景；讯飞星火认知大模型在某些方面也有不错的表现。但具体选择哪种模型，还需根据你的具体需求和使用场景进行综合考量。 此外，一些模型可能存在“幻觉”现象、逻辑推理能力较弱等问题，在使用时需要注意对结果进行适当的评估和验证。同时，随着技术的不断发展，新的语言大模型也在不断涌现，你可以持续关注相关领域的动态，以便做出更合适的选择。 来源：豆包AI
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI