由中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院联合推出。紫东太初是一款新一代多模态大模型平台,旨在提供强大的多模态数据处理、认知、理解和创作能力,支持包括文本、语音、图像、视频、信号、3D点云等多种数据类型的全面问答和生成任务。该平台面向AI应用开发、算法研究以及多个行业场景(如医疗、交通、工业生产等),提供多样化的功能和API接口,以推动通用人工智能的发展。
网站主要功能
- 多模态数据处理与理解
- 支持的数据类型:平台能够处理文本、语音、图像、视频、信号、3D点云等多种模态数据,并对这些数据进行分类、检测、分割、识别和提取等操作。例如:
- 图像:识别物体和场景。
- 文本:提取关键信息。
- 语音:分析情感和意图。
- 视频:检测动作和事件。
- 信号:理解特征和规律。
- 3D点云:识别形状和结构。
- 跨模态能力:紫东太初2.0实现了音乐、图片、视频等数据之间的跨模态对齐,支持音乐视频分析、三维导航等复杂应用场景。
- 支持的数据类型:平台能够处理文本、语音、图像、视频、信号、3D点云等多种模态数据,并对这些数据进行分类、检测、分割、识别和提取等操作。例如:
- 多轮问答与对话
- 支持多轮对话,允许用户与模型进行连续的问答交互。
- 提供推荐对话功能,用户可以通过预置的常见问题快速开始对话,或通过输入“/”调起候选对话。
- 通过专有知识库和联网搜索增强检索能力,提高知识学习效率。
- 文本创作
- 支持多种文本生成任务,包括:
- 创意文案撰写
- 文本扩展与续写
- 文章摘要
- 多语言翻译
- 诗歌、歌词创作
- 代码编写
- 数学问题求解
- 用户可以通过平台生成高质量的文本内容,适用于广告、文学创作、编程等场景。
- 支持多种文本生成任务,包括:
- 图像生成
- 支持基于文本描述生成图像,满足创意设计、艺术创作等需求。
- 平台可能还包括图像编辑或风格转换功能(具体功能需登录体验确认)。
- 3D理解与生成
- 能够理解三维场景,支持3D点云数据处理,适用于三维导航、虚拟现实、工业设计等场景。
- 可识别3D点云中的形状和结构,生成相关内容。
- 信号分析
- 处理和分析信号数据,提取特征和规律,适用于物联网、工业监测、医疗信号处理等领域。
- API接入与开发支持
- 平台提供API接口,开发者可以通过申请API Key调用紫东太初的各种功能,集成到自己的应用中。
- 支持多种开发环境,适合AI应用开发和算法研究。
- 数据处理与模型微调
- 数据中心:用户可以上传多模态数据(支持docx、pdf、txt、md等格式),使用内置的预处理工具进行数据清洗和匹配。
- 智能标注:提供智能标注任务模板,支持模型自动标注和人工审核。
- 模型微调:用户可以选择预训练大模型,进行零代码一键微调,适配特定任务需求。
- 行业应用
- 紫东太初2.0在决策与判断能力上有所提升,适用于以下领域:
- 医疗:辅助诊断、医学影像分析。
- 交通:智能导航、交通流量分析。
- 工业生产:设备监测、故障预测。
- 教育:智能教学、内容生成。
- 创意产业:广告设计、影视后期制作。
- 紫东太初2.0在决策与判断能力上有所提升,适用于以下领域:
使用方式
- 注册与登录
- 访问 https://taichu-web.ia.ac.cn/,点击“注册”按钮,填写相关信息完成注册。
- 使用注册的邮箱和密码登录平台。
- 体验功能
- 登录后,用户可以进入对话页面体验多轮问答、文本创作、图像生成等功能。
- 通过“新建对话”按钮创建新的对话窗口,或使用推荐对话快速开始。
- API开发
- 进入“API接入”页面,申请API Key。
- 根据开发需求调用平台提供的接口。
- 数据与模型管理
- 在“数据中心”上传和处理数据。
- 使用“智能标注”和“模型微调”模块优化模型性能。
技术亮点
- 千亿参数规模:紫东太初是一个千亿参数的全模态大模型,具备强大的计算和泛化能力。
- 从三模态到全模态:相比第一代,紫东太初2.0从图文音三模态扩展到全模态,新增了对信号、3D点云等数据的支持。
- 与华为合作:紫东太初2.0基于华为昇腾AI和昇思AI框架升级,性能更强,生态更完善。
- 认知与决策能力:模型在感知、认知到决策的能力上有显著提升,向通用人工智能目标迈进。
总结
紫东太初(https://taichu-web.ia.ac.cn/)是一个功能全面的多模态AI大模型平台,支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等多种任务。它不仅面向普通用户提供交互式AI体验,还为开发者提供API和数据处理工具,适用于医疗、交通、工业、创意等多个行业。
热门国家/地区访客分布
国家 | 流量占比 | 月访问量 | 人均访问时长 | 人均访问页数 | 跳出率 |
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日本 | 0.77% | 85.05% | 156秒 | 1 | 25.66% |
印度 | 0.94% | 0.00% | 143秒 | 3 | 2.79% |
美国 | 2.85% | 179.54% | 36秒 | 1 | 31.82% |
中国香港 | 3.29% | -36.03% | 116秒 | 2 | 38.57% |
中国大陆 | 92.19% | -17.05% | 126秒 | 2 | 48.66% |
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