Haiku、Claude

Opus#xff0c;它们提供不同程度的智能、速度和成本选择#xff0c;以满足…北京时间3月5日人工智能创业公司Anthropic宣布推出其突破性的Claude

3系列包含三个子模型分别为Claude

Opus它们提供不同程度的智能、速度和成本选择以满足各种人工智能应用需求。

复杂的推理任务上Claude3可以说是全面吊打GPT-4。

定价上Claude

3比GPT-4

Turbo每百万token输入/输出分别收费为10美元/30美元而Claude

看完国内铺天盖地的这类资讯打开官网https://www.anthropic.com/

语言类大模型或工具大致有

openai的chatGPT还google的gemini、开源Gemma

meta开源Llama,

标粗的是不是大家比较熟知常用的开源的程序员可能用的多些其他普通人用的多一些。

大家会发现其实我们选择哪款AI大模型或工具,

比如国内的chatGPT套壳软件为啥很流行因为一般人使用不了魔法但chatGPT这个大家都在推啊肯定要尝尝鲜啥的。

比如kimiChat

生图类大家是不是知道最多的是midjourny入门简单生成图片下限高

开源Stable

其他国内的是不是很少见有人推可能大家听到最多的是midjourny国内套壳推SD的云部署版本。

不知道产品经理是如何设计产品的让大家使用带水印的图片么或者增加工作量再P一次么。

视频类

就像跑步大家很容易知道第一名可能第二名第三名也有人知道的后面做的除非特别好基本很少人知道的。

2、特色优势。

弯道超车一定有一项特别NB的优势。

比如上面举例的kimiChat

大家都知道他的长文厉害啊。

为啥很多大模型大家不熟知自己在huggingface上看的眼花缭乱因为大家都不知道他的特色是什么和其他大模型比优势是什么。

突然来个水印说AI生成大家立马反感了。

会员我不清楚是否有水印但一般人有白嫖使用的心理。

看到试用这样的效果基本很少有下一步了。

4、产品定位。

做好产品定位了解产品的用户群体掌握消费者的预期。

比如视频生成要出来大模型肯定烧钱呢但定价可能就面向高级客户大企业视频制作等专业公司高阶玩家普通客户非刚需场景可能消费不起。

这几年消费降级

大家PDD买东西也是这个道理。

但香奈儿还是很火爆说明富人群体还是多。

5、投入性价比。

学习或研究大模型一定要投入产出比想明白自己的最终目的是什么。

我之前吭哧吭哧闷头苦学了pytorch、TensorFlow等框架皮毛后面我发现会一些

损失函数、梯度下降、CNN、RNN、transformer等hello

world用法貌似独立解决不了工作生活中的问题自己一个非计算机本科生当初不知道考研读博的香年龄大了也去不了大公司卷。

作为程序员老老实实学习LangChain

agent看看应用场景吧后续看有没有机会从JAVA、python

Claude3暂时先不学了大模型框架日新月异变化太快看他后续的潜力如何

现阶段chatGPT4、