本文给大家分享的是通义千问2.0揭秘：大模型的劲敌竟是伍佰，你敢信的相关内容！

你是否知道，在人工智能领域，大模型的劲敌竟然是一位名叫伍佰的歌手？通义千问2.0揭秘了这个惊人的事实。伍佰的音乐才华和大模型的智慧碰撞，究竟会擦出怎样的火花？你敢相信，这位台湾摇滚传奇竟然能与高科技一较高下吗？让我们一起探索这个充满惊喜的故事吧！

大模型，它又来了。

今年上半年，大模型1.0被轰炸。随着时间的推移，每个家庭打磨的下一代大模型开始慢慢问世。

这不是，前两天文心一言4.0才发。在云栖大会上，通义千问2.0立即跟进，还上了APP。

最重要的是，通义2.0直接向全社会开放。点击通义千问，就可以直接使用最新版本。

这些答案不依赖于互联网，只依赖于手动更新数据库。

只能说，真的很难。

但无论更新有多快，我们都不能成为网络人工智能测试。我们只能从语义理解、逻辑、多模态能力、文本生成和代码五个方面入手，稍微探索一下基础。

按照国际惯例，让我们来谈一些流行的弱智问题。

世超一来就问，连GPT-4都是傻眼的话题。

问：这个世界上真的有龙，我在某个地方被一条龙服务过。

上回，GPT-4就是被这两条龙绕晕了，给我编了一堆虚构的成语来源。

结果有点意外，通义可以完美应对。我们可以完全理解两条龙的区别，也可以理解两条龙的区别。“一条龙”服务是什么意思？

开头第一个问题，通义这小子处理得很好。

为了防止通义会有准备而来，偷偷训练，世超又去弱智吧上了点新货。

问：为什么抄袭总是今人抄袭古人，没有古人抄袭今人。

这一次，通义有点无法应付。它的结论是正确的，因为时间顺序，古人当然不能抄袭今人。

但是，仔细看就会发现，后面还是说错了一句话。

它说，这并不是说古人不会向的人学习。据估计，通义最初想要正面和负面的论证，这更客观，但结果暴露了逻辑。

事实上，世超试过这么多中文语义题，没有一个大模型能做对。

如果你多问几个问题，换个角度，你总会犯几个错误。

比如问：小偷偷偷东西，什么意思？

通义语义解释为小偷偷东西，没有问题。

但前半句说里有三个偷，说这是中文绕口令，有些问题。

从结果来看，这三个问题是正确的2.5个问题，对中文语义的一般理解是好的。好吧，让我们继续测试一下。下一个问题或从中文开始，在中文语境中问一些更困难的文本生成问题。

以前每次测试写小或故事，这次整点花活。让它用诸葛亮的语气，写一首说唱听听。

这个问题，通义的答案有点有趣。

Rap字里有孔明和卧龙；坐在军帐里，抚摸瑶琴，小试牛刀。既符合诸葛亮的人物属性，又有活泼的语言。美中唯一的缺点就是没有押韵。

世超进一步考验了它的发散思维，又有点表现不好。

让它给我编一个马斯克和孔子的对话。

然后，我看到孔子嘴里说了出来“人工智能”四个字

其他，也不太符合人物性格。

从前两轮测试来看，通义2.0的中文水平是能听能写，但还没有自由应对。不稳定，有时对，有时傻。

其实大模型都有这样的问题。我们能否应用它取决于另一件事。——学习能力。

比如让大模型直接做直播策划，往往内容不够成熟。

在这个时候，这取决于他们是否会学习。

最重要的是，当你给它一些参考案例时，他们能够理解教程的意思并模仿它们。

在这一点上，世超认为通义做得很好，大家直接看案例就行了。

石超让它做一个电动牙刷的直播过程。并提前丢失了蜜雪冰城的参考，引导了一下。

它立刻学会了，扔掉了一个非常详细的直播过程。开场、留客、锁客一套一套学习。

成都的汉语理解、学习和文本生成都相当在线。

此时，中文能力测试暂时结束。

让我们来看看大模型的弱点。——是否改进了数学逻辑题和代码。

那一年，我通过了无数大模型的考试，但是我通过了无数的大模型“鸡兔同笼”、“青蛙跳井”等等，简单的数学题，通义处理起来没问题。

即使稍微改变一下题目的形状，也是分步回答，容易驾驭。

但这也和许多大型模型一样。

一旦话题变得困难，达到初中水平，就会变得愚蠢。问它：任命三个长度小于1的线段，形成三角形的概率是什么？

它告诉我，0个交点组不成三角形，1个和3个交点组成三角形

。我去了，这么简单的解题思路，我怎么没想到呢？

以前有朋友问大模型能不能用来换试卷。

如果是数学老师，世超建议三思。

通义确实是进步了，但只进步到了小升初的水平。

对于大模型来说，严格推理的数学题仍然是最难啃的骨头。

在代码方面，世超却没有将通义问倒，它可以自由地回答。

抛出一堆要求，让它做一个非常简单的差评双十一促销页面。

人们三下五除二就完成了，效果还是很符合差评的审美，需要预留的位置也做了。

虽然可能是为了严格执行我对页面简洁的要求，但是看起来有点太清楚了。

测试到此为止，还没有结束。

除了提高基本能力外，通义还增加了两个新功能：文档分析。

事实上，像上传功能一样，是很多家庭的重点攻克对象，GPT-4后续也主要是在这方面发力。

经过世超的尝试，通义目前分析能力还是有点弱。

基本图像识别没有问题。比如给他丢个马斯克，问哪个。它一眼就能认出来，顺便给你两句科普话。

但是，如果增加一些抽象的互联网难度，比如世超给了我一个桌子上的娃娃，让它给我分析分析。

虽然它能认出这是“小鸡”，还有两个元素：打篮球。但我不太了解中的梗，坚持不懈地胡说八道“灌篮小鸡”梗的来历

我们的吴白老师，更是轻松地把通义玩得团团转。

给了一张“随520”梗图，里面是一张吴白老师的靓照和一张20元人民币。

结果，通义不仅看不懂什么梗，还数不清里有多少钱。

图像识别能力已经完全崩溃，指着吴白说，这是吴彦祖

不仅上传，而且几乎有意义。后来，超级考试了文档的功能，但也很容易通过通义考试。

石超向电动牙刷行业扔了一份行业报告，问电动牙刷行业发展的痛点是什么。

通义嘎嘎总结，列出各种分点，系统分析。看来答案很努力，但实际答案都错了。

原因很简单，这里世超特意挖了个坑，防止大模型胡说八道。

给出的文档只有目录，没有内容。通义这些分析不错，可惜都是胡编的，跟我的参考资料无关。

经过几轮考试，通义学生的成绩一目了然。

虽然整体没有特别抢眼的强更新，但也是稳扎稳打，基本能力提升得更扎实，学习能力一直在线。但其中，文档的能力还有很大的提升空间。

事实上，世超觉得自己闲逛时发现的产品比通义千问更有趣。

在阿里通义的官方网站上，有七个产品方向，如代码助理、客服等。

虽然大部分还是内测，但是不能试用。

世超开放的通义智文，文档体验比通义千问要好得多。

本产品专门用于解读文档，您不仅可以丢失长篇电子书，还可以将各种文章链接到其中。

世超试图将前面挖坑的行业目录输入其中。通义智文没有中招。

不仅明确指出里面没有提到，而且回答还标明数据来自文章中的几句话。这个设计很好，避免了胡说八道。

与通义千问本身相比，世超更期待这些专项训练的应用大模型。

大多数工作类型只使用一两个通识模型功能。像世超这样的代码需要文本分析和生成。更有针对性的培训实际上更有利于提高大型模型的实用性。

不仅从能力的角度来看，事实上，许多大型模型已经达到了一个平台时期，很难取得巨大的突破。从这些小点开始，它可能会成为一个更好的解决问题的想法。

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