短短半年之內(nèi)，在大模型賽道上，國內(nèi)外 AI 頭部玩家陸續(xù)帶著自己的 AIGC 產(chǎn)品迅速就位并“開跑”。 現(xiàn)如今，誰能打造出中國版 ChatGPT，已經(jīng)不再是一個問題。但是，誰能做出更好的中國版 ChatGPT，成為業(yè)界關(guān)注的重點。

北京時間 5 月 6 日下午 2:00，作為人工智能“國家隊”的科大訊飛，如約揭曉了其認知大模型——訊飛星火的真實面紗， 并帶來了豐富的應(yīng)用成果，為中國生成式 AI 市場再添一位猛將。

目前，訊飛星火認知大模型已經(jīng)開啟內(nèi)測（ https://xinghuo.xfyun.cn ）。CSDN 在早前已經(jīng)獲得了內(nèi)測，下文中，我們也將與大家一起探測「訊飛星火認知大模型」的真實情況，以及它的與眾不同之處。

(資料圖片僅供參考)

帶著 7 大類 481 個細分的任務(wù)類型， 訊飛星火認知大模型來了！

在發(fā)布會現(xiàn)場，科大訊飛董事長劉慶峰表示，認知大模型的技術(shù)階躍和快速進化，讓人工智能在全球掀起全新熱潮。當前，認知大模型成為通用人工智能的“曙光”。與此同時，認知大模型的“智能涌現(xiàn)”將帶來解決人類剛需的全新機遇。

具體來看，智能涌現(xiàn)的通用人工智能系統(tǒng)具有七大能力，包括 文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學能力、代碼能力、多模態(tài)能力?；诖?， 人類只要做畫龍點睛的加工，就能得到 “懂你所言，答你所問，創(chuàng)你所需，解你所難，學你所教”的所有內(nèi)容。

訊飛星火認知大模型是基于科大訊飛 12 年的技術(shù)積累，打造而成，實現(xiàn)了 通用 人工智能系統(tǒng)七大能力中的 481 個細分任務(wù)。其還在 2022 年 12 月 15 日，正式啟動“1+N”認知大模型專項攻關(guān)，其中“1”就是指通用認知智能大模型，“N”就是大模型在教育、辦公、汽車、人機交互等各個領(lǐng)域的落地。

對于先行者，劉慶峰表示，「向 OpenAI 致敬和學習，快速追趕并努力超越」。

與此同時，其更是在現(xiàn)場目標明確，立下 2023 年內(nèi) 訊飛星火認知大模型的 升級 Flag：

6 月 9 日，訊飛星火認知大模型將突破開放式問答、升級多輪對話能力、數(shù)學能力。

8 月 15 日，突破代碼能力、繼續(xù)升級多模態(tài)交互能力。

10 月 24 日，訊飛星火認知大模型將在通用大模型領(lǐng)域直接對標 ChatGPT，并在中文維度實現(xiàn)超越。

話不多說，我們也將從七大能力直接開啟測試模式。

代碼能力：多功能、多語言

對于程序員而言，關(guān)注的重點當然是大模型能給我們解決多少代碼、編程問題。

在此，我們便先測試一下。

譬如，捉 Bug。

寫代碼：“圍繞“給定一個 1-100 的整數(shù)數(shù)組，請找到其中缺少的數(shù)字”寫一段實現(xiàn)代碼”。

再來一個遞歸函數(shù)：

挑戰(zhàn)難一 點的：「怎么用 C++ 編寫一個復數(shù)計算器？包括加減乘除、冪次方、取模、輻角、共軛。實部和虛部都是實數(shù)范圍?！?

對此，我們咨詢了 CSDN-AI 團隊研發(fā)總監(jiān)對這段代碼進行了點評，其表示：訊飛星火認知大模型生成的代碼， 復 數(shù)類的代碼基 本實現(xiàn)是對的，但是測試用例沒有一次性生成完整。和 GPT 生成的測試用例相比，這段代碼比較簡潔完整。

其實在代碼能力上，劉慶峰坦言 ，訊飛星火大模型的這一功能和 ChatGPT 相比，還有很大差距，下一步升級的重點功能也是這一塊。

就連大模型自身也說道：“我的代碼生成功能仍然有限，可能無法滿足復雜的業(yè)務(wù)需求”。

簡單的代碼問題，對于訊飛星火認知大模型來說，不成問題。不過在涉及到一些復雜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、架構(gòu)時，其生成的內(nèi)容只能供參考。作為開發(fā)者，更要自行檢查代碼正確性、可靠性和保密性等等。

文本生成能力：多風格、多任務(wù)、長文本

首先，先給我們介紹一下自己：旨在“星星之火，可以燎原”。

再來科普一下認知大模型：

再讓訊飛星火認知大模型來講個英文的故事：

直接翻譯成中文試試：

幾次實測下來，訊飛星火認知大模型在不同語言的涌現(xiàn)能力表現(xiàn)都不錯：

繼續(xù)續(xù)寫一個故事：如果奧特曼出現(xiàn)在《西游記》故事中，會發(fā)生什么？

結(jié)果顯示，它對中國文化理解力也 不錯：

在這一功能上，劉慶峰表示，訊飛星火大模型在國內(nèi)明顯領(lǐng)先，并且在中文方面超過了 ChatGPT，并且在持續(xù)進步中。

語言理解：多層次、跨語種

中華文化博大精深，這是否會難倒訊飛星火認知大模型？

用現(xiàn)場的測試案例，先來一波直擊靈魂的提問： 「俗話說，男子漢大丈夫，寧死不屈。 但俗話 又 說，男子漢大文夫，能屈能伸。 這兩種說法哪種是對的」

追問：「如果有個小伙子和女朋友吵架了，他是應(yīng)該寧死不屈還是能屈能伸」。

語境理解：「女朋友生氣時，說隨便，男朋友應(yīng)該怎么做？」

再來一個：「烈日之下，我哭了。烈日之下，我看到我的爸爸在干活，我哭了。分別表達了什么心情」

不得不說，擁有訊飛星火大模型的情商和理解力，絕對能分分鐘拯救“每步都踩在女朋友的雷點上”的他。

再來試試英文：「這句話有問題嗎：Each of the boys have a pen.」

結(jié)果顯示，此大模型不僅能識別出錯誤，也能直接給出正確的語句答案。

知識問答：泛領(lǐng)域、開放式

先問一下關(guān)于醫(yī)學問題：

提問：刺繡里面的\"水路”、“落繃\"是什么?

再問：「\"螞蟻上樹”這道菜怎么做?」

這一次，我們終于沒有看到真實的螞蟻被做成菜的“指南”了：

不妨再來一場辯論試試：「以\"AI創(chuàng)作的繪畫是/不是藝術(shù)\"為主題，進行辯論，正方:是藝術(shù)，反方:不是藝術(shù)，最終得出結(jié)論」

劉慶峰表示，訊飛的大模型也正在逐步學習專業(yè)的科學文獻，未來回答也會更加專業(yè)。

邏輯推理

來一道經(jīng)典的“過河”推理 問題：

一個人帶著一匹狼、一只羊和一捆卷心菜來到了河邊。他需要過河，但是河邊只有一條船，而且他只能帶一樣東西上船。他不能把狼和羊一起留在河邊，也不能讓羊和卷心菜一起留在河邊，因為在這兩種情況下，前者都會吃掉后者。那么，如何用最少的渡河次數(shù)把所有東西都帶到河對岸呢?解釋得詳細一些

根據(jù)我們的需求以及提問，訊飛星火認知大模型能夠盡可能提供詳盡的解答：

繼續(xù)提問：

數(shù)學能力

在數(shù)學能力上，先來一個簡單的“雞兔同籠”試試水。我們發(fā)現(xiàn)，相比其他大模型，訊飛星火似乎更善用方程來解決問題：

接下來，我們又用了此前在其他三四款大模型上提過的問題來進行了測試，但是彼時只有 ChatGPT 回答出來了。

提問： 某廠一車間有 64 人，二車間有 56 人，現(xiàn)因工作需要，要求第一車間人數(shù)是第二車間人數(shù)的一半，問需從第一車間調(diào)多少人到第二車間？（列方程解答）

訊飛星火認知大模型并沒有讓我們失望，成功做出了解答：

再來測試一下不 動腦筋就會想錯的問題：「公司的股票昨天漲了 10%，今天又跌了 10%，請問是漲了還是跌了」。

多模態(tài)能力

截至目前，雖然星火認知大模型不是國內(nèi)第一個發(fā)布的，但在多模態(tài)能力上，功能還是頗為全面的，具有語音、圖文理解、虛擬人合成、多模態(tài)交互等多種能力。

不過，有些遺憾的是，這些功能目前處于科大訊飛內(nèi)部測試階段，尚未公開。根據(jù)其官方計劃，公測用戶應(yīng)該能在 8 月份用上。

當前，倒是可以通過現(xiàn)場演示一飽眼福。如上傳一張英文菜單圖片，直接翻譯為中文：

也可以暢想一下，對于英文不好的技術(shù)人而言，是不是可以通過大模型，無障礙閱讀很多英文文獻、論文了。

下面進一步交互，表現(xiàn)力也不錯：

也能直接語音輸出：

還能直接生成虛擬人。這個虛擬人能夠結(jié)合文字敘述的背景，配上相應(yīng)的背景圖、手勢、語氣，實現(xiàn)寓意貫穿。

暢想一下未來

綜合以上，訊飛星火認知大模型在情商、智商、逆商不錯的表現(xiàn)能力，有目共睹。不過，這也引發(fā)了不少從業(yè)者的焦慮，現(xiàn)在不妨也讓它來與我們一起暢想一下未來。

當問及和人類的智慧相比，誰更勝一籌時，星火認知大模型給出了中肯的回答：在某些情況下，還需要人類的判斷和智慧。

面對現(xiàn)在很多程序員都要問上一句的“取代潮”，它表示自己不太可能完全取代程序員的工作。

暢想未來，它也能很現(xiàn)實地告知，理想中的 AGI 離我們還有很遠，甚至可以說是遙不可及。

這對于很多新聞播報的自媒體工作者而言，無疑是福音來了。

與此同時，當問及未來開源 AI 大模型的發(fā)展趨勢時，其中立地回答道： 各有優(yōu)劣，未來的發(fā)展趨勢將取決于具體的應(yīng)用場景和技術(shù)需求。

最后

整體測試下來，訊飛星火認知大模型給我們帶來的驚喜遠遠大于預期，這也是訊飛大模型在今天發(fā)布之后頻頻獲得好評的原因。不過，劉慶峰也表示，目前純大模型技術(shù)在新知識獲取、事實類問答、史實與傳統(tǒng)典籍理解等方面還有一定的缺陷。

不過正如文章伊始所述，這些難題攻克都已經(jīng)提上日程。

如今，訊飛星火認知大模型技術(shù)也已經(jīng)從單一的大模型本身，成功擴展到 教育、辦公、汽車、數(shù)字員工等 N 個方向，在不斷迭代中，我們也期待 星 火認知大模型更加亮眼的表現(xiàn)。