藍心大模型官网,vivolm,vivo自研的通用大模型
简介
藍心大模型(BlueLM ),强大的语言理解能力和丰富的場景应用，大而全、算法强、真安全、自进化的藍心大模型將帶你进入人工智能的新时代! “藍心大模型”是vivo自研的通用大模型，目前已取得了C-EVal、CMMLU、SuperCLUE全球中文榜單前列。大模型是指参數數量巨大的机器学習模型，透過對大量資料的学習和訓练，能够理解人类语言和语義，并从中提取出有用的信息。
藍心大模型官网: https://developers.vivo.com/product/ai/bluelm
模型說明
70亿
模型参數量
2.6T
多语言语料
32K
大尺寸上下文
能力介绍
内容創作
vivo藍心大模型擁有出色的創作能力，能够滿足用户在不同場景下的内容創作需求，提高用户創作效率
1.PPT大綱助手
目标人群：学生、教師、職場人士
使用場景：输入一个主题，生成PPT大綱，极大提高工作效率
示例：
2.商業文案生成
目标人群：广告、營销、創意行業从業者
使用場景：输入產品或服務信息，快速生成吸引人的商業文案，提高广告營销效果
示例：
3.周報小助理
目标人群：職場人士
使用場景：根据用户一周的主要工作，提煉出一份简要的周報内容，包括本周工作和下周计劃、風险点以及工作收獲
示例：
4.市場分析師
目标人群：市場分析師、資料分析師
使用場景：针對输入的主题，输出市場分析報告，可包含市場概述、市場驱动力、市場挑戰、市場前景等方向
示例：
5.短影片脚本助手
目标人群：短影片制作者、广告營销从業者
使用場景：输入短影片主题，自动生成短影片脚本，极大提高短影片制作效率
示例：
6.產品經理助手
目标人群：產品經理、產品運營人员
使用場景：输入產品需求，根据需求进行產品需求梳理和相關規劃，包含背景介绍、目标、功能描述、用户需求，市場调研、技術實现等方面，极大提高產品開發效率
示例：
7.述職小能手
目标人群：公務员、企事業單位工作人员、職場人员
使用場景：输入工作内容，自动生成述職報告的大綱和内容，极大提高工作效率
示例 ：
8.模擬面試
目标人群：求職者
使用場景：根据岗位信息，模擬面試官给出問题和应對的回答，帮助求職者做好更充分的准備
示例：
9.擴寫助手
目标人群：寫作愛好者、学生、職場人员
使用場景：可以帮忙擴寫多种体裁，比如觀后感擴寫、報告擴寫、商業文案擴寫、宣传语擴寫等
示例：
知識問答
vivo藍心大模型擁有强大的自然语言處理能力、计算能力，以及丰富的知識，其知識库涵蓋了眾多领域的知識，能够為用户提供全面的答案和帮助，包括但不限于常識知識、科技知識、文化知識、教育知識、健康知識、娛樂知識、财經知識等。
1.常識知識問答
目标人群：家庭主妇、青少年、中老年、学生、教師、職場人士
使用場景：日常生活、工作中遇到的各种常識性問题，例如飲食、出行、生活小窍門等方面的問题
示例：
2.科技知識問答
目标人群：科技愛好者、科技从業者
使用場景：了解最新的科技动態、技術应用等問题
示例：
3.文化知識問答
目标人群：文化愛好者、文化从業者
使用場景：了解各种各国的文化、歷史、習俗等問题
示例：
4.教育知識問答
目标人群：教育从業者、学生、家长
使用場景：了解教育政策、教育理論、教育教学方法等問题
示例：
5.健康知識問答
目标人群：健康關注者、健康从業者
使用場景：了解健康知識、疾病预防、养生保健等問题
目标人群：财經从業者、投資者、企業家
使用場景：了解个人理财、金融投資、税務筹劃、經濟形势分析等相關的财經問题
示例 ：
7.法律知識問答
目标人群：法律从業者、法律關注者
使用場景：了解法律法規、法律案例、法律常識等問题
示例：
8.歷史知識問答
目标人群：歷史愛好者、歷史从業者
使用場景：了解歷史事件、歷史人物、歷史背景等問题
示例 ：
邏輯推理
vivo藍心大模型擁有强大的邏輯推理能力。能够根据已知的信息和前提条件，透過邏輯推理得出新的結論或判斷。这种能力可以在自然语言處理、医療診斷、金融風控等多个领域进行广泛地应用
1.自然语言處理
目标人群：運營人员、資訊编輯、市場營销人员、社交媒体管理员
使用場景：根据用户提供的信息进行邏輯推理，完成資訊分类、垃圾郵件过濾、情感分析等任務
示例：
2.医療診斷
目标人群：患者、關注健康的人群、医生和医療机构工作人员等
使用場景：透過自我监测和診斷，實现疾病预防和健康管理；透過疾病風险評估，提前發现疾病隐患，进行预防和干预；构建常見疾病知識库，快速完成患者疾病診斷，并制定治療方案等
示例：
3.金融助手
目标人群：銀行工作者、投資者、
使用場景：可用于金融業相關的欺诈检测、風险評估、投資决策、欺诈侦破、金融市場预测等場景
示例：
4.趣闻問答
目标人群：学生、教師、面試者、青少年
使用場景：作為教学工具帮助学生提高邏輯思维能力；在休閒时刻，作為消磨时间的遊戏；在專業環境中，使用邏輯推理来帮助用户快速找到最佳解决方案
示例：
代碼生成
vivo藍心大模型擁有强大的自然语言處理能力、计算能力，以及丰富的知識，它可以作為一个编程助手，根据用户输入的不同编程需求，输出對应的代碼示例
1.前端编程代碼
目标人群：前端開發者
使用場景：了解前端编程的基本语法和結构、快速生成网页的基本結构和代碼、提供代碼参考和靈感
示例：
2.資料库助手
目标人群：資料库開發者
使用場景：了解資料库的基本概念和操作，帮助用户快速进行資料查詢和分析，提供代碼参考和靈感
示例：
3.Python助手
目标人群：Python開發者
使用場景：快速掌握基本的Python语法和概念，帮助用户快速生成代碼和解决問题，提供代碼参考和靈感
示例：
4.脚本生成
目标人群：資料分析師、AI工程師、自动化運维人员
使用場景：按照用户需求生成脚本，快速完成資料處理分析、自动化测試、自动化管理等工作
示例：
信息提取
透過自然语言處理和机器学習技術，vivo藍心大模型可以對用户输入的文本进行语義分析和實体辨識，从而准确地提取出其中的關键信息，提高用户信息獲取效率。
1.資訊熱点提取
目标人群：資訊工作者，資訊讀者
使用場景：根据用户输入的資訊報道内容，提取出關键信息，如：时间、地点、事件、人物等。
示例：
2.学術論文解析助手
目标人群：学者、科研人员、学生
使用場景：从用户输入的論文中提取出對应的主题、原理、方法、結果、結論等關键信息，帮助用户快速了解研究领域的前沿进展，有助于開展研究和撰寫論文。
示例：
3.專家点評简述
目标人群：記者、資訊工作者、知識工作者
使用場景：帮助用户快速、准确地从大量的評論信息中提取出有价值的内容，提高他们的工作效率和质量
示例：
4.调研总結简報
目标人群：调研人员，分析師
使用場景：根据用户输入的不同题材调研報告，快速提煉出報告中的關键信息，帮助用户在不同場景，高效地做出应對措施，如制定市場策略、输出解决方案等
示例：
数据评估
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