写在前面

版本新功能

1 体验介绍

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申请体验

2 具体使用

2.1 多模态能力

2.1.1 多模理解

2.1.2 视觉问答

2.1.3 多模生成

2.2 代码能力

2.2.1 代码生成

2.2.2 代码解释

2.2.3 代码纠错

2.2.4 单元测试

2.3 插件功能

2.3.1 PPT生成

2.3.2 简历生成

2.3.4 文档问答

3 其他功能

4 权威测评

4.1智商指数

4.2 工具提效

5 总结

优势

体验

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写在前面

认知大模型（Cognitive Grand Model）是指一种综合性的认知模型，旨在模拟和解释人类的认知过程和智能行为。

它是对人类认知系统的整体建模，涵盖了知觉、注意力、记忆、学习、推理、语言理解和生成等多个认知功能。

可以说，AI大模型正在全球掀起新一轮的技术革命与商业浪潮，从技术突破到应用落地，加速改变着我们的生活与产业。依托通用人工智能领域的持续深耕和系统性创新，科大讯飞于5月6日正式发布星火认知大模型，并于6月9日迅速完成迭代升级，受到用户持续好评，为行业与企业提质增效。

8月15日，讯飞星火认知大模型V2.0如约而至！代码能力与多模态能力重磅发布，通用人工智能能力持续升级，蓬勃发展的开发者生态，构筑起通用人工智能的新生态。

在这之前，8月12日，新华社研究院中国企业发展研究中心发布的《人工智能大模型体验报告2.0》报告中，讯飞星火以总分1013分，被评为国产卓越大模型之一。

今天我们就来体验一下传说中的讯飞星火认知大模型

体验地址：体验地址

版本新功能

在体验之前，先了解一下这次2.0版本的新功能吧，这几个模块都做了全新升级，另外还增加了插件功能，满足各种场景的需求：

• 多模交互
• 代码能力
• 文本生成
• 数学能力
• 语言理解
• 知识问答
• 逻辑推理

2 具体使用

讯飞星火大模型是新一代认知智能大模型，它拥有跨领域知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务

2.1 多模态能力

在多模态方面，讯飞星火也在此次做了新的更新，支持图片提问功能，目前GPT-4也暂未开放该功能。

用户可以向讯飞星火发送一张图片，然后根据图片内容向讯飞星火提问，例如，发送一张西安大雁塔的图片，让其识别图片展示的是哪一处建筑，有哪些相关的历史典故等。

下面我们来进行详细的使用

2.1.1 多模理解

上传图片素材，大模型完成识别理解，返回关于图片的准确描述

测试

直接上传一张图片，等待返回

结果

这是一张室内照片，画面中有一位坐在电脑前的女性。她穿着一件黑色的毛衣，头发扎成马尾辫。桌子上放着一台显示器和一个台灯，背景墙上挂着一些装饰品。整个场景给人一种专注和安静的感觉。

def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
    return arr
else:
    pivot = arr[0]
    left = []
    right = []
    equal = []
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] < pivot:
            left.append(arr[i])
        elif arr[i] > pivot:
            right.append(arr[i])
        else:
            equal.append(arr[i])
    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)

def quick_sort(arr):
# 定义一个名为quick_sort的函数，参数为一个数组arr
if len(arr) <= 1:
# 如果数组长度小于等于1，说明已经有序，直接返回该数组
    return arr

else:
# 否则，需要进行排序操作
    pivot = arr[0]
# 选择数组的第一个元素作为基准元素
    left = []
# 定义一个空列表left，用于存放小于基准元素的值
    right = []
# 定义一个空列表right，用于存放大于基准元素的值
    equal = []
# 定义一个空列表equal，用于存放等于基准元素的值
    for i in range(1, len(arr)):
# 遍历数组中除第一个元素外的所有元素
        if arr[i] < pivot:
# 如果当前元素小于基准元素，将其添加到left列表中
            left.append(arr[i])

        elif arr[i] > pivot:
# 如果当前元素大于基准元素，将其添加到right列表中
            right.append(arr[i])

        else:
# 如果当前元素等于基准元素，将其添加到equal列表中
            equal.append(arr[i])

    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)
# 递归地对left和right两个子数组进行排序，并将它们与equal列表合并起来得到最终的有序数组

def test_quick_sort():
assert quick_sort([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]) == [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
assert quick_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
assert quick_sort([]) == []
assert quick_sort([1]) == [1]
assert quick_sort([1, 1, 1, 1]) == [1, 1, 1, 1]

2.3 插件功能

2.3.1 PPT生成

测试

我想针对k8s核心组件做一次技术分享，主要实现初学者了解k8s是什么，以及k8s组件的特点优势等内容，请帮我准备一下分享ppt

结果

ppt详情

可以看到已经按照要求生成了ppt,看了下内容，真的很不错，内容张弛有度，图文并茂，目录排版合理，字体简洁大方。基本上稍微优化一下就可以拿去分享了，太赞了！

2.3.2 简历生成