Meta和Mistral AI发布了Llama 3.1 405B和Mistral Large2两款大型AI模型,分别支持多种人类语言和编程语言。作者通过Base64编码和解码测试了这些模型的多语言处理能力。测试分为两轮,分别进行英文和中文解码。结果显示,ChatGPT-4o在多语言和编程语言解码方面表现最佳,尤其在中文解码中表现突出。测试结果揭示了大型AI模型在多语言处理上的不平衡,英文解码普遍准确,而中文解码准确度较低。编码和解码是信息传输的关键步骤,AI模型在这方面仍需改进。
Recommended Articles
 
                    可将宠物、原创人物甚至物体放入 AI 视频,OpenAI 为 Sora 更新角色出镜功能
                            12 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    谷歌营收被Nano Banana带飞!季度首破千亿美元,Gemini APP月活6.5亿
                            12 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    受惠于“AI 热潮”,世界前 10 首富今年财富激增超 5000 亿美元
                            13 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    苹果发布 Pico-Banana-400K 数据集:含 40 万张图像,帮助训练 AI 图像编辑模型
                            13 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    美国参议员提出“GUARD”法案,拟禁止未成年人使用 AI 聊天机器人
                            13 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    富士康将派人形机器人进厂打工,在美国专为英伟达生产 AI 服务器
                            13 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    速抢(2核2G)77元/年香港免备案服务器
                            0 seconds ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                    交通运输部:加快建设综合交通运输大模型,将研发应急指挥调度等智能体
                            13 hours ago
                            •
                            AI热点
                        
                     
                             
                            
                                 
                             
                             
                             
                             
            
             
            
             
            
            