LLM_StableDiffusion_studio发布-Toy模板网

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背景：

从chatgpt发布到现在已经超过半年时间，AGI的势头越来越猛。大家都在做各种的尝试和组合，把chatgpt通用的强大的知识表达和理解能力尝试应用在自己的业务场景。前期也是出现非常多的业务应用，但是主要还是围绕chatgpt本身已经开放的能力：生成、续写、摘要、简单代码生成，并未对做更深入开发。现在已经开始有更多更深度开发的应用：用chatgpt来控制业务流程，填补人差异性和机器精准格式要求的gap、用chatgpt来优化sd promot、用chatgpt来为群体旅游计划作综合规划、用chatgpt构建企业自己的私有知识图谱、用chatgpt把用户浏览点击数据撞成文本故事挖掘用户更深层意图...

可以很明显的感觉到大家对chatgpt的认识已经更加深入，也更加务实的把这些能力聚合到自己的商业场景中。相信不久的未来会有更多让你眼前一亮的商业产品出现。在通用智能chatgpt往前走的过程，出现两大趋势：

1.多模态+决策智能

2.私有智能体打造

这两个趋势都表明AGI已经走在更稳健和正确的道路上，这一波AGI的浪潮绝非一时兴起昙花一现。大家的理智和谨慎，对AGI的幻想已经抛弃，更务实和更脚踏实地的在利用已经具备AGI能力解决限时问题，同时又利用现实问题作为方向指引者AGI自举。AGI的自举也是这波浪潮的一大看点，因为chatgpt为代表的大模型具备很多通用能力。所以大家可以把一个复杂问题经过拆解成chatgpt具备的通用能力解决，就可以达到人能达到水平。让工具出现前期完全不具备能力，然后把中间过程去掉，只保留输入、输出（机器产出）输入给大模型微调，让模型具备一步到位解决问题的能力。（openai文本生成图：一致性模型，就是典型这种思路）

绕了这么多回到我们今天正题，上面已经讲到chatgpt具备通用能力，可以作工具自举。所以chatgpt绝非简单的摘要抽取、文本生成这么简单的工具。他应该是可以做规划，控制流程（柔性、智能的控制），并且在整合生成能力，理论上是可以解决任何的现实世界的问题。

基于此我们把现在一些开源的大模型工具做了一个整合，集成出一个AI大模型的工具，目前整合了两大类能力：生产和控制。我们是希望大家可以更便捷的在集成的作业环境产出更多有意思的思路，产出更多更厉害的工作流程，工具是简单但也是强大的。我们会持续迭代这个产品，让它更智能更厉害。

附：工具看起来没什么新东西，但是如果你有想法用了就知道他有多强大。后续我们在持续迭代时候也会发布一些经典demo，启发大家的一些灵感。

产品介绍：

文本LLM部分：

ChatGLM6B

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后续：

或增加更多模型、langchain会增加更多能力