开发者 阿里巴巴集团
首次发布 2023年4月7日，22个月前
当前版本 V2.1.1（2023年12月16日，13个月前）
平台 网页
类型 聊天机器人
网站 tongyi.aliyun.com
通义千问（英语：Tongyi Qianwen）是由阿里巴巴集团旗下的云端运算服务的科技公司阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。该模型于2023年4月定向邀请企业用户进行体验测试，现已开放免费使用。需要登录阿里云帐号。
历史
2023年4月7日，阿里巴巴集团旗下的云端运算服务公司阿里云正式宣布通义千问对已受邀的企业用户开启内测。
2023年4月11日，阿里巴巴董事局主席张勇，在阿里云峰会上正式发布了大语言模型工具“通义千问”，并宣布此语言模型会接入阿里旗下的所有业务中。
2023年9月13日，阿里云宣布通义千问向公众开放。
以下是腾讯主要的人工智能产品及其官方网站链接：
1. 腾讯云AI（Tencent Cloud AI）
功能：提供语音识别、图像识别、自然语言处理等AI能力。
官网链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
2. 腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）
功能：专注于AI前沿技术研究，支持腾讯内部产品和行业应用。
3. 微信AI
功能：为微信生态提供语音识别、翻译、智能客服等AI能力。
官网链接：https://weixin.qq.com （微信AI能力集成在微信开放平台中）
4. 腾讯觅影（Tencent Miying）
功能：AI医疗影像分析平台，用于癌症早期筛查和辅助诊断。
5. 腾讯AI开放平台
功能：为开发者提供AI技术接口和工具，如图像识别、语音合成等。
官网链接：https://ai.qq.com
6. 腾讯游戏AI
功能：在游戏中应用AI技术，提升用户体验和内容生成。
官网链接：https://game.qq.com （游戏AI能力集成在腾讯游戏生态中）
7. 腾讯智能客服
功能：基于NLP和语音识别的智能客服系统。
官网链接：https://cloud.tencent.com/product/tca
8. 腾讯AI内容创作
功能：利用AI技术辅助新闻、视频、音乐等内容创作。
官网链接：https://om.tencent.com （腾讯内容生态相关AI能力）
9. 腾讯AI金融
功能：为金融行业提供智能风控、智能投顾等解决方案。
官网链接：https://cloud.tencent.com/solution/finance
10. 腾讯AI教育
功能：利用AI技术提升教育行业的效率和质量。
官网链接：https://cloud.tencent.com/solution/education
总结
腾讯的AI产品覆盖多个领域，以上链接可以帮助您更深入地了解其具体功能和应用场景。如果需要进一步的技术支持或合作，可以通过官网联系腾讯相关团队。
腾讯在人工智能领域推出了多款产品和服务，广泛应用于社交、内容、游戏、医疗、金融等多个行业。以下是一些腾讯主要的人工智能产品和服务：
1. 腾讯云AI（Tencent Cloud AI）
功能：提供丰富的AI能力和解决方案，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等。
主要服务：
语音技术：语音识别、语音合成、语音评测等。
图像与视频分析：人脸识别、图像标签、OCR文字识别、视频内容分析等。
自然语言处理（NLP）：文本分类、情感分析、智能问答、机器翻译等。
机器学习平台：提供模型训练、部署和管理的全流程服务。
2. 腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）
研究方向：专注于机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等前沿技术。
应用场景：支持腾讯内部产品（如微信、QQ、游戏等）的AI能力，同时推动AI在医疗、农业等领域的落地。
3. 微信AI
功能：为微信生态提供智能化能力。
主要应用：
微信语音转文字：实时语音识别。
微信翻译：支持多语言翻译。
微信智能客服：基于NLP的自动回复系统。
小程序AI能力：为开发者提供AI接口，如图像识别、语音识别等。
4. 腾讯觅影（Tencent Miying）
功能：AI医疗影像分析平台。
应用场景：
癌症早期筛查（如食管癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等）。
辅助医生进行影像诊断，提高诊断效率和准确性。
5. 腾讯AI开放平台
功能：为开发者和企业提供AI技术接口和工具。
主要能力：
人脸识别、人体分析、图像识别、OCR、语音合成等。
提供丰富的API和SDK，支持快速集成。
6. 腾讯游戏AI
功能：在游戏中应用AI技术，提升用户体验。
应用场景：
游戏内智能NPC（非玩家角色）行为设计。
游戏内容生成（如地图、关卡设计）。
游戏数据分析与玩家行为预测。
7. 腾讯智能客服
功能：基于NLP和语音识别技术的智能客服系统。
应用场景：
用于金融、电商、教育等行业的客户服务。
支持多渠道（如电话、微信、网页）的自动回复和问题解决。
8. 腾讯AI内容创作
功能：利用AI技术辅助内容创作。
应用场景：
新闻稿件自动生成。
视频内容智能剪辑与推荐。
音乐创作与生成。
9. 腾讯AI金融
功能：为金融行业提供智能化解决方案。
应用场景：
智能风控：基于大数据和AI的风险评估。
智能投顾：为用户提供个性化的投资建议。
反欺诈：实时监测和预防金融欺诈行为。
10. 腾讯AI教育
功能：利用AI技术提升教育行业的效率和质量。
应用场景：
智能批改作业和试卷。
个性化学习推荐。
虚拟教师和智能辅导系统。
总结
腾讯通过其强大的技术积累和丰富的应用场景，将人工智能技术深度融入各个行业，推动智能化转型。无论是To C（如微信、游戏）还是To B（如腾讯云、医疗、金融），腾讯的AI产品都在不断扩展其影响力。
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Kimi是由北京月之暗面科技有限公司开发的生成式人工智能聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。是世界上首款支持输入20万汉字的人工智能助手产品，于2023年10月正式发布，2024年10月，Kimi月活跃用户已超过3600万。
2023年3月，北京月之暗面科技有限公司成立，同年10月，月之暗面正式发布Kimi智能助手并开始内测，发布伊始，Kimi就已支持约20万汉字无损上下文输入，11月3日，月之暗面推出的人工智能大语言模型“Moonshot”通过了中华人民共和国《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，备案号为“Beijing-MoonShot-20231016”。11月16日，基于“Moonshot”模型开发的Kimi面向社会开放使用。
2024年3月，Kimi开启支持200万字上下文的功能内测，同年7月，开启“上下文缓存”功能公测，10月11日，具备AI自主搜索能力的Kimi探索版上线。
2024年11月，Kimi灰度内测AI视频生成功能。
讯飞星火大模型，是由科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的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，提供语言理解、知识问答、逻辑推理、数学题解答、代码理解与编写等多种能力。
沃森是IBM制造的电脑问答（Q&A）系统。IBM介绍时说“它是一个集高级自然语言处理、消息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用”，并且“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA技术”。
沃森（英语：Watson）是能够使用自然语言来回答问题的人工智能系统，由IBM公司的首席研究员大卫·费鲁奇所领导的DeepQA计划小组开发并以该公司创始人托马斯·J·沃森的名字命名。
2011年，沃森参加综艺节目《危险边缘》来测试它的能力，这是该节目有史以来第一次人与机器对决。2月14日至16日广播的3集节目中，沃森在前两轮中与对手打平，而在最后一集里，沃森打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯·詹宁斯。沃森赢得了第一笔奖金100万美元，而肯·詹宁斯和布拉德·鲁特尔分别只有30万和20万。赛后，詹宁斯和鲁特表示将一半奖金用于慈善事业，IBM公司也将沃森的奖金分给了两家慈善机构。
沃森在比赛节目中按下信号灯的速度始终比人类选手要快，但在个别问题上反映困难，尤其是只包含很少提示的问题。对于每一个问题，沃森会在屏幕上显示3个最有可能的答案。沃森4TB磁盘内，包含2亿页结构化和非结构化的信息，包括维基百科的全文。在比赛中沃森没有链接到互联网。
硬件
根据IBM的说法：
沃森是一台专为复杂分析而优化设计的系统，集成大规模并行处理器POWER7和IBM DeepQA软件使其能在3秒内回答危险边缘的问题成为可能。沃森是由90台IBM Power 750服务器（还包括10个机柜里额外的输入输出端口、网络和集群控制器节点）组成的集群服务器，共计2880颗POWER7处理器核心以及16TB内存。每台Power 750服务器使用一个3.5GHz、8核心，每核心4线程的POWER7处理器。只有POWER7处理器强大的并行计算能力才能勉强运行沃森安装的IBM DeepQA软件。
John Rennie说，沃森每秒可以处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。 IBM研发负责人和高级顾问Tony Pearson估计沃森的硬件花费近300万美元，其80 TeraFLOPs的处理能力在超级电脑世界500强排名第94，在超级电脑世界50强排名第49。 Rennie还说，比赛的数据是存放在沃森的内存中的，因为硬盘的访问速度太慢了。
软件
沃森的软件由数种不同语言写成，包含Java、C++和Prolog等，并且采用Apache Hadoop框架做分布式计算，还有Apache UIMA（Unstructured Information Management Architecture）框架、IBM DeepQA软件和SUSE Linux Enterprise Server 11 操作系统。“……超过100项不同的技术被用在自然语言分析、来源识别、寻找并生成假设、挖掘证据以及合并推翻假设。”
数据
沃森的信息来源包括百科全书、字典、词典、新闻和文学作品。沃森也使用数据库、分类学和本体论。特别是DBpedia, WordNet,和Yago。
IBM小组为沃森提供数百万的文档，其中包括字典、百科全书和其他能建立知识库的参考材料。尽管沃森在比赛中没有链接互联网，它4TB的磁盘上仍有2亿页结构化和非结构化的信息供其使用，其中包括了维基百科的全文。