百度健康发布智能体家族，重磅推出灵医开放平台等五款大模型应用

在2024年的大型语言模型领域中，涌现出各种具有代表性的开源及闭源模型。这些模型，类似于AI技术领域的“百家争鸣”，其中涵盖了诸如“提示工程”、“提示优化”和“提示生成”等关键技术。

以下是这些语言模型所展现出的独特功能：

1. 模型推理成本：用于评估模型性能，通过运用AI加速硬件、AI模型压缩算法、AI框架优化和AI专用芯片等技术手段，旨在降低模型在实际应用中的计算资源消耗，从而提升运行效率。

2. 在代码助手Copilot中，它作为重要的辅助工具被广泛应用。

3. AI内容生成：这项技术能够自动地进行内容创作，通过“零样本学习”或少量样本学习的方式，实现高质量的内容自动生成。它能够极大提升内容创作效率，并被广泛应用于文本创作和多种媒体形式的内容生成。

4. CDSS（临床决策支持系统）：通过整合医学知识库，为临床医生提供决策支持，涵盖了疾病诊断、治疗方案等多个方面，目前已有超过4000个CDSS知识库可供使用。

5. AI代理及工具使用：该技术可用于执行复杂的任务，例如调用各种API接口，包括信息检索、知识问答、数据分析、图像处理以及其他第三方API。它允许用户利用API生成多达1000个令牌，从而实现更为广泛和个性化的语言模型应用，并促进相关生态系统的繁荣发展。

根据初步统计，目前AI模型工具的使用成本已降至200元以下，AI模型应用领域的相关成本也已降至2000美元，而AI加速硬件的成本则降至100美元以下。这些成本的降低，反映了大型语言模型在实际应用和技术发展上的巨大进步，同时也为AI技术的普及和应用创造了更有利的条件。