文章主题：开源, 搜索引擎, 图像生成
《科创板日报》4月21日讯（记者 黄心怡）复旦大学自然语言处理实验室开发的新版MOSS模型今日正式上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。
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复旦大学计算机科学技术学院教授MOSS系统负责人邱锡鹏表示：“这是国内第一个插件版对话语言模型，能使用搜索引擎、图像生成模型、方程求解器等外部工具，为用户提供越来越多的服务。GPT-4也能接入各种插件，这种能力在大模型落地应用过程中会很有价值。”
而《科创板日报》记者拿到内测码，对MOSS模型进行了测试。
“介绍一下科创板日报。”输入这个指令后，模型界面给出了如下回答：
在MOSS界面，用户可自主添加搜索引擎、图像生成、方程求解器、计算器等外部插件工具。
记者加入了搜索引擎的插件，然后提问：特斯拉在国内过去五个月、过去一年的销量是多少？
MOSS展示的答案及其参考文献，与之前文心一言的测试相比，数据相对较少且较陈旧。
写工作总结是常见的问题。记者此前也提问了文心一言。
MOSS对这个问题提出了深入的探讨，它要求总结具有明确的性质。在记者设置的条件下，我们成功地获得了市场营销方面的总结。
记者还让其生成针对AI医疗公司的中秋节文案：
写一份赞美母亲的信：
在数理逻辑推算能力方面，记者先尝试问了一道简单的加法题。
接着，记者增加难度，提问经典的鸡兔同笼问题。通过使用方程求解器，MOSS给出了正确的答案。
《科创板日报》记者又提问小升初的数学题：
在本次的数学竞赛中，共有20道题目供参赛者解答。为了确保公正公平，评分标准是这样的：每答对一道题目可以获得5分的奖励；反之，如果答错或不答，则会扣除1分。因此，在这次竞赛中，小华获得了64分的成绩。要计算小华做对了多少道题，我们可以将总分数除以每道题目的得分。具体来说，我们有：$$\text{做对的题目数} = \frac{\text{总分数}}{\text{每道题目的得分}}$$代入给定的数值：$$\text{做对的题目数} = \frac{64}{5}$$计算得到：$$\text{做对的题目数} = 12.8$$由于题目数量必须是整数，我们不能有分数的题目。因此，小华做对了12道题。
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🎉 MOSS现在也能画画了！🎉你是不是也想让自己的文档变得生动有趣？别担心，MOSS已经帮你解决了这个问题！只需要调用相关插件，MOSS就能拥有AI绘画的本领。最近，《科创板日报》记者提出了一个大胆的想法：“请帮我一幅大海的画。”听到这个请求，MOSS并没有犹豫，而是自主调用text2image插件，生成了一幅对应内容的画。这不仅让原本枯燥无味的文字变得生动有趣，也让读者在阅读的同时也能欣赏到美丽的画面。这就是AI绘画的魅力！它不仅能帮助我们更好地表达自己的想法，还能让我们享受到视觉的乐趣。如果你也想让你的文章变得更加有趣，不妨试试看吧！#AI绘画 #MOSS #文本2image
记者增加了对图画内容的描述，要求生成一张中国女孩躺在草地上的照片，
据介绍，MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon系列模型具有160亿参数，在FP16精度下可在单张A100/A800或两张3090显卡运行，在INT4/8精度下可在单张3090显卡运行。
邱锡鹏表示，未来，MOSS将陆续开源更多训练数据及模型参数，同时也为企业私有化部署人工智能模型、开展相关服务提供解决方案。
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