百度文心一言大模型测试报告
文心一言

百度文心一言大模型测试报告

测试模型 ERNIE-Bot:百度自行研发的大语言模型,覆盖海量中文数据,具有更强的对话问答、内容创作生成等能力。 ERNIE-Bot-turbo:百度自行研发的大语言模型,覆盖海量中文数据,具有更强的对话问答、内容创作生成等能力,响应速度更快。 测试场景 通用能力 文案生成,阅读理解,百科问答,代码编写、理解,学科解题等 B、G端行业能力 法律,医学,城运等 通用能力测试结果 文案写作 Prompt 请你按照以下小红书风格,写一款手机卖家秀向的带货文案: 1、文中需要包含产品介绍、个人体验分享、使用心得、互动引导等 2、风格上以个人化分享的故事叙述为主,要有真实性和可信度 3、输出形式带有标题和序号 4、小红书的风格是:非常吸引人的标题,文案中带有emoji,文章最后加上tag 回答 (1)ErnieBot: (2)ErnieBot-turbo: 评价 ErnieBot与ErnieBot-turbo两个模型基本上所说的要求都顾及到了,包括emoji和tag,生成的文案还是很符合小红书的风格。 知识写作 Prompt 你是一位专业的历史博主,请生成一份关于诸葛亮为什么没有北伐成功的知乎问答,内容需要符合以下要求: 1、内容具备专业知识和学术性,可以引用史料、资料、研究成果等作为支持和参考。 2、对该历史问题,进行历史事件的事实和背景解读,给出评估和观点。 3、整个语言风格应当诙谐幽默,引发用户的思考,令其想要点赞和转发。回答: 回答 (1)ErnieBot: ErnieBot重新回答后的结果: (2)ErnieBot-turbo: 评价 ErnieBot第一次回答,看到前面还有模有样,很像知乎的回答,到后边就开始一直重复同样的话,重新回答后的答案质量较高,比较符合要求。ErnieBot-turbo的答案则是过于关注prompt中的“问答”要求,但是生成的答案整体来说是符合要求,且质量较高。 创意写作 Prompt 请你按照以下小红书风格,写一款手机卖家秀向的带货文案: 1、文中需要包含产品介绍、个人体验分享、使用心得、互动引导等 2、风格上以个人化分享的故事叙述为主,要有真实性和可信度 3、输出形式带有标题和序号 4、小红书的风格是:非常吸引人的标题,文案中带有emoji,文章最后加上tag 回答 (1)ErnieBot: 《暗夜之谜》 一、引子 月光下,一座孤零零的古老庄园在寂静的夜晚显得格外神秘。一声尖叫打破了寂静,一个黑影从庄园中窜出,消失在黑暗的夜色中。这正是整个故事的起点,吸引了读者探索这个神秘事件的真相。 二、主角与配角...
手机也能用文心一言了!百度文心一言 App 正式上架 iOS 平台
文心一言

手机也能用文心一言了!百度文心一言 App 正式上架 iOS 平台

作者 | 凌敏 7 月 4 日,InfoQ 注意到,由百度开发的大语言模型“文心一言”已经上架苹果 App Store,用户可以免费下载。 “文心一言”作为百度全新一代知识增强大语言模型,采用一对一的对话式聊天场景,能够与人对话互动、回答问题、协助创作,同时在文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解多模态生成等多个应用场景中高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 在产品亮点中,百度表示“文心一言”具备多项能力: 中文理解:作为扎根于中国市场的大语言模型,在 5500 亿事实知识图谱的赋能下,文心一言具备中文领域更先进的自然语言处理能力,在中文语言和中国文化上有更好的表现。 文本创作:文心一言具有对话问答、总结分析、内容创作生成的综合能力。产品起名品牌 Slogan、新闻稿和种草文案等专业化文案的创作,文心一言依然手到擒来。 数理逻辑推算:文心一言具备了一定的思维能力,能够学会数学推演及逻辑推理等相对复杂任务。不仅有结果,还会为用户贴心的提供正正确的解题思路。 灵感中心:灵感中心的上百款实用工具能够覆盖日常生活的创作、职场、学习、情感、绘画等多个应用场景即来即用,输入简短字句,即可生成惊喜大作。动漫女神头像、朋友圈神器、短视频脚本等工具已受到上万用户的认可。 图片生成:简单描述你的创意,文心一言就能一键生成专属于你的绘画作品。 语音交互:目前支持用户进行语音交流,轻松实现更真实的交互效果。同时,内置多种助理角色和音色效果可供选择。 3 月 16 日,百度正式对外发布文心一言。 百度首席技术官王海峰表示,文心一言是新一代知识增强大语言模型,它是在 ERNIE 及 PLATO 系列模型的基础上研发的。 文心一言的关键技术包括有监督精调、人类反馈的强化学习、提示、知识增强、检索增强和对话增强。前三项是这类大语言模型都会采用的技术,ERNIE 和 PLATO 中也已经有应用和积累,在文心一言中又有了进一步强化和打磨;后三项则是百度已有技术优势的再创新,也是文心一言未来越来越强大的基础。 在知识增强方面,文心一言的知识增强主要是通过知识内化和知识外用两种方式。知识内化,是从大规模知识和无标注数据中,基于语义单元学习,利用知识构造训练数据,将知识学习到模型参数中;知识外用,是引入外部多源异构知识,做知识推理、提示构建等等。 在检索增强方面,文心一言的检索增强,来自以语义理解与语义匹配为核心技术的新一代搜索架构。通过引入搜索结果,可以为大模型提供时效性强、准确率高的参考信息,更好地满足用户需求。 在对话增强方面,基于对话技术和应用积累,文心一言具备记忆机制、上下文理解和对话规划能力,实现更好的对话连贯性、合理性和逻辑性。 你也「在看」吗? 👇
ChatGPT与Bard的PK,倚天屠龙争霸赛始末
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ChatGPT与Bard的PK,倚天屠龙争霸赛始末

近期,ChatGPT爆火出圈,引起各行各业广泛关注。 Google也在顺势而为,推出竞品Bard,却在昨天因回答失误导致市值大跌。 ChatGPT为何如此备受推崇,Bard真的就此败北了吗? 下面我们来看看领域资深专家、达观数据副总裁、《知识图谱:认知智能理论与实战》一书的作者王文广老师怎么说吧~~ 01 ChatGPT爆火出圈始末 “虎越雄关踪影杳,兔临春境万家新。” 岁末年初,人工智能江湖掀起了江湖上的一场“血雨腥风”。 这场风雨的起因是屠龙刀——ChatGPT。 可谓屠龙刀ChatGPT一现江湖,即引起所有江湖人士的关注。 不仅圈内人士津津乐道,纷纷赞叹自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)大模型的魔力,探讨通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的奇点来临,吃瓜群众更是纷至沓来,实在算是爆火出圈,拦都拦不住的那种: 《时代》记者把 ChatGPT 当人一样来采访[1],若非ChatGPT自己一直强调它是人工智能,是大语言模型,人们可能会认为与记者对话的是该领域的专家。ChatGPT通过了沃顿商学院的工商管理硕士课程的期末考试并获得B档成绩,展现出了非凡的能力[2]。ChatGPT已经成为了许多科学论文或出版书籍的共同作者,比如ChatGPT名列《Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models》这篇文章的12个作者中的第3位,Gautier Marti则在其出版的书籍《From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading》中将ChatGPT列为共同作者。由ChatGPT 的前身Codex大语言模型提供支撑的GitHub CoPilot为数千万的程序员提供效率工具。北密歇根大学哲学教授安东尼·奥曼 (Antony...
多模态大模型能力测评: Bard 是你需要的吗?
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多模态大模型能力测评: Bard 是你需要的吗?

介绍 001 LVLM-eHub是一个多模态能力全面评估框架,针对12个具有代表性的多模态大模型进行了6大类多模态能力(涵盖了47+相应数据集)的评估。我们同时发布了Multimodal Chatbot Arena平台,让真实用户来提问和投票哪个模型表现得更好。 Tiny LVLM-eHub是LVLM-eHub的精简和优化版本。首先将每个原有数据集精简到50个样本以方便快速评估,然后设计了与人类评估更加一致的ChatGPT Ensemble Evaluation (CEE) 方法。最后同时加入了更多多模态大模型,其中谷歌的Bard表现最为出色。 GitHub repo:(点击文末“阅读原文”直达开源链接)https://github.com/OpenGVLab/Multi-modality-ArenaLVLM-eHub:https://arxiv.org/abs/2306.09265TinyLVLM-eHub:https://arxiv.org/abs/2308.03729Multimodal Chatbot Arena: http://vlarena.opengvlab.com 问题背景 002 继ChatGPT之后,OpenAI直播展示了GPT-4强大的支持visual input的多模态能力,虽然visual input目前还没大规模开放使用。随后学术界和工业界也纷纷把目光聚焦到多模态大模型(主要是视觉语言模型)上,比如学术界的LLaMA-Adapter和Mini-GPT4,以及工业界最具代表的Bard,而且Bard已经后来居上开放大规模用户使用。但是学术界发布的模型大多只在部分多模态能力(少数相关数据集)上进行了评估,而且也缺少在真实用户体验上的性能对比。Bard开放visual input之后也没有给出官方的多模态能力报告。在此背景下,我们首先提出了多模态大模型多模态能力的全面评估框架LVLM-eHub,整合了6大类多模态能力,基本涵盖大部分多模态场景,包括了47+个相关数据集。同时发布了模型间能力对比的众包式用户评测平台Multimodal Chatbot Arena,让真实用户来提问和投票哪个模型表现得更好。在此基础上我们还将原有每个数据集精简到50个样本(随机采样),Tiny LVLM-eHub,便于模型快速评估和迭代。设计了更加准确稳健并且与人类评估结果更加一致的评估方法,ChatGPT Ensemble Evaluation:集成多样评估提示词下的ChatPT评估结果(多数表决)。最后我们不只定量地全面评估了Bard的多模态能力,还对其进行了一系列早期能力探索和实验。 多模态能力与数据集 003 我们整合了6大类多模态能力: a.视觉感知(visual perception) b.视觉信息提取(visual knowledge acquisition) c.视觉推理(visual reasoning) d.视觉常识(visual commonsense) e.具身智能(Embodied intelligence) f. 幻觉(Hallucination) 前两类涉及到基础的感知能力,中间两类上升到高层的推理,最后两类分别涉及到将大模型接入机器人后的更高层的计划和决策能力,和在大语言模型(LLM)上也很危险和棘手的幻觉问题。 具身智能是大模型能力的应用和拓展,未来发展潜力巨大,学术界和工业界方兴未艾。而幻觉问题是在将大模型推广应用过程中众多巨大风险点之一,需要大量的测试评估,以协助后续的改善和优化。 六大多模态能力结构图    Multimodal...
文心一言怎么用   文心一言是什么意思好用吗?
文心一言

文心一言怎么用 文心一言是什么意思好用吗?

  文心一言是一款拥有强大的自然语言处理工具,不少用户都不清楚如何使用,为了帮助大家,小编带来了百度文心一言使用方法介绍,希望可以帮到大家哦。   文心一言如何使用   百度文心一言是一款强大的自然语言处理工具,它能够帮助我们自动处理大量的文本数据,提高工作效率。那么,如何使用百度文心一言?操作难度如何呢?   首先,百度文心一言的使用非常简单,只需要输入需要处理的文本数据,它就能够自动帮助我们进行分析和处理。同时,它也提供了详细的使用说明和教程,帮助我们快速上手。   其次,百度文心一言的操作难度非常低,即使对于没有任何技术背景的用户,也能够快速掌握其使用方法。同时,它也提供了丰富的功能,满足了不同类型用户的需求。   3.16发布会现场,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏展示了文心一言在五个使用场景的表现,包括文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成。   在文学创作场景中,文心一言根据对话问题将知名科幻小说《三体》的核心内容进行了总结,并提出了五个续写《三体》的建议角度,体现出对话问答、总结分析、内容创作生成的综合能力。此外,文心一言准确回答了《三体》作者、电视剧角色扮演者等事实性问题。面对“于和伟和张鲁一有哪些共同点”、“于和伟和张鲁一谁更高”这类问题,文心一言也基于推理能力得出了答案。   在商业文案创作场景中,文心一言顺利完成了给公司起名、写 Slogan、写新闻稿的创作任务。IT之家从百度获悉,文心一言大模型的训练数据包括万亿级网页数据、数十亿的搜索数据和图片数据、百亿级的语音日均调用数据,以及 5500 亿事实的知识图谱等。   总之,百度文心一言是一款非常实用和易于使用的自然语言处理工具。它的使用方法简单,操作难度低,极大地方便了用户的工作。如果您正在寻找一款能够帮助您快速处理文本数据的工具,那么百度文心一言一定是您的不二之选。   百度文心一言使用方法的介绍就到这里了,大家都清楚了吗。 原标题:文心一言如何使用 责任编辑:李晓灵
多模态大模型能力测评:Bard 是你需要的吗?机器之心Pro2023-08-30 15:20北京
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多模态大模型能力测评:Bard 是你需要的吗?机器之心Pro2023-08-30 15:20北京

机器之心专栏 机器之心编辑部 为了对多模态大模型的能力进行全面、系统的测评,来自上海 AI Lab、香港大学、北京大学、香港中文大学的多位研究者联合提出了全面评估框架 LVLM-eHub 和 Tiny LVLM-eHub。 继 ChatGPT 之后,OpenAI 直播展示了 GPT-4 强大的支持 visual input 的多模态能力,虽然视觉输入目前还没大规模开放使用。随后学术界和工业界也纷纷把目光聚焦到多模态大模型(主要是视觉语言模型)上,比如学术界的 LLaMA-Adapter 和 MiniGPT-4,以及工业界最具代表的来自谷歌的 Bard,而且 Bard 已经后来居上开放大规模用户使用。但是学术界发布的模型大多只在部分多模态能力(少数相关数据集)上进行了评估,而且也缺少在真实用户体验上的性能对比。Bard 开放视觉输入之后也没有给出官方的多模态能力报告。 在此背景下,我们首先提出了多模态大模型多模态能力的全面评估框架 LVLM-eHub,整合了 6 大类多模态能力,基本涵盖大部分多模态场景,包括了 47 + 个相关数据集。同时发布了模型间能力对比的众包式用户评测平台多模态大模型竞技场,让真实用户来提问和投票哪个模型表现得更好。 LVLM-eHub 论文地址: https://arxiv.org/abs/2306.09265 Multi-Modality Arena:https://github.com/OpenGVLab/Multi-modality-Arena 项目网址: http://lvlm-ehub.opengvlab.com/ 在此基础上我们还将原有每个数据集精简到 50 个样本(随机采样),推出 Tiny LVLM-eHub,便于模型快速评估和迭代。设计了更加准确稳健并且与人类评估结果更加一致的评估方法,集成多样评估提示词下的 ChatGPT 评估结果(多数表决)。最后同时加入了更多多模态大模型,其中谷歌的...
中国版的ChatGPT:文心一言、通义千问、360智脑、讯飞星火
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中国版的ChatGPT:文心一言、通义千问、360智脑、讯飞星火

随着人工智能技术的不断发展,聊天机器人已经成为了一种新的交互方式。在中国,也有很多企业推出了自己的聊天机器人,其中最具代表性的就是文心一言、通义千问、360智脑和讯飞星火。这些聊天机器人都是基于预训练语言模型技术,能够回答各种问题,进行文本创作,甚至还能生成图片。它们在各自的领域都有着自己的应用和优势,接下来我们将从以下几个方面进行介绍和分析。 一、文心一言 文心一言是百度推出的聊天机器人,它能够通过自然语言处理技术和机器学习算法,与人类进行对话和互动。文心一言可以回答各种问题,提供服务和帮助人们解决问题。它还可以自主学习和进化,不断优化自己的表现和性能。在教育、智能客服、智能问答等领域有着广泛的应用。未来,文心一言将会应用于更多的场景和领域,为人们带来更加智能和便捷的交互方式。 二、通义千问 通义千问是阿里巴巴达摩院开发的大模型,它能够回答各种问题,进行文本创作,甚至还能生成图片。通义千问可以应用于智能客服、智能问答、语音识别等多个领域,帮助企业提高服务质量和效率。未来,通义千问将会应用于更多的场景和领域,为人们带来更加智能和便捷的交互方式。 三、360智脑 360智脑是360公司推出的聊天机器人,它能够进行智能问答、提供服务、进行文本创作等。360智脑还可以智能识别语音和图像,帮助人们更好地享受科技带来的便利和服务。未来,360智脑将会应用于更多的场景和领域,为人们带来更加智能和便捷的交互方式。 四、讯飞星火 讯飞星火是科大讯飞推出的智能语音交互平台,它能够进行语音识别、语音合成、自然语言处理等多种功能。讯飞星火可以应用于智能家居、智能客服、智能助手等多个领域,帮助人们更好地享受智能科技的便利和服务。未来,讯飞星火将会应用于更多的场景和领域,为人们带来更加智能和便捷的交互方式。 总的来说,中国版的ChatGPT:文心一言、通义千问、360智脑、讯飞星火在各自的领域都有着自己的应用和优势。随着人工智能技术的不断发展,这些聊天机器人将会在更多的领域得到应用和发展。同时,我们也需要关注人工智能技术所带来的隐私、安全等问题,更好地发挥人工智能技术的优势,为人类社会的发展做出更大的贡献。
多模态大模型能力测评:Bard 是你需要的吗?
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多模态大模型能力测评:Bard 是你需要的吗?

原标题:多模态大模型能力测评:Bard 是你需要的吗? 机器之心专栏 机器之心编辑部 为了对多模态大模型的能力进行全面、系统的测评,来自上海 AI Lab、香港大学、北京大学、香港中文大学的多位研究者联合提出了全面评估框架 LVLM-eHub 和 Tiny LVLM-eHub。 继 ChatGPT 之后,OpenAI 直播展示了 GPT-4 强大的支持 visual input 的多模态能力,虽然视觉输入目前还没大规模开放使用。随后学术界和工业界也纷纷把目光聚焦到多模态大模型(主要是视觉语言模型)上,比如学术界的 LLaMA-Adapter 和 MiniGPT-4,以及工业界最具代表的来自谷歌的 Bard,而且 Bard 已经后来居上开放大规模用户使用。但是学术界发布的模型大多只在部分多模态能力(少数相关数据集)上进行了评估,而且也缺少在真实用户体验上的性能对比。Bard 开放视觉输入之后也没有给出官方的多模态能力报告。 在此背景下,我们首先提出了多模态大模型多模态能力的全面评估框架 LVLM-eHub,整合了 6 大类多模态能力,基本涵盖大部分多模态场景,包括了 47 + 个相关数据集。同时发布了模型间能力对比的众包式用户评测平台多模态大模型竞技场,让真实用户来提问和投票哪个模型表现得更好。 LVLM-eHub 论文地址: https://arxiv.org/abs/2306.09265 Multi-Modality Arena:https://github.com/OpenGVLab/Multi-modality-Arena 项目网址: http://lvlm-ehub.opengvlab.com/ 在此基础上我们还将原有每个数据集精简到 50 个样本(随机采样),推出 Tiny LVLM-eHub,便于模型快速评估和迭代。设计了更加准确稳健并且与人类评估结果更加一致的评估方法,集成多样评估提示词下的...
谷歌大模型Bard更新:支持中文、语音播报、识别图片信息等
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谷歌大模型Bard更新:支持中文、语音播报、识别图片信息等

‍‍7月14日,谷歌在官网公布了类ChatGPT产品Bard的最新功能。(免费体验地址:https://bard.google.com/)。本次谷歌对Bard的功能进行了大量优化,包括支持中文、语音播报文本、识别图片信息(仅英文版)、一键分享Bard对话内容、将Python代码导出到Replit等重要功能。同时谷歌扩大了Bard的使用范围,新增欧盟27个国家/地区和巴西。截至目前,这是谷歌推出Bard以来最大一次功能更新。下面「AIGC开放社区」为大家介绍Bard的主要更新功能。支持中文自Bard推出以来一直不支持中文。现在,Bard终于可以使用流利的中文回答用户的提问了。「AIGC开放社区」体验了一下该功能,例如,可以介绍一下,中国最出名的五位历史学家吗?Bard可以详细的回答出人物的名字、生平简介和著作等信息。同时支持多轮问答,例如,可以介绍一下,司马迁的《史记》吗?语音播报文本Bard可以直接通过语音的方式播放出回答的文本,例如,介绍一下李白的生平,用户点击右上角的小喇叭Bard就能用语音播放回答的内容。语音的语言和文本一致,如果是中文,播放的语音也是中文。识别图片信息Bard新集成了谷歌lens,可以识别用户上传的图片。例如,上传一张猫的图片,Bard可以告诉你这张图片是一只猫,这只猫是什么品种,是什么颜色,在做什么等。目前仅支持英文版,未来会扩展至更多语言。Python代码导出到ReplitBard可以将Python代码导出到Replit、Colab中,帮助开发人员提升开发效率。例如,生成一个吃豆小游戏代码,然后直接将代码导出到Replit。5种回答风格用户可以要求Bard回答简单、长、短、专业和休闲5种不同类型的文本风格,以满足不同的业务场景需求。例如,写一段关于桌子的营销文案,然后在下方列表框处选择简单风格。一键分享Bard内容用户可以将Bard的对话内容,一键分享给朋友或社区中。例如,用莎士比亚风格,写一段风景描写。点击下方的分享功能即可。用户可以选择只分享当前单个问答内容,或将所有问答内容进行分享。同时可以对标题进行再次编辑,一共有3个标题备选。固定、重命名对话当用户与Bard展开多个对话框,甚至达到50个时,固定功能就非常有用。用户可以通过该功能方便查找对话,这与微信的置顶功能类似。如果用户想更改对话的名字,直接点击重命名即可。本文素材来源谷歌官网,如有侵权请联系删除END ‍ ‍
ChatGPT最强对手,实测却输给了文心一言!
文心一言

ChatGPT最强对手,实测却输给了文心一言!

整理 | 王瑞平 审校 | 言征 侵犯版权、隐私、遭遇轮番起诉,ChatGPT访问量直线下降,市场竞争力暴跌! 就在此时,Open AI的最强竞争对手Anthropic趁虚而入,推出Claude 2,杀它个措手不及。一批网友抢先体验过后,铺天盖地一片好评。 据悉,Claude系列刚被推出时就被给予厚望,由于创始团队都在Open AI任职过,技术过硬,呈现出的效果相当完美,意图理解也非常优秀。而且还推出了Claude Chat网页版,完全免费! 在性能方面,Claude 2正式支持10万tokens的输入,并且可以一次性输出4000个tokens。 此外,由于使用了2023年的数据训练模型,Claude 2“了解时事”,输出内容更具时效性。这些性能的改进都大大提升了Claude 2在用户心目中的分量。 (来源:Anthropic) Anthropic官网上描述说:“我们很高兴发布Claude 2新模型,不仅改进了性能,还延长了响应时间,可通过API及面向公众的测试版网站Claude.ai进行访问。” 1、性能提升:文理通吃、为安全保驾护航 相较ChatGPT,Claude 2有如下优势: 首先是token:GPT-4的下限默认为8k个token,上限32k个token,而Claude 2是100k个token,与GPT-4根本不是一个量级! 然后是费用,GPT-4每月支付20美元,而Claude 2是完全免费的! 由于Claude 2具有更长的token,长文本处理能力更强,在文科方面发挥出了优势。 图片 在美国律师资格考试的多选题部分可以取得76.5%的正确率,前代Claude 1.3仅为70%。在GRE阅读和写作测试中,得分超过90%应届毕业生。而在美国医师执照考试中,Claude 2在3个科目中的分数都超过了60%,获得ALL PASS佳绩。 不仅如此,Claude 2还文理通吃,在编程、数学和推理方面准确率大大提升。 在迭代的过程中,Claude 2的安全性变得更强、受模型的约束,很难产生具有攻击性或危险的输出。研发团队内部特设评估团队,针对大量有害提示对模型评分和自动化测试。团队也会定期亲自上手检查结果,确保万无一失!结果表明,在整个评估环节中,Claude 2在给出无害反馈方面比Claude 1.3强2倍。 鉴于安全、功能及性能有所提升,Anthropic宣布Claude 2在美国及英国开放全面公测,他们也计划未来几个月内再扩大测试对象。 2、生态强:多领域、跨学科合作 Anthropic的理念是多领域、跨学科合作,与数千家使用Claude API的企业建立了合作关系。其中之一是AIGC独角兽公司Jasper。Claude...