上海网站建设明细表b2b外链代发

昨晚，复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏教授团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS，现已发布至公开平台https://moss.fastnlp.top/ ，邀公众参与内测。

MOSS和ChatGPT一样，开发的过程也包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。不同之处在于，复旦团队采用了不同的技术路线，通过让MOSS和人类以及其他对话模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内就高效完成了对话能力训练。

据介绍，MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径，将在后期进行开源。

由于ChatGPT并未开源，其技术方案细节也未公开，ChatGPT是一套复杂的组合系统，无法由单一的生成式语言模型实现。

有网友分别测试ChatGPT和MOSS关于同一个相似问题的回答能力：

ChatGPT：

MOSS：

MOSS的回答语言流畅、逻辑清晰且观点正确。不过，邱锡鹏也坦言：“MOSS与ChatGPT的差距主要在自然语言模型基座预训练这个阶段。MOSS的参数量比ChatGPT小一个数量级，在任务完成度和知识储备量上，还有很大提升空间。”

有趣的是，复旦大学团队开发的这个对话式大型语言模型的名字刚好和《流浪地球》系列电影中的人工智能550W量子计算机MOSS重名。

后者是领航员空间站的核心智能主机，具有自我意识、自我迭代、自我更新的特点，也是流浪地球计划与火种计划的监督者和执行者。不知道这样的重名是巧合还是愿景呢？

但毋庸置疑的是，这条路径的走通，将为国内学术界和产业界提供了重要经验，将助力大语言模型的进一步探索和应用。

01.无独有偶，低代码技术也有新发展

众所周知，计算机技术最先产生于美国，因此软件开发几乎都使用英文编程作为底层架构，Java、C等语言对于专业程序员来说并不难，然而许多非IT专业的人，希望搭建出适合自己使用的软件，却被晦涩难懂的英文编程阻拦在外。

如今低代码领域，迎来了新发展，人人都是开发者成为可能。

通过低代码平台，只需要采用鼠标拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类企业应用系统。

最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！

其中名为“JNPF”的低代码开发工具，更是瞩目。

JNPF是由具备10多年系统开发经验和企业项目交付经验的技术团队倾力打造而成的企业级低代码平台。该团队具备1000+落地项目的成功经验，为企业的全流程运营管理和协作办公提供整体解决方案。

吸引企业基于JNPF搭建专属的系统，究竟会带来什么？

1、软件开发快效率高

JNPF开发平台通过可视化拖拉拽的模式即可快速开发出各种企业应用管理软件，如：OA协同办公、KM知识管理、CRM客户关系管理等， 由于使用大量的组件和封装的接口进行开发，使得开发效率大幅提升。

2、满足企业的多样化需求

随着企业不断发展扩大，标准化的产品软件已经难以满足企业的需求，在这种情况下，平台的灵活性就显得十分重要。JNPF平台凭借可视化开发模式，降低了应用软件的开发难度，让用户无需从传统代码编译起，而且所有的开发工作都能在web端配置生成，用户可以在线轻松完成OA、CRM、KM等流程管理软件的配置开发。

3、轻松与异构系统集成

在企业中存在一个普遍的痛点，不同的业务系统之间的数据相互隔离，企业内部数据不互通，为企业增加了不少的软件开发成本及运营成本。JNPF的接口引擎，轻松解决了该现象。

如通过平台集成中心，可以快速友好的同其他系统或智能硬件进行整合，轻松打通采购，销售，财务等业务部门，同时提供独立的流程引擎供第三方系统调用，实现系统间业务数据的双向交换、共享业务处理流程等功能，为企业省下不少的软件开发成本。

JNPF开源链接直接跳转：https://www.jnpfsoft.com/?csdn

4、软件维护成本低

基于JNPF开发不仅减轻了软件维护的负担。与过去相比，要处理的错误和集成问题会大量减少。而且通过减少维护时间，开发人员可以专注于可带来更大业务价值的创新工作。

5、为企业实现降本增效

像市面上一些saas软件根据用户数、部署数来收费，后期运维还要交付一大笔费用，对企业来说是一个极大的负担。但JNPF从根源上解决问题，真正做到为企业降本增效。像一些低代码开发平台提供源码交付机制，当企业涉及到一些复杂的业务流程及功能难以实现时，可以在无需重新购买额外的平台或者服务的情况下，根据平台源码二次开发，摆脱对原厂的依赖。

如果你们公司也考虑数字化转型或是采用低代码平台实现办工协同……那么，JNPF会是你司降本增效的得力助手，详情可以去到JNPF平台官网，免费模拟搭建企业管理系统。

小结

不管是对话式AI模型还是低代码平台，国产技术突破没有捷径，仍需持续努力，让我们为国产技术的进一步探索给予支持与点赞！