藍心大模型

藍心大模型官網

vivolm藍心大模型，vivo自研的通用大模型

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藍心大模型簡介

開發者可以在開發者社區了解到vivo在AI、App Services、IoT、Media、System等領域的開放能力與相關介紹，開發者可以通過介紹與文檔了解到vivo各項能力細節，提升對智能終端能力認知。
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簡介

藍心大模型(BlueLM )，強大的語言理解能力和豐富的場景應用，大而全、算法強、真安全、自進化的藍心大模型將帶你進入人工智能的新時代! “藍心大模型”是vivo自研的通用大模型，目前已取得了C-EVal、CMMLU、SuperCLUE全球中文榜單前列。大模型是指參數數量巨大的機器學習模型，通過對大量數據的學習和訓練，能夠理解人類語言和語義，并從中提取出有用的信息。
藍心大模型官網: https://developers.vivo.com/product/ai/bluelm

模型說明

70億
模型參數量
2.6T
多語言語料
32K
大尺寸上下文

能力介紹

內容創作

vivo藍心大模型擁有出色的創作能力，能夠滿足用戶在不同場景下的內容創作需求，提高用戶創作效率
1.PPT大綱助手
目標人群：學生、教師、職場人士
使用場景：輸入一個主題，生成PPT大綱，極大提高工作效率
示例：

2.商業文案生成
目標人群：廣告、營銷、創意行業從業者
使用場景：輸入產品或服務信息，快速生成吸引人的商業文案，提高廣告營銷效果
示例：

3.周報小助理
目標人群：職場人士
使用場景：根據用戶一周的主要工作，提煉出一份簡要的周報內容，包括本周工作和下周計劃、風險點以及工作收獲
示例：

4.市場分析師
目標人群：市場分析師、數據分析師
使用場景：針對輸入的主題，輸出市場分析報告，可包含市場概述、市場驅動力、市場挑戰、市場前景等方向
示例：

5.短視頻腳本助手
目標人群：短視頻制作者、廣告營銷從業者
使用場景：輸入短視頻主題，自動生成短視頻腳本，極大提高短視頻制作效率
示例：

6.產品經理助手
目標人群：產品經理、產品運營人員
使用場景：輸入產品需求，根據需求進行產品需求梳理和相關規劃，包含背景介紹、目標、功能描述、用戶需求，市場調研、技術實現等方面，極大提高產品開發效率
示例：

7.述職小能手
目標人群：公務員、企事業單位工作人員、職場人員
使用場景：輸入工作內容，自動生成述職報告的大綱和內容，極大提高工作效率
示例 ：

8.模擬面試
目標人群：求職者
使用場景：根據崗位信息，模擬面試官給出問題和應對的回答，幫助求職者做好更充分的準備
示例：

9.擴寫助手
目標人群：寫作爱好者、學生、職場人員
使用場景：可以幫忙擴寫多種體裁，比如觀后感擴寫、報告擴寫、商業文案擴寫、宣傳語擴寫等
示例：

知識問答

vivo藍心大模型擁有強大的自然語言處理能力、計算能力，以及豐富的知識，其知識庫涵蓋了眾多領域的知識，能夠為用戶提供全面的答案和幫助，包括但不限于常識知識、科技知識、文化知識、教育知識、健康知識、娛樂知識、財經知識等。

1.常識知識問答

目標人群：家庭主婦、青少年、中老年、學生、教師、職場人士
使用場景：日常生活、工作中遇到的各種常識性問題，例如飲食、出行、生活小竅門等方面的問題
示例：

2.科技知識問答

目標人群：科技愛好者、科技從業者
使用場景：了解最新的科技動態、技術應用等問題
示例：

3.文化知識問答

目標人群：文化愛好者、文化從業者
使用場景：了解各種各國的文化、歷史、習俗等問題
示例：

4.教育知識問答

目標人群：教育從業者、學生、家長
使用場景：了解教育政策、教育理論、教育教學方法等問題
示例：

5.健康知識問答

目標人群：健康關注者、健康從業者
使用場景：了解健康知識、疾病預防、養生保健等問題
示例：
6.財經知識問答
目標人群：財經從業者、投資者、企業家
使用場景：了解個人理財、金融投資、稅務籌劃、經濟形勢分析等相關的財經問題
示例?：

7.法律知識問答

目標人群：法律從業者、法律關注者
使用場景：了解法律法規、法律案例、法律常識等問題
示例：

8.歷史知識問答

目標人群：歷史愛好者、歷史從業者
使用場景：了解歷史、歷史人物、歷史背景等問題
示例?：

邏輯推理

vivo藍心大模型擁有強大的邏輯推理能力。能夠根據已知的信息和前提條件，通過邏輯推理得出新的結論或判斷。這種能力可以在自然語言處理、医疗診斷、金融風控等多個領域進行廣泛地應用

1.自然語言處理

目標人群：運營人員、新聞編輯、市場營銷人員、社交媒體管理員
使用場景：根據用戶提供的信息進行邏輯推理，完成新聞分類、垃圾郵件過濾、情感分析等任務
示例：

2.医疗診斷

目標人群：患者、關注健康的人群、醫生和医疗機構工作人員等
使用場景：通過自我監測和診斷，實現疾病預防和健康管理；通過疾病風險評估，提前發現疾病隱患，進行預防和干預；構建常見疾病知識庫，快速完成患者疾病診斷，并制定治療方案等
示例：

3.金融助手

目標人群：銀行工作者、投資者、
使用場景：可用于金融業相關的欺詐檢測、風險評估、投資決策、欺詐偵破、金融市場預測等場景
示例：

4.趣聞問答

目標人群：學生、教師、面試者、青少年
使用場景：作為教學工具幫助學生提高邏輯思維能力；在休閑時刻，作為消磨時間的游戲；在專業環境中，使用邏輯推理來幫助用戶快速找到最佳解決方案
示例：

代碼生成

vivo藍心大模型擁有強大的自然語言處理能力、計算能力，以及豐富的知識，它可以作為一個編程助手，根據用戶輸入的不同編程需求，輸出對應的代碼示例

1.前端編程代碼

目標人群：前端開發者
使用場景：了解前端編程的基本語法和結構、快速生成網頁的基本結構和代碼、提供代碼參考和靈感
示例：

2.數據庫助手

目標人群：數據庫開發者
使用場景：了解數據庫的基本概念和操作，幫助用戶快速進行數據查詢和分析，提供代碼參考和靈感
示例：

3.Python助手

目標人群：Python開發者
使用場景：快速掌握基本的Python語法和概念，幫助用戶快速生成代碼和解決問題，提供代碼參考和靈感
示例：

4.腳本生成

目標人群：數據分析師、AI工程師、自動化運維人員
使用場景：按照用戶需求生成腳本，快速完成數據處理分析、自動化測試、自動化管理等工作
示例：

信息提取

通過自然語言處理和機器學習技術，vivo藍心大模型可以對用戶輸入的文本進行語義分析和實體識別，從而準確地提取出其中的關鍵信息，提高用戶信息獲取效率。

1.新聞熱點提取

目標人群：新聞工作者，新聞讀者
使用場景：根據用戶輸入的新聞報道內容，提取出關鍵信息，如：時間、地點、、人物等。
示例：

2.學術論文解析助手

目標人群：學者、科研人員、學生
使用場景：從用戶輸入的論文中提取出對應的主題、原理、方法、結果、結論等關鍵信息，幫助用戶快速了解研究領域的前沿進展，有助于開展研究和撰寫論文。
示例：

3.專家點評簡述

目標人群：記者、新聞工作者、知識工作者
使用場景：幫助用戶快速、準確地從大量的評論信息中提取出有價值的內容，提高他們的工作效率和質量
示例：

4.調研總結簡報

目標人群：調研人員，分析師
使用場景：根據用戶輸入的不同題材調研報告，快速提煉出報告中的關鍵信息，幫助用戶在不同場景，高效地做出應對措施，如制定市場策略、輸出解決方案等
示例：

藍心大模型官網入口網址

https://developers.vivo.com/product/ai/bluelm

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