GLM-4-Plus大模型有哪些独特优势和应用场景？

直接说重点，最近发现智谱知识库与GLM-4-Plus结合非常实用，带来许多全新玩法，值得尝试体验一下。


国内大模型在应用端的竞争异常激烈，这半年来，我几乎试遍了主流的国产模型，各家产品轮番上阵，整体体验尚可，却始终没有特别惊艳的感觉。直到月初，智谱 BigModel 开放平台推出了最新的旗舰模型 GLM-4-Plus，我才找到了真正令人满意的大模型。
目前国内AI大模型赛道的现状是，头部厂商的模型在能力上已无显著差距，功能差异化也逐渐减弱。经过一年多的激烈竞争，大模型的能力几乎被开发殆尽，性能提升空间有限，曲线趋于平缓。从评测数据和榜单来看，各家纸面成绩相差无几，但这些排名对实际应用的指导意义似乎并不大。
在我现在的标准中，好模型不看得分高低，而取决于以下两点：
首先，用户友好。使用便捷，细节出色，例如回答方式、操作简单等。
其次，最关键的是，它能否满足需求，切实帮助我解决实际问题。

这几款模型已在智谱BigModel开放平台上线，而非智谱清言应用。请注意这一区别。
具体来说，有两种使用方式：


听说GLM-4-Plus在数学与逻辑推理上表现出色，于是我对这两个领域各测试了一道题目。
第一道数学题，不仅考察数学能力，还考验逻辑推理。之前测试多个模型，像GPT-4、4o和Claude 3.5等都出错了。题目是这样的：


推理与计算均无误，结果正确无瑕。
看看竞争对手的失败例子：


第二个问题是经典的动物过河推理题。

GLM-4-Plus的回答无误，甚至能通过绘制流程图，将这一过程更直观展现。

从这两个例子能够发现，GLM-4-Plus在逻辑推理与数学等方面表现出色。您不妨访问官网亲自体验。使用时，可通过右侧边栏设置系统指令和模型参数，使输出结果更贴合您的需求。


接下来，我介绍一下在科研学习中，如何利用知识库与GLM-4-Plus构建个人文献库，助力文献阅读。这一方法还能有效辅助研究生和科研人员完成常见任务——撰写文献综述。
在智谱BigModel开放平台，利用知识库工具，可将专属领域的知识上传至大模型平台。后续应用中，AI大模型会借助这些知识与你对话（采用RAG技术），这不仅能减少模型幻觉，还能提升回答的精准度与具体性。
简单来说，这就是属于你的私人知识库。如果你是科研人员或学生，可以将需要阅读和研究的论文上传，构建自己的文献数据库。之后，在研究过程中遇到与这些文献相关的问题时，都能借助大模型快速查阅、深入分析。
新建知识库很简单，只需点击新建按钮，填写名称与描述，最后保存即可完成创建。

接着，在知识库上传所需添加的论文或资料，之后完成相关配置。


智谱知识库兼容多种格式文档，最大支持500万字上传，个人使用完全足够。
配置好文献库后，后续对话中，AI大模型会将这些文档（量化后）作为外部知识库参考，就像考试时可以翻书一样。这表明，大模型可视为已阅读并分析过这些文献，当被问及相关问题时，它能够自动检索相关内容，从而给出更具体、更精准的回答。
当我需要快速掌握某篇文章内容时，可直接让通义千问检索、分析并总结相关资料。

帮我节省了查询和阅读的时间，特别便捷高效。
关于文章中的技术细节，如有疑问，欢迎继续提问。


大语言模型在学术写作中应用广泛。为体验GLM-4-Plus的创作能力，我选择了写文献综述这一许多人可能遇到的经历进行测试。
此前，我在网络写过一篇文献综述指南，感兴趣的话可去主页查看。

撰写本文时，AI大模型尚未出现，文中提到的工具和方法多为传统方式，例如快速阅读文献技巧、英语写作参考书或网站等资源。
大模型出现后，再看以前的方法，很多已过时。如今能用AI辅助阅读、检索文献，还能借助AI翻译和润色英文文章等，效率大幅提升。
比如GLM-4-Plus，甚至能够针对某个主题生成文献综述的大纲结构。

写作若有疑虑，皆可向其求助。各部分还能获取模型提供的更详尽内容。

请注意，AI生成的内容仅供借鉴，切勿直接当作自己的劳动成果使用。
用英文写作时，AI堪称史上最强语言工具，修改或翻译句子，简直得心应手，畅快无比。
分享一个用于学术论文写作、润色英语句子和单词的提示：

以上案例表明，大模型带来的变革极为显著。短短几年内，工作和学习方式已在不知不觉中发生了巨大变化。
仅从科研助手的角度看，GLM-4-Plus为研究生和科研人员提供的帮助远超上述内容。例如，它还能协助审稿、起草邮件等多样化功能。其在其他领域的应用价值与潜力，则需要更多人参与探索与开发。
总体而言，这能协助研究生和科研人员处理大量重复任务，使他们将更多精力放在需要创造力的部分。
BigModel提供了详尽的技术文档，帮助用户和开发者调用模型API，轻松实现大模型的多种应用开发。
以下是我利用GLM-4-Plus模型API创建的对话机器人。

实现并不复杂，只需提前准备：
已安装zhipuai SDK的编程环境，例如Python，可通过以下命令完成安装：

一个智谱API密钥；
注册BigModel官网账号后，点击右上角的API密钥，进入管理页面。这里会提供一个默认API Key，同时支持创建多个密钥，以便应用于不同场景。

看到这里有人会问，API key是否需要付费？
答案是需要。不过，智谱为新用户提供了500万免费Token额度，另有专用于专属模型的额外使用额度。

这些免费资源包，普通用户用上几个月完全足够。
获取API密钥后，即可顺利调用模型。官方已提供示例代码供参考使用。

官方提供的仅为基础API调用，若要打造功能较齐全的聊天机器人，还需根据实际需求和开发能力适当扩展功能。
以下是利用GLM-4-Plus模型API开发的聊天机器人完整代码：
这段代码实现了一个支持多轮对话的机器人，运行时只需按提示输入API key即可开始对话。
它的一项功能是在每次开始对话时，设置系统指令，以此定义模型的角色、身份或输出风格。
比如设定一个语言风格轻松幽默的聊天机器人：

或者将其设定为研究助手，采用以下系统指令：

官方推出的文件问答工具，配合文件读取功能，能够打造一个简单的文档阅读器。
文件问答示例

3、JSON格式提取器，用于提取信息并输出为标准化格式。

除了基础功能外，智谱在BigModel开放平台上还提供了联网搜索、函数调用和检索增强等多种大模型工具，为开发者提供了极大便利。开发时可结合自身或目标用户需求，灵活拓展所需功能，满足多样化应用场景的要求。
最后我想强调，GLM-4-Plus以及BigModel上的其他模型，其重要价值在于为众多开发者开辟了挖掘AI潜能的路径。开发者能够依托这些模型，针对不同场景和人群的需求，设计创新应用，解决实际问题，从而让更多人享受到AI带来的价值与便利。
所谓人工智能科技的普及，最终可能就是这个样子。