蓝心大模型

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vivolm蓝心大模型，vivo自研的通用大模型

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蓝心大模型简介

开发者可以在开发者社区了解到vivo在AI、App Services、IoT、Media、System等领域的开放能力与相关介绍，开发者可以通过介绍与文档了解到vivo各项能力细节，提升对智能终端能力认知。
vivolm蓝心大模型官网，vivo自研的通用大模型

简介

蓝心大模型(BlueLM )，强大的语言理解能力和丰富的场景应用，大而全、算法强、真安全、自进化的蓝心大模型将带你进入人工智能的新时代! “蓝心大模型”是vivo自研的通用大模型，目前已取得了C-EVal、CMMLU、SuperCLUE全球中文榜单前列。大模型是指参数数量巨大的机器学习模型，通过对大量数据的学习和训练，能够理解人类语言和语义，并从中提取出有用的信息。
蓝心大模型官网: https://developers.vivo.com/product/ai/bluelm

模型说明

70亿
模型参数量
2.6T
多语言语料
32K
大尺寸上下文

能力介绍

内容创作

vivo蓝心大模型拥有出色的创作能力，能够满足用户在不同场景下的内容创作需求，提高用户创作效率
1.PPT大纲助手
目标人群：学生、教师、职场人士
使用场景：输入一个主题，生成PPT大纲，极大提高工作效率
示例：

2.商业文案生成
目标人群：广告、营销、创意行业从业者
使用场景：输入产品或服务信息，快速生成吸引人的商业文案，提高广告营销效果
示例：

3.周报小助理
目标人群：职场人士
使用场景：根据用户一周的主要工作，提炼出一份简要的周报内容，包括本周工作和下周计划、风险点以及工作收获
示例：

4.市场分析师
目标人群：市场分析师、数据分析师
使用场景：针对输入的主题，输出市场分析报告，可包含市场概述、市场驱动力、市场挑战、市场前景等方向
示例：

5.短视频脚本助手
目标人群：短视频制作者、广告营销从业者
使用场景：输入短视频主题，自动生成短视频脚本，极大提高短视频制作效率
示例：

6.产品经理助手
目标人群：产品经理、产品运营人员
使用场景：输入产品需求，根据需求进行产品需求梳理和相关规划，包含背景介绍、目标、功能描述、用户需求，市场调研、技术实现等方面，极大提高产品开发效率
示例：

7.述职小能手
目标人群：公务员、企事业单位工作人员、职场人员
使用场景：输入工作内容，自动生成述职报告的大纲和内容，极大提高工作效率
示例 ：

8.模拟面试
目标人群：求职者
使用场景：根据岗位信息，模拟面试官给出问题和应对的回答，帮助求职者做好更充分的准备
示例：

9.扩写助手
目标人群：写作爱好者、学生、职场人员
使用场景：可以帮忙扩写多种体裁，比如观后感扩写、报告扩写、商业文案扩写、宣传语扩写等
示例：

知识问答

vivo蓝心大模型拥有强大的自然语言处理能力、计算能力，以及丰富的知识，其知识库涵盖了众多领域的知识，能够为用户提供全面的答案和帮助，包括但不限于常识知识、科技知识、文化知识、教育知识、健康知识、娱乐知识、财经知识等。

1.常识知识问答

目标人群：家庭主妇、青少年、中老年、学生、教师、职场人士
使用场景：日常生活、工作中遇到的各种常识性问题，例如饮食、出行、生活小窍门等方面的问题
示例：

2.科技知识问答

目标人群：科技爱好者、科技从业者
使用场景：了解最新的科技动态、技术应用等问题
示例：

3.文化知识问答

目标人群：文化爱好者、文化从业者
使用场景：了解各种各国的文化、历史、习俗等问题
示例：

4.教育知识问答

目标人群：教育从业者、学生、家长
使用场景：了解教育政策、教育理论、教育教学方法等问题
示例：

5.健康知识问答

目标人群：健康关注者、健康从业者
使用场景：了解健康知识、疾病预防、养生保健等问题
示例：
6.财经知识问答
目标人群：财经从业者、投资者、企业家
使用场景：了解个人理财、金融投资、税务筹划、经济形势分析等相关的财经问题
示例 ：

7.法律知识问答

目标人群：法律从业者、法律关注者
使用场景：了解法律法规、法律案例、法律常识等问题
示例：

8.历史知识问答

目标人群：历史爱好者、历史从业者
使用场景：了解历史、历史人物、历史背景等问题
示例 ：

逻辑推理

vivo蓝心大模型拥有强大的逻辑推理能力。能够根据已知的信息和前提条件，通过逻辑推理得出新的结论或判断。这种能力可以在自然语言处理、医疗诊断、金融风控等多个领域进行广泛地应用

1.自然语言处理

目标人群：运营人员、新闻编辑、市场营销人员、社交媒体管理员
使用场景：根据用户提供的信息进行逻辑推理，完成新闻分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务
示例：

2.医疗诊断

目标人群：患者、关注健康的人群、医生和医疗机构工作人员等
使用场景：通过自我监测和诊断，实现疾病预防和健康管理；通过疾病风险评估，提前发现疾病隐患，进行预防和干预；构建常见疾病知识库，快速完成患者疾病诊断，并制定治疗方案等
示例：

3.金融助手

目标人群：银行工作者、投资者、
使用场景：可用于金融业相关的欺诈检测、风险评估、投资决策、欺诈侦破、金融市场预测等场景
示例：

4.趣闻问答

目标人群：学生、教师、面试者、青少年
使用场景：作为教学工具帮助学生提高逻辑思维能力；在休闲时刻，作为消磨时间的游戏；在专业环境中，使用逻辑推理来帮助用户快速找到最佳解决方案
示例：

代码生成

vivo蓝心大模型拥有强大的自然语言处理能力、计算能力，以及丰富的知识，它可以作为一个编程助手，根据用户输入的不同编程需求，输出对应的代码示例

1.前端编程代码

目标人群：前端开发者
使用场景：了解前端编程的基本语法和结构、快速生成网页的基本结构和代码、提供代码参考和灵感
示例：

2.数据库助手

目标人群：数据库开发者
使用场景：了解数据库的基本概念和操作，帮助用户快速进行数据查询和分析，提供代码参考和灵感
示例：

3.Python助手

目标人群：Python开发者
使用场景：快速掌握基本的Python语法和概念，帮助用户快速生成代码和解决问题，提供代码参考和灵感
示例：

4.脚本生成

目标人群：数据分析师、AI工程师、自动化运维人员
使用场景：按照用户需求生成脚本，快速完成数据处理分析、自动化测试、自动化管理等工作
示例：

信息提取

通过自然语言处理和机器学习技术，vivo蓝心大模型可以对用户输入的文本进行语义分析和实体识别，从而准确地提取出其中的关键信息，提高用户信息获取效率。

1.新闻热点提取

目标人群：新闻工作者，新闻读者
使用场景：根据用户输入的新闻报道内容，提取出关键信息，如：时间、地点、、人物等。
示例：

2.学术论文解析助手

目标人群：学者、科研人员、学生
使用场景：从用户输入的论文中提取出对应的主题、原理、方法、结果、结论等关键信息，帮助用户快速了解研究领域的前沿进展，有助于开展研究和撰写论文。
示例：

3.专家点评简述

目标人群：记者、新闻工作者、知识工作者
使用场景：帮助用户快速、准确地从大量的评论信息中提取出有价值的内容，提高他们的工作效率和质量
示例：

4.调研总结简报

目标人群：调研人员，分析师
使用场景：根据用户输入的不同题材调研报告，快速提炼出报告中的关键信息，帮助用户在不同场景，高效地做出应对措施，如制定市场策略、输出解决方案等
示例：

蓝心大模型官网入口网址

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

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