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BlueLM-7B 是由 vivo AI 全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，参数规模为 70 亿。BlueLM-7B 在 C-Eval 和 CMMLU 上均取得领先结果，对比同尺寸开源模型中具有较强的竞争力(截止11月1号)。本次发布共包含 7B 模型的 Base 和 Chat 两个版本。
本次发布基座下载链接见：
| 基座模型 | 对齐模型 |
|---|---|
| ? BlueLM-7B-Base | ? BlueLM-7B-Chat |
| ? BlueLM-7B-Base-32K | ? BlueLM-7B-Chat-32K |
| ? BlueLM-7B-Chat-4bits |
模型部署
请点击以下链接查看详情
Github：https://github.com/vivo-ai-lab
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
内容创作
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
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：
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：了解历史事件、历史人物、历史背景等问题
示例 ：
代码生成
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
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、事件、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：
逻辑推理
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：
