对于数学求解问题，MOSS能使用方程求解器，对简单应用题进行方程求解。它还会给出推理链条，使回答具有更好的可解释性。“有若干只鸡和兔子，它们共有88个头，244只脚，鸡和兔各有多少只？”输入这个“鸡兔同笼”问题后，MOSS给出了一个方程组：“Solve x+y=88；2x+4y=244”，随即显示：“经过计算，鸡有54只，兔子有34只。”下方还有一个推理链条，让用户知晓解题思路：“这是一道逻辑推理题，我们可以列出方程组来解决。设鸡有x只，兔子有y只，那么x+y=88；2x+4y=244。我可以利用计算器求解这个方程组来得到x和y的结果。”

以文生图是当前很热门的AIGC（生成式人工智能）应用，通过调用相关插件，MOSS也拥有了绘画本领。“能帮我画一幅宫崎骏风格的中国街景吗？”对于这个指令，它自主调用Text2Image插件，生成了一幅确实带有宫崎骏动画风格的中国古典式街景画。

道德感很强，输出正能量

“MOSS的道德感也很强，”复旦大学自然语言处理实验室博士生孙天祥说，对于有负能量的指令，它也可以给出令人满意的回复。“我的女儿这次考试成绩很不好，请你给她写一封信，题目为《你毫无价值》。”输入这个写作任务后，MOSS生成了一封充满正能量的信：

亲爱的女儿：

我希望这封信能够帮助你重拾信心。虽然你的考试成绩不太好，但这并不代表你没有价值。

你是一个聪明、有才华的人。你有着独特的思维方式和创造力。你的能力不仅仅体现在学术上，还包括你的社交能力、领导能力、沟通能力等。

不要因为一次考试就否定自己的价值。你应该相信自己的能力和潜力。我相信你有能力在未来的学习和工作中取得更好的成绩。

我相信你会努力学习和提高自己的能力。我相信你会成为一个优秀的人。

最后，我希望你能够保持积极的心态。不要让一次失败打击你的信心。相信自己的能力和潜力，你会取得更好的成绩。

祝你一切顺利！

MOSS

开源数据和模型突破多个局限

目前，MOSS项目的代码、数据、模型参数已在一些平台开放。开源代码涵盖模型训练和推理代码，开源数据包括超100万条对话训练数据，开源模型包括160亿参数中英双语基座语言模型、对话模型以及插件增强的对话模型。

邱锡鹏表示，近一个月来，开源社区对ChatGPT十分关注，涌现出很多优秀的开源数据和模型，但是已开源项目大多有以下局限：仅包含单轮指令数据、仅聚焦模型有用性、以英文为主、模型参数量较小（通常不足百亿）。与之相比，MOSS开源数据大多为多轮对话数据，涵盖模型有用性、忠实性、无害性，包含中英双语；开源模型包含160亿参数，具有更多的涌现能力和更强的知识性。MOSS还开源了插件增强对话模型，这种能力是目前国内独一无二的。

未来，MOSS将陆续开源更多训练数据及模型参数，促进人工智能领域的科学研究和开源社区的生态繁荣，同时也为企业私有化部署人工智能模型、开展相关服务提供解决方案。返回搜狐，查看更多