ISV  Independent Software Vendors 独立软件开发商 ，指专门从事软件开发、生产、销售和服务的企业

Apache POI 和 Apache POI-OOXML 是两个不同的库，
分别用于处理不同版本的Microsoft Office文档格式
POI适用于处理较旧的.xls和.doc文件，而POI-OOXML则适用于处理较新的.xlsx、.docx和.pptx文件
Apache POI：
主要用于处理较早的Microsoft Office文档格式，
如.xls（Excel 97-2003）和.doc（Word 97-2003），
这些格式基于HSSF（Horrible Spreadsheet Format）和RTF等文件格式。
Apache POI-OOXML：
是POI的升级版本，用于处理较新的Microsoft Office文档格式，
如.xlsx（Excel 2007及以上）、.docx（Word 2007及以上）和.pptx（PowerPoint 2007及以上），
这些格式基于XML（如XSSF、ODF等）。

HSSFWorkbook是Apache POI库中用于处理Excel文件的一种工具，主要用于读取和写入.xls格式的文件。
它通过创建HSSFWorkbook对象来操作Excel文件，并可以进一步操作工作簿中的工作表（HSSFSheet）、行（HSSFRow）和单元格（HSSFCell）等对象。
HSSFWorkbook主要用于处理.xls文件，而.xlsx文件需要使用XSSFWorkbook来处理

豆包在以下几个方面表现突出：
图像理解：能精准识别和分析图片内容
多模态融合：可以同时处理文字、图像、声音等多种信息
教育领域：开发了专门的教育模型，在学习辅导方面表现出色

豆包AI是字节跳动在2023年推出的智能助手
图像生成 帮我写作 AI搜索 AI阅读 学术搜索 解题答疑
音乐生成 数据分析 翻译 网页摘要 语音通话  AI编程
在国内众多AI产品中，豆包AI可以说是最活跃的产品之一。
它不仅用户数量多，而且功能丰富，特别是在教育、创作等领域都有很好的表现。
具备多模态能力，不仅能理解文字，还能看懂图片、处理音频。
实际应用场景
学习场景：解题、写作业、知识点讲解
工作场景：写文案、做PPT、数据分析
生活场景：旅游规划、健康咨询、生活建议
创作场景：写文章、作诗、创作音乐

豆包、Kimi、通义千问和文心一言的用户数 
豆包：月活用户规模为3042万
Kimi：月活用户规模为625万
通义千问：月活用户规模为466万
文心一言：月活用户规模为424万

六大类 AI 工具，分别包括：问答，图像，视频，AI编程，AI提示词 和 AI大模型

在 AI 大模型中，常用的两个单位是 B 和 T。
B（十亿，Billion）
对于 AI 大模型来说，B 一般用于描述模型的参数数量。
例如，具有 50B 参数的模型代表这个模型有 50 亿个参数。
Ollama3 有 8B 和 70B，Phi-3-mini 有 3.8B 参数等。
T（万亿，Trillion）
在 AI 大模型中，T 常用来表示模型在训练中处理的 Token 数量。
Token 是指模型处理的基本单元，可以是一个单词、子词，或者字符等。
在大规模预训练语言模型的训练中，通常会提到模型是在多少个 Token 上进行学习的，以表明模型的训练规模和数据量。
例如：LLaMA3 语言模型使用了超过 15T 个 token 进行训练。

上下文窗口指的是模型一次可以处理的最大文本长度。
这个长度通常用 tokens 来表示，每个标记可以是一个单词、子词或单个字符，具体取决于编码方式。
上下文窗口大小决定了模型在回答问题或生成文本时可以利用的上下文范围。
窗口越大，模型就能处理越长的上下文，对理解长文本内容非常重要。
较大的窗口允许模型处理更长的文本片段，从而提高在长文本任务中的表现，如长篇对话、文档生成和分析等。

大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获得广泛的知识和能力。
这些模型通常具有庞大的参数数量，能够处理复杂的任务，如自然语言理解、图像识别、语音识别等。
闭源大模型包括 OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 BERT。
开源大模型以 Meta 的 Llama 系列，2024 年 4 月，Llama3 发布，包括 8B 和 70B 模型。
8B 是指 Llama3 模型的参数量为 80 亿（8 billion），
即模型包含 80 亿个参数，用于处理复杂任务并提供较高的推理效率
Llama  全称 Large Language Model Meta AI， 大型语言模型Meta AI