2024 大模型典型示范應(yīng)用案例集-1

大模型典型示范應(yīng)用案例集Contents目錄ChapterChapter01AI智能采編系統(tǒng)......................................................................................................01002AlayaNeW智算操作系統(tǒng).......................................................................................01403AIPC與云端聯(lián)動(dòng)的星環(huán)無(wú)涯問(wèn)知大模型.................................................................01804百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺(tái).......................................................................02205保險(xiǎn)行業(yè)AI大模型助手產(chǎn)品...................................................................................03006車(chē)輛智能運(yùn)維助手..................................................................................................03407創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè).............................................................................03808達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)........................................................................................04209大模型賦能長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究................................................04610得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng).............................................................................................05411多模態(tài)大模型——“山海”....................................................................................05812法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐..............................................................06213豐登種業(yè)大語(yǔ)言模型...............................................................................................06614光子·慧營(yíng)——資管運(yùn)營(yíng)智能助手...........................................................................06815基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng).........................................................................07016基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案.........................................................................07617基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的金融合規(guī)助手..........................................................082 19聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式 19聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式 29新華醫(yī)院：商湯大模型助力“智能陪診助手” 32修船行業(yè)大模型在某船舶重工企業(yè)廠區(qū)智慧物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用 41智?！や泦?wèn)法律大模型在司法行業(yè)的應(yīng)用 Chapter Chapter3安全智選：基于用戶(hù)理解大模型的服務(wù)創(chuàng)新 Chapter3安全智選：基于用戶(hù)理解大模型的服務(wù)創(chuàng)新 地化所月球與行星科學(xué)多模態(tài)大模型 基于大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)智能助手 基于大語(yǔ)言模型的智能數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng) 基于螞蟻百靈大模型的支付寶智能助理 300 微億智造視覺(jué)檢測(cè)多模態(tài)大模型在質(zhì)檢方面的應(yīng)用 芯安智能語(yǔ)義助手 新一代全媒體數(shù)智化客戶(hù)體驗(yàn)中心 400 1 1 隨著新一代生產(chǎn)式人工智能技術(shù)的發(fā)展，整個(gè)大傳媒行業(yè)將面臨繼互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后新一輪的變革升級(jí)。利用人工智能大模型構(gòu)建新一代智能采編系統(tǒng)將成為各家新聞機(jī)構(gòu)的未來(lái)核心競(jìng)爭(zhēng)力，以便提高內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量。新一代智能新定義。用戶(hù)可以將收集到的數(shù)據(jù)內(nèi)容直接輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別包括圖文語(yǔ)義不規(guī)范等錯(cuò)誤，并輔助提供可編輯的圖文內(nèi)容?；诖讼到y(tǒng)，不但能夠提升傳媒工作者的生產(chǎn)內(nèi)容的質(zhì)量，還可以更全面的審查，保證信息傳達(dá)的安在出版內(nèi)容創(chuàng)作過(guò)程中，素材需要收集整理，文本需要翻譯和編輯，圖片需要繪畫(huà)適配，最后所有內(nèi)容還需要“三審三?！?。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，內(nèi)容素材收集的渠道越來(lái)越多，數(shù)據(jù)越來(lái)越大，對(duì)出版物發(fā)布的實(shí)效要求也越來(lái)越高，傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程的效率低下、耗時(shí)費(fèi)力，且存在大量的潛在風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的輔助采編系統(tǒng)雖然在一定程度上解決了審校等內(nèi)容準(zhǔn)確性問(wèn)題，但是整體效果欠佳，尤其是如語(yǔ)法錯(cuò)誤、語(yǔ)義雜糅、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等問(wèn)題，因此導(dǎo)致人工成本的居高不下。大傳媒工作者和出版社都承受著巨大的工作壓力，急需一款產(chǎn)大的語(yǔ)義理解能力，為融媒體行業(yè)打造一站式媒體新聞發(fā)布解決方案。其核心能力包括利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源多模態(tài)數(shù)據(jù)自動(dòng)處理和分析、智能內(nèi)容生成、自動(dòng)審核和發(fā)布、以及輿情分析等。輔助融媒體行業(yè)進(jìn)行高效、高質(zhì)量、相關(guān)素材和內(nèi)容，提高內(nèi)容生成效率和質(zhì)量。AI輔智能審校系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別錯(cuò)誤和不規(guī)范之處，包括語(yǔ)法錯(cuò)誤、拼寫(xiě)錯(cuò)誤、標(biāo)點(diǎn)錯(cuò)誤等。還可以識(shí)別不隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。以算力作為新質(zhì)生產(chǎn)力，已成為挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，智算中心的戰(zhàn)略性地位愈發(fā)凸顯。同時(shí)，智算中心在運(yùn)營(yíng)和管理過(guò)程中面臨的異構(gòu)算力資源納管困難、算力調(diào)度能力不足、利用率低等難題，將嚴(yán)重制約智算中心的應(yīng)用與發(fā)展。因此，一個(gè)能夠全面服務(wù)于智算中心的中樞神1、告別“裸金屬”加5倍。效益分析效益分析標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)，為未來(lái)算力資源實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。九公司擁有大數(shù)據(jù)與云基礎(chǔ)平臺(tái)、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與智能分析工具、基于大模型的知識(shí)平臺(tái)等多個(gè)產(chǎn)品線(xiàn)，境內(nèi)外發(fā)明專(zhuān)利超百項(xiàng)。公司產(chǎn)品已在十幾個(gè)行業(yè)應(yīng)用落地，擁有超過(guò)人知識(shí)庫(kù)，能夠幫助用戶(hù)在繁雜的本地文件和實(shí)時(shí)資訊中迅速找到所需信息，可以提交給云端大模型進(jìn)行深入分析。這種彈性擴(kuò)展的能力，確保了企業(yè)在面涯大模型，標(biāo)志著大模型個(gè)人應(yīng)用時(shí)代的正式開(kāi)啟，能夠?yàn)橛脩?hù)帶來(lái)前所未有效益分析效益分析本開(kāi)發(fā)的各類(lèi)應(yīng)用，都將釋放企業(yè)自有和個(gè)人自身的潛在數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)數(shù)據(jù)在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，零售行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，百秋旨在通過(guò)大模型的應(yīng)用，為行業(yè)提供典型的示范應(yīng)用案例，展示如何利用人工智能技術(shù)提升品的客戶(hù)價(jià)值體系，除基于RFM模型對(duì)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行分析外在數(shù)字零售行業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，品牌方需要面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，包括銷(xiāo)售、人群、商品、訂單等各方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法無(wú)法高效、精準(zhǔn)地滿(mǎn)實(shí)現(xiàn)從供應(yīng)鏈管理到消費(fèi)者體驗(yàn)的全方位優(yōu)化，運(yùn)用大模型等先進(jìn)的人工智能技術(shù)，針對(duì)人、貨、場(chǎng)等不同場(chǎng)景快速、精準(zhǔn)地提供洞察分析和決策建議，從并在平臺(tái)內(nèi)集成了16款自主研發(fā)的應(yīng)用，涵蓋從產(chǎn)品研發(fā)輔助到零售的多個(gè)管理CRM系統(tǒng)通過(guò)整合交易記錄、溝通歷史等行為文本，優(yōu)化客戶(hù)互動(dòng)和服務(wù)效率；而CEM則從客戶(hù)角度出發(fā)，分析客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查、反饋和社交秋在時(shí)尚、運(yùn)動(dòng)、美妝行業(yè)獨(dú)有的電商經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)手效益分析即時(shí)、準(zhǔn)確的客戶(hù)服務(wù)解決方案。幫助企業(yè)構(gòu)建更加智能化、自動(dòng)化的全鏈路解決方案，并支持多語(yǔ)言場(chǎng)景，匹配國(guó)際品牌的本土化需求，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)直接經(jīng)濟(jì)效益因阿里平臺(tái)業(yè)務(wù)的復(fù)雜度難以全面量化，但通過(guò)實(shí)施本方案，品本技術(shù)解決方案已應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部及市場(chǎng)化推廣。在內(nèi)部應(yīng)用，主要通過(guò)大模在市場(chǎng)化、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，該技術(shù)方案已應(yīng)用于天貓、京東和抖音平臺(tái)，及小程理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具，以提高服務(wù)效率和專(zhuān)業(yè)水平。這款助手利用保險(xiǎn)AI大模型助手集成了先進(jìn)的LLM大模型技術(shù)，使用公開(kāi)的保險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的微調(diào)訓(xùn)練，以增強(qiáng)對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品、條款和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的理解。此外，通過(guò)助手還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能，包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型正加速保險(xiǎn)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。保險(xiǎn)業(yè)作為人力密集和數(shù)據(jù)密集的行業(yè)，特別適合通過(guò)大模型來(lái)革新客服、營(yíng)銷(xiāo)和理產(chǎn)品信息檢索、產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算等功能，極大提升保險(xiǎn)代理人的工作效率，并優(yōu)構(gòu)集成保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)來(lái)提升問(wèn)答的準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性。產(chǎn)品可以以側(cè)邊欄的形式嵌入企業(yè)微信等通訊軟件，為代理人在客戶(hù)溝通中提供邊聊邊查的實(shí)時(shí)輔助，有1.基于公開(kāi)保險(xiǎn)知識(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)的保險(xiǎn)大模型：特別針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)需求進(jìn)行定制3.保險(xiǎn)場(chǎng)景特定任務(wù)指令優(yōu)化：針對(duì)產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品比對(duì)等保險(xiǎn)特定任務(wù)進(jìn)行隨著保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)的興起隨著保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)的興起，傳統(tǒng)保險(xiǎn)企業(yè)面臨提升客戶(hù)服務(wù)的迫切需求，這對(duì)保險(xiǎn)代理人提出了從“產(chǎn)品銷(xiāo)售”向“客戶(hù)專(zhuān)家”的角色轉(zhuǎn)變，要求他們不僅要精通產(chǎn)品銷(xiāo)售，還需掌握核保、理賠等業(yè)務(wù)，以適理人的專(zhuān)業(yè)能力和服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化客戶(hù)服務(wù)、優(yōu)化溝通與銷(xiāo)售策略、提供售后支持和效率提升。這些工具通過(guò)自動(dòng)化處理常規(guī)查詢(xún)和事務(wù)，同時(shí)提供培訓(xùn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品推薦和多渠道互動(dòng)支持，助力代理人有效管理客戶(hù)關(guān)系和確保銷(xiāo)售合規(guī)，以增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)和推動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。大模型技術(shù)的深入應(yīng)用不僅優(yōu)化了保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程，也增強(qiáng)了對(duì)業(yè)務(wù)針對(duì)性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價(jià)值，對(duì)業(yè)務(wù)的針對(duì)性更強(qiáng)。出于安全性考慮，大模型應(yīng)用收集準(zhǔn)確率和覆蓋率提升，幫助保險(xiǎn)代理人更高效地處理客戶(hù)需求，提升服務(wù)效益分析效益分析商業(yè)模式采用私有化部署的產(chǎn)品收費(fèi)機(jī)制，為保險(xiǎn)公司提供定制化服務(wù)，確保了模型的廣泛應(yīng)用和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在應(yīng)用推廣方面，已在互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)公司實(shí)施，支持?jǐn)?shù)百名保險(xiǎn)代理人的日常工作，推動(dòng)了智能保險(xiǎn)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和普及。這些成就展示了AI技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的實(shí)用價(jià)值，也為其他行業(yè)的應(yīng)用提隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的飛速發(fā)展，車(chē)輛智能化水平不斷提高，汽車(chē)作為大眾消費(fèi)品，使用門(mén)檻不斷降低，車(chē)輛運(yùn)維對(duì)安全提升、用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化以及成本控制等方面正日益凸顯其重要性。當(dāng)前車(chē)輛運(yùn)維主要包括定用戶(hù)培訓(xùn)與指導(dǎo)以及應(yīng)急救援服務(wù)等，結(jié)合了傳統(tǒng)手段與現(xiàn)代技術(shù)，部分車(chē)企和高端車(chē)型開(kāi)始采用智能運(yùn)維系統(tǒng)，集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析等功能，但主要仍為人工智能配合人工提供車(chē)輛運(yùn)維相關(guān)服務(wù)。利用生成式對(duì)話(huà)預(yù)訓(xùn)練大模的車(chē)輛運(yùn)維綜合能力，車(chē)輛運(yùn)維將全面從傳統(tǒng)的“壞了再修”模式轉(zhuǎn)向以預(yù)防為主、結(jié)合數(shù)字化管理的綜合服務(wù)體系，強(qiáng)調(diào)效率、成本控制和用戶(hù)體驗(yàn)的全在汽車(chē)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，提供高效、便捷的智能運(yùn)維服務(wù)成為品牌差異化的重要手段。部分相關(guān)企業(yè)如華為、特斯拉等通過(guò)推出先進(jìn)智駕系統(tǒng)，提升了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促使整個(gè)行業(yè)加大對(duì)智能運(yùn)維的投入。車(chē)輛智能運(yùn)維助手作為汽車(chē)數(shù)字化運(yùn)維的重要組成部分，幫助車(chē)企實(shí)現(xiàn)運(yùn)維流程的數(shù)字化、智能化。以日常車(chē)輛使用方面的智能客服為例，智能運(yùn)維助手可更及時(shí)并高效地提供生成式對(duì)話(huà)內(nèi)容，避免傳統(tǒng)人工客服與系統(tǒng)規(guī)則應(yīng)答等方面的劣勢(shì)，在泛化能力方面還可有明顯的優(yōu)勢(shì)。在預(yù)防性維護(hù)方面，智能運(yùn)維助手通過(guò)數(shù)據(jù)分析提前發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，減少車(chē)輛突發(fā)故障導(dǎo)致的影響時(shí)間，也可避免更昂貴的大修，效益分析效益分析信息系統(tǒng)服務(wù)和平臺(tái)搭建服務(wù)。車(chē)輛智能運(yùn)維產(chǎn)品的主要客戶(hù)是車(chē)企。以每年等技術(shù)，車(chē)輛智能運(yùn)維助手能以更加流暢、貼近人類(lèi)的對(duì)話(huà)方式與駕駛員或維修人員交流，提供更加個(gè)性一個(gè)豐富的知識(shí)庫(kù)。運(yùn)維助手可實(shí)時(shí)查詢(xún)和學(xué)習(xí)這些知識(shí)，為用戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)級(jí)的維護(hù)解決方案，甚至在沒(méi)通過(guò)車(chē)輛智能運(yùn)維助手的使用，大幅提升車(chē)企的車(chē)輛運(yùn)維綜合能力，全面實(shí)現(xiàn)車(chē)輛運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型。車(chē)輛創(chuàng)新奇智面向工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)“奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型”，旨在通過(guò)強(qiáng)化在底層算法、模型閉環(huán)、平臺(tái)工程、場(chǎng)景落地等方面的能力，打造自主可控、行業(yè)領(lǐng)先的工業(yè)大模型技術(shù)和產(chǎn)品體系，為更多工業(yè)場(chǎng)景提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。大模型參數(shù)量級(jí)在750億以上，具備工業(yè)知識(shí)問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析、代碼生成、任務(wù)編排、海量知識(shí)管理、復(fù)雜邏輯推理、長(zhǎng)流程任務(wù)編排、Agent智引擎和ChatX系列生成式應(yīng)用構(gòu)成，具體包括ChatBI生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析/ChatDoc生成式企業(yè)私域知識(shí)問(wèn)答/ChatRobot生成式工業(yè)機(jī)器人調(diào)度/在利用工業(yè)小模型時(shí)，企業(yè)常常面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低、標(biāo)注成本高、模型泛化能力自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化特性，以及高度的靈活性和可擴(kuò)展性，可以有效地幫助企業(yè)解決在利用工業(yè)小模型時(shí)面臨的一系列難題和挑戰(zhàn)。我們結(jié)合多年企業(yè)智能化轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)了適合工業(yè)場(chǎng)景的大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后通過(guò)預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、人的特點(diǎn)，是一款更懂制造業(yè)的行業(yè)大模型。為讓大模型更容易落地，通過(guò)大模效益分析效益分析模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要，從而降創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型助力解決工業(yè)場(chǎng)景多、創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型助力解決工業(yè)場(chǎng)景多、工業(yè)生產(chǎn)底層邏輯即將迎來(lái)一場(chǎng)深刻的變革。這種結(jié)合不僅將提該公司對(duì)內(nèi)對(duì)外的知識(shí)目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大3、知識(shí)形態(tài)單一，無(wú)法多部門(mén)推廣，系統(tǒng)間獨(dú)立交互，業(yè)務(wù)受限，無(wú)法掌握為此要搭建一個(gè)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，面向該公司全集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門(mén)及用戶(hù)使用，融合對(duì)內(nèi)知識(shí)庫(kù)與對(duì)外知識(shí)庫(kù)（機(jī)器人）的后臺(tái)統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一4.構(gòu)建具備知識(shí)交流分享的知識(shí)庫(kù)，建立內(nèi)部人員共享協(xié)作和分享交流的平臺(tái)，業(yè)務(wù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)在線(xiàn)解答疑6.知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自動(dòng)獲取知識(shí)，對(duì)接業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)端發(fā)起知識(shí)新系統(tǒng)應(yīng)用BERT、GPT或其變體等先進(jìn)的NLP大模型，以及知識(shí)圖譜、業(yè)務(wù)規(guī)則，結(jié)合達(dá)觀數(shù)據(jù)“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結(jié)合。可擁有從數(shù)億到超過(guò)一百億的參數(shù)量，使其能夠有效地處理和分析大量該公司歷來(lái)文本數(shù)據(jù)，用于客服問(wèn)答、知識(shí)管理、制度管理、該公司對(duì)內(nèi)對(duì)外的知識(shí)目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點(diǎn)，業(yè)務(wù)效率講整體可提1.知識(shí)庫(kù)權(quán)限管理：實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的訪問(wèn)控2.智能搜索與推薦：通過(guò)先進(jìn)的搜索算法和用戶(hù)行為分析，提供個(gè)性化的知識(shí)搜索和推薦。4.知識(shí)圖譜構(gòu)建：利用實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取技術(shù)，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜，提升知識(shí)的結(jié)構(gòu)化和關(guān)聯(lián)度。5.多格式文檔支持與知識(shí)分類(lèi)：支持多種文檔格式，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)簽化。整個(gè)解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務(wù)特性和技術(shù)需求，通過(guò)集成多種技術(shù)手段來(lái)提高知識(shí)管理的效率和質(zhì)量。系統(tǒng)不僅提供基礎(chǔ)的知識(shí)存儲(chǔ)、分類(lèi)和檢索功能，而且還引入了智能化的功能，如自然語(yǔ)言處理?企業(yè)內(nèi)部知識(shí)共享：通過(guò)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，員工可以輕松訪問(wèn)到企業(yè)內(nèi)部的各種文檔、手冊(cè)和指導(dǎo)方針，提目前，全行業(yè)都存在知識(shí)管理無(wú)法互通，無(wú)法利用，該公司提前部署大模型時(shí)代下的知典型案例是長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)評(píng)估的重要內(nèi)容之一，教育部長(zhǎng)懷進(jìn)鵬在首屆中國(guó)案例建設(shè)國(guó)際研討會(huì)上強(qiáng)調(diào)，案例是豐富全球治理理論、改革教育教學(xué)為貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記在深入推進(jìn)長(zhǎng)三角一體化發(fā)展座談會(huì)上的重要講話(huà)精神，緊扣“一體化”和“高質(zhì)量”兩個(gè)關(guān)鍵詞，充分發(fā)揮長(zhǎng)三角“先行探路、引領(lǐng)示范、輻射帶動(dòng)”作用，根據(jù)中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體小組辦公室部署和監(jiān)測(cè)評(píng)估工作安排，長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)評(píng)估工作研發(fā)監(jiān)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，從社會(huì)影響力、媒體關(guān)注度、示范帶動(dòng)作用、政策參考價(jià)值以及社會(huì)貢獻(xiàn)度等多個(gè)維度對(duì)案例進(jìn)行分析，形成對(duì)案例影響力的綜合評(píng)價(jià)，避免單一維度評(píng)分的片面性，確保案例影響力評(píng)判的長(zhǎng)三角“教育現(xiàn)代化”典型案例庫(kù)建設(shè)是貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記在教育強(qiáng)國(guó)重要論述中強(qiáng)調(diào)的“教育數(shù)字化是開(kāi)辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢(shì)的重要突破口?！毕嚓P(guān)指示精神，是支撐服務(wù)黨和國(guó)家長(zhǎng)生動(dòng)總結(jié)與前瞻探索，典型案例庫(kù)成為連接政策與實(shí)踐的橋梁、深化改革與創(chuàng)新發(fā)展的引擎、制定教育發(fā)2.消費(fèi)者科技服務(wù)體驗(yàn)需求：當(dāng)前，以“Z世代”為代表的中國(guó)新生代消費(fèi)者正在崛起，他們對(duì)商品質(zhì)量提出了更高的期待，需要更高效的人工智能商品查2.引入商品細(xì)節(jié)圖、商品來(lái)源等跨模態(tài)信息幫4.內(nèi)嵌增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓模型能夠根據(jù)真實(shí)的商品鑒別大模型應(yīng)用方面，各行業(yè)面臨的需求和痛點(diǎn)不同，云知聲基于山海大模型，打造了多款面向不同場(chǎng)景需求的行業(yè)應(yīng)用，從效率、成本、體驗(yàn)等多角度，為千 型通用能力評(píng)測(cè)榜單上排名國(guó)內(nèi)大模型第四位；在專(zhuān)業(yè)能力層面：其卓越的醫(yī)算平臺(tái)，構(gòu)建了涵蓋語(yǔ)言生成、語(yǔ)言理解、數(shù)理能力、代碼能力、知識(shí)問(wèn)答、邏輯推理、安全合規(guī)、領(lǐng)域增強(qiáng)等十大能力，并拓展出文生圖、文生視頻、圖同時(shí)，“山?！贝竽Ｐ鸵呀?jīng)開(kāi)始全面接入并重塑各類(lèi)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，開(kāi)展隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展，各產(chǎn)業(yè)都在積極探索數(shù)字化應(yīng)用，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注智能化、自動(dòng)化的解決方案，其中智能合同管理是一個(gè)非常重要的領(lǐng)域。在這個(gè)背景下，我們提出了一套基于人工智能技術(shù)的智能合同管理解決方案，我們致力于解決企業(yè)合同審查效率低、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)高、管控缺失和信息化某制造業(yè)集團(tuán)型企業(yè)作為中國(guó)工程機(jī)械行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，在業(yè)務(wù)方面以采銷(xiāo)工程為主，合同量大，履約節(jié)點(diǎn)多，回款周期長(zhǎng)，面臨著審批效率有限、信息化水平不一、業(yè)務(wù)重復(fù)管等一系列管理痛點(diǎn)。因此，該項(xiàng)目旨在通過(guò)解耦集團(tuán)系統(tǒng)智能能力，構(gòu)建獨(dú)立智能能力中臺(tái)，提升子公司對(duì)接調(diào)用智能能力的水平，某制造業(yè)集團(tuán)型企業(yè)作為中國(guó)工程機(jī)械行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，在業(yè)務(wù)方面以采銷(xiāo)工程為主，合同量大，履約節(jié)點(diǎn)多，回款周期長(zhǎng)，面臨著審批效率有限、信息化水平不一、業(yè)務(wù)重復(fù)管等一系列管理痛點(diǎn)。因此，該項(xiàng)目旨在通過(guò)解耦集團(tuán)系統(tǒng)智能能力，構(gòu)建獨(dú)立智能能力中臺(tái)，提升子公司對(duì)接調(diào)用智能能力的水平，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)對(duì)子公司的合同數(shù)據(jù)管控能力，為集團(tuán)總部設(shè)計(jì)智能化合同全生命周期管理系統(tǒng)，并引入行業(yè)領(lǐng)先的法律人工智能技術(shù)，提升集團(tuán)總部合規(guī)水平和效率。該解決方案應(yīng)用了智能能力及技術(shù)，幫助該集團(tuán)法務(wù)部門(mén)實(shí)現(xiàn)了智能合分鐘的審查時(shí)間，大幅提升了集團(tuán)法務(wù)部門(mén)的業(yè)務(wù)響應(yīng)效率，對(duì)企業(yè)管理具有隨著國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)的不斷擴(kuò)張以及公司規(guī)模的逐步擴(kuò)大，該集團(tuán)及其子公司的合系統(tǒng)能夠自主識(shí)別合同中的主體規(guī)范性風(fēng)險(xiǎn)、法律引用風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異，在界面上自動(dòng)展示所有差異位置。同時(shí)，我們的智能合同審查系統(tǒng)能夠高效識(shí)別定位風(fēng)險(xiǎn)，并為法務(wù)同事提供一鍵文中定效益分析效益分析風(fēng)險(xiǎn)管控方面，系統(tǒng)監(jiān)控和預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)，保證企業(yè)合規(guī)經(jīng)營(yíng)。過(guò)往已服務(wù)企在社會(huì)層面，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步。智能合同管理系統(tǒng)帶來(lái)的效益包括提高審查效率、降低合同風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)企業(yè)信譽(yù)、提高數(shù)字綜上所述，智能合同管理系統(tǒng)具有顯著經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益和可推廣性，為企業(yè)提供需要編寫(xiě)代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)，限制了生物育習(xí)近平總書(shū)記指示“加快推進(jìn)生物育種研發(fā)應(yīng)用”。相較于國(guó)內(nèi)外其他大語(yǔ)言模型，豐登作為交叉學(xué)科的科研創(chuàng)新重點(diǎn)關(guān)注生物育種。豐登可以有效地總結(jié)歷史數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，旨在支持用戶(hù)在品種選育、農(nóng)藝性狀、栽培技術(shù)和推廣區(qū)域四大核心領(lǐng)域提供解釋和回答，助力育種知識(shí)的在國(guó)內(nèi)的傳承和推廣。具和政府公示在內(nèi)的廣泛知識(shí)。將文本信息中提煉出的知識(shí)通過(guò)大模型的技術(shù)手國(guó)內(nèi)育種技術(shù)升級(jí)換代具有里程碑意義。未來(lái)豐登還會(huì)通過(guò)調(diào)用人工智能模型的方式逐步恒生電子聚焦金融行業(yè)，為證券、期貨、基金、信托、保險(xiǎn)、銀行、交易所、私募等超3500家恒生電子聚焦金融行業(yè)，為證券、期貨、基金、信托、保險(xiǎn)、銀行、交易所、私募等超3500家旨在通過(guò)先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提升金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理、估值清算等環(huán)節(jié)和法律法規(guī)查詢(xún)、詢(xún)問(wèn)系統(tǒng)操作指南或者直接進(jìn)行業(yè)務(wù)操作，簡(jiǎn)化了繁雜的頁(yè)需求分析化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）等領(lǐng)域擁有核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)與領(lǐng)先的工程化能力。公司以“讓機(jī)器需求分析理解世界讓決策更加智能”為使命，聚焦國(guó)防、金融、政務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四大行業(yè)，為客戶(hù)提供決策中臺(tái)、認(rèn)知中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)三大中臺(tái)產(chǎn)品與全棧人工智能行業(yè)解決方案。目前已服務(wù)了軍委科技委、軍委裝備發(fā)展部、中國(guó)人民銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)登記結(jié)算、廣發(fā)證券、中國(guó)移動(dòng)、中云平臺(tái)運(yùn)維工作是一項(xiàng)繁瑣、高要求的工作，除了常規(guī)的日常運(yùn)維服務(wù)之外，在當(dāng)前海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)故障和自動(dòng)異常檢測(cè)的需求甚為迫切，如何能極大地簡(jiǎn)化研發(fā)策略配置成本，提高告警的準(zhǔn)確率，減少告警風(fēng)暴和誤告，從而提高運(yùn)維效率是運(yùn)維工作面臨的重大挑戰(zhàn)之一。另外，如何解決當(dāng)前海量理解世界讓決策更加智能”為使命，聚焦國(guó)防、金融、政務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四大行業(yè)，為客戶(hù)提供決策中臺(tái)、認(rèn)知中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)三大中臺(tái)產(chǎn)品與全棧人工智能行業(yè)解決方案。目前已服務(wù)了軍委科技委、軍委裝備發(fā)展部、中國(guó)人民銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)登記結(jié)算、廣發(fā)證券、中國(guó)移動(dòng)、中案例介紹案例介紹托中核集團(tuán)、清華大學(xué)、同方股份的科技和人才平臺(tái)，憑借在“云、管、端”強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，持續(xù)自主研發(fā)民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同時(shí)具備IaaS、PaaS、DaaS、平臺(tái)、容器微服務(wù)平臺(tái)、云存儲(chǔ)、云安全、數(shù)據(jù)治理平臺(tái)、超融合一體機(jī)，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)等上層應(yīng)用和深受用戶(hù)好評(píng)的托管運(yùn)維、定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋政府、教育、金融、IT科托中核集團(tuán)、清華大學(xué)、同方股份的科技和人才平臺(tái)，憑借在“云、管、端”強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，持續(xù)自主研發(fā)民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同時(shí)具備IaaS、PaaS、DaaS、平臺(tái)、容器微服務(wù)平臺(tái)、云存儲(chǔ)、云安全、數(shù)據(jù)治理平臺(tái)、超融合一體機(jī)，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)等上層應(yīng)用和深受用戶(hù)好評(píng)的托管運(yùn)維、定制開(kāi)發(fā)服務(wù)。業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋政府、教育、金融、IT科技、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域，專(zhuān)業(yè)能力得到眾多客戶(hù)認(rèn)可，同時(shí)是中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)等多個(gè)集團(tuán)系統(tǒng)基于大模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練方法，完成大模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練環(huán)境的搭建，并特別針基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)以淵亭大模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練平臺(tái)、大模型數(shù)據(jù)治系統(tǒng)基于大模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練方法，完成大模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練環(huán)境的搭建，并特別針大模型數(shù)據(jù)治理平臺(tái)為基礎(chǔ)，消納用戶(hù)已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等）大模型數(shù)據(jù)治理平臺(tái)為基礎(chǔ)，消納用戶(hù)已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等），結(jié)合淵亭科技的智能模型開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，?支持加載多種精度（如?oat64、?oat16或int8等）的模型；效益分析效益分析系統(tǒng)運(yùn)維工作是一項(xiàng)繁瑣、高要求的工作，且對(duì)可靠性具有很高的要求，基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)可以提高信息化系統(tǒng)運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本，高質(zhì)量判斷，能夠代替運(yùn)維人員進(jìn)行大量判斷，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防、發(fā)現(xiàn)、定位2.降低運(yùn)維成本：隨著系統(tǒng)復(fù)雜化，傳統(tǒng)的人工運(yùn)維成本構(gòu)建具備自適應(yīng)性的功能大模型，減少人工維護(hù)工作量，進(jìn)而有效降低這部分3.增強(qiáng)預(yù)測(cè)性維護(hù)：增強(qiáng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)能力，使得設(shè)備的可靠性、生命周期得變電站中存在諸多潛在異常風(fēng)險(xiǎn)，其一是來(lái)自外界的不可預(yù)測(cè)的異物威脅，容易引發(fā)短路、電弧甚至火災(zāi)事故，需要采取措施預(yù)防。由于異物未知且采集異物圖像成本非常高，需要算法實(shí)現(xiàn)在僅擁有正常圖像樣本的條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)未知項(xiàng)目利用大模型檢測(cè)并提取場(chǎng)景中物體的特征，并使用特征融合和存儲(chǔ)庫(kù)技術(shù)讓算法“記住”正常場(chǎng)景，再通過(guò)融合特征比對(duì)的方式分辨出異常物體。該算法充分發(fā)揮了大模型跨模態(tài)、預(yù)訓(xùn)練、開(kāi)放性等眾多優(yōu)勢(shì)，以很小的代價(jià)就能變電站作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)施，承擔(dān)著輸電、變壓、配電等重要任務(wù)，是電力供應(yīng)的核心節(jié)點(diǎn)。然而，由于其特殊的地理位置和功能屬性，變電站存在著諸多潛在的異常風(fēng)險(xiǎn)。其中，最為突出的問(wèn)題之一是來(lái)自外界的不可預(yù)測(cè)異物的威脅。風(fēng)箏、塑料袋等物體，一旦進(jìn)入變電站區(qū)域，可能與高壓設(shè)備接觸，基于大模型的方法與傳統(tǒng)工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)的區(qū)別：以往的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)大多需要僅預(yù)訓(xùn)練的模型在很多視覺(jué)任務(wù)的精度上已經(jīng)碾壓傳統(tǒng)小模型，再經(jīng)過(guò)行業(yè)數(shù)基于大模型的正樣本檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)檢測(cè)大模型的開(kāi)放詞匯識(shí)別出物體，然后用特征提取大模型的編碼物體的深度特征，結(jié)合存儲(chǔ)庫(kù)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)在僅見(jiàn)效益分析效益分析本方案基于攝像頭等國(guó)產(chǎn)硬件感知設(shè)備，配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)，形成整套的解決方案產(chǎn)品；相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測(cè)固本項(xiàng)目旨在基于道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)快速構(gòu)建金融合規(guī)助手，為銀行員工提數(shù)據(jù)合規(guī)的嚴(yán)格挑戰(zhàn)，采用道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大模型快速落地，全圖形化配置管理讓業(yè)務(wù)人員能自助維護(hù)知識(shí)庫(kù)。同時(shí)，私有大模型部署確保數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)，分布式云原生架構(gòu)提升資源利用率與復(fù)用性。多租戶(hù)自服務(wù)能力成功展示了道客云原生知識(shí)庫(kù)平臺(tái)智能合規(guī)助手應(yīng)用潛力，為銀行創(chuàng)新發(fā)展注需求分析需求分析由于數(shù)據(jù)合規(guī)的要求，必須使用大模型私有化部署的方式，所有數(shù)據(jù)和模型必?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高效的文本向量化與存儲(chǔ)，并在應(yīng)用大模型能力基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)泰君安面向基礎(chǔ)長(zhǎng)尾客群的君弘智投服務(wù)體借助大模型賦能實(shí)現(xiàn)君弘靈犀在業(yè)務(wù)辦理、投教咨詢(xún)、投顧咨詢(xún)、其他類(lèi)服務(wù)實(shí)現(xiàn)面向金融領(lǐng)域的文字、圖片多模態(tài)認(rèn)知和處理能力，并支持以圖文形式進(jìn)行服務(wù)交互。打造行業(yè)首家支持多模態(tài)領(lǐng)先處理能力的證券領(lǐng)域大模型應(yīng)國(guó)泰君安聯(lián)合財(cái)躍星辰推出業(yè)內(nèi)首家千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類(lèi)大模型——君弘靈犀大模型，在行業(yè)內(nèi)第一個(gè)實(shí)現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶(hù)智能化服國(guó)泰君安聯(lián)合財(cái)躍星辰推出業(yè)內(nèi)首家千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類(lèi)大模型——君弘靈犀大模型，在行業(yè)內(nèi)第一個(gè)實(shí)現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶(hù)智能化服效益分析效益分析生態(tài)廣譜客戶(hù)提供智能化能力服務(wù)，面向投資顧問(wèn)協(xié)標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力。因此，能夠快速自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)多病同查、直接生成標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力。因此，能夠快速自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)多病同查、直接生成結(jié)構(gòu)化、內(nèi)容完整、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、撰寫(xiě)及時(shí)的高質(zhì)量病歷是醫(yī)療安全和質(zhì)量的重要保證，涉及醫(yī)保支付和醫(yī)院評(píng)價(jià)。完整病歷包括入院記錄、首程記錄、鑒別要保證，涉及醫(yī)保支付和醫(yī)院評(píng)價(jià)。完整病歷包括入院記錄、首程記錄、鑒別診斷、手術(shù)計(jì)劃、執(zhí)行手術(shù)、手術(shù)記錄、出院記錄、術(shù)后隨訪等豐富內(nèi)容，需要醫(yī)生記錄客觀數(shù)據(jù)并進(jìn)行大量推理，大大增加了醫(yī)生負(fù)擔(dān)。病歷質(zhì)控、結(jié)構(gòu)診斷、手術(shù)計(jì)劃、執(zhí)行手術(shù)、手術(shù)記錄、出院記錄、術(shù)后隨訪等豐富內(nèi)容，需要醫(yī)生記錄客觀數(shù)據(jù)并進(jìn)行大量推理，大大增加了醫(yī)生負(fù)擔(dān)。病歷質(zhì)控、結(jié)構(gòu)本項(xiàng)目主要基于自研的影智醫(yī)療大模型，直接采用“研發(fā)應(yīng)用一體化”策略，組建由大模型專(zhuān)家、信息部門(mén)、算法工程師和臨床專(zhuān)家的混合團(tuán)隊(duì)，在復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院內(nèi)開(kāi)展模型的訓(xùn)練、測(cè)試和應(yīng)用。一是在影像科，開(kāi)發(fā)像到完整報(bào)告的自動(dòng)生成。二是在臨床科室（心外和呼吸內(nèi)科開(kāi)發(fā)落地醫(yī)隊(duì)，在醫(yī)院場(chǎng)景中直接開(kāi)發(fā)、測(cè)試和應(yīng)用大模型，實(shí)施研發(fā)應(yīng)用一體化策略，加速大模型落地應(yīng)用。基于多模態(tài)影像、通用文本、病歷文書(shū)等語(yǔ)料，構(gòu)建醫(yī)官的研發(fā)范式，充分利用大語(yǔ)言模型的文本理解能力，自動(dòng)挖掘醫(yī)學(xué)影像和診后者通過(guò)學(xué)習(xí)大量專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料和臨床病歷，輔助醫(yī)生書(shū)寫(xiě)病歷和進(jìn)行質(zhì)控，減輕醫(yī)生根據(jù)影像書(shū)寫(xiě)報(bào)告的過(guò)程本質(zhì)就是對(duì)影像進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的文本描述，我們基于像內(nèi)容的相關(guān)性，跳過(guò)繁瑣的精細(xì)標(biāo)注步驟，還可以打破單病種/單器官逐一乳腺鉬靶（FFDM)、胸部CT、腦部MR等標(biāo)是基于病人信息和醫(yī)學(xué)影像快速生成放射影像報(bào)告。目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)第一步目新樣本，就能快速拓展到新的器官或者病灶，如在大模型學(xué)習(xí)腎動(dòng)脈血管分割效益分析效益分析目前影智大模型已經(jīng)在中山醫(yī)院的幾個(gè)科室落地使用。未來(lái)將通過(guò)知識(shí)服務(wù)收費(fèi)和個(gè)人知識(shí)庫(kù)嵌入為醫(yī)生提供一個(gè)平臺(tái)，使其能夠根據(jù)個(gè)人需求進(jìn)行自主創(chuàng)新，同時(shí)利用用戶(hù)反饋進(jìn)行模型的持續(xù)迭代。除了通過(guò)入院模式與醫(yī)院進(jìn)行合本項(xiàng)目形成的技術(shù)可以平移到其他醫(yī)院，從而構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放和持續(xù)進(jìn)步的商業(yè)在市民服務(wù)熱線(xiàn)場(chǎng)景中，工作人員面臨著熱線(xiàn)量大、工單快速分類(lèi)難、訴求分針對(duì)以上痛點(diǎn)，蜜度定制開(kāi)發(fā)一體化智能解決方案，通過(guò)運(yùn)用蜜巢政務(wù)大模型據(jù)分析層、治理決策層進(jìn)行一體化整合，逐一擊破業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線(xiàn)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，同時(shí)有效降低了人力成本，助力業(yè)務(wù)效率市民服務(wù)熱線(xiàn)直接面向企業(yè)和群眾，是反映問(wèn)題建議、推動(dòng)解決政務(wù)服務(wù)問(wèn)題提高服務(wù)效率、加強(qiáng)監(jiān)督考核、提升企業(yè)和群眾滿(mǎn)意度具有重要作用。因此，市民服務(wù)熱線(xiàn)，是一條代表著城市溫度的熱線(xiàn)，群眾訴求往往涉及方方面面，問(wèn)題表現(xiàn)各式各樣，一些復(fù)雜問(wèn)題甚至涉及多個(gè)部門(mén)。針對(duì)熱線(xiàn)量大、工單快速分類(lèi)難、訴求分析少、輔助決策難等6大痛點(diǎn)問(wèn)題，蜜度定制開(kāi)發(fā)一體化智能解決方案，通過(guò)運(yùn)用蜜巢政務(wù)大模型的智能知識(shí)管理、智能輿情分析能力，在智能問(wèn)答和工單智能分類(lèi)方面，借助蜜巢大模型的智能知識(shí)管理能力，快速在訴求分析層面，市民服務(wù)熱線(xiàn)通常采用人工方式定期編制周報(bào)，用于詳細(xì)匯報(bào)工單處理進(jìn)度及相關(guān)工作情況。在數(shù)據(jù)分析、決策過(guò)程中，蜜巢大模型智能輿情分析能力的加入使得工作環(huán)節(jié)更加智能化和便捷化，僅需導(dǎo)入相關(guān)的數(shù)據(jù)和完成情況，蜜巢就能按照內(nèi)部規(guī)定的模板自動(dòng)撰寫(xiě)周報(bào)，不僅大大節(jié)約了時(shí)市民反饋問(wèn)題的分析維度、深度進(jìn)一步提升，通過(guò)一體化平臺(tái)能夠進(jìn)行全方位分析、發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)問(wèn)題、總結(jié)核心訴求并快速形成報(bào)告，為決策提供科學(xué)依據(jù)。在輔助決策層面，蜜巢使用可視化大屏關(guān)聯(lián)查詢(xún)，提升了訴求數(shù)據(jù)的可讀性、蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線(xiàn)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，有效降低了人力成本，助蜜度自主研發(fā)的蜜巢政務(wù)大模型，已完成備案，聚焦“智能知識(shí)管理”“文稿智能寫(xiě)作”“智能輿情分析”三大垂直應(yīng)用方向，落地蜜度文稿通、知知通、蜜巢政務(wù)大模型針對(duì)政務(wù)熱線(xiàn)、政策答疑、政務(wù)辦公、政務(wù)宣傳、黨建等多個(gè)場(chǎng)景打造個(gè)性化大模型解決方案，為用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)高效、低成本、低門(mén)檻的大以鋰電儲(chǔ)能技術(shù)為主的工商業(yè)儲(chǔ)能是平抑可再生能源功率波動(dòng)、改善電網(wǎng)供需平衡的重要支撐，對(duì)實(shí)現(xiàn)工商業(yè)零碳能源具有重要意義。本案例將人工智能與鋰電儲(chǔ)能系統(tǒng)深度耦合，通過(guò)跨域智能融合、全景信息感知、多級(jí)安全互聯(lián)等創(chuàng)新技術(shù)，搭建智慧工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)，提升工商業(yè)儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和安案例技術(shù)已完成人工智能大模型的開(kāi)發(fā)和配套儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)品的研制，目前已確定多個(gè)工商業(yè)儲(chǔ)能項(xiàng)目并即將落地實(shí)施。通過(guò)前期產(chǎn)品認(rèn)證檢測(cè)，各項(xiàng)性能指需求分析需求分析通過(guò)減少短時(shí)間內(nèi)負(fù)荷高峰峰值降低電費(fèi)，可在工商業(yè)用戶(hù)側(cè)配置儲(chǔ)能調(diào)控需量，提高用戶(hù)收益。此外，輔助服務(wù)、補(bǔ)貼、隔墻售電、限電等政策的出臺(tái)，效益分析效益分析需求分析需求分析案例介紹案例介紹通過(guò)使用大模型輔助的面試工具，可以對(duì)面試過(guò)程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，提供結(jié)構(gòu)化的實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投遞。另外，也可能因?yàn)槁毼幻枋鋈狈ξΓy以吸引到優(yōu)質(zhì)的候在傳統(tǒng)的人崗匹配流程中，雇主需要手動(dòng)審閱海量的簡(jiǎn)歷，這不僅耗時(shí)低效，而且容易因?yàn)閷忛喺叩钠诙┑艉线m的候選人。此外，要精準(zhǔn)匹配崗位和候選人簡(jiǎn)歷，需要簡(jiǎn)歷篩選者具備針對(duì)不同行業(yè)和崗位的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，了解相關(guān)技在傳統(tǒng)的面試過(guò)程中，面試官可能受到潛意識(shí)偏見(jiàn)的影響，使得評(píng)價(jià)結(jié)果并不簡(jiǎn)歷/崗位描述關(guān)鍵信息提取、人崗匹配評(píng)估、面試評(píng)估建議等。目前，這款實(shí)施效果：經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)招聘專(zhuān)家的反復(fù)調(diào)試評(píng)估，對(duì)于關(guān)鍵信息提取、人崗匹配效益分析效益分析文本的專(zhuān)業(yè)性，不僅提高了撰寫(xiě)效率，減少了人力資源部門(mén)的負(fù)擔(dān)，還提升了育背景等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。隨著模型的微調(diào)和持續(xù)優(yōu)化，提取的信息更加精準(zhǔn)，進(jìn)一減少人力資源部門(mén)的篩選負(fù)擔(dān)；同時(shí)，智能評(píng)估能夠消除潛在的主觀偏見(jiàn)，實(shí)現(xiàn)更公平的人才選拔。此外，系統(tǒng)能夠綜合、全面考慮求職者的各項(xiàng)素質(zhì)，包括軟技能和文化適配性，以及發(fā)展?jié)摿?，從而協(xié)助企業(yè)做出更符合當(dāng)下需求和候選人推薦崗位的精準(zhǔn)度，提高匹配及面試效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度。此外，它還能MiniMax智慧招聘解決方案憑借其提升招聘精準(zhǔn)度和效率的能力，在降低成本和簡(jiǎn)化流程方面的顯著優(yōu)勢(shì)，具有廣闊的市場(chǎng)推廣潛力。尤其是對(duì)于人力資源緊張或期望效率優(yōu)化的企業(yè)，能提供明顯的價(jià)值，受到大量企業(yè)的歡迎合規(guī)+數(shù)據(jù)協(xié)作和利用+長(zhǎng)期保存”全生鴻翼先后榮獲高新技術(shù)企業(yè)，全國(guó)信標(biāo)委大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)上海市“專(zhuān)精特新”企業(yè)、2022上海軟件核心競(jìng)爭(zhēng)力企業(yè)，被工信部大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)工作組評(píng)為“年度優(yōu)秀單位”和“年度企業(yè)信息化建設(shè)最佳解決方案”。與工信部、人民大學(xué)、北京理工大學(xué)分別基于客戶(hù)內(nèi)部的公文管理辦法、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)的公文數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理機(jī)制，基于自然語(yǔ)言大模型訓(xùn)練、計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型訓(xùn)練，形成公文結(jié)構(gòu)化內(nèi)容庫(kù)，利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的服務(wù)能力，針對(duì)公文從規(guī)范、能力、應(yīng)用、集成等方面作為切入點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化公文數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)解析、內(nèi)容規(guī)范化管理、價(jià)值挖掘以及創(chuàng)新管理應(yīng)用，為各業(yè)務(wù)系統(tǒng)提國(guó)央企作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要支柱，其公文辦公效率日益受到重視。傳統(tǒng)的公文處理方式存在諸多局限性，如寫(xiě)作量大、手工操作繁瑣、信息傳遞速度慢、文智能中臺(tái)，在滿(mǎn)足各類(lèi)創(chuàng)新業(yè)務(wù)快速構(gòu)建、智能挖掘與洞察能力本項(xiàng)目以項(xiàng)目安全、穩(wěn)定、可靠、節(jié)能為基礎(chǔ)，開(kāi)展對(duì)空壓系統(tǒng)、中央空調(diào)系第一、基于項(xiàng)目中央空調(diào)系統(tǒng)能源流向特性，以中央空調(diào)制冷站為研究對(duì)象，在保障中央空調(diào)末端用冷需求的基礎(chǔ)上，依托高效制冷機(jī)房控制理念及各項(xiàng)節(jié)能技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能雙驅(qū)雙融的新型能源管理方法，降低空能源效率的提升和節(jié)能減排已成為工業(yè)領(lǐng)域的重要議題，特別是在能源消耗大戶(hù)如制冷和空壓系統(tǒng)中，如何有效地降低能耗，提高能源使用效率，已經(jīng)成為中央空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)的能耗占比頗高，行業(yè)用戶(hù)迫切需要一種全面的、系統(tǒng)的能源管理方案。本項(xiàng)目通過(guò)數(shù)字化建設(shè)和智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能的雙重融合，為用戶(hù)提供了全新的能源管理方法。項(xiàng)目借助節(jié)能優(yōu)化模型和工業(yè)大模型，對(duì)空壓機(jī)組和空調(diào)機(jī)組進(jìn)行整體節(jié)能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了能源的智能化管理。通過(guò)全面跟蹤調(diào)適中央空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)各設(shè)備，提升了系統(tǒng)廠先進(jìn)控制、能源優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的高效監(jiān)控和管理，具備提升系統(tǒng)性能、優(yōu)提供工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)增強(qiáng)能力、長(zhǎng)文檔解析能力和即時(shí)專(zhuān)家指導(dǎo)能力，具備提高設(shè)備用能運(yùn)行效率、降3)探索大語(yǔ)言模型技術(shù)和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家知識(shí)的最佳結(jié)合路徑，形成可通用數(shù)據(jù)，確保模型能學(xué)習(xí)到豐富的醫(yī)學(xué)知識(shí)。醫(yī)療數(shù)據(jù)包括但不限于各科權(quán)知識(shí)檢索等系列創(chuàng)新應(yīng)用，助力醫(yī)療領(lǐng)域科技公司打造行業(yè)領(lǐng)先的智慧醫(yī)療服2)整合多個(gè)優(yōu)質(zhì)開(kāi)源醫(yī)療數(shù)據(jù)集，如中文醫(yī)學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)集、中文醫(yī)患對(duì)話(huà)1)框架已集成海量醫(yī)療專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料庫(kù)和通用網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)科庫(kù)3)OpenCSG提供數(shù)據(jù)預(yù)處理工具鏈，配置多套數(shù)據(jù)處理Pipel效益分析效益分析高度融合，促進(jìn)人機(jī)協(xié)同診療新模式的形成，助推智慧醫(yī)療行業(yè)的變革發(fā)展。率倍增。廣大患者可享受到更加優(yōu)質(zhì)、均等的智能化診療服務(wù)，大幅提升就醫(yī)上?？睖y(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司創(chuàng)建于1954年，從新中國(guó)第一座大型水電站新安江上?？睖y(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司創(chuàng)建于1954年，從新中國(guó)第一座大型水電站新安江水電站起步。公司位于上海臨新路的辦公園區(qū)，建設(shè)了屋頂全覆蓋的光伏工程及儲(chǔ)能設(shè)施，通過(guò)能源調(diào)控和碳足跡管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全局設(shè)備的不間斷監(jiān)測(cè)與數(shù)字化控制。根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)序園區(qū)光伏產(chǎn)電功率，根據(jù)人員流動(dòng)及設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)在國(guó)家2030、2060雙碳戰(zhàn)略目標(biāo)的指引下，天氣等外界因素影響較大，發(fā)電功率具有隨機(jī)性和波動(dòng)性。清潔能源決策大模型在解決不穩(wěn)定的能源供應(yīng)問(wèn)題上能夠發(fā)揮巨大的作用，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將零散的分布式發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能系統(tǒng)、可控負(fù)荷等進(jìn)行集成和優(yōu)化協(xié)調(diào)，形成統(tǒng)一可調(diào)能源管理大模型基于海量、多維的氣象數(shù)據(jù)以及上海院所積累的大量綠電功率、負(fù)荷行為進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)園區(qū)內(nèi)部功率、負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度可大幅提升計(jì)算速度，還能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系和復(fù)雜模式。這種結(jié)構(gòu)上的革新，使得模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如電力負(fù)荷隨時(shí)間變化的趨通過(guò)云平臺(tái)部署，該能源管理大模型能夠?qū)崟r(shí)接收數(shù)據(jù)、即時(shí)分析預(yù)測(cè)，并將綜合而言，基于清潔能源場(chǎng)站海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的大模型決策能力，完美回答了效益分析效益分析大模型驅(qū)動(dòng)的能源管理系統(tǒng)顯著提升了園區(qū)能源負(fù)荷的預(yù)測(cè)精度，通過(guò)精準(zhǔn)匹配供需，減少了能源浪費(fèi)。優(yōu)化的微電網(wǎng)調(diào)度策略與大模型協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了電力運(yùn)行成本最小化。此外，通過(guò)參加電力現(xiàn)貨交易能夠?yàn)槠髽I(yè)擴(kuò)展資金來(lái)源，大該清潔能源電力決策大模型，能夠快速?gòu)?fù)制并推廣至各個(gè)配有清潔能源和儲(chǔ)能清潔能源電力決策大模型在節(jié)能減排、低碳運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮著重要作用，能夠以工位為管理單元，推動(dòng)企業(yè)或園區(qū)逐層實(shí)現(xiàn)的雙碳目標(biāo)，進(jìn)而由點(diǎn)及面助力國(guó)家