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AI快訊雜志第7期

2024.7.12? NO.7

The Future at Your Fingertips

對新事物充滿興趣,喜歡問“為什么”

遇到問題時總是積極尋找解決方案

喜歡用輕松幽默的語言來表達想法

樂于與大家分享學習經歷和心得

愿意投入時間和精力去學習和實踐

炸脖龍AI日記 - 第七周

? ? ? ? 好了,本周的日記就到這里。讓我們一起期待下周又會有什么新的發現吧!
炸脖龍 ??

?? 7月8日 星期一 ???

?? AI出行新風潮 #蘿卜快跑

? ? ? ? 在細雨綿綿的周一,我開始探索AI如何改變我們的出行方式。"蘿卜快跑"無人駕駛服務在武漢的流行,讓我對未來的智能交通充滿了好奇。

大家好,我是炸脖龍

?? 7月9日 星期二 ??

?? 語言解碼 #自然語言處理

? ? ? ? 多云的周二,我沉浸在自然語言處理的世界中。學習了AI如何理解和生成人類的語言,這讓我對AI的智能溝通能力感到驚嘆。

?? 7月10日 星期三 ??

??? 法律革新 #AI工具學習日

? ? ? ? 還是多云的周三,我專注于學習法律AI工具。這些工具正在為法律行業帶來革命性的變化,讓我對AI在法律領域的應用前景感到興奮。

?? 7月11日 星期四 ???

?? 數據與算法 #AI的未來觸點

? ? ? ? 又是小雨的周四,我探索了大模型和數據分析的結合。2024年度十大最佳實踐案例讓我對AI如何塑造未來充滿了期待。

?? 7月12日 星期五 ???

??? 醫療AI #數字醫生的崛起

? ? ? ? 在多云的一天,我閱讀了關于醫療AI的報告研究。數字醫生與健康科普大模型的崛起,讓我對AI在醫療領域的應用感到興奮。

隨著OpenAI停止對中國地區的API服務,國內AI企業科大訊飛的星火API調用量迎來大幅增長。7月8日,科大訊飛在投資者互動平臺上宣布了這一消息,并指出這進一步驗證了自主研發通用大模型的必要性。
6月25日,OpenAI宣布將從7月9日起停止對中國地區的API服務,促使國產AI大模型產品如百度、阿里云、智譜AI和MiniMax等紛紛宣布提供遷移服務。科大訊飛也迅速響應,于6月26日推出“訊飛星火API普惠政策”,為受影響的開發團隊和創業團隊提供多項免費及超低優惠服務。?
科大訊飛在6月27日發布了訊飛星火大模型V4.0,該模型在文本生成、語言理解等多個方面實現超越,并在圖文識別能力方面領先。科大訊飛董事長劉慶峰強調,自主可控的大模型對于中國在人工智能浪潮中享受更多紅利至關重要。?
盡管科大訊飛在2024半年度業績預告中預計上半年虧損3.8億-4.6億元,但公司在公告中表示,毛利預計增長15%-20%,且新增投入超6.5億元用于大模型研發和核心技術的自主可控。科大訊飛認為,盡管短期業績受到影響,但這些投入為公司在人工智能領域的長期發展奠定了堅實的基礎。?

AI驅動無人駕駛“蘿卜快跑”

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 在武漢訂單量激增

隨著人工智能(AI)技術的飛速發展,無人駕駛出租服務正逐漸成為現實。在武漢,名為“蘿卜快跑”的AI驅動無人駕駛出租服務訂單量迎來顯著增長,單日單車峰值已超過20單,與傳統出租車服務的日訂單量相媲美。
蘿卜快跑的用戶滿意度評價達到了4.9分,其中94.19%的用戶給予了滿分好評,這一高滿意度反映了AI技術在提升乘客體驗方面的顯著成效。AI驅動的無人駕駛車輛在安全性上展現出了超越人類駕駛員的潛力,蘿卜快跑的無人車出險率僅為人類駕駛的1/14,其安全性能在數據上已高于人類駕駛員10倍以上。?
技術創新和法規的支持為無人駕駛出租服務的快速發展提供了動力。百度Apollo ADFM方案的應用,使得蘿卜快跑的第六代無人車在安全水平上達到了新的高度。此外,無人駕駛出租服務的普及也預示著AI技術將在更多領域超越人類,推動經濟和社會的進一步發展。?
蘿卜快跑已經在武漢、杭州、北京等多個城市落地運營,盡管目前運營受到嚴格的管控,但無人駕駛出租服務的普及趨勢已不可逆轉。隨著技術的不斷進步和法規的逐步完善,AI驅動的無人駕駛時代正在加速到來。

科大訊飛星火API需求激增

? ? ? ? ? ? ?彰顯AI自主可控重要性

AI 快報

AI 快報

隨著人工智能技術的飛速發展,其潛在的倫理和安全問題逐漸成為公眾關注的焦點。騰訊新聞最新報道指出,AI的快速成長可能超出了人類的控制,引發了對未來可能的社會變革和新秩序的廣泛討論。
一些科技界的重要人物,包括被稱為“AI教父”的圖靈獎得主Hinton,表達對AI失控的擔憂。?
此外,包括OpenAI和Deepmind在內的AI領域員工也發布了公開信,警告AI系統已接近人類水平,并可能在2027年實現通用人工智能(AGI)。他們對當前的AI公司表示不信任,認為這些公司可能無法確保AI的安全和倫理發展。?
盡管AI為一些人創造了巨大的財富,但這也導致了AI資源和控制權的集中化,引發了對AI可能被少數人掌握或完全擺脫人類控制的擔憂。?
AI的黑箱問題,即AI決策過程的不透明性,也引起了人們對其安全性和可靠性的質疑。大家對AI的快速發展和應用表現出了冒進的態度,而這種冒進可能會帶來不可預知的風險。?
在這種背景下,AI的發展需要更多的監管和倫理指導,以確保技術進步不會超越人類的道德和安全界限。同時,需要全球范圍內的合作和對話,以制定共同的規則和標準,引導AI技術的健康發展。

AI行業6000億美元資金缺口

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 引發市場泡沫討論

近期,AI行業的盈利能力受到關注,特別是隨著行業巨頭英偉達市值的飆升,以及紅杉資本合伙人David Cahn提出的6000億美元資金缺口問題,市場對AI行業的泡沫化風險展開了討論。
David Cahn指出,盡管AI行業目前處于高速發展階段,但實際收入增長與基礎設施建設所隱含的收入預期之間存在巨大差距。他通過分析GPU的資本支出和AI生態系統的實際收入增長,認為AI行業需要創造巨額收入來回報前期的投資。Cahn的計算表明,按照當前的資本支出水平,AI行業每年至少需要填補1250億美元的缺口,而這一數字已經擴大到6000億美元。?
?微軟聯合創始人比爾?蓋茨在《下一個偉大構想》播客中也提到了AI市場的狂熱程度,他認為當前AI市場的熱度遠超歷史上的互聯網泡沫。蓋茨強調,盡管AI技術的潛力巨大,但其在全球經濟中所占的份額相對較小,市場需要更理性地評估AI技術的實際應用和盈利能力。?
目前,AI行業的泡沫是否正在形成,以及這一泡沫將如何影響行業的發展,成為業界關注的焦點。

AI發展引發倫理安全擔憂

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 行業內外尋求平衡

AI 快報

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在2024年人工智能大會上,網易伏羲發布了首個機器人品牌“靈動”,標志著公司在AI技術應用上的新里程碑。
“靈動”品牌的AI技術源于網易伏羲在網易公司游戲領域的長期積累和研究,但與市場上其他企業不同,網易伏羲選擇了以智能體為中心的AOP(Agent-Oriented-Programming,面向智能體編程)路線。該技術通過定義標準化任務,將其分配給適當的智能體,實現精準人機協作。?
網易伏羲AI技術負責人呂唐杰指出,盡管AI技術取得了顯著進步,但在當前階段,AI完全替代人類幾乎是不可能的。他認為,人機協作是AI技術落地的最佳狀態,特別是在復雜場景下,當AI無法獨立完成任務時,人類的參與是必要的。?
網易伏羲的挖掘機器人項目始于2021年,靈感來自于游戲《永劫無間》中的AI學習能力。2022年,網易與中建八局合作,推出了全球首臺在高原作業的無人挖掘機,展現了在極端環境下的作業能力。?
至今,“靈動”品牌的挖掘機器人和裝載機器人已參與多個省份的50個重點建設項目,覆蓋了礦山、港口、攪拌站、學校等多種應用場景。網易靈動不直接生產工程機械,而是作為智能化解決方案提供商,以“機械智心”為核心理念,推動具身智能技術在更多領域的應用。?

商湯科技推出Vimi

? ? ? ? ? ? ? ?革新AI視頻生成可控性

商湯科技近日在上海舉行的WAIC 2024上發布了最新人物AI視頻模型Vimi,標志著視頻生成技術向高度可控性邁出了重要一步。Vimi模型的推出,解決了以往AI視頻生成中常見的人物臉部表情和動作不自然的問題,為視頻創作者提供了更為精準和真實的生成效果。
Vimi模型由商湯數字文娛團隊開發,該團隊自2016年起便專注于人物表情的AI處理技術,成為亞洲最大的特效引擎提供商。與傳統AI視頻生成模型相比,Vimi在人物表情和上半身動作的精準控制上展現出顯著優勢,能夠生成光影和諧、人物一致性高的視頻內容。?
這一創新基于其在面部跟蹤和表情捕捉方面的深厚技術積累。Vimi模型的訓練并未依賴特別的數據,而是采用了公開數據庫,通過先進的算法和大量的技術優化,實現了對人物動作和表情的全面理解與抽象。?
Vimi模型的可控性還為普通創作者提供了便利,無論是使用動畫骨架生成動作,還是通過錄制視頻實現人物表情的精準生成,Vimi都極大地降低了視頻創作的門檻,為創作者提供了更多可能性。?

網易伏羲發布“靈動”機器人

? ? ? ? ? ? ? ? ?聚焦人機協作新模式

AI 快報

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Kimi智能助手近期推出了一款創新的瀏覽器插件,旨在提升用戶在網絡瀏覽時的信息處理效率。這款插件不僅能夠簡化用戶獲取網頁信息的步驟,還能直接在瀏覽器內利用AI技術總結和解釋網頁文本內容。
Kimi瀏覽器插件的特點包括快捷鍵喚出、支持翻譯、搜索助手和計算器等多功能集成,以及優秀的全文總結能力。用戶可以輕松地通過劃定文字,讓AI提供精準的解釋和摘要,極大地節省了時間并提高了工作效率。?
插件的安裝過程簡便快捷,只需幾步即可完成。在實際體驗中,Kimi插件展現出了強大的信息處理能力,無論是快速了解企業創始人的背景,還是構建個人知識庫,Kimi都能提供即時、準確的服務。?
此外,Kimi插件還支持全文總結功能,能夠幫助用戶迅速把握文章要點,無論是工作場景中的長文閱讀,還是英文報道的快速篩選,Kimi插件都能提供高效的解決方案。?
Kimi插件目前對用戶完全免費,且無使用次數上限,這一點在當前的AI產品中顯得尤為友好。它的推出不僅體現了Kimi在AI技術應用上的持續創新,也彰顯了其對用戶體驗的高度重視。?

OpenAI CEO開創新紀元

? ? ? ? ? ? ? ?推出個性化AI健康教練

人工智能領域的創新者薩姆·阿爾特曼,OpenAI的CEO,聯合AI醫療健康巨頭Thrive Global的CEO阿里安娜·赫芬頓,宣布成立Thrive AI Health公司,旨在開發一款個性化的AI健康教練手機應用。這一消息在《時代》雜志上發表,標志著AI技術在健康領域的新突破。

Kimi瀏覽器插件發布

? ? ? ? ? ? 助力用戶高效信息獲取

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Thrive AI Health公司致力于通過AI技術改善慢性疾病管理,其核心理念是通過改善睡眠、飲食、運動、壓力管理和社交等日常行為,幫助用戶養成更健康的生活習慣。該公司已從OpenAI創業基金獲得1500萬美元的投資,具體融資金額尚未公開。?
新公司的CEO由谷歌前健康和可穿戴設備負責人德卡洛斯·洛夫擔任。洛夫在谷歌期間負責傳感器、AI和機器學習算法以及健康和健身體驗等方面的工作,具備豐富的行業經驗。?
Thrive AI Health的AI健康教練將基于科學理念和多年積累的行為改變方法進行訓練,利用最前沿的AI技術,如長期記憶能力和定制開發的行為指導AI模型,為用戶提供定制化的實時提醒和建議。
?隨著AI大模型技術的不斷進步,AI健康領域有望成為新的風口,同時也面臨著數據隱私保護和監管機制完善的挑戰。阿爾特曼的這一新嘗試,預示著AI技術在健康領域的應用將更加深入和廣泛。

在人工智能領域,"超人類人工智能"(superhuman AI)的概念正受到密切關注,但最新研究結果對其穩定性和可靠性提出了質疑。《自然》雜志報道,一項針對頂級圍棋AI KataGo2的研究發現,該系統存在可被利用的漏洞。
KataGo2是當前最成功的開源圍棋AI系統之一,但研究人員利用"對抗性攻擊"策略,發現了能夠使其犯錯的特定數據輸入。通過訓練對抗性AI機器人,研究人員找到了擊敗KataGo的方法,這些機器人在其他方面表現并不出色,但能夠利用KataGo的漏洞,勝率可達80%-90%。?
這項研究的發現不僅限于圍棋AI,也可能對大型語言模型等其他類型的AI系統產生廣泛影響。專家指出,這些發現提供了迄今為止最有力的證據,表明高級AI模型穩定地表現出預期行為是困難的,暗示構建一個可信賴的強大現實世界AI系統還有很長的路要走。?
研究人員強調,目前構建的AI系統,人類自己并不完全理解。這一發現對于AI技術的未來發展具有重要意義,提示我們在追求"超人類"性能的同時,更需要人類加大關注AI系統的安全性和穩定性。

AI革命背后的能源挑戰

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 谷歌碳排放量激增

谷歌最近發布的環境報告揭示了一個令人關注的現象:自2019年以來,谷歌的溫室氣體排放量增長了48%,去年一年就產生了1430萬噸二氧化碳,同比2022年增長了13%。?
這一增長主要來源于數據中心的能源使用和供應鏈排放的增加。數據中心作為高能耗的代表,其在AI訓練過程中的能耗尤為突出。谷歌在報告中坦言,隨著人工智能計算強度的提升,能源需求也隨之增加,這對減少碳排放構成了巨大挑戰。?
盡管谷歌已經實現了100%可再生能源消耗,并在2023年實現了63%的碳排放減少,但數據中心的高能耗使得碳排放量仍然居高不下。
谷歌的這一情況并非個例。微軟等其他科技公司也面臨著類似的能耗和碳排放問題。例如,微軟自2020年以來,其二氧化碳排放量增加了近30%,其數據中心設施的建設和配置是排放增加的主要原因。?
AI大模型的訓練過程的高能耗問題不容忽視。據估計,訓練一個類似GPT-4的大型模型,其耗電量相當于數萬戶家庭一年的用電量。每天全球數億次的AI查詢,其耗電量也相當驚人。

圍棋AIKataGo暴露漏洞

? ? ? ? ? “超人類AI”穩定性受質疑

AI 快報

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大模型是近年來人工智能領域的一個重要突破,它通過海量數據訓練,具備了強大的自然語言處理和生成能力,能夠在許多領域發揮重要作用。本文將通過介紹十大實際應用實例,展示大模型在提升生產力、優化決策和創造新價值方面的巨大潛力。

大模型+數據分析

? ? ? ? ? ? ? ? ? ?讓未來觸手可及

? ?——2024年度十大最佳實踐案例

大模型(Large Model) 是指通過海量數據和復雜算法訓練出來的人工智能模型。與傳統模型相比,大模型擁有更多的參數和更復雜的結構,能夠更好地理解和處理自然語言、圖像、音頻等多種形式的數據。
大模型的意義在于它能夠模擬人類的認知和推理能力,在很多任務中超越了傳統算法的表現。例如,GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是一個擁有1750億參數的大型語言模型,能夠生成流暢且上下文相關的文本內容,被廣泛應用于文本生成、翻譯、對話系統等多個領域。
大模型在以下幾個方面給我們帶來了改變:
智能客服:通過大模型,客服系統能夠更好地理解用戶的問題并提供準確的答案,提升客戶滿意度。
個性化推薦:電商平臺和內容網站可以利用大模型分析用戶行為,提供個性化的商品或內容推薦,增強用戶體驗。
自動駕駛:大模型可以處理復雜的傳感器數據,幫助自動駕駛系統更安全地運行。
醫療診斷:通過大模型分析醫療數據,可以獲得更準確的診斷建議,提升醫療服務水平。
語言翻譯:可以進行高質量的語言翻譯,促進跨語言交流。

大模型是什么?

AI 專題

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大模型的應用已經擴展到了多個行業,為各行各業帶來了新的機遇和變革:
零售業:通過大模型分析客戶數據,零售商可以優化庫存管理、提升營銷效果,提供更個性化的服務。
金融業:大模型能夠預測市場趨勢、評估風險、優化投資組合,幫助機構做出明智的決策。
醫療健康:大模型可以分析病歷、影像等醫療數據,輔助醫生進行診斷和治療,提升醫療效率和準確性。
制造業:大模型可以進行設備故障預測、生產流程優化,提高生產效率,降低成本。
教育行業:大模型可以為學生提供個性化的學習建議和資源,提升學習效果。
近年來,大模型技術發展迅速,其應用前景廣闊:
模型規模的進一步擴大:未來的大模型將擁有更多的參數和更復雜的結構,能夠處理更復雜的任務。
多模態融合:大模型將能夠同時處理文本、圖像、音頻等多種數據形式,實現更加全面的智能應用。
實時學習和自適應:大模型將具備實時學習和自適應的能力,能夠根據新的數據和環境不斷優化自身。
廣泛的行業應用:大模型將進一步滲透到各個行業,帶來更多的創新和變革,提升各行業的效率和服務水平。

為什么關注大模型?

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案例方/供應商: 波司登
應用領域: 零售?
波司登通過在門店服裝植入芯片并融合大模型技術,對顧客行為進行深度分析,實現了"AIOT+大模型"策略。這一方案不僅提升了門店轉化率,還優化了庫存和補貨策略,使決策更依賴數據,有效提升了業績和品牌價值。
波司登巧妙破解了線下門店轉化率提升難題,通過精確的用戶行為分析,優化庫存管理,降低滯銷風險,提升暢銷品供應效率,從而帶來更優的銷售業績和品牌價值。
本案例展現了AIOT(Artificial Intelligence of Things,人工智能物聯網)技術與大模型在零售行業的創新應用。波司登不僅解決了線下門店用戶行為數據獲取問題,還通過持續訓練優化,提高了行為識別準確率,為服裝行業數字化轉型提供了創新解決方案。

案例1: 波司登線下門店"AIOT+大模型"

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案例方/供應商: 長安汽車/北極九章
應用領域: 制造?
長安汽車集團利用北極九章DataGPT技術,構建了內部的對話式數據分析工具。該工具已廣泛應用于產品策劃、市場營銷、客戶管理等場景,滿足了不同業務團隊對海量、高頻數據分析和報告的需求,引領了以場景需求驅動、主動為業務部門提供數據的創新實踐。
智能問答AI助手作為對現有工具鏈的補充,進一步降低了員工使用數據的門檻。需求響應效率翻倍,分析靈活度大幅提升,使更多業務用戶有機會、有能力用數據驅動業務決策,幫助業務團隊釋放數據生產力。?
長安汽車智能問答AI助手融合了大模型和小模型的優勢,實現了從語義理解到數據解釋和行動建議的全流程閉環。通過數據分析語言模型,確保了NL2SQL(Natural Language to SQL,將用戶的自然語言轉換為數據庫可執行的SQL語句)的準確性和穩定性,避免了概率模型可能帶來的幻覺問題。

案例2: 長安汽車智能問答 AI 助手

案例方/供應商: 京東
應用領域: IT/互聯網?
京東零售內部開發的ChatBI是一款基于GPT大語言模型的AI數據分析師,致力于通過自然語言對話簡化復雜的BI(Business Intelligence,商業智能)操作。它通過意圖識別、實體提取、知識庫交互和數據分析應用擴展,為用戶提供快速、直觀的數據查詢和分析服務。
通過自然語言對話,用戶可以獲取所需的數據信息和分析結果,無需學習復雜的操作或編寫代碼。ChatBI通過集成知識庫和數據分析工具,能夠提供更準確和全面的數據分析服務,幫助用戶快速定位問題并做出決策。?
ChatBI能夠幫助用戶解決實際的數據分析問題,提高決策質量。通過將分析師的分析思路和業務知識沉淀到知識庫中,ChatBI能夠為一線業務人員提供專業的數據分析支持,幫助他們更好地理解數據,發現問題,并制定有效的業務策略。此外,ChatBI還能夠通過自動化數據分析,釋放分析師的時間,讓他們能夠專注于更高層次的分析和決策活動。

案例3: 京東零售 ChatBI 實踐

案例方/供應商: 網易云音樂/網易數帆
應用領域: IT/互聯網?
網易云音樂與網易數帆聯合推出的ChatBI項目,打造了一款融合AIGC技術的對話式BI產品。充分利用自然語言交互簡化了數據查詢和分析流程,使得非技術背景的運營人員也能自助獲取數據,顯著提升了數據查詢效率,減少了對專業技術人員的依賴。目前,ChatBI已在網易云音樂的曲庫、社區、長音頻、創新業務等多個業務線成功落地實踐應用。
網易云音樂的ChatBI是數據分析領域的一次重要創新。它不僅將前沿的AIGC技術應用于BI工具中,還通過檢索增強技術、個性化知識配置和模型自學習等創新實踐,解決了AI模型在數據查詢中的準確性問題,為用戶提供了一個既智能又可靠的數據分析助手。

案例4: 網易云音樂智能對話引擎

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案例方/供應商: 江蘇移動
應用領域: 通信??
江蘇移動引入先進的大模型技術,顯著提升了智瞳政企精準營銷平臺的搜索和數據分析能力。這一創新舉措不僅解決了運營管理人員在使用平臺時遇到的搜索限制問題,還通過結合公司內部的網絡和政企數據,極大提升了搜索效率和結果的精準度。
個性化推薦和深入的數據分析功能,使企業能夠更準確地把握市場趨勢和用戶需求,從而有效提升營銷效果和市場競爭力。
此外,通過結構化數據表征、自然語言處理、Text2SQL(同NL2SQL,將自然語言文本轉換成結構化查詢語言SQL)、數據挖掘等技術手段,平臺能夠解決多模態搜索、語義理解等實際問題,提高報告的可讀性和實用性,充分展現了大模型技術在營銷業務中的高實用性和巨大應用潛力。

案例5: 江蘇移動搜索和數據分析助手

案例方/供應商: 武漢市中山公園/畢昇云
應用領域: 政務?
武漢市中山公園實施了基于YOLO v8(You Only Look Once,一種新的目標檢測方法)的先進落水檢測模型,該模型能夠精準識別陸地人員及水域中的游泳者、戲水者和船只。一旦檢測到游泳者或戲水者,系統會迅速發出警報,并通過最近的廣播系統播放告警音頻,有效預防危險行為,避免悲劇發生。結合異常行為分析系統,該模型顯著降低了誤報率,為公園管理提供了一個高效、可靠的水域安全監控解決方案,保障了游客的安全與游玩體驗。?
該系統通過實時監控和及時預警,大大降低了溺水事故的風險,為游客營造了一個更加安全的游玩環境。同時,它還優化了應急響應流程,縮短了響應時間,提升了公園的運營效率和應急處理能力。此外,通過提高游客的滿意度,系統不僅提升了公園的品牌形象和口碑,還彰顯了其在社會價值和經濟價值方面的雙重重要性,展現了科技在提升公共安全管理中的重要作用。

案例6: 武漢市中山公園落水檢測系統

案例方/供應商: 中國—汽/阿里云
應用領域: 制造
中國一汽攜手阿里云打造了GPT-BI大模型應用,通過自然語言提問即可獲取數據結果和圖表,實現智能問答和洞察。GPT-BI覆蓋研發、生產、供應鏈、銷售等9大領域,支持實時數據查詢、決策輔助和高效數據分析,滿足不同角色的對不同數據的需求。
GPT-BI突破傳統BI限制,實現問答靈活組合和數據即時穿透,提供動態、實時的決策支持。它縮短了報表設計和數據建模周期,通過識別問題意圖、解析決策變量、生成SQL查詢語句,與實時數據匹配,自動形成最優決策方案。?
此外,GPT-BI深度應用數據,智能設計模式,提升了業務效能,激發了IT產品新效能。它的實施為中國一汽的數據治理和決策數字化提供了關鍵能力,為企業的持續發展和價值創造奠定了堅實基礎。

案例7: 中國一汽GPT-BI 創新應用

案例方/供應商: 中煤科工集團上海有限公司
應用領域: 能源
煤科衛士ChinamjGPT大模型通過融合分析煤炭開采中的技術、運維、設備和供應鏈數據,結合物聯網、知識圖譜、數據推理和大語言模型技術,開發了智能化的產業解決方案。該模型整合了實時與靜態數據,提升了服務效率,增強了煤炭開采行業的安全性,降低了成本,提高了生產效率。
案例中,大模型技術在煤礦技術保障和產業服務中實現了場景創新,通過其推理能力深化了知識與業務數據的融合,實現了技術層面的突破。結合物聯網平臺,模型進一步連接了數據與業務,推動了業務模式的創新。?
本案例還展示了大模型和數據分析技術如何解決設備運維、故障處理和預測等傳統行業挑戰,為煤礦乃至其他行業的數字化轉型提供了寶貴經驗。

案例8:煤科衛士大模型 ChinamjGPT

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隨著技術的不斷發展,大模型將在未來幾年呈現出以下應用趨勢:
規模和性能的提升: 大模型將繼續擴大其參數規模和計算能力,處理更復雜的任務,并在各類應用中表現出更高的準確性和效率。
多模態融合: 大模型將逐步實現多模態數據的融合處理,能夠同時理解和處理文本、圖像、音頻等多種數據形式,提供更加全面的智能服務。
實時學習和自適應: 未來的大模型將具備實時學習和自適應的能力,能夠根據新的數據和環境進行自我優化,保持最佳性能。
跨領域應用: 大模型將進一步擴展其應用范圍,從傳統的文本處理和圖像識別,逐步滲透到醫療、金融、教育、制造等多個行業,推動各行業的智能化發展。

未來幾年大模型的應用趨勢

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案例方/供應商: 自然堂集團/觀遠數據
應用領域: 零售? ?
自然堂集團與觀遠數據合作推出問數GPT項目,融合大型語言模型(LLM)與商業智能(BI),創新打造生成式數據分析產品。這一結合簡化了業務數據使用流程,提高了數據分析和決策效率,助力實現數據驅動。
問數GPT顯著提升了數據利用效率和決策質量,有效解決了數據孤島問題,統一數據口徑,縮短了需求響應時間,增強了組織決策的敏捷性。同時,它還助力數據分析師從日常技術操作中解放,轉變為知識教練,提升數據部門服務價值。?
自然堂集團的實踐展示了LLM與BI工具結合的高效數據分析系統,推動了企業數據文化和數字化思維,為行業提供了數據驅動轉型的示范。

案例9: 自然堂集團 x 觀遠數據問數 GPT?

案例方/供應商: 中銀消費金融有限公司/上海瀾碼信息技術有限公司
應用領域: 金融
中銀消費金融的Text To BI Agent,基于AskXBOT平臺構建,集成了數據查詢、分析和可視化功能,致力于提升數據使用效率并降低查詢門檻。該Agent通過對話方式使數據查詢和探索變得簡便,促進更多員工參與數據驅動的決策。
Text To BI Agent顯著提高了業務人員處理數據的效率,優化了決策質量。它通過無縫的數據服務體驗簡化了查詢流程,推動了以數據為核心的業務模式,增強了業務效率并支持公司業務成長,展現了高價值性。?
此外,Agent采用的《指標知識庫》方案有效解決了數據量大、字段復雜等引起的理解與推理難題,改善了輸出效果和用戶體驗,為同行業其他企業提供了寶貴的技術借鑒。

案例10: 中銀消費金融 Text To BI Agent

大模型的廣泛應用將對社會生活帶來深遠的影響:
提升生產力和效率: 大模型可以自動化處理大量數據和任務,顯著提升各行業的生產力和工作效率。例如,在醫療領域,大模型能夠輔助醫生進行診斷和治療,在制造業中,大模型能夠優化生產流程和設備管理。
改善服務質量: 大模型在客戶服務、教育、醫療等領域的應用,能夠提供更加個性化和高效的服務,提升用戶滿意度和生活質量。例如,智能客服系統能夠快速響應客戶需求,在線教育平臺能夠提供個性化的學習資源和建議。
促進創新和變革: 大模型為各行業帶來了新的技術和工具,促進了創新和變革。例如,文化創意產業通過大模型生成創意內容,推動了藝術創作和廣告策劃的數字化轉型。
社會公平和可及性: 大模型可以為更多人提供智能服務,提升社會公平和可及性。例如,偏遠地區的學生可以通過智能教育平臺獲得高質量的學習資源,低收入群體可以通過智能醫療平臺獲得便捷的醫療服務。

大模型對社會生活的潛在影響

(案例來源及進一步閱讀資料:詳見《2024中國大模型+數據分析最佳實踐案例TOP10》報告)?

法嘮AI

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簡介:由阿里云推出的AI法律顧問,具備法律領域理解和推理能力,能夠進行法律對話、生成法律文書、檢索法律知識等 。
特點:
法律智能對話,理解并回答問題。
一鍵生成法律文書。
智能化法律知識檢索。

通義法睿

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簡介:北大法寶推出的AI法律大模型,集成多模型,融合法寶數據,提供精準的法律智能問答、模擬法庭、智能寫作等功能 。
特點:
模擬訴辯判,生成訴訟策略指引。
一鍵生成文章,條理清晰。
智能助手,提高工作效率。

北大法寶

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簡介:AI驅動的法律咨詢和輔助服務平臺,利用AI技術解答法律問題,繪制案件邏輯圖,幫助投資者維權,并支持立案流程 。
特點:
提供個性化的法律解決方案。
簡化法律服務,提高效率。

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簡介:面向未來的法律人工智能,提供結構化抽取、法律知識注入、自動化寫作等功能。
特點:
一鍵自動抽取關鍵信息。
法律知識注入,確保生成內容無誤。
自動化進行法律文書寫作。

ChatLaw

AI 工具

AI 工具

自然語言處理簡介

上周我們學習了什么是AI的強化學習,這周我們繼續學習什么是自然語言處理?自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能的一個分支,旨在使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。它涉及計算機科學、人工智能和語言學的交叉學科。NLP的目標是讓機器能夠像人類一樣處理和理解語言,從而實現自然的語言交互。

什么是:自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)

AI 名詞

AI 名詞

自然語言處理的應用

1、搜索引擎:搜索引擎使用NLP技術理解用戶查詢,匹配和排序相關的網頁。
2、虛擬助手:像Siri、Alexa和Google Assistant這樣的虛擬助手使用NLP技術來理解和響應用戶的語音命令。
3、信息提取:NLP可以從大量文本中提取有價值的信息,如實體識別、關系抽取等。這對于新聞聚合、學術研究等非常有用。
4、對話系統:對話系統(如聊天機器人)使用NLP技術與用戶進行自然語言交流,提供客服支持、信息查詢等服務。
5、文本分類:文本分類是將文本自動分類到預定義的類別中,如垃圾郵件過濾、主題分類等。

自然語言處理的基本任務

文本預處理:文本預處理是NLP的基礎步驟,包括分詞、去除停用詞、詞干提取等。分詞是將文本切分成單詞或短語,去除停用詞是去掉無意義的常見詞(如“的”、“是”),詞干提取是將詞語還原為其基本形式。
1、詞法分析和句法分析:詞法分析是識別文本中的單詞及其屬性(如詞性),句法分析是確定單詞之間的結構關系。通過這些分析,可以理解句子的基本結構和語法。
2、情感分析:情感分析是識別文本中表達的情感傾向(如正面、負面或中性)。它廣泛應用于社交媒體分析、市場調研等領域,以了解公眾情緒和意見。
3、機器翻譯:機器翻譯是將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言。現代的機器翻譯系統,如谷歌翻譯,使用了深度學習和神經網絡技術,能夠處理復雜的語法和語境。
4、文本生成:文本生成是讓計算機自動生成符合語法和語義的自然語言文本。應用包括自動寫作助手、聊天機器人等。生成對抗網絡(GAN)和變換器模型(如GPT)在這一領域取得了進展。

自然語言處理的挑戰

1、語言多樣性和復雜性:人類語言具有高度的多樣性和復雜性,存在大量的歧義和變異,使得NLP任務變得非常困難。
2、數據標注和獲取:NLP模型需要大量的標注數據進行訓練,而獲取和標注這些數據通常非常昂貴和耗時。
3、語境理解:理解語言需要考慮上下文信息,這對NLP模型提出了更高的要求。現代的深度學習模型,如BERT和GPT,通過預訓練和微調在這一方面取得了一定的進展,但仍存在很多挑戰。

本文利用AI工具分析研究了《醫療AI·數字醫生與健康科普大模型研究報告》(有興趣的同事可以聯系我們獲取該報告全文),探討了醫療AI、數字醫生、健康科普及大模型的行業發展現狀、應用前景和面臨的挑戰。

? ?醫療AI:數字醫生與健康科普大模型的崛起

醫療人工智能是將先進的AI技術與大數據分析相結合的新型醫療模式。它不僅能夠提升醫療決策的科學性和可靠性,還能顯著提高醫療服務的效率和質量。AI在醫療領域的應用范圍廣泛,包括疾病篩查、手術輔助、病例分析和藥物研發等。隨著技術的不斷進步,醫療AI在改善醫療服務和推動行業發展方面的作用日益顯著。

醫療AI的定義與特點

AI 報告研究

AI 報告研究

數字醫生是指利用AI技術為患者提供診斷和治療建議的虛擬醫生系統。數字醫生能夠通過分析患者的病史和癥狀,快速提供精準的診斷和個性化的治療方案。相比傳統醫生,數字醫生在處理大量數據和提供實時反饋方面具有顯著優勢。未來,數字醫生與傳統醫生的協作將成為醫療服務的重要模式。

數字醫生的崛起

健康科普在提高公眾健康意識和預防疾病方面起著至關重要的作用。通過多種傳播途徑,如社交媒體、健康應用和在線課程,健康科普能夠廣泛傳播科學的健康知識,幫助人們養成健康的生活習慣。特別是在公共衛生事件中,健康科普的及時性和準確性尤為重要。

健康科普的重要性

大模型是指能夠處理和分析海量數據的復雜算法和技術框架。在醫療AI和健康科普領域,大模型的應用能夠顯著提升數據分析的精度和效率。大模型的構建涉及大量的數據采集、清洗和訓練工作,需要跨學科的合作和大量的計算資源支持。

大模型的構建與應用

這些技術之間的關聯與互動為醫療領域帶來了許多創新和突破。通過融合,醫療服務能夠更加個性化和精細化,從而提高患者的治療效果和滿意度。例如,數字醫生可以利用大模型分析患者數據,提供個性化的健康管理建議;健康科普則可以借助醫療AI的分析結果,制定更加精準的傳播策略。

醫療AI、數字醫生、健康科普與大模型的融合

醫療AI在疾病診斷中的應用:利用AI技術對醫學影像進行分析,提高了疾病早期篩查的準確性和效率。
1、數字醫生在慢性病管理中的作用:通過數字醫生的實時監測和反饋,幫助患者更好地管理慢性病,提高生活質量。
2、健康科普在公共衛生事件中的影響:在疫情期間,通過健康科普傳播防控知識,有效降低了疾病傳播風險。
3、大模型在醫療數據分析中的應用:利用大模型分析醫療數據,發現新的疾病規律和治療方法,加速了醫學研究的進展。

案例研究

報告分析

AI 展示

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"By far the greatest danger of Artificial Intelligence is that people conclude too early that they understand it."
——Eliezer Yudkowsky?

“人工智能最大的危險在于人們過早地認為他們理解了它。”
——埃利澤·尤德科夫斯基
(人工智能安全領域的專家)

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