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jiminate 发布于 2023-09-15

大模型未来发展的一些预测： 更复杂的大型神经网络模型。在大模型发展的过程中，神经网络模型一直是一个热点。未来，人们将会继续尝试设计更加复杂的神经网络，以适应更加复杂的机器学习场景。 大模型的可解释性将会得到增强。在过去的机器学习中，大模型在可解释性方面一直存在瓶颈。但是，近年来，...

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jiminate 发布于 2023-09-15

大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。这些模型可以应用于处理大规模的数据和复杂的问题。 传统的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等，规模较小，只能处理少量的数据。而深度学习模型则可以包含数百万个参数，处理海量数据。超大规模深度学习模型甚至可以达到百亿级别的参数...

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jiminate 发布于 2023-09-15

其发展历程主要分为以下几个阶段： 传统机器学习模型阶段。 20世纪90年代初，机器学习模型主要以逻辑回归、神经网络、决策树和贝叶斯方法等为代表。传统的机器学习模型最大的特点是模型规模较小，只能处理较小的数据集。 深度学习模型阶段。深度学习模型的兴起可以追溯至20世纪80年代。但是...

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jiminate 发布于 2023-09-15

几个生成式AI与超自动化结合应用的案例 超自动化集成生成式AI的应用案例已经有很多，这里举几个有代表性的例子。 UiPath是对生成式AI探索比较早的超自动化厂商之一，很早之前就有了相关的应用案例。 UiPath集成ChatGPT的一个典型应用，就是用于分析客户反馈。ChatGP...

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jiminate 发布于 2023-09-15

生成式AI在超自动化中的应用 简单地讲，生成式AI是一种利用现有的数据，如文本，图像，音频等，来创建新的内容的技术。生成式AI可以在各个领域，如广告，娱乐，新闻等，提供创新和有价值的内容。 因此，把生成式AI技术接入到超自动化的任何技术子集比如RPA、低/无代码平台中，都能极大的...

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jiminate 发布于 2023-09-15

大模型与以往的人工智能模型有很大的区别。以前的模型大都是弱人工智能，像阿尔法狗只能下围棋，而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模，并通过大量数据的训练，来支撑所有人工智能的任务。与以往的单一任务模型相比，大模型可以被看...

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jiminate 发布于 2023-09-15

随着全社会点数智化进程步入深水区，越来越多的企业开始使用数字化工具——智能客服系统来做好客户服务，打造极致体验，进而提升企业核心竞争力。 无论是垂直领域还是通用型职能客服厂商，都希望凭借 AIGC 技术的成熟让企业更上一个台阶。但要想把梦境变为现实，仍然任重⽽道远。⽐如需要衡量成...

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jiminate 发布于 2023-09-15

大模型在智能客服领域的落地 可以看到，目前 AIGC 智能客服的优势⾮常明显，随着 AIGC 智能客服技术的不断升级和完善，其在⾦融、电商、物流等领域的应用前景也是十分乐观的。 但在大模型掀起一场“新革命”革命之前，我们还需要为其铺好每一段路，不能操之过急。比如在智能客服产品领域...

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jiminate 发布于 2023-09-15

目前，以 ChatGPT 为代表的大模型已经在许多企业中用于智能客服应用。它可以通过自动回答常见问题、解决简单问题和提供基本支持，减轻人工客服的负担。大语言模型通过深度学习和大量的语言数据训练，能够理解和生成人类语言，使得用户能够以自然的方式与它交互。在一些常见的客户查询和问题解...

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jiminate 发布于 2023-09-15

AI原生应用才是未来 业界有一种说法，大模型时代来了，每一个产品都值得重做一遍。 目前，不管是从入局时间，还是开发大模型需要的技术条件、投入条件看，大模型赛道都已不再适合创业的大众选手。 但在大型科技公司纷纷入场的情况下，借助大模型打造AI原生应用，也许是行业内的新机会。 百度曾...

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