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有哪些前沿的大语言模型公司

回答

目前,前沿的大语言模型公司包括:

  • OpenAI:其 GPT-4 是先进且广泛使用的大型语言模型,在多种任务上表现卓越。
  • Anthropic 公司:推出了 Claude 3 。
  • 谷歌:有 Gemini 等大语言模型。
  • 百度:文心一言。
  • 阿里巴巴:通义大模型。

如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告:2023 年度中文大模型基准测评报告.pdf 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:目前最火最好用的的大语言模型是哪个

[OpenAI](https://openai.com/)的GPT-4是其中一个最先进和广泛使用的大型语言模型。它在多种任务上展示了卓越的性能,包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。GPT-4通过大量数据的学习,能够理解和生成人类语言,展示了在处理复杂问题和理解上下文方面的深度能力。除了OpenAI的GPT系列,还有其他一些重要的大型语言模型,如Anthropic公司[Claude 3](https://www.anthropic.com/news/claude-3-family)、谷歌的Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等,它们在特定领域和任务上也表现出了卓越的能力。如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告:[2023年度中文大模型基准测评报告.pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ANF7wRcJPixR00kWJINcoP1GnGf)内容由AI大模型生成,请仔细甄别。类似问题:最强大语言模型是哪个?

生成式人工智能如何改变创意工作

生成式人工智能已经可以做很多事情。它能够生成文本和图像,涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品(甚至[赢得竞赛,有争议)](https://www.washingtonpost.com/technology/2022/09/02/midjourney-artificial-intelligence-state-fair-colorado/))。该软件使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列预测下一个单词,或根据描述先前图像的单词预测下一个图像。法学硕士于2017年在Google Brain开始提供,最初用于翻译单词,同时保留上下文。从那时起,大型语言和文本到图像模型在领先的科技公司中激增,包括Google(BERT和LaMDA)、Facebook(OPT-175B、BlenderBot)和OpenAI(微软是主要投资者的非营利组织(GPT- 3用于文本,DALL-E2用于图像,Whisper用于语音)。Midjourney(帮助赢得艺术竞赛)等在线社区和HuggingFace等开源提供商也创建了生成模型。

红杉|AI 50 未来公司

原文链接:https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间:2024-4-11作者:Konstantine Buhler编译:Z Potentials去年,生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年,随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高,它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型(LLM)提供商,但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时,我们开始看到AI如何为公司赋能。如今,许多公司正将AI融入其工作流程,以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台ServiceNow通过AI驱动的Now Assist,实现了近20%的事件避免率。Palo Alto Networks利用AI降低了处理费用的成本。Hubspot利用AI扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司Klarna最近宣布,通过将AI融入用户支持,他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在,成千上万的公司正在将AI整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。AI 50强企业正在快速进化。

其他人在问
帮忙生写最近人工智能领域的前沿技术新闻简报
以下是最近人工智能领域的前沿技术新闻简报: 1. Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位,详情可访问: 2. Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作,包括提取相关数据、操作新功能或创建报告,详情可访问: 3. Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能,详情可访问: 4. OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展,详情可访问: 5. Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器,详情可访问:
2024-10-14
了解人智能前沿
以下是关于人工智能前沿的一些信息: 在具身智能赛道方面,目前其底层动作技能还没看到可以泛化的办法。相关参考资料包括:Li,Junnan 等人的“Blip2: Bootstrapping languageimage pretraining with frozen image encoders and large language models”,Sun,Quan 等人的“Generative pretraining in multimodality”,BAI 资本的万字干货带你入门“具身智能”,以及中金的一系列关于人形机器人的研究等。 在职业变迁方面,充分发展的行业可能会被完全自动化,AI 本质上是人类经验的自动化回放,会雇佣更少人力,但技术也会开辟新行业。尽管技术变革可能突然涌现,但人类职业显著变化通常需一代人时间。若 AI 抢走多数人类工作机会,政府可用税收平衡差异,如全民基本收入(Universal basic income UBI)。 在机器之心的进化方面,涵盖了 AI 进化史、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。文中提到在无特别指明情况下,为书写简洁,会用 AI(Artifical Intelligence)代表人工智能,用 ML(Machine Learning)代表机器学习,DL(Deep Learning)代表深度学习等。
2024-09-20
24小时内中国AI前沿科技最新消息
以下是 24 小时内中国 AI 前沿科技的最新消息: 阿里 CEO 吴泳铭表示将开源国内最大 720 亿参数模型。 京东 CEO 称正在测试 AI 自动生成营销内容。 此外,还有一些国际上的 AI 相关消息: 苹果新专利:CGR 技术生成虚拟形象,展示穿戴效果。 微软 AI 专利:充当治疗师,疏导心理问题。 苹果改造 Siri:明年或用大语言模型。 谷歌 Open Se Cura:为 Pixel 带来低功耗 AI。 微软计划:AI 助手 Copilot 将进入 Windows 10。 亚马逊成立 AI 训练团队,投资数百万美金。 ChatGPT 持续宕机,CEO 道歉。 GitHub Universe 2023 新功能:新的 Copilot 聊天功能,Copilot 支持手机应用,GitHub Copilot Workspace,产问题查询 GitHub Copilot 企业版:每月 39 美元的高级服务。GitHub Copilot 合作伙伴计划,GitHub 高级安全功能。
2024-09-17
最前沿,最齐全的,最好用的写教案的中文版的AI网站
以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐: B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课,其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解,Andrej Karpathy 讲得很好,油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ,B 站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面,推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「🌈通往 AGI 之路」,这是当下最全的中文 AI 资料库,免费、开源、共创,包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远第一时间更新,链接:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者,以下课程也可供参考: 微软的 AI 初学者课程:https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ,发布日期 2023/02/10 。 AI for every one(吴恩达教程):https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ,发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频(李宏毅):https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ,发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程:目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门:目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。
2024-08-23
最前沿,最好用的写教案的AI工具
以下为一些前沿且好用的写教案的 AI 工具: 1. Good AI:这是一个 AI 驱动的平台,其官网为 https://www.thegoodai.com/ 。它可以帮助用户快速、轻松地生成高质量的文章,由经验丰富的团队支持,是市场上先进、可靠的 AI 写作工具之一。 2. AI Lesson Plans:这是一个创新平台,官网链接为 https://ailessonplan.com/ 。它利用生成式人工智能帮助教育工作者快速高效地创建定制的、适合不同年龄段的教案,具有节省时间、提供学科专业知识支持、可定制教案辅助功能、教科书记忆以及支持多种教案格式等诸多好处。
2024-08-23
AI 领域的前沿研究成果
以下是 AI 领域的一些前沿研究成果: 在现代 AI 理解方面,有“AI 典藏”资源列表,包含对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场分析等。其中,2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”论文向世界介绍了 Transformer 模型,开启了生成 AI 的时代。 在医疗领域,ChatGPT 和 Google Bard 等技术加速了医疗健康生物制药的研究。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。 在其他数据模态方面,如 DreamFusion:Textto3D using 2D diffusion(2022),是来自 Google 和加州大学伯克利分校的研究人员基于 NeRF 从 2D 输入生成 3D 图像的工作。
2024-08-21
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
大模型合规
大模型的安全问题包括以下方面: 1. 对齐保障:通过对齐(指令调优),如 ChatGPT 从 GPT3 经过对齐而来,使其更好地理解人类意图,增加安全保障,确保不输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取奖励模型和进行强化学习来调整输出分布。例如 LLAMA2 使用安全有监督微调确保安全,强化学习能让模型根据人类反馈更细粒度思考答案的安全性,面对训练分布外数据也能拒绝不当回答。 2. 数据过滤:在预训练阶段对数据进行过滤,如 baichuan2 采用此技术减少有害输出,但因数据关联性,仅靠此方法可能不够,模型仍可能从关联中学到有害内容,且面对不良信息时可能因缺少知识而处理不当。 3. 越狱问题:用户可能通过越狱(Jailbreak)使模型的对齐失效,重新回答各种问题。 大模型的特点包括: 1. 架构:分为 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 三类,目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构,由 transformer 衍生而来。 2. 规模:预训练数据量大,来自互联网的多种来源,且参数众多,如 GPT3 已达 170B 的参数。 GPT3 与 ChatGPT 相比,除形式不同外,安全性也有差别。
2024-10-18
大模型安全相关资料
以下是关于大模型安全的相关资料: 大模型的架构:包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种类型。其中,我们熟知的 AI 助手基本采用 decoderonly 架构,这些架构都是由谷歌 2017 年发布的“attention is all you need”论文中提出的 transformer 衍生而来。 大模型的特点:预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,通常用 TB 级别的数据进行预训练;参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型的安全性保障:通过对齐(指令调优),包括监督微调、获取 reward model 与进行强化学习来调整语言模型的输出分布,以保证语言模型不会输出有害内容和信息。例如 LLAMA2 专门使用了安全有监督微调确保安全。但 Alignment 并不足以防护所有安全问题,存在越狱(Jailbreak)现象,会使模型对齐失效。此外,还有隐私问题。 相关资源:如果想进一步了解大语言模型安全,可以访问 Github awesomellmsafety 项目:https://github.com/ydyjya/AwesomeLLMSafety
2024-10-18
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但在代码能力上还有优化空间,知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛,在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作等。 此外,在大模型中,智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型(如 LLM)基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架,能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,与 ChatGPT 侧重不同,后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney:今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能,会随着进行更多的成对排名而变化,且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用预训练框架,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域,深度学习是机器学习的一个子领域,大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
请推荐一些国内免费可以调教的语言大模型
以下是一些国内免费可以调教的语言大模型: 1. Aquila:由智源研究院发布,在技术上继承了 GPT3、LLaMA 等的架构设计优点,替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer,升级了 BMTrain 并行训练方法,是在中英文高质量语料基础上从 0 开始训练的,通过数据质量的控制、多种训练的优化方法,实现在更小的数据集、更短的训练时间,获得比其它开源模型更优的性能。也是首个支持中英双语知识、支持商用许可协议、符合国内数据合规需要的大规模开源语言模型。地址: 2. baichuan7B:由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文权威 benchmark(CEVAL/MMLU)上均取得同尺寸最好的效果。地址: 3. Anima:由艾写科技开发的一个开源的基于 QLoRA 的 33B 中文大语言模型,该模型基于 QLoRA 的 Guanaco 33B 模型使用 ChineseVicuna 项目开放的训练数据集 guanaco_belle_merge_v1.0 进行 finetune 训练了 10000 个 step,基于 Elo rating tournament 评估效果较好。地址:
2024-10-16
大语言模型发展历程
大语言模型的发展历程如下: 2017 年,发布了《Attention Is All You Need》论文,为后续发展奠定基础。 2018 年,Google 提出 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息,以及掩码语言建模(MLM)以更好地推断语义信息,参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年,OpenAI 提出 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号的方式,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具,参数规模在十亿到千亿之间。 此外,OpenAI 的 GPT3.5 是其大语言模型 GPT 系列中多年来最完善的一次迭代,并通过 ChatGPT 成功推向大众,在短时间内实现了用户的快速增长。 在语言模型的发展中,20 世纪 80 年代发明了递归神经网络(RNN)处理单词序列,但存在训练速度慢和遗忘问题。1997 年发明的长短期记忆(LSTM)网络解决了部分问题,但语言能力有限。 2020 年中期,Lewis 等人提出检索增强生成(RAG),它将外部数据检索整合到生成过程中,提高了模型提供准确和相关回答的能力。RAG 的演进轨迹在四个不同阶段展开,2017 年的创始阶段主要重点是通过预训练模型(PTM)来吸收额外的知识以增强语言模型。
2024-10-15
我是一个大学生,大语言模型帮我能做什么
大语言模型对大学生有以下帮助: 1. 模拟故事情景代入角色:通过心智理论推理出每个角色的知识和信念,得出可能的回答,有助于小说家写出更丰富的人物心理和精彩对话,设计更灵活逼真的情节细节。 2. 理解模型中的 Encoder:Encoder 是模型的编码器部分,负责对输入的文本序列进行编码,获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用,是大型语言模型的核心部件,对于提取和建模输入序列的语义信息至关重要。 3. 转换类应用:擅长将输入转换为不同格式,如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等,使转换过程更简单高效,提供更好的文本相关应用体验。例如可以将英文文本翻译成西班牙语,识别文本所属语言等。
2024-10-11
qwen大语言模型有视觉模式吗?
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息: 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中,它支持本地图像、上下文窗口多轮对话,支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型,支持百万像素、任意规格图像,具有超强细节和文字识别能力,在开源领域表现出色,中文能力突出,目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型,如在 Windows 电脑上,可点击 win+R,输入 cmd 回车;在 Mac 电脑上,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
AI圆桌会议,嘉宾包括通信公司内部管理人员和AI行业关注智慧城市公司技术专家,选择什么话题会比较合适和有吸引力?
以下是一些可能适合在该 AI 圆桌会议上讨论且具有吸引力的话题: 1. 通信技术在智慧城市中的创新应用与 AI 融合。 2. 如何利用 AI 提升通信网络的效率和安全性以支持智慧城市发展。 3. AI 驱动的智慧城市解决方案中的数据隐私和保护策略。 4. 通信公司与智慧城市技术公司在 AI 项目中的合作模式与挑战。 5. 基于 AI 的智慧城市交通管理和优化方案。 6. 通信基础设施对 AI 赋能的智慧城市服务质量的影响。 7. 利用 AI 预测和应对智慧城市中的通信故障和应急情况。 8. 探索 AI 在智慧城市能源管理中的潜力与通信支持。 9. 通信公司和智慧城市公司在 AI 人才培养和引进方面的经验分享。 10. 评估 AI 技术在改善智慧城市通信用户体验方面的成效。
2024-10-17
AI圆桌会议,嘉宾包括通信公司内部管理人员和AI行业外部公司技术专家,选择什么话题会比较合适和有吸引力?
以下是一些可能适合通信公司内部管理人员和 AI 行业外部公司技术专家参与的 AI 圆桌会议话题: 1. AI 在通信领域的应用与创新,包括如何提升通信网络的效率、优化用户体验等。 2. 探讨 AI 技术发展对通信行业商业模式的影响及应对策略。 3. 研究通信行业如何应对 AI 带来的安全和隐私挑战。 4. 分析 AI 如何助力通信公司实现智能化运营和管理。 5. 讨论 AI 人才在通信行业的培养与引进策略。 6. 展望未来通信与 AI 深度融合的发展趋势和前景。
2024-10-16
公司数字化转型对于客户服务增值有什么好处?如何平衡技术和个性化,人性化服务
公司数字化转型对客户服务增值的好处包括: 1. 个性化服务:利用 AI 分析客户行为数据,深入了解客户需求和偏好,为其提供定制化的产品推荐和服务,如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品,在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品,从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广:通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系,提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动,在客户支持和沟通中采用个性化方法,定期收集客户反馈并用于优化服务和产品,监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率:Token 化在自然语言处理中应用,将大段文本分解成小块处理单元,便于管理和分析复杂文本数据,使 AI 模型快速识别关键信息,加速决策过程,提升业务响应速度。 4. 优化客户服务:Token 化使客户服务自动化成为可能,通过自动响应系统快速准确处理客户请求,极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销:利用 Token 化分析用户行为和偏好,提供高度个性化的营销内容,增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面,可以采取以下措施: 1. 深入挖掘客户数据,同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督,确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈,根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工,使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。
2024-10-16
和ai结合的去中心化算力项目或者公司或者产品有哪些?
以下是一些与 AI 结合的去中心化算力项目、公司或产品: 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中,改进现实世界的应用部署。代码链接: 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM2B 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%,其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM500M,模型下载: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM100M,模型下载: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10M,模型下载: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM,包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外,还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力,使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10B,模型下载: 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMChatGLM6B,模型下载:
2024-10-14
最强的金融AI公司有哪些
目前在金融 AI 领域表现较为突出的公司包括: 1. Bloomberg:其 BloombergGPT 计划将 GPT 风格的 AI 集成到终端。 2. ServiceNow:通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。 3. Palo Alto Networks:利用 AI 降低了处理费用的成本。 4. Hubspot:利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 5. 瑞典金融科技公司 Klarna:通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。 此外,金融服务行业中,现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限,在使用 AI 推出新产品和改进运营时具有初始优势,但会受到对准确性和隐私的高标准限制;新进入者最初可能使用公开金融数据训练模型,而后逐渐生成自己的数据,并将 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-09-29
如何利用AI快速完成图文并茂的公司推文
以下是利用 AI 快速完成图文并茂的公司推文的大致流程: 1. 主题与文案:先确定推文主题,然后借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具来协助完成文案创作。 2. 风格与布局:明确想要的风格意向,背景不必局限于空白,可依据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选:使用无界 AI,输入相关关键词,生成并挑选出一张满意的海报底图。 4. 配文与排版:将上述准备好的素材进行合理排版,最终得到图文并茂的公司推文成品。排版过程中同样可以参考 AIGC 海报的成果。
2024-09-29