9月份AI技术有哪些进展

在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果最好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时，也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息，达到不错效果。

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）

以下是关于用 AI 创业的一些建议： 1. 关注数据飞轮效应：如果打算做 ToC 场景的创业，要重视数据飞轮带来的正反馈效应，因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型：有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向：大模型产品可以朝着个性化（给它装上“记忆”，成为工作助理或陪伴者）和场景化（给它装上“手”和“眼睛”）两个方向发展。 4. 及早行动：现在就开始探索生成性 AI，提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白：市场地图的某些部分已经拥挤，而其他区域仍空旷，应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议： 技术爱好者：从小项目开始，探索 AI 编程工具，参与 AI 社区，构建 AI 驱动的项目。 内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴，建立 AI 写作流程，探索多语言内容，优化 SEO。 7. 注重实践和迭代：AI 的学习和应用，用起来、有效迭代大于一切，形成正确的底层工作逻辑，按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构：AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏：在当下 AI 火热的状态，创始人要把握好融资节奏。

以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片，除了使用相关工具，还需要考虑故事来源。比如通过原创（直接经验），基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；或者通过改编（间接经验），对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

以下是 2024 年 AIGC 技术领域的一些进展： 飒姐团队希望 2024 年版报告能更详细展现 AIGC 在国内外的盛况，并期待更具想象力和突破性的发展。同时指出，AI 将改变人们生活的方方面面，很多生产关系会改变，法律也将受到“拷问”。 2024 年 1 月第四周，扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI，将两大 AI 研究团队合并，并投入超 90 亿美元采购英伟达显卡。Meta 正在开发 Llama 3 大语言模型，推动开源的通用人工智能开发方式。 2024 年 7 月第二周，快手发布可灵网页版及大量模型更新，阶跃星辰发布多款模型，商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示，微软开源新型 RAG 架构 GraphRAG。 2024 年 7 月第三周，Anthropic 新增分享和后台功能，出现 LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo，Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周，AIGC 领域的重要动态包括 Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型等。

以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。

AI 技术的发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，包括强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但 AI 的实际进展非常迅速。

在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。

大型语言模型（LLM）在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP（高级业务应用编程）是SAP系统的编程语言，专门用于开发企业资源规划（ERP）软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展： 1. 代码生成：LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段，帮助开发者快速实现特定功能。 2. 代码补全：通过机器学习技术，LLM能够预测并补全ABAP代码，提高开发效率。 3. 代码审查：LLM可以分析ABAP代码，识别潜在的错误和不规范的编程实践。 4. 文档生成：LLM能够根据ABAP代码自动生成文档，包括函数描述、参数说明等。 5. 模式识别：LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践，并在代码生成时应用这些模式。 6. 交互式学习：一些LLM提供交互式学习环境，帮助开发者通过实例学习ABAP编程。 7. 集成开发环境（IDE）插件：LLM技术被集成到ABAP开发工具中，提供智能代码提示和错误检测。 8. 自动化测试：LLM可以生成测试用例，帮助自动化ABAP代码的测试过程。 9. 性能优化：LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈，并提出优化建议。 10. 跨语言能力：一些LLM能够理解多种编程语言的概念，并将其应用于ABAP代码的编写。 然而，尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展，但它们仍然面临一些挑战，例如： 领域特定知识：ABAP是一种领域特定的语言，需要对SAP系统有深入的理解。 复杂逻辑处理：企业级应用的逻辑可能非常复杂，LLM需要能够处理这些复杂性。 代码维护性：自动生成的代码需要易于理解和维护。 随着技术的发展，LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛，但它们可能仍然需要与人类开发者合作，以确保生成的代码既高效又可靠。

以下是关于最新的 RAG 进展和业界实践的详细介绍： RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，是当前最火热的企业级 LLM 应用方案。概括来说，它是知识检索与内容生成的结合，就像大模型的开卷考试，谁的资料更全、翻找更快更准，结果往往更好。 Lewis 等人（2021）提出了一个通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆，并通过神经网络预训练的检索器访问。RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、更具体、更多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果，这表明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。 目前，大部分公司倾向于使用 RAG 方法进行信息检索，因为相比长文本的使用成本，使用向量数据库的成本更低。在 RAG 应用中，一些公司会使用微调的 Embedding Model 增强检索能力，也有些公司会选择使用知识图谱或者 ES 等非向量数据库的 RAG 方法。一个正常的模型使用 RAG 仍是当前主流。由于大语言模型存在信息滞后和不包含业务知识的特点，常需外挂知识库协助解决问题，此时 Embedding 模型的召回效果直接影响大模型的回答效果，所以很多场景下需要微调 Embedding 模型提高召回效果。 最近，基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。例如，在 LangChain 文档中可以找到一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子。 此外，来自马里兰大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、纽约大学的研究学者提出了一个大模型微调的方法，在微调时只需要在 Embedding 层上加随机噪声即可大幅度提升微调模型的对话能力，且不会削弱模型的推理能力。用 Alpaca 微调 LLaMA27B 可以在 AlpacaEval 上取得一定表现，而用加了噪声的嵌入则表现更佳，不过该工作只在较小的模型上进行微调。

以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。

思维链技术（Chain of Thought，简称 CoT）是让大模型能够涌现出一系列神奇能力的底层技术，在大模型的研发中备受关注。 其主要特点和作用包括： 1. 旨在通过向大语言模型展示少量样例，并解释推理过程，让模型学会在生成答案时展示推理过程，引导其得到更准确的答案。 2. 相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，解耦各个步骤的工作，简化每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升模型性能。 3. 利用了大语言模型在预测 Token 序列方面的优势，将其通常隐含的推理步骤转化为明确的、指导性的序列，增强模型产生基于逻辑推理输出的能力，特别是在复杂的解决问题场景下。 4. 主要有零样本 CoT 和手动 CoT 两种变体。零样本 CoT 促使模型逐步解开问题，鼓励逐步阐明推理过程；手动 CoT 需要提供明确的、逐步的推理示例作为模板，更明确地引导模型朝向推理输出，但存在可扩展性和维护方面的挑战。 5. 作为一种促进语言模型推理的方法，具有几个吸引人的特性： 允许模型将多步骤问题分解为中间步骤，为需要更多推理步骤的问题分配额外计算。 提供了一个可解释的窗口，观察模型的行为，便于调试推理路径。 可用于数学文字问题、常识推理和符号操纵等任务，原则上适用于人类可以通过语言解决的任何任务。 通过在少量提示的例子中包含思维链序列，可容易地在现成语言模型中引出思维链推理。 CoT 提出者 Jason Wei 表示，他的灵感来源于一本叫做《Waking up》的冥想之书。

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。

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。

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。