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AI公司的评测标准

回答

以下是为您整理的关于 AI 公司评测标准的相关内容:

在 AI 领域,对公司的评测可能涉及多个方面。例如,从宏观角度来看,一个国家在 AI 方面的领先地位可能取决于其研究基础、高校培养的专业人才、创新者的创造力以及政府的长期投资和支持。同时,良好的监管环境对于确保创新者能够发展并应对 AI 带来的风险至关重要。

在具体的活动如麦乐园 AI 选美大赛中,评审标准包括审美(美的人、服装、场景)、创意(令人耳目一新)、氛围(情绪和故事性饱满,令人回味)、技术(精致执行,无明显瑕疵)。但需要注意的是,这只是特定活动中的评审标准,不能完全代表对 AI 公司的普遍评测标准。

总体而言,AI 公司的评测标准是复杂且多维度的,会因具体的应用场景和行业需求而有所不同。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

European country.Our world-leading status is down to our thriving research base and the pipeline ofA pro-innovation approach to AI regulationexpertise graduating through our universities,the ingenuity of our innovators and the government’slong-term commitment to invest in AI.To ensure we become an AI superpower,though,it is crucial that we do all we can to create the rightenvironment to harness the benefits of AI and remain at the forefront of technological developments.That includes getting regulation right so that innovators can thrive and the risks posed by AI can beaddressed.These risks could include anything from physical harm,an undermining of national security,as well asrisks to mental health.The development and deployment of AI can also present ethical challengeswhich do not always have clear answers.Unless we act,household consumers,public services andbusinesses will not trust the technology and will be nervous about adopting it.Unless we build publictrust,we will miss out on many of the benefits on offer.Indeed,the pace of change itself can be unsettling.Some fear a future in which AI replaces ordisplaces jobs,for example.Our white paper and our vision for a future AI-enabled country is one inwhich our ways of working are complemented by AI rather than disrupted by it.In the modern world,toomuch of our professional lives are taken up by monotonous tasks – inputting data,filling out paperwork,scanning through documents for one piece of information and so on.AI in the workplace has thepotential to free us up from these tasks,allowing us to spend more time doing the things we trained for– teachers with more time to teach,clinicians with more time to spend with patients,police officers withmore time on the beat rather than behind a desk – the list goes on.Indeed,since AI is already in our day-to-day lives,there are numerous examples that can help toillustrate the real,tangible benefits that AI can bring once any risks are mitigated.Streaming services

麦乐园AI选美大赛

投稿时间:5月18日00:00至5月27日23:59评审时间:5月28日至5月31日颁奖时间:6月1日至6月3日[heading3]评委阵容[content]麦橘MERJIC:AI数字艺术家,头部视觉模型师,麦乐园创始人AJ:通往AGI之路创始人青羽Lark:AI数字艺术家,创意总监,广告导演杨雷:亚太十杰摄影师房晓辉:CCTV6首席虚拟制片导演[heading3]评审标准[content]审美:美的人,美的服装,美的场景。创意:令人耳目一新。氛围:情绪和故事性饱满,令人回味。技术:精致执行,无明显瑕疵。

麦乐园AI选美大赛

投稿时间:5月18日00:00至5月27日23:59评审时间:5月28日至5月31日颁奖时间:6月1日至6月3日[heading3]评委阵容[content]麦橘MERJIC:AI数字艺术家,头部视觉模型师,麦乐园创始人AJ:通往AGI之路创始人青羽Lark:AI数字艺术家,创意总监,广告导演杨雷:亚太十杰摄影师房晓辉:CCTV6首席虚拟制片导演[heading3]评审标准[content]审美:美的人,美的服装,美的场景。创意:令人耳目一新。氛围:情绪和故事性饱满,令人回味。技术:精致执行,无明显瑕疵。

其他人在问
通过ai可实现变现的项目
以下是一些通过 AI 可实现变现的项目: AI 抖音发广告:借助抖音平台对实体商家的流量扶持,为实体商家提供发广告的软件,每年基础曝光量达 100 多万,商家购买价格为 3000 元、9000 元、10800 元。需求是懂软件开发的技术人员,熟悉抖音。 AI 私域做客户培育/用户旅程:AI 软件帮助不同商家自动跟进/培育客户。需求是懂软件开发的技术人员,熟悉微信。 AI 绘本:针对 2 4 岁儿童的睡前故事,图文结合,以幼儿理解的方式表达。 大学生社群:高校对接商家,链接商家广告推广群。 AI + 绘本 + 视频:用于 3 10 岁儿童阅读教育。 通过 Bot 实现自动化流程。 法律咨询:制作劳动合同法 Bot,个人机器人对接 AI 并建立数据库回复。 体检报告解读。 在写作方面: 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等;选择合适的 AI 写作工具满足不同客户需求。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,通过书籍、在线课程等提升写作技能;构建团队,培养和扩充成员提高运营效率。 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务;制定质量控制标准,确保满足客户要求。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺销售写作服务;建立写作培训社群分享技巧和经验,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设;与绘画团队、其他写作工作室等合作开发新项目。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,提升服务质量和效率;根据市场需求拓展新服务和产品;收集客户反馈优化改进服务。 在电商方面: 婴儿的四维彩超 AI 预测,后续针对宝妈还有头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等变现方式。做好私域精细化运营,运营宝妈群体的朋友圈,具有较高经济价值。婴儿四维彩超 AI 项目潜力不错,不局限于单一变现方式,合理推广与精细化运营可获取收益并积累高质量粉丝,为后续其他产品变现提供基础。
2024-10-23
通过ai可表现的项目
以下是一些通过 AI 可表现的项目: 1. 生物融合项目: 能够创造出充满创意的视频,如将不同物体或 IP 进行融合,例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等,满足用户好奇心,帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。 2. “海岱青州”晚会项目: 快速直出:在需求为某种感觉时,能快速低成本进行设计探索,大幅提高设计稿生成速度。 生成后期加工素材:对于传统手段难以获得的需求,可通过特定参数生成素材,并根据需要进行局部重绘和组合。 探索风格和构图:对采风实拍内容进行发散性测试,确定演出中的画面和场景。 结合 AI 生图与传统后期手段:弥补先天缺陷,如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。 舞美设计:通过适当 Prompt 生成舞台效果图,提高沟通效率和拓展想象力。 3. 通用领域: 能够瞬间完成的工作,如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。 可行项目:通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。 以 T 恤商店销售额为例,输入衣服材质、营销费用、价格等数值,通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入,再大量标注输出,形成神经网络。 但需要注意的是,有些项目对于 AI 来说不可行,比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时,AI 表现通常也不佳。同时,能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的,需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。
2024-10-23
AI视频报价单
以下是关于 AI 视频的一些信息和报价参考: 对于像奔驰汽车这样的商业级 AI 视频广告,B 端客户看中的话,一条报价通常在 20 30 万。 以下是一些包含 AI 视频的节目单示例及相关需求: 1. 节目“AI 原创歌”:需要原创 AI 音乐和 AI 视频(不限格式),重点需求是音乐版权和 AI 图片生视频或转绘视频。 2. 节目“完整 AI 整活小品”:需要绿幕、小品脚本、口音合适的演员,涉及的技术有 AI 换脸和表情捕捉。 3. 节目“改革春风吹满地 MV”:需要 AI 转绘或图片转视频,以及新版歌词和翻唱。 4. 节目“AIGC 技术短片”:需要 AI 转绘、AI 蒙版抠图,前景是同一个人,背景做相似性处理,涉及的技术有 SD、PR/AE。 5. 节目“AIGC 温情短片”:需要故事脚本,涉及的技术有 Runway、PIKA/Pixverse、MJ v6、剪映/AE。 6. 节目“搞笑图/扩图轮播”:需要 2023 年梗图、梗图二创图片、二创视频和脚本串词。 7. 节目“剪纸/皮影戏/花灯”:需要传统文化串烧脚本、AI 图片诠释、AI 视频空镜和脚本串词。 8. 节目“诗与远方”:需要 AI 的诗、AI 配图和 AI 视频。 9. 节目“AI 动物城”:需要 AI 动物形象和 Runway、pika 文生视频的动物历险记。 10. 节目“AI 红包”:需要 100 个粉丝的公众号和 AI 图片。 11. 节目“游戏回忆录”:需要 AI 图片、AI 视频和倾诉游戏对人生影响的脚本。
2024-10-23
我要在自己的应用中接入AI大模型能力,请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库: 1. 您可以搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ,这是一个知识库问答系统,您可以将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它也有问答界面。 3. 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外,基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型,也能完成任意模型接口的封装。LLM(语言逻辑模型)是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型,是一个抽象概念,可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题,输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务,具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中,还提到了一些相关内容,如流式训练方式提升训练速度和质量,多种 AI 生成工具(如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN),端侧大模型的特点,AI 工程平台(如 define、coach 等),模型社区(如魔搭社区)等。
2024-10-23
AI与高速公路管理业务的赋能场景
以下是 AI 与高速公路管理业务的赋能场景: 1. 自动驾驶:可用于开发自动驾驶汽车,提高高速公路行驶的安全性和效率。 2. 交通管理:优化高速公路上的交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 3. 预测性维护:通过分析高速公路设施的实时数据,预测潜在故障和维护需求,减少设施停机时间和维修成本。 4. 车辆安全系统:增强车辆在高速公路上的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 5. 个性化用户体验:根据驾驶员在高速公路上的偏好和习惯来调整车辆设置。 6. 销售和市场分析:帮助高速公路相关企业分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车在高速公路上的行驶中,优化电池使用和充电策略,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:优化高速公路上的共享出行路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆在高速公路上的状态,提供实时诊断和支持。 目前在游戏领域,生成式 AI 存在构建符合行业需求的工具套件的机会,例如 Runway 为视频创作者提供人工智能辅助工具,类似的需求在游戏领域也有潜力,但尚未出现像 Runway 这样的游戏工具。
2024-10-23
AI赋能教育教学
AI 在教育教学领域具有广泛的应用和巨大的潜力: 1. 数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像历史人物一样授课,如让牛顿亲自讲授《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。这些数字教师博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本能实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。 2. 辅助自学:可以要求人工智能解释概念,获取良好的学习效果,但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查,以防人工智能产生幻觉。 3. 教育资源支持:拜登签署的 AI 行政命令中提到要塑造 AI 改变教育的潜力,为教育工作者部署支持个性化辅导等的 AI 教育工具创造资源。
2024-10-23
大模型评测标准
大模型的评测标准通常包括以下方面: 1. 多维度、多视角的综合性测评方案: 如中文大模型基准测评 2023 年度报告中,采用了由多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT 组成的评测集,共 4273 题,包括 1060 道多轮简答题(OPEN)和 3213 道客观选择题(OPT)。 在确定的评估标准指导下,OPEN 基准使用超级模型作为评判官,对比待评估模型与基准模型,计算胜和率作为 OPEN 得分,最终 SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出,且经过人工校验。 OPT 主要测评选择题,包括基础能力、中文特性、专业与学术能力,构造统一 prompt 供模型使用,要求选取唯一选项。多轮简答题 OPEN 更能反映模型真实能力,故权重设置较高。 2. 特定的评测体系及开放平台: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台,旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval 构造了一个覆盖多个方向和学科,共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集,并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准,以众包方式提供匿名、随机的对战,并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 3. 基于业务目标和特定场景的测评: 例如在开发基于 LangChain Chatchat 框架的产品时,基于业务目标和政策咨询场景,对回答的内容生成质量进行测评,主要包括是否理解问题、是否匹配正确政策原文、基于政策原文的回答是否准确全面、是否生成政策原文以外的内容、回答是否可靠以及不同轮次回答是否差异大、是否支持追问等方面。
2024-10-23
国内大模型评测
以下是关于国内大模型评测的相关信息: 小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行了小样本测评,测评目标是以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,测评的大模型包括智谱清言(https://chatglm.cn/main/detail)、文心一言 4.0(https://yiyan.baidu.com/)、Kimi Chat(https://kimi.moonshot.cn/chat/)。 在 SuperCLUE 基准的语言与知识测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 1 3 位,较为接近 GPT4。开源模型中,零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得不错成绩,均超过 50 分,分列国内模型的 1 3 名。总体来看,在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型,未来也可能率先形成超越。 《中文大模型基准测评 2023 年度报告》中提到国内外大模型总体表现和国内大模型竞争格局。从大厂和创业公司的平均成绩来看,大厂与创业公司差值约 6.33 分,较 11 月份差距在增大,说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下:12 月第一名是文心一言 4.0,第二名是通义千问 2.0;11 月第一名是文心一言 4.0;10 月第一名是 BlueLM;9 月第一名是 SenseChat3.0;8 月、7 月、6 月、5 月的第一名情况未提及。
2024-09-14
国内 AI工具 评测
以下是对国内部分 AI 工具的评测: 通义万相: 优点: 在中文理解和处理方面表现出色,具有独特优势。 能提供多种艺术风格和图像风格供用户选择,满足不同创作需求。 生成的图像质量高、细节丰富,能满足大多数用户期望。 操作界面简洁直观,用户友好度高,降低使用门槛。 作为阿里生态系统的一部分,可与阿里其他产品和服务无缝整合,提供更全面的解决方案。 目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。 缺点: 为符合国内监管要求,某些类型的图像无法生成,限制了创作自由度。 在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色。 由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。 另外,根据 Xiaohu.AI 日报 12 月 31 日的消息: Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具,选出访问量最大的 50 个工具,共产生超过 240 亿次访问量,ChatGPT 独占 140 亿流量,占 60%,AI 行业每月增长 2.363 亿访问量,50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面,美国领先,印度和东南亚国家紧随其后,中国 AI 用户未进前 20,可能因本土工具和监管环境,欧洲合计 39 亿访问量,占 16.21%。 MotionGPT 发布了多模态运动语言模型,可以通过文字聊天生成逼真的人体运动,并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇了大量翻译合同工,翻译工作被 AI 替代。
2024-09-01
如何理解大模型评测benchmark中的5-shot,0-shot
大模型评测 benchmark 中的 5shot 和 0shot 是指在进行评测时使用的不同设置。具体来说: 5shot 是指在进行评测时,模型可以访问 5 个示例输入和相应的输出,以帮助模型更好地理解任务并生成更准确的输出。 0shot 是指在进行评测时,模型没有访问任何示例输入和输出,需要完全依靠自己的知识和能力来生成输出。 在大模型评测中,5shot 和 0shot 通常用于评估模型的语言生成能力和知识迁移能力。通过比较模型在不同 shot 数量下的表现,可以更好地了解模型的性能和局限性。 (以上答案可能无法准确回答问题,建议在引用内容里进一步确认)
2024-04-19
最新的国内大模型评测排名
中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化,作为AI机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名,你可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台,这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。 在通往 AGI 之路的知识库里,在 会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。
2024-04-15
怎么制定模型打分标准
制定模型打分标准可以从以下方面考虑: 1. 对于通用人工智能模型: 模型的参数数量。 数据集的质量或大小,例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量,以浮点运算数衡量,或由其他变量组合表示,如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式,如文本到文本(大型语言模型)、文本到图像和多模态,以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值,以及输入和输出的具体类型(如生物序列)。 模型能力的基准和评估,包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围,而对内部市场的影响很大,如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户,则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本,如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态(如文本、图像)和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明,包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段(如使用说明、基础设施、工具)。 2. 对比不同大型语言模型的性能: 理解能力:评估模型对语言的理解程度,包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量:检查模型生成的文本的质量,包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度:评估模型对广泛主题的知识掌握程度,以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力:测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现,这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性:检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理:评估模型生成文本时是否存在偏见,以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性:评估模型在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗:考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性:评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中,以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法:标准基准测试,使用标准的语言模型评估基准,如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等,这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。
2024-09-02
智能客服AI项目的验收标准是什么
智能客服 AI 项目的验收标准通常包括以下方面: 1. 以数据衡量的具体指标,例如检测废品成功率达到 95%,并且需要准备测试数据集。但要注意,由于数据量少、技术不成熟、数据标注错误以及模糊的标签等原因,验收标准基本不可能 100%正确。 2. 策划白皮书:对客服领域的 AI 进行深入分析、研究成果和最佳实践。 3. 供应商评估矩阵:用于评估 AI 供应商和解决方案的结构化框架。 4. 支持社区 Slack 线程:与客户支持专业人员社区进行互动和合作。 5. ROI 和分析洞察:指导衡量 AI 解决方案在客户支持中的效果和影响。 但需要注意的是,该产品可能需要一定的 AI 理解和专业知识才能充分利用其资源和洞察。
2024-08-14
AI 圆桌论坛,讨论者是通信公司技术专家,数字业务专家,初创企业智慧城市专家,听众是对AI了解相对一般的观众,可以讨论哪些话题
以下是一些适合在您所描述的 AI 圆桌论坛中讨论的话题: 1. AI 在通信领域的应用与挑战,例如如何提升通信网络的智能化、优化频谱资源分配等。 2. 数字业务中 AI 的创新应用和潜在风险,比如个性化推荐系统的优化、数据隐私保护等。 3. 初创企业在智慧城市建设中利用 AI 的机遇和困难,像是如何获取数据资源、应对技术人才短缺等。 4. 探讨具身智能在不同领域的发展前景,如机器人、教育等。 5. 大模型如何为具身智能带来变革,以及相关的技术突破和应用案例。 6. 分析 AI 对传统行业的冲击与重塑,以及如何应对这种变化。 7. 研究 AI 在教育领域的创新模式,如个性化学习、智能辅导等。 8. 讨论 AI 技术的监管政策和伦理道德问题。 9. 分享在不同场景下(如出海业务、创新教育等)AI 的应用经验和成果。 10. 展望 AI 未来的发展趋势及其对社会经济的影响。
2024-10-20
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