在當今數字化轉型的浪潮中,人工智能技術以其強大的學習與處理能力,正逐步滲透到社會經濟的各個領域,成為推動行業發展的重要動力。其中,基于深度學習的大規模語言模型尤為引人注目,它們憑借對海量文本數據的學習,已經在自動文摘、機器翻譯等多個基礎通用任務上展現出了驚人的效果。然而,當我們將視線轉向醫療、金融等高度專業化領域時,這些通用型大模型的局限性也逐漸顯現。
通用大模型的輝煌與局限
通用大模型的成功,離不開兩個關鍵因素:一是計算資源的極大豐富,使得模型可以擁有前所未有的規模和復雜度;二是互聯網上廣泛存在的大規模語言數據,為模型提供了豐富的學習素材。這些條件使得模型能夠理解并生成自然語言,執行多種語言處理任務。但正是這種“廣而全”的訓練方式,導致它們在面對特定行業領域的專業內容時顯得力不從心。醫療術語的精確性、金融數據的敏感性和復雜性,都不是簡單通過通用語言學習就能完全掌握的。
行業知識的缺失與需求
醫療、金融等行業具有極強的專業壁壘,不僅涉及大量專有名詞和特定表達方式,還要求對行業規則、法律法規有深入理解。通用大模型由于缺乏對這些行業知識的內建,難以在保持高精度的同時,滿足行業對于定制化、精細化和行業化解決方案的需求。例如,在醫療領域,一個理想的輔助診斷系統不僅需要理解病歷描述,還需結合醫學理論和臨床經驗;而在金融領域,則需精準解析復雜的金融產品結構,評估風險與收益。這些都是當前通用大模型難以跨越的門檻。
行業大模型的共建路徑
鑒于上述挑戰,探索基礎大模型與垂直行業企業的深度合作模式,共同開發行業大模型成為了破局的關鍵。這一過程大致可遵循以下路徑
數據整合與標注:垂直行業企業擁有大量的行業內部數據,這些數據經過清洗、整理和專業標注后,可以作為行業大模型訓練的寶貴資源,填補通用模型在專業知識上的空白。
聯合研發:AI技術提供商與行業企業應建立緊密的研發合作機制,確保模型設計既考慮AI的先進性,又兼顧行業實際需求。這包括定制化的模型架構調整、算法優化以及針對特定場景的功能開發。
持續迭代與優化:行業大模型的建設不是一蹴而就的,需要不斷地根據實際應用反饋進行迭代優化。這包括模型性能的提升、新知識的融入以及對行業變化的快速響應。
安全與合規:在處理醫療、金融等敏感信息時,保障數據安全與遵守行業合規是前提。合作雙方需共同構建嚴格的數據保護機制,并確保模型應用符合相關法規要求。
通過基礎大模型與垂直行業企業的攜手合作,不僅可以克服現有技術在專業領域的局限,還能加速AI技術在各行各業的深度融合與創新應用。行業大模型的崛起,預示著一個更加智能化、個性化的未來,其中AI不僅是工具,更是推動各行業高質量發展的核心引擎。這一進程,無疑將開啟人工智能技術服務于社會的新篇章。
“建設數字友好城市” 是機遇也是企業責任。九思軟件以數字技術和創新為驅動,深耕研發,成長為有實力的新型企業。其智聯管理大模型能分析挖掘海量數據,為城市管理決策提供支持;智能綜合管理平臺整合多領域資源,打破信息壁壘,提升城市管理
九思軟件實現對海量數據的智能分析與深度挖掘,為城市管理與決策提供強大的數據支持和智慧化方案。
在數字化浪潮洶涌的當下,人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑辦公管理格局。從基礎的文檔處理到復雜的戰略決策,AI 的身影無處不在。展望未來,人工智能在辦公管理領域有望在多個關鍵方向實現突破性創新應用,深刻變革企業的運營模式與管理效率。
智能制造以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為基礎,涵蓋人工智能、大數據、物聯網、云計算、5G 等前沿技術。這些技術的應用,讓制造過程實現了從自動化到智能化的跨越。在生產環節,傳感器和物聯網設備實時采集生產線上的各類數據,通過大數據分析技術,能夠精準監測設備運行狀態,預測故障發生,提前進行維護,避免因設備停機造成的生產中斷,大幅提高生產效率。同時,人工智能技術賦能生產決策,根據市場需求和原材料供應等動態信息,智能調整生產計劃和工藝流程,實現資源的最優配置。
2018年已經過半,2018上半年呈現OA大項目越來越多的勢頭。大中型企業、政府部門的協同辦公需求已開始全面爆發。據了解,約有千億潛在OA市場,加之中小企業市場需求逐步釋放,市場空間巨大, 產業前景廣闊。
九思專家團隊針對毛豆新車網新的發展所帶來的管理的需求,針對協同辦公oa系統的先進性和前瞻性,提出了協同oa辦公系統規劃建議
?九思軟件OA專家團隊根據抖音目前實際情況,為其提出了OA管理系統規劃建議方案。
?近期有媒體對當前主流OA辦公軟件的市場口碑做了相應調查,被譽為“中國管理軟件第一品牌”和“管理軟件項目成功率第一品牌”的九思oa系統不負所望,一舉奪魁。
九思軟件實現對海量數據的智能分析與深度挖掘,為城市管理與決策提供強大的數據支持和智慧化方案。
依托自主研發的智能綜合管理平臺,圍繞新能源汽車智能制造的需求,九思軟件構建起全流程智能化管理體系。在生產制造環節,借助大數據分析技術,對生產線實時數據進行深度挖掘與監測,實現設備故障的精準預判。通過提前規劃維護方案,減少設備停機時間,提升生產效率,降低能源消耗,推動生產制造向綠色、高效轉型;在供應鏈管理方面,運用人工智能算法優化采購與庫存策略,在保障原材料穩定供應的同時,降低庫存成本,提升供應鏈韌性,為新能源汽車企業綠色可持續制造筑牢根基。
九思軟件自主研發國產安全可控OA辦公系統,獲得信息安全管理體系認證證書,進入信創廠商目錄(0399)和信創圖譜,擁有完備的信創資質,為政企單位OA辦公系統國產化替代提供全方位解決方案。
九思軟件為麥特股份構建智能綜合管理平臺。該平臺基于人工智能與管理大模型構建,以“用戶”為核心、“流程”為主線、“表單”為載體,深度融合十大引擎技術,并內嵌九思智聯管理大模型,將麥特股份復雜的管理流程進行自動化重構,讓日常管理作業實現智慧化、智能化升級。
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推進巡視(XS)工作信息化建設,構建工作信息資料庫,加強資料管理規范化和使用的便捷性,提高巡前準備效率,增強組辦協同能力。加強XS數據綜合分析利用,提升問題發現能力,提高監督質效,推動巡視工作高質量發展。
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