視覺大模型視覺大模型則主要應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域，負責處理和分析圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過對大量視覺數(shù)據(jù)的訓練，視覺大模型能夠完成圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務(wù)。隨著Transformer架構(gòu)的引入，模型如Vision Transformer（ViT）取得了***的成果。早期的視覺模型多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），如ResNet等，但隨著技術(shù)的進步，基于自注意力機制的視覺（大）模型逐漸成為主流。視覺大模型被廣泛應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控、人臉識別、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。主要是面向企業(yè)內(nèi)部進行知識管理，缺乏客戶化管理的有效支撐。嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片

錯別字識別對客戶咨詢中的錯誤字進行自動糾正不支持智能分詞在錯別字、縮略語、模糊推理等引導下，進行智能分詞；但分詞遇到失敗時，在進行上述迭代處理，直至分詞成功傳統(tǒng)分詞技術(shù)，難以處理海量客戶發(fā)出的海量咨詢業(yè)務(wù)擴展性隨著業(yè)務(wù)知識的不斷增長，系統(tǒng)的性能不會降低，因此具有良好的可擴展性可擴展性差易于管理采用企業(yè)知識管理系統(tǒng)，對文法、詞典進行維護管理不支持多渠道接入能同時接入短信、飛信、BBS、Web、WAP渠道不支持配套的運營系統(tǒng)配以話務(wù)員補發(fā)系統(tǒng)、話務(wù)質(zhì)檢系統(tǒng)、話務(wù)員小休管理模塊、短信網(wǎng)關(guān)接口、惡意攻擊檢測系統(tǒng)等。不支持嘉定區(qū)附近大模型智能客服服務(wù)熱線一邊是消費者著急希望能解決問題，一邊卻是AI客服機械地羅列一些無關(guān)痛癢的通用條款。

用途使得用戶體驗從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計和了解客戶需要，實現(xiàn)精細化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識建模；支持細粒度企業(yè)知識管理；支持多視角企業(yè)知識分析；支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分析；支持跨業(yè)務(wù)的語義檢索；支持企業(yè)信息和知識融合。業(yè)務(wù)層面支持企業(yè)面向客戶的知識管理；支持人工話務(wù)和文字話務(wù)的有效結(jié)合，成倍的提高人工話務(wù)效率，大幅度降低企業(yè)客服成本；精細化業(yè)務(wù)管理：支持精細化統(tǒng)計分析，支持近60個統(tǒng)計指標的數(shù)據(jù)分析，支持熱點業(yè)務(wù)精細分析；

基礎(chǔ)科學研究大模型正成為加速科學發(fā)現(xiàn)的新范式。生物醫(yī)藥領(lǐng)域通過蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型AlphaFold2突破傳統(tǒng)實驗瓶頸；上海人工智能實驗室構(gòu)建的"風烏GHR"氣象大模型，突破了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法對物理方程的高度依賴，將風烏GHR的預(yù)報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9km*9km），對應(yīng)的地表面積約為81平方公里，較此前的0.25經(jīng)緯度（25km*25km），范圍精確超過7倍，并將有效預(yù)報時長由10.75天提升至11.25天 [13]。這類科學大模型通過融合領(lǐng)域知識與數(shù)據(jù)規(guī)律，正在催生"AI forScience"研究范式?jīng)]有現(xiàn)成的方法支持細粒度知識管理，對“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。

指令微調(diào)與人類對齊雖然預(yù)訓練賦予了模型***的語言和知識理解能力，但由于主要任務(wù)是文本補全，模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時可能存在局限。為此，需要通過指令微調(diào)（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對齊進一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào)：利用任務(wù)輸入與輸出配對的數(shù)據(jù)，讓模型學習如何按照指令完成具體任務(wù)。此過程通常只需數(shù)萬到數(shù)百萬條數(shù)據(jù)，且對計算資源的需求較預(yù)訓練階段低得多，多臺服務(wù)器在幾天內(nèi)即可完成百億參數(shù)模型的微調(diào)。知識面向客戶的知識管理，使得客戶可以直接有效訪問到客戶化知識庫。同時也面向企業(yè)內(nèi)部進行知識管理。崇明區(qū)評價大模型智能客服供應(yīng)

2024年大模型技術(shù)突破后，上下文理解能力提升72%，支持圖像、語音混合交互模式 [4]。嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片

隱私使用爭議：○ 隱私侵犯：個人信息收集與使用可能違背知情同意原則（段偉文，2024）；○ 匿名推理風險：即使數(shù)據(jù)匿名化，模型仍可能通過關(guān)聯(lián)分析還原個體身份（蘇瑞淇，2024）；○ 法律爭議：數(shù)據(jù)使用邊界模糊，易引發(fā)監(jiān)管合規(guī)糾紛（羅世杰，2024）。4. 行業(yè)資源分配挑戰(zhàn)成本投入差異加劇“兩極分化”：大型金融機構(gòu)憑借技術(shù)、數(shù)據(jù)與人才優(yōu)勢占據(jù)主導地位，而中小機構(gòu)因資金與規(guī)模限制陷入“強者愈強，弱者愈弱”的困境。大型機構(gòu)通過擴大模型規(guī)模鞏固競爭力，導致行業(yè)資源加速集中（蘇瑞淇，2024）；中小機構(gòu)則需權(quán)衡投入產(chǎn)出比，若無法規(guī)?；瘧?yīng)用，AI投入可能難以為繼（羅世杰，2024）。 [18]嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片

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