2025年1月，DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當，但成本遠遠低于閉源的o1模型，震撼了全球科技界。自2020年以來，大模型同時開始拓展至其他模態(tài)。2020年，谷歌公司提出Vision Transformer（ViT） [6]模型，將Transformer架構(gòu)引入視覺領(lǐng)域。2021年，OpenAI于發(fā)布了CLIP模型 [7]，將圖像和文本進行聯(lián)合訓練，實現(xiàn)了大模型中跨模態(tài)的信息對齊。2024年，OpenAI發(fā)布Sora，支持直接從文字提示詞生成視頻，引起社會***關(guān)注。沒有現(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。閔行區(qū)附近大模型智能客服圖片

隨后，記者又撥打了一家外賣行業(yè)的客服熱線，該平臺的AI客服首先會詢問用戶信息以確認身份，隨后進一步詢問訂單號及用戶想要反映的問題。當記者再次試圖直接跳過提問要求轉(zhuǎn)人工時，AI客服同樣堅持提供幫助，并給出多個處理選項，**終記者被引導至微信或APP在線客服。02:5900:00/02:59AI客服“已讀亂回” 人工客服“人間蒸發(fā)”事實上，在轉(zhuǎn)接人工的過程中，大量且繁瑣的問題不僅延長了用戶的等待時間，還引發(fā)用戶的煩躁情緒。“有些AI客服真的是給人找堵，多次表示轉(zhuǎn)人工后才艱難轉(zhuǎn)至人工?！本W(wǎng)友Jing在社交平臺上說。她的言論得到了不少網(wǎng)友的共鳴，有網(wǎng)友表示自己也曾有過類似經(jīng)歷，被AI客服逼得幾乎崩潰。同時，也有網(wǎng)友分享了自己在反饋問題時，與客服聊了半天才發(fā)現(xiàn)對方其實是AI的尷尬經(jīng)歷。嘉定區(qū)國內(nèi)大模型智能客服服務熱線出版行業(yè)：處理到貨查詢、缺貨賠償?shù)仁聞眨趶碗s場景轉(zhuǎn)接人工 [3]。

可解決通用任務由于在訓練過程中，模型會接觸到來自各個領(lǐng)域的大量信息，如新聞、書籍、網(wǎng)頁等多種類型的文本數(shù)據(jù)，它們能夠獲取***的背景知識和事實（有時稱為“世界知識”）。通過這些數(shù)據(jù)，大模型能在沒有經(jīng)過特定下游任務優(yōu)化的條件下展現(xiàn)出對較強的問題解決能力?？勺裱祟愔噶畲竽Ｐ湍軌蚶斫獠?zhí)行用戶使用自然語言給出的指令（又稱“提示學習”）。這種指令遵循能力使得大模型能夠完成從簡單到復雜的任務，例如文本生成、信息提取、推薦系統(tǒng)等，甚至在一些復雜場景下，能夠根據(jù)指令自動生成合適的響應或解決方案。這為人機交互相關(guān)的應用場景有重要的意義。

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)值預報方法對物理方程的高度依賴，將風烏GHR的預報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9km*9km），對應的地表面積約為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"研究范式基于深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過語音識別與自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)意圖識別，準確率達89.6% [1-2]。

可進行復雜推理經(jīng)過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)預訓練，大模型不僅能夠回答涉及復雜知識關(guān)系的推理問題，還可以解決需要復雜數(shù)學推理過程的數(shù)學題目。在這些任務中，傳統(tǒng)方法往往需要通過修改模型架構(gòu)或使用特定訓練數(shù)據(jù)來提升能力，而大語言模型則憑借預訓練過程中積累的豐富知識和龐大參數(shù)量，展現(xiàn)出更為強大的綜合推理能力。大語言模型05:31都在聊AI,那你知道AI是怎么訓練出來的嗎?大語言模型主要應用于自然語言處理領(lǐng)域，旨在理解、生成和處理人類語言文本。這些模型通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行訓練，能夠執(zhí)行包括文本生成、機器翻譯、情感分析等任務。大語言模型通?；赥ransformer架構(gòu)，通過自注意力機制有效捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系，并能在多種語言任務中表現(xiàn)出色。這類模型廣泛應用于搜索引擎、智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作和教育輔助等領(lǐng)域。在客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。閔行區(qū)評價大模型智能客服廠家供應

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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)務的語義檢索；支持企業(yè)信息和知識融合。業(yè)務層面支持企業(yè)面向客戶的知識管理；支持人工話務和文字話務的有效結(jié)合，成倍的提高人工話務效率，大幅度降低企業(yè)客服成本；精細化業(yè)務管理：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)務精細分析；閔行區(qū)附近大模型智能客服圖片

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