更新时间:2025-01-07 GMT+08:00
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应用场景

客服

通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好,提供更加个性化的服务。

农业

科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况,农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率,也能为可能发生的干旱提供预警,使农业部门能够及时采取措施,如推广节水技术或调整种植计划。

代码助手

在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。

盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型,程序员可以更加专注于创新和设计,而无需过多关注繁琐的编码工作。它不仅提升了代码的质量和稳定性,还缩短了开发周期,加速了产品的迭代和发布。

政务

通过CV大模型结合无代码/低代码AI开发工作流,面向城市政务场景的碎片化长尾需求,将传统的“专家式”、“作坊式”开发模式转变为“流水线”生产。

在城市政务“一网统管”的场景中,往往建设有庞大复杂的城市事件类别体系,包含了繁多细碎的事项类别,如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等,一个城市一般有几百种事件类别。同时,不同城市可能还有不同的标准,某城市关注某一些特定事件类别,另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此,城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。

传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。

钢铁

将预测大模型应用于钢铁煤炭行业,通过焦炭成分质量预测评估焦炭生产过程中焦炭成分及其质量,对于钢铁企业的生产效率、成本控制和环境保护具有重要意义;通过配煤比例优化,在高炉炼铁过程中合理选择和搭配不同种类、性质和质量的煤炭,降低生产成本;通过钢水温度预测,在钢铁冶炼过程中,提高钢水温度预测的准确率,确保钢水在适当的温度范围内进行浇注和连铸。

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