企业级AI助力大模型创新-从玩具到生产力工具

近期，OpenAI发布了颇具影响力的GPT-4模型，引领了一波以GPT-4为基础开发应用的创业公司热潮，其中包括在法律AI领域领跑的Harvey。除了OpenAI和Anthropic等获得大笔融资的公司推出的基础模型和相关服务外，个人用户AI聊天机器人等应用居多，而Character.ai和Inflection则推出了针对情感的个人AI助理。AI在法律和营销领域备受瞩目，诞生了一批知名公司，如Harvey、EvenUp、Synthesia、Typeface等。它们大多只是利用AI模型的某一项功能实现了创新，而在当时，用于处理复杂任务的企业级AI应用却尚未成熟。从个人应用发展到企业级应用，需要解决几个关键问题：

1. AI模型需要具备处理复杂推理和大规模数据的能力。目前，通过MoE（混合专家模型）等新模型部分解决了这一问题，具备了复杂推理和长上下文窗口的能力。
2. 企业需要解决AI模型和私有数据被盗用和泄露的风险。无论从模型层面还是AI安全工具层面，都有更先进的解决方案。

3. 企业所使用的AI工具必须安全可靠，符合法规，不得输出影响商业信誉的内容。

最近，一批企业级AI应用公司获得了集中融资，这些公司的创始人包括OpenAI董事会主席Bret Taylor、Transformer本文的主要作者Ashish Vaswani和Niki Parmar，以及Cloudera的前CEO Rob Bearden等。它们在一定程度上解决了上述问题。这些企业主要以Agent（AI代理）和企业级AI应用搭建平台为主。

其中，企业级AI助手Sierra（官方网站：sierra.ai）由Bret Taylor和Clay Bavor于2023年联合创立。Sierra获得了前期投资，其中包括Benchmark的2500万美元投资和后续由红杉资本（Sequoia Capital）领投的8500万美元融资，累计融资达1.1亿美元。Sierra是专注于企业的人工智能平台，主要通过AIAgent来优化客户体验。与传统AI客服的最大区别在于Sierra能够利用企业客户的内部知识直接处理事务，如安排交付、更新订阅或预订，而不仅仅是自动回复预设内容；当遇到问题无法回答时，Sierra不会瞎猜，而是会收集关键信息并向客户的人工客服团队提供详细摘要，便于他们有效处理问题。Sierra还提供AgentOS的Agent搭建平台，通过该平台搭建的Agent能够处理复杂的多步骤工作流程，安全地访问外部系统以获取数据并采取行动，同时保持品牌一致性和主题相关性。对于企业客户，Sierra提供的监控和过滤器、审计和检查功能是备受信任的工具。

另一家企业EssentialAI（官方网站：essential.ai）由Transformer本文的主要作者创建，专注于提供AIAgent辅助决策。EssentialAI于A轮融资中获得了5650万美元，由March Capital领投，谷歌、英伟达、AMD等科技巨头以及Franklin Venture Partners、KB Investment和Thrive Capital等专业投资机构参与。EssentialAI专注于为企业用户提供现成的AI产品，帮助他们省去为特定任务构建AI工具的麻烦。据介绍，EssentialAI的产品能够快速学习企业资料，并自动化耗时且单调的工作流程，从而提高企业整体生产力。

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国产ai大模型的未来在哪

国产AI大模型的未来在于持续的技术创新、应用场景的拓展以及生态系统的建设。 首先，技术创新是国产AI大模型发展的核心驱动力。 随着深度学习、自然语言处理等技术的不断进步，AI模型的能力也在持续提升。 国产AI大模型需要紧跟国际前沿技术趋势，加大研发投入，不断突破关键技术难题，提升模型的准确性、效率和可扩展性。 例如，通过改进模型架构、优化训练算法、提升数据处理能力等方式，可以进一步提高国产AI大模型的性能。 其次，应用场景的拓展是国产AI大模型发展的重要方向。 目前，AI技术已经广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。 未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，国产AI大模型将有望在更多领域发挥重要作用。 例如，在智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域，国产AI大模型可以通过处理和分析大量的数据，提供更加精准、高效的智能化解决方案。 最后，生态系统的建设是国产AI大模型发展的重要保障。 一个完善的生态系统可以为国产AI大模型提供丰富的数据源、开发工具、应用场景等支持，促进模型的持续优化和迭代。 同时，生态系统还可以吸引更多的开发者、研究者和企业加入，共同推动国产AI大模型的发展。 例如，通过建设开源平台、推动数据共享、加强产学研合作等方式，可以构建一个良好的生态系统，为国产AI大模型的发展提供有力支持。 综上所述，国产AI大模型的未来在于技术创新、应用场景的拓展以及生态系统的建设。 只有不断推动技术进步、拓展应用场景、加强生态建设，才能实现国产AI大模型的持续发展，为经济社会的数字化转型和智能化升级提供有力支撑。

20种AI工具将永远改变你的生产力

ChatGPT只是冰山一角～这些AI工具将永远改变你的生产力:1. Docktopus Al:与Al一起为您的演示创建引人注目的幻灯片。 2. Promptpal Al:帮助您发现最好的Al提示。 Al:使用Al创建视频演示。 4. Ask your PDF:一个Al聊天机器人，可以帮助你与任何PDF文档进行交互。 AI ：一款使用人工智能的会议记录器。 Al:用GPT-3得到你谷歌搜索的类似人类的答案。 7. ChatGPT Sidebar:可以在任何网站上使用的ChatGPT Chrome扩展。 8. MarcBot:生活在Telegram内部的人工智能助手。 9. Motion Al:轻松构建聊天机器人，在任何平台上做任何事情。 10. Roam around了：通过Al travel planner计划您的行程。 11. Beautiful:为工作场所生成的人工演示应用程序。 12. Quotify:从书籍和文章中提取有意义的引用的人工工具。 13. Harvey Al:由艾尔主导的法律顾问。 14. Bearly Al:用于读取、写入和创建内容的Al工具。 Al:你的研究助理，每天节省几个小时。 Al:基于GPT的人工智能助手帮助您更有效地使用生产力工具。 17.使用Al构建200多个可定制模板的理想工作流。 18. Base64 Al:使用Al从所有类型的文档中提取文本、数据、照片等。 Writer :生成文章和博客文章与Al在几秒钟。 Al：使用Al在LinkedIn上写有洞察力的评论。 21. Google Duplex:一个可以通过手机和你通话的人工智能助手。

大模型技术(大模型技术及应用基准)

什么是多模态、大模型,在生物识别行业呈现怎样的发展趋势? 多模态指的是同一个任务中使用多种不同的特征数据来完成，以此来提高识别准确度。 大模型指的是使用更多的参数来提高模型的表现，从而提高识别准确度。 大模型是指采用深度学习等技术构建的具有巨大参数量的神经网络模型，例如BERT、GPT等。 这些模型具有较强的泛化能力和表征能力，可以用于自然语言处理、图像识别等领域。 多模态即多模态生物识别是指整合或融合两种及两种以上生物识别技术，利用其多重生物识别技术的独特优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全。 这个问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决，这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。 基于多模态或多生物特征融合的解决方案代表了一个新兴趋势，某些应用会比单一方法的识别系统具有更好的技术性能。 多模态生物识别就是为满足不同场景和安全级别的要求将多种生物识别技术相融合。 如指纹识别，人脸识别，虹膜识别等。 多模态大模型区别在于不同的存在形式或信息来源。 根据相关资料查询是由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据（多模态用来表示不同形态的数据形式，或者同种形态不同的格式，表示文本、图片、音频、视频、混合数据）。 中国如何应对gpt未来 只有通过保持创造力、不断学习和开放合作的心态，我们才能够应对GPT带来的威胁，让我们的媒体行业不断地向前发展。 我们需要认识到，GPT只是人工智能技术的一个缩影，它是未来媒体发展的一个重要方向之一。 加强技术研发：加强技术研发可以提高模型的对抗能力，从而更好地应对GPT的挑战。 加强数据管理：GPT需要大量的文本数据进行训练和优化，因此数据管理至关重要。 当前，国内的相关科研机构和企业正在积极探索GPT技术在各个应用领域的运用，并推动其在中国的应用和发展。 预计在不久的将来，GPT人工智能中国会逐渐开放并面向市场推广，为用户提供更加智能化、高效化的服务。 中国可以在不久的将来使用GPT，正在努力研发相关技术和产业化应用，以达到更加完善的能力。 中国的研究者们正在努力开发和改进GPT技术，以更好地应用于中文环境。 例如，中国研究者们正在开发一种新的GPT技术，称为“中文GPT”，它可以更好地支持中文文本的生成。 AI大模型扎堆上线,你觉得谁能强势出圈? 1、AI大模型，就是让人用的。 先进的人工智能，就是要飞入寻常百姓家的。 可以设想，终究会飞入每一个普通开发者手中，乃至每一个普通消费者手中。 我们更重要的是，看个人怎么面对或应用这一强大的工具和助手。 2、李彤说，训练AI枯燥麻烦，都是累活，但“真正带出来了，还是很有成就感的”。 如今，李彤的AI学生已从人工智障，变得略通人性。 由于总是超前超额完成KPI，AI还曾被编辑部评为月度”勤奋之星”、“优秀作者”。 3、AI应用模型效率化生产增长117 AI应用模型效率化生产平台是全栈式的、可实现流水线开发的A应用模型生产工具。 4、据杭州日报7月21日的报道，在2022网络世界大会上，网络首席技术官王海峰展示了基于飞桨文心大模型“补全”后的《富春山居图》。 多模态大模型区别 多模态大模型区别在于不同的存在形式或信息来源。 根据相关资料查询是由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据（多模态用来表示不同形态的数据形式，或者同种形态不同的格式，表示文本、图片、音频、视频、混合数据）。 多模态指的是同一个任务中使用多种不同的特征数据来完成，以此来提高识别准确度。 大模型指的是使用更多的参数来提高模型的表现，从而提高识别准确度。 多模态也叫多模态生物识别，是指通过将两种及两种以上的生物识别技术进行组合，构成的多模态生物识别技术；大模型则是指具有大规模参数的人工智能模型。 区别在于指向不同，意思不同等，大模型是指形状，体积很大的模型，或者是和实物同样大的模型，而小模型是缩小版的模型，比如玩具模型，二者有关系有区别。 多模态隐喻通常指包含多个感官体验和语言的隐喻。 根据 Forceville 等人的研究，多模态隐喻包括以下五种模型：视觉模型、听觉模型、触觉模型、味觉模型、嗅觉模型。 其中，视觉模型是最常见的一种，它通过视觉图像的隐喻来表达语义。 多模态指的是同时聚合多种信息数据，使模型学习更加完备能够进行更加精确的识别。 单模态指的是只识别一种信息，并对这一信息逐渐完善。 大模型基础设施是什么 基础设施是一切企业，单位和居民生产经营工作和生活的共同的物质基础，是城市主体设施正常运行的保证，既是物质生产的重要条件也是劳动力再生产的重要条件。 基础设施是指为直接生产部门和人民生活提供共同条件和公共服务的设施。 基础设施是指为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施，是用于保证国家或地区社会经济活动正常进行的公共服务系统。 它是社会赖以生存发展的一般物质条件。 2023伊始，先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业最大智算中心，再有小鹏、理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶，随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网，自动驾驶AI技术再次成为顶流。 也就是说市政工程与城市基础设施的区别，就在于市政工程中包括了城市生活垃圾填埋处理。 从以上说明就知道，这两个概念的大小，也就一目了然了。 基础设施包括的三大类如下：一是信息基础设施。 标签: 大模型技术

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