三 、流程編輯用戶可以根據(jù)系統(tǒng)提供的控件任意組合，方便、快捷地生成所需要的業(yè)務(wù)。對業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的訪問，通過系統(tǒng)提供的外部服務(wù)控件可以方便地實現(xiàn)。不同業(yè)務(wù)流程之間可以相互轉(zhuǎn)移。利用業(yè)務(wù)生成系統(tǒng)，可在短的時間內(nèi)生成大量的自動語音處理流程。如與交換數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，可用以實現(xiàn)各種各樣復(fù)雜的功能，實現(xiàn)各種動態(tài)信息的查詢。由于采用開放動態(tài)鏈接庫的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)及控制交互，所以這些功能既可以由系統(tǒng)提供商負(fù)責(zé)開發(fā)，也可以由系統(tǒng)維護(hù)人員生成，并可隨時添加新的功能。四、錄音管理同時進(jìn)行多路電話錄音、***的設(shè)備。 是計算機技術(shù)與語音技術(shù)的完美結(jié)合。由于采用了先進(jìn)的 數(shù)碼錄音技術(shù)，配以功能強大、可靠的軟件，并借助...

2. 模型透明性與可信度挑戰(zhàn)“黑箱”特性：大模型的算法復(fù)雜性與可解釋性不足降低了高風(fēng)險決策的透明度，可能引發(fā)監(jiān)管機構(gòu)與投資者的信任危機（Maple et al., 2022）。具體表現(xiàn)為：○ 決策不可控：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯誤或誤導(dǎo)性信息可能生成低質(zhì)量結(jié)果，誤導(dǎo)金融決策（蘇瑞淇，2024）；○ 解釋性缺失：模型內(nèi)部邏輯不透明，難以及時追溯風(fēng)險源頭（羅世杰，2024）；○ 隱性偏見：算法隱含的主觀價值偏好可能導(dǎo)致輸出結(jié)果的歧視性偏差（段偉文，2024）。對客戶咨詢中的錯誤字進(jìn)行自動糾正。黃浦區(qū)提供大模型智能客服服務(wù)熱線大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練在這一階段，模型通過海量的未標(biāo)注文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語言結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系，從而為后...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）方法。這一方法首先通過標(biāo)注人員對模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎勵模型，然后利用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調(diào)，但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn)：基于大語言模型的信息系統(tǒng)可以通過自然語言對話實現(xiàn)復(fù)雜問題的交互式解答。例如，微軟推出的增強型搜索引擎New Bing將大語言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合，既保留了搜索引擎對實時數(shù)據(jù)的抓取能力，又?jǐn)U展了語義理解與答案整合功能。然而，大語言模型仍存在信息精確性不足、...

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(fù)責(zé)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(xùn)練，視覺大模型能夠完成圖像分類、目標(biāo)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(jìn)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。對企業(yè)的運行支持度很低。浦東新區(qū)評價大模型智能客服銷售電話2025年4月，張洪忠表示研究顯示，目前國內(nèi)主流媒體已經(jīng)將大模型技術(shù)應(yīng)用在內(nèi)...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）方法。這一方法首先通過標(biāo)注人員對模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎勵模型，然后利用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調(diào)，但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn)：基于大語言模型的信息系統(tǒng)可以通過自然語言對話實現(xiàn)復(fù)雜問題的交互式解答。例如，微軟推出的增強型搜索引擎New Bing將大語言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合，既保留了搜索引擎對實時數(shù)據(jù)的抓取能力，又?jǐn)U展了語義理解與答案整合功能。然而，大語言模型仍存在信息精確性不足、...

倫理對齊風(fēng)險：LLM的過度保守傾向可能扭曲投資決策，需通過倫理約束優(yōu)化模型對齊（歐陽樹淼等，2025）。3. 安全與合規(guī)挑戰(zhàn)01:34如何看待人工智能面臨的安全問題數(shù)據(jù)安全漏洞：LLM高度依賴敏感數(shù)據(jù)，面臨多重安全風(fēng)險：○ 技術(shù)漏洞：定制化訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)上傳與傳輸易受攻擊，導(dǎo)致泄露或投毒（蘇瑞淇，2024）；○ 系統(tǒng)性風(fēng)險：***可能利用模型漏洞竊取原始數(shù)據(jù)或推斷隱私信息（羅世杰，2024）；○ 合規(guī)隱患：金融機構(gòu)若未妥善管理語料庫，可能無意中泄露**（段偉文，2024）知識庫更新機制引入自動爬取技術(shù)，信息實時性提升。虹口區(qū)國內(nèi)大模型智能客服現(xiàn)價智能體03:**模型上新!讓自然流暢的語音交互...

比較大壓縮率為5倍，采用GSM壓縮方式，錄音時間比無壓縮方式的錄音時間長五倍。例如，當(dāng)系統(tǒng)安裝了一個 20G 硬盤時，錄音容量約 3400 小時。 可設(shè)定工作時段：為增加系統(tǒng)使用彈性，除選擇24小時錄音外，系統(tǒng)可在三個工作時段范圍工作，在非工作時段系統(tǒng)停止錄音。 五、 自動收發(fā)傳真功能 自動傳真：客戶可以通過電話按鍵選擇某一特定的傳真服務(wù)，傳真服務(wù)器會自動根據(jù)客戶的輸入動態(tài)生成傳真文件(包括根據(jù)數(shù)據(jù)庫資料動態(tài)生成的報表)，并自動發(fā)送傳真給客戶，而不需要人工的干預(yù)。為此，我們研制并提供話務(wù)員操作系統(tǒng)，供話務(wù)員操作使用。奉賢區(qū)本地大模型智能客服現(xiàn)價智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來的...

錯別字識別對客戶咨詢中的錯誤字進(jìn)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(dǎo)下，進(jìn)行智能分詞；但分詞遇到失敗時，在進(jìn)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(jìn)行維護(hù)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。不支持沒有內(nèi)置的知識管理方案，需要企業(yè)從頭設(shè)計。黃浦區(qū)安裝大模型智能客服銷售客戶服務(wù)系統(tǒng)...

倫理對齊風(fēng)險：LLM的過度保守傾向可能扭曲投資決策，需通過倫理約束優(yōu)化模型對齊（歐陽樹淼等，2025）。3. 安全與合規(guī)挑戰(zhàn)01:34如何看待人工智能面臨的安全問題數(shù)據(jù)安全漏洞：LLM高度依賴敏感數(shù)據(jù)，面臨多重安全風(fēng)險：○ 技術(shù)漏洞：定制化訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)上傳與傳輸易受攻擊，導(dǎo)致泄露或投毒（蘇瑞淇，2024）；○ 系統(tǒng)性風(fēng)險：***可能利用模型漏洞竊取原始數(shù)據(jù)或推斷隱私信息（羅世杰，2024）；○ 合規(guī)隱患：金融機構(gòu)若未妥善管理語料庫，可能無意中泄露**（段偉文，2024）該系統(tǒng)是一種點式或條式的知識管理系統(tǒng)，因此是一種細(xì)粒度的管理工具。楊浦區(qū)附近大模型智能客服供應(yīng)電腦傳真：如果業(yè)務(wù)代理在與客...

張先生意識到，與機器對話是不會有結(jié)果的，便要求“轉(zhuǎn)人工”，但回應(yīng)他的依然是那句冷冰冰的話：為了節(jié)約您的時間，請簡單描述您的問題。張先生連試了七八次，甚至提高了音量，但AI客服依然堅持著自己的“套路”?！拔覈L試線上溝通，但回答都是千篇一律的自動回復(fù)，問題依然沒有得到解決?！睆埾壬鸁o奈稱，他**終給該快遞公司濟南分公司打了電話，其工作人員查詢后發(fā)現(xiàn)并未收到物流信息。**終，張先生選擇線上平臺退貨，經(jīng)過多天**后，張先生終于解決了此事。對企業(yè)的運行支持度很低。普陀區(qū)辦公用大模型智能客服服務(wù)熱線2025年1月，DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek ...

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(dāng)，但成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)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。在3C行業(yè)應(yīng)用案例中，智...

以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個選項，當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時，AI客服仍是“自說自話”，重復(fù)著固定話術(shù)。然而，這還*是開始，接下來，AI客服共細(xì)分了4個二級菜單。在記者回答完***一個問題，成功轉(zhuǎn)接到人工客服時，時間已經(jīng)過去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求，卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設(shè)置的分類選項未能實現(xiàn)精細(xì)導(dǎo)流，客服表示需轉(zhuǎn)接至負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的客服處理，**終記者用時3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]如此無效溝通，AI技術(shù)是用上了，客戶服務(wù)卻全然沒有了。嘉定區(qū)評價大模型智能客服廠家直銷該系統(tǒng)是一種點式或條式的知識管理系統(tǒng)，因此是一種細(xì)粒度的管理工具。這中細(xì)粒度的知識管理工具...

查快遞遇上AI客服2025年3月13日，新聞報道稱，近日，濟南市民張先生原本滿心期待著年前在網(wǎng)上購買的年貨，然而，時間一天天過去，快遞的蹤跡卻如同石沉大海，杳無音信。起初，張先生以為只是物流信息延遲，便耐心等待。但日子一天天過去，快遞依然沒有動靜。他決定撥打快遞公司的客服熱線。當(dāng)張先生電話接通后，傳來的卻是一個機械而冷靜的聲音：請輸入您的單號。張先生按照提示操作，隨后AI客服稱：請簡單描述您的問題?？蔁o論張先生如何詳細(xì)地描述自己的問題，對方始終無法給出滿意的答復(fù)。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]。長寧區(qū)本地大模型智能客服銷售電話支持多渠道...

人工智能（AI）與大型語言模型（LLM）的深度融合雖帶來效率提升，但也催生了多重風(fēng)險與挑戰(zhàn)，亟需從技術(shù)、倫理與制度層面加以應(yīng)對。1. 技術(shù)與數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)敏感性與共享限制：金融數(shù)據(jù)的敏感性導(dǎo)致跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享受限，制約了模型訓(xùn)練集的擴展（Nie et al., 2024）。數(shù)據(jù)偏差風(fēng)險：AI驅(qū)動的金融系統(tǒng)可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（如歷史數(shù)據(jù)中的群體偏好）導(dǎo)致決策失真（Peng et al., 2023a）。算力限制：實時AI決策系統(tǒng)對邊緣計算能力提出更高要求，尤其在制造業(yè)等依賴實時反饋的場景中，輕量化模型與邊緣計算優(yōu)化成為關(guān)鍵（Zhai et al., 2022）。針對客戶的模糊問題，采用模糊分析技術(shù)，...

大模型起源于語言模型。上世紀(jì)末，IBM的對齊模型 [1]開創(chuàng)了統(tǒng)計語言建模的先河。2001年，在3億個詞語上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時的先進(jìn)水平 [2]。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，研究人員開始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語料庫，用于訓(xùn)練統(tǒng)計語言模型。到了2009年，統(tǒng)計語言模型已經(jīng)作為主要方法被應(yīng)用在大多數(shù)自然語言處理任務(wù)中 [3]。2012年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始被應(yīng)用于語言建模。2016年，谷歌（Google）將其翻譯服務(wù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)機器翻譯，其模型為深度LSTM網(wǎng)絡(luò)。2017年，谷歌在NeurIPS會議上提出了Transformer模型架構(gòu) [4]，這是現(xiàn)代人工智能大模型的基石。基于深度學(xué)習(xí)...

人工智能（AI）與大型語言模型（LLM）的深度融合雖帶來效率提升，但也催生了多重風(fēng)險與挑戰(zhàn)，亟需從技術(shù)、倫理與制度層面加以應(yīng)對。1. 技術(shù)與數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)敏感性與共享限制：金融數(shù)據(jù)的敏感性導(dǎo)致跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享受限，制約了模型訓(xùn)練集的擴展（Nie et al., 2024）。數(shù)據(jù)偏差風(fēng)險：AI驅(qū)動的金融系統(tǒng)可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（如歷史數(shù)據(jù)中的群體偏好）導(dǎo)致決策失真（Peng et al., 2023a）。算力限制：實時AI決策系統(tǒng)對邊緣計算能力提出更高要求，尤其在制造業(yè)等依賴實時反饋的場景中，輕量化模型與邊緣計算優(yōu)化成為關(guān)鍵（Zhai et al., 2022）。從語義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個層面...

七、電子郵件的收發(fā)管理電子郵件是商務(wù)領(lǐng)域的重要的溝通手段，當(dāng)然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人)，擁有這個功能***是對客戶的關(guān)懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應(yīng)答根據(jù)客戶的需要，將進(jìn)行自動語音應(yīng)答(IVR)的話路轉(zhuǎn)接到人工座席上，客戶將和業(yè)務(wù)代理進(jìn)行一對一的交談，接受客戶預(yù)定、解答客戶的疑問或輸入客戶的信息。另外，坐席員也可以將查詢的結(jié)果采用自動語音播報給客戶。坐席掛機后，通過按鍵對坐席評價或投訴。功能上可以分為普通坐席和班長坐席。如此無效溝通，AI技術(shù)是用上了，客戶服務(wù)卻全然沒有了。嘉定區(qū)評價大模型智能客服現(xiàn)價如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務(wù)技術(shù)方面，根據(jù)多年的技術(shù)...

智能體03:**模型上新!讓自然流暢的語音交互成為可能在智能體領(lǐng)域，大模型技術(shù)正推動語音助手、服務(wù)機器人等實體向認(rèn)知智能躍遷。通過多模態(tài)感知與強化學(xué)習(xí)框架，智能體不僅能完成語音交互、圖像識別等基礎(chǔ)任務(wù)，還能實現(xiàn)跨場景自主決策。當(dāng)前研究重點在于突破環(huán)境建模、長期記憶存儲等關(guān)鍵技術(shù)，使智能體在開放環(huán)境中實現(xiàn)類人的適應(yīng)性。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，大模型已滲透至辦公、教育、法律等垂直場景。例如，文檔智能系統(tǒng)可自動生成會議紀(jì)要、優(yōu)化合同條款；教育領(lǐng)域中，大模型可以協(xié)同教學(xué)，如作文批改、啟發(fā)式教學(xué)、試題講解等；法律領(lǐng)域中，大語言模型經(jīng)過領(lǐng)域適配以后，能夠助力完成多種法律任務(wù)，如合同信息抽取、法律文書撰寫和案...

比較大壓縮率為5倍，采用GSM壓縮方式，錄音時間比無壓縮方式的錄音時間長五倍。例如，當(dāng)系統(tǒng)安裝了一個 20G 硬盤時，錄音容量約 3400 小時。 可設(shè)定工作時段：為增加系統(tǒng)使用彈性，除選擇24小時錄音外，系統(tǒng)可在三個工作時段范圍工作，在非工作時段系統(tǒng)停止錄音。 五、 自動收發(fā)傳真功能 自動傳真：客戶可以通過電話按鍵選擇某一特定的傳真服務(wù)，傳真服務(wù)器會自動根據(jù)客戶的輸入動態(tài)生成傳真文件(包括根據(jù)數(shù)據(jù)庫資料動態(tài)生成的報表)，并自動發(fā)送傳真給客戶，而不需要人工的干預(yù)。從語義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個層面自動理解客戶咨詢。金山區(qū)辦公用大模型智能客服廠家供應(yīng)多模態(tài)大模型多模態(tài)大模型則能夠同時處理...

答案推薦引擎讓智能機器人能夠精細(xì)匹配答案；智能過濾引擎賦予機器人智能篩選答案的能力，屏蔽無效答案，將***的信息傳遞給用戶；智能反問引擎使機器人具備了多輪對話能力，持續(xù)地與用戶保持互動；場景識別引擎，通過上下文語境判斷，讓人機交互更加自然；系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)涉及三個主要方面：基于自然語言理解的語義檢索技術(shù)、多渠道知識服務(wù)技術(shù)、大規(guī)模知識庫建構(gòu)技術(shù)。在自然語言理解語義檢索技術(shù)方面，我們讓公眾以**自然的方式表達(dá)自己的信息或知識需求，并能夠獲得其**想要的精細(xì)信息。我們的系統(tǒng)首先對用戶的查詢進(jìn)行自然語言分析，這種分析在三個層次上進(jìn)行：語義文法分析、代詞類的短語文法分析、特征詞檢索。同時，對上述用戶的自...

錄音編輯與查詢：可采用多種方式對錄音文件查詢，并可根據(jù)通話內(nèi)容及聯(lián)系人等重要信息對錄音文件進(jìn)行編輯。 網(wǎng)絡(luò)查聽：LinkTel-VR錄音系統(tǒng)引入了先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使用戶可通過電腦網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程查聽。 自動備份：可設(shè)置自動備份的時間、備份介質(zhì)(如：硬盤、CD-R、MO等數(shù)據(jù)存儲設(shè)備)。 系統(tǒng)管理：可設(shè)定不同等級的密碼保護(hù)，除了系統(tǒng)管理員使用***的密碼外，還有用戶密碼、錄音文檔查詢密碼等多種保護(hù)措施。 錄音文件的兩級保護(hù)：除了按用戶要求進(jìn)行備份外，LinkTel-VR錄音系統(tǒng)還增加了錄音文件整理程序，整理程序可以恢復(fù)由于用戶誤操作而刪除的重要信息。 多種壓縮方式：PCM(35hr/G)、ADPCM(7...

查快遞遇上AI客服2025年3月13日，新聞報道稱，近日，濟南市民張先生原本滿心期待著年前在網(wǎng)上購買的年貨，然而，時間一天天過去，快遞的蹤跡卻如同石沉大海，杳無音信。起初，張先生以為只是物流信息延遲，便耐心等待。但日子一天天過去，快遞依然沒有動靜。他決定撥打快遞公司的客服熱線。當(dāng)張先生電話接通后，傳來的卻是一個機械而冷靜的聲音：請輸入您的單號。張先生按照提示操作，隨后AI客服稱：請簡單描述您的問題。可無論張先生如何詳細(xì)地描述自己的問題，對方始終無法給出滿意的答復(fù)。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(jìn)行知識管理。松江區(qū)附近大模型智能客服銷售電話由于...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）方法。這一方法首先通過標(biāo)注人員對模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎勵模型，然后利用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調(diào)，但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn)：基于大語言模型的信息系統(tǒng)可以通過自然語言對話實現(xiàn)復(fù)雜問題的交互式解答。例如，微軟推出的增強型搜索引擎New Bing將大語言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合，既保留了搜索引擎對實時數(shù)據(jù)的抓取能力，又?jǐn)U展了語義理解與答案整合功能。然而，大語言模型仍存在信息精確性不足、...

2018年，谷歌提出BERT預(yù)訓(xùn)練模型，其迅速成為自然語言處理領(lǐng)域及其他眾多領(lǐng)域的主流模型。BERT采用了*包含編碼器的Transformer架構(gòu)。同年，OpenAI發(fā)布了基于Transformer解碼器架構(gòu)的GPT-1。04:52ChatGPT為啥這么機智？2019和2020年，OpenAI繼續(xù)推出GPT-2、GPT-3系列，引起領(lǐng)域內(nèi)***關(guān)注。2022年，OpenAI推出面向消費者的ChatGPT，引發(fā)公眾和媒體熱議。2023年，GPT-4問世，并因其***的性能和多模態(tài)能力受到學(xué)界、業(yè)界和社會的高度關(guān)注。2024年，OpenAI發(fā)布了推理模型GPT-o1，它會在回應(yīng)指令前生成一長串的思...

2018年，谷歌提出BERT預(yù)訓(xùn)練模型，其迅速成為自然語言處理領(lǐng)域及其他眾多領(lǐng)域的主流模型。BERT采用了*包含編碼器的Transformer架構(gòu)。同年，OpenAI發(fā)布了基于Transformer解碼器架構(gòu)的GPT-1。04:52ChatGPT為啥這么機智？2019和2020年，OpenAI繼續(xù)推出GPT-2、GPT-3系列，引起領(lǐng)域內(nèi)***關(guān)注。2022年，OpenAI推出面向消費者的ChatGPT，引發(fā)公眾和媒體熱議。2023年，GPT-4問世，并因其***的性能和多模態(tài)能力受到學(xué)界、業(yè)界和社會的高度關(guān)注。2024年，OpenAI發(fā)布了推理模型GPT-o1，它會在回應(yīng)指令前生成一長串的思...

智能體03:**模型上新!讓自然流暢的語音交互成為可能在智能體領(lǐng)域，大模型技術(shù)正推動語音助手、服務(wù)機器人等實體向認(rèn)知智能躍遷。通過多模態(tài)感知與強化學(xué)習(xí)框架，智能體不僅能完成語音交互、圖像識別等基礎(chǔ)任務(wù)，還能實現(xiàn)跨場景自主決策。當(dāng)前研究重點在于突破環(huán)境建模、長期記憶存儲等關(guān)鍵技術(shù)，使智能體在開放環(huán)境中實現(xiàn)類人的適應(yīng)性。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，大模型已滲透至辦公、教育、法律等垂直場景。例如，文檔智能系統(tǒng)可自動生成會議紀(jì)要、優(yōu)化合同條款；教育領(lǐng)域中，大模型可以協(xié)同教學(xué)，如作文批改、啟發(fā)式教學(xué)、試題講解等；法律領(lǐng)域中，大語言模型經(jīng)過領(lǐng)域適配以后，能夠助力完成多種法律任務(wù)，如合同信息抽取、法律文書撰寫和案...

人工智能大模型（簡稱“大模型”）是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。人工智能大模型是近十年來興起的新興概念。其通常先通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過指令微調(diào)和人類對齊等方法進(jìn)一步優(yōu)化其性能和能力。大模型具有參數(shù)量大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)大、計算資源大等特點，擁有解決通用任務(wù)、遵循人類指令、進(jìn)行復(fù)雜推理等能力。人工智能大模型的主要類別包括：大語言模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型以及基礎(chǔ)科學(xué)大模型等。目前，大模型已在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括搜索引擎、智能體、相關(guān)垂直產(chǎn)業(yè)及基礎(chǔ)科學(xué)等領(lǐng)域，推動了各行業(yè)的智能化發(fā)展。AI客服在處理簡單、重復(fù)的問題時，效率高于人工客服，...

如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務(wù)技術(shù)方面，根據(jù)多年的技術(shù)推廣經(jīng)驗以及對多個行業(yè)的需求分析，我們設(shè)計一種可支撐不同用戶、不同渠道的統(tǒng)一的知識服務(wù)模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術(shù)，也融合了**、話務(wù)員、知識管理員等人工因素，是一種人機結(jié)合的服務(wù)模式。該模式可以統(tǒng)一的方式服務(wù)不同的用戶，應(yīng)用于不同的渠道（可支持短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入）。因此，**降低了企業(yè)客服成本。智能語音導(dǎo)航系統(tǒng)壓縮IVR菜單層級，自助服務(wù)成功率提升45%。黃浦區(qū)附近大模型智能客服銷售廠“AI客服雖然快捷，但我認(rèn)為AI客服無法替代人工客服?！睆埾壬硎?，他希望未來的智能客服能夠...

比較大壓縮率為5倍，采用GSM壓縮方式，錄音時間比無壓縮方式的錄音時間長五倍。例如，當(dāng)系統(tǒng)安裝了一個 20G 硬盤時，錄音容量約 3400 小時。 可設(shè)定工作時段：為增加系統(tǒng)使用彈性，除選擇24小時錄音外，系統(tǒng)可在三個工作時段范圍工作，在非工作時段系統(tǒng)停止錄音。 五、 自動收發(fā)傳真功能 自動傳真：客戶可以通過電話按鍵選擇某一特定的傳真服務(wù)，傳真服務(wù)器會自動根據(jù)客戶的輸入動態(tài)生成傳真文件(包括根據(jù)數(shù)據(jù)庫資料動態(tài)生成的報表)，并自動發(fā)送傳真給客戶，而不需要人工的干預(yù)。這是一般知識管理工具所不支持的。徐匯區(qū)安裝大模型智能客服現(xiàn)價AI客服無法準(zhǔn)確理解問題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費者...

人工智能（AI）與大型語言模型（LLM）的深度融合雖帶來效率提升，但也催生了多重風(fēng)險與挑戰(zhàn)，亟需從技術(shù)、倫理與制度層面加以應(yīng)對。1. 技術(shù)與數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)敏感性與共享限制：金融數(shù)據(jù)的敏感性導(dǎo)致跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享受限，制約了模型訓(xùn)練集的擴展（Nie et al., 2024）。數(shù)據(jù)偏差風(fēng)險：AI驅(qū)動的金融系統(tǒng)可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（如歷史數(shù)據(jù)中的群體偏好）導(dǎo)致決策失真（Peng et al., 2023a）。算力限制：實時AI決策系統(tǒng)對邊緣計算能力提出更高要求，尤其在制造業(yè)等依賴實時反饋的場景中，輕量化模型與邊緣計算優(yōu)化成為關(guān)鍵（Zhai et al., 2022）。通過自動化分流機制降低企業(yè)30%以上人...