开源模型还是商业模型?阿里云智能张翅提出金融企业选择大模型的6...
通过开发和应用新的解释性技术和方法,让AI的决策过程更加透明,可以有效提升模型的公正性和安全性,减少错误决策和偏差带来的风险。金融企业拥抱大模型面临的挑战“科技本质上是工具,其真正价值在于解决我们面临的各种问题,而非仅限于自我展示的华丽舞台。”这一观点在大模型领域同样适用且更具象化。我们可以定位大模型...
王晓航:创造型和知识密集型产业,会是大模型落地最成功的领域
医疗、金融等强监管行业对可靠性要求极高,我讲的可靠性不只是“幻觉”,还有合规性、适当性、伦理问题等,涉及每个行业的价值主张。如果这三个问题不解决,大模型在严谨产业落地时潜力无法发挥。如何解决这三个问题?一是大模型要跟领域内的专用小模型结合,比如资产配置,在理解用户需求后调动资产配置工具,而不需要让...
拿钱、增长、TMF,大模型应用层创业的 13 个 Tips
应用层作为模型层的下游,也会因此受益——商业层面,Sora为代表的多模态模型,不仅拓展了AI的技术边界,更为大量开发者提供了新的创新空间、商业可能性;资金层面,模型层的市场宣传也会为应用层带来新的资金增量,但这些增量资金未必会直接投向高风险、长周期、现在仍受到质疑的模型层。此外,一些有公司职务的高净值...
【产业互联网周报】OpenAI:ChatGPT企业版需求正在急剧增长;蔡崇信...
引导大银行发挥金融服务实体经济主力军作用,推动中小银行聚焦主责主业,支持银行补充资本,共同维护金融市场的稳定发展。做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章,继续加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的支持力度,推动加快发展新质生产力。国家数据局:统筹推进城市算力网建设,推动新能源汽车融入新...
昆仑万维:抢滩MoE,打造第二增长曲线
每个专家模型都是独立的神经网络,可以针对不同数据或领域进行训练,并依靠门控网络激活最佳专家模型,面对复杂任务时,具备准确性与灵活性;其次,相较传统稠密模型,MoE根据输入数据的特点只激活部分专家模型对输入进行处理,从而实现稀疏性,大幅提升预训练及推理速度;再者,与相同规模稠密模型相比,由于MoE的稀疏性,其训练及...
手机行业的2023:只剩12家主流品牌,产品功能已卷无可卷
另外,2023年10月,一加海外发布了折叠屏产品“OnePlusOpen”,它的配置和OPPOFind3基本一致(www.e993.com)2024年7月31日。OPPO让一加打折叠屏头阵,应该是看重了一加过去多年在海外市场积累的影响力,毕竟一加旗舰产品在海外一直拥有庞大且忠实的粉丝群体。看来,一加的作用不仅仅在于产品线和OPPO主品牌互补,还有冲击海外高端市场的任务。
奇富科技,用AI大模型为金融业“开挂”
安全性上,系统需采用高级加密和严格的数据保护措施来防止数据泄露和网络攻击。在可靠性方面,金融系统应能高效处理高频交易,保持快速响应和高可用性,这通常需要AI编程助手优化数据库查询和算法效率。准确性和一致性对于避免金融交易中的重大损失至关重要,专家模型能够生成精确的代码以确保数据处理无误。最后,合规性要求金融...
2024 AIGC应用十大趋势发布——智能化应用将出现爆发式增长
多模态大模型是当前大模型训练和开发的重要方向,能够提升智能化应用中的信息丰富度和全面性。多模态大模型在行业实践中显现出极强的可交互性,能够跨多个模态的数据融合,使应用具备更高处理能力,帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。在艺术设计、市场营销和客户服务等领域,多模态交互能够提升...
智能化应用将出现爆发式增长(AI前沿观察)
多模态大模型是当前大模型训练和开发的重要方向,能够提升智能化应用中的信息丰富度和全面性。多模态大模型在行业实践中显现出极强的可交互性,能够跨多个模态的数据融合,使应用具备更高处理能力,帮助开发者与最终用户精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息。在艺术设计、市场营销和客户服务等领域,多模态交互能够提升应用...
人工智能大模型专题报告:方兴未艾,并驱争先
数据:高质量的数据,能够为模型自身的学习、迭代,以及对推理能力的训练带来正向影响。按照当前LLM的技术范式,数据集主要应用于预训练和模型调优阶段。预训练阶段需要大规模、多类别、高质量的训练数据,在模型调优阶段,垂类小数据集、提示词工程同样重要。近年来全球数据量呈现爆发式增长,据IDC统计,2019年...