江苏新蝶申请工程化大数据开发方法及系统专利,提高了开发效率
专利摘要显示,本申请提供了一种工程化大数据开发方法及系统,涉及数据处理技术领域,包括:交互数据业务管理系统整合多源数据,应用多模态数据融合技术增强数据价值;动态分层调整机制优化数据管理,配置开发参数,生成多人协作环境;自然语言处理技术简化需求转化,生成SQL框架指导协作开发。通过本申请可以解决现有技术由于在数据开发过...
...广东省工业和信息化厅关于印发《广东省集成电路工程技术人才...
6.从事生产技术管理工作及其后续技术支撑工作业绩突出,曾参与现代化管理方法,负责编制企业发展规划、技术标准、规范等3项以上,获业务主管部门批准付诸实施,取得显著效果的主要贡献者;或作为主要完成人参与2项以上企业的规划方案、新建工程项目可行性研究、初步设计、老企业改建或扩建方案及有关技术经济评价,已被采纳实施...
硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察
4.纯商业化产品公司:利用自身前期积累的垂直领域私有数据、在底座模型上生成垂直模型后,以标准化产品的形式服务自己的C端或者B端客户,获得商业化回报。前面三类LLM的应用场景事实上都实现了不错的效果和商业化,也是OpenAI及类似底座模型企业商业化的主体。但这些并不能支撑LLM需要完成的平台性的商业化生态。只有当第...
知识管理+大模型,“1+N=2”工程化适配落地 | 创新场景
在工程化适配的路径中,其中一种方式是基于开源模型,通过提示词工程、微调等多种方式,将业务落地。但从成本角度以及预期结果效果来看,企业用这种方式的ROI不好预测。另一种方式是用企业内部的专属知识与闭源大模型的泛化能力、推理能力融合。把企业内部的知识、数据转化到大模型当中,将企业内部向量数据库和通义千...
中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...
工程改进:细节铸就性能差异。1)以Mooncake为例的预填充与解码阶段架构分离;2)合成数据是后训练阶段实现性能突破的关键,通过强化学习+自对弈合成后训练数据,将数据驱动向推理计算密集型演进。Meta、英伟达、智谱、商汤已采用思维链或强化学习方式进行合成数据探索。风险AI技术迭代不及预期;AI商业化落地节奏不及预期。
安徽中医药大学王琪/程志非/桂双英ACS Nano:基于工程化细胞外囊泡...
该团队利用过表达趋化因子受体CCR2的小鼠骨髓间充质干细胞衍生的细胞外囊泡(MSCCCR2EVs),通过将其涂覆在负载中药活性成分二氢丹参酮I的纳米载体(MSeN-DT)上,成功制备出工程化细胞外囊泡纳米制剂(EVN)(www.e993.com)2024年10月19日。MSCCCR2EVs(EVN的外壳)由于高表达CCR2在黑质中显示出对特定趋化因子CCL2的归巢,并有效阻断CCR2-CCL2...
华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现
提示词工程、上下文学习这些数据运用方法在C端以及小B应用里面占很大比例,实质上都可以归结为简单或高级的API调用。推动底座参数能力scalinglaw的力度有限。RAG(检索增强生成)是目前利用大部分企业私有数据事实上的最普遍实践。其实质是检索加上极其复杂的上下文学习。有时会结合Langchain等编排以及Agent智能体的方法...
GPT应用迟未爆发,大模型泡沫初现,根源究竟在哪里?
1.C端终端用户:直接和GPT聊天,或者运用简单提示词工程,这里可以看作也在通过提示词使用自身一些简单的用户私有数据;2.B端终端客户:直接调用LLM的API接口来运用提示词工程;或将私有数据向量化后存入向量DB,再做RAG;或通过微调生成一些特定下游任务模型。很多这类客户反馈有不错的效果。
一位中国VC硅谷观察:寻找大模型泡沫根源
丨提示词工程、上下文学习这些数据运用方法在C端以及小B应用里面占很大比例,实质上都可以归结为简单或高级的API调用。推动底座参数能力scalinglaw的力度有限。丨RAG(检索增强生成)是目前利用大部分企业私有数据事实上的最普遍实践。其实质是检索加上极其复杂的上下文学习。有时会结合Langchain等编排以及Agent智能体的...
北京市人力资源和社会保障局 北京市经济和信息化局关于印发《北京...
集成电路产品和支撑专业方向,包括从事集成电路产品智能制造与自动化技术、客户技术支持、产品质量控制与可靠性分析、工业工程(IE)等方面专业技术人才。三、评价方式按照“个人自主申报、单位择优推荐、多方共同评价、促进评用结合、政府指导监管”的方式实行社会化评价,纳入本市年度职称评价工作安排,每年组织一次,可适时...