13.2.4 用户增长效果评估的新方法:人工智能大模型的应用和实践
l数据建议和改进:这一部分是指根据用户增长的核心指标的分析和解释,提出用户增长的建议和改进,例如如何优化和调整用户增长策略,以提高用户增长的效率和效果,例如如何增加或减少我们的广告投放,优化或改变我们的广告内容,提高或降低我们的广告费用等,以提高我们的拉新效率和效果,或者如何增加或减少我们的产品或服务...
密苏里大学许东:大模型时代,Prompt 为生物信息学研究带来新动力丨...
因此,通过这种方法,大型语言模型在生成回答时的准确性和可靠性得到了显著提升,减少了“幻觉”现象的发生,从而在生物信息学等领域展现出更大的应用潜力。许东同时还表示,尽管Prompt技术的应用前景广阔,但其自身也存在一定的局限性,如高度依赖于训练数据的质量和代表性、泛化能力受限等,同时在论文中许东也提到,模型的性...
专访王晓航:大模型需落地千行百业,生态繁荣才能摆脱增长焦虑
第三是可靠性,模型能力越强大,可靠性问题越关键。OpenAI前两周的动荡中,非常受争议的是超级对齐,前首席科学家想要花4年时间、20%的算力,系统性解决对齐问题。其实大模型要真正进入产业,最终不是形成一个超级APP,而是一个超级生态,对可靠性要求的挑战非常大。大模型非常擅长创作性的工作、文科生的工作,因为没有...
AI大模型概念龙头火爆!市盈率低至个位数,这些年报业绩高增长股被...
应用软件平台采用云边端架构,集运动控制技术、PLC技术和网络化技术于一体,并与AI大模型深度集成,支持智能编程和图像循迹等高端应用。另外,关于公司工业机器人+AI大模型的实际落地场景方面,2023年阿里云栖大会上展出了阿里云与拓斯达机器人控制平台融合的基于大模型的机器人码垛解决方案,三步即可完成码垛任务。高增长...
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...
趋势四:“AIAPIFirst”大模型功能性能力突破性增长近段时间以来,大模型正在经历功能性能力的快速增长和重大突破,其中多模态、Agent模式以及AssistantAPI成为了推动这一进程的关键力量。这些技术革新不仅扩展了大模型在不同领域的应用范围,还为人机交互和应用开发带来了新的可能。
专访王晓航:创造型和知识密集型产业,会是大模型落地最成功的领域
但像医疗、交通、金融这些专业领域没有很高的容错空间,所以如何解决可靠性比大家想象的要复杂很多,不是简单的对齐和幻觉问题,它要遵循现实社会和现实行业的规范、规章、价值观、专业性、事实性,才能落地(www.e993.com)2024年7月31日。不存在捷径,我们只能通过系统工程的方式去解决可靠性问题,也有探索在大模型底层如何做好进一步的对齐。
阿里云金融创新峰会今日召开,发布业内首份金融大模型指南
趋势四:“AIAPIFirst”大模型功能性能力突破性增长近段时间以来,大模型正在经历功能性能力的快速增长和重大突破,其中多模态、Agent模式以及AssistantAPI成为了推动这一进程的关键力量。这些技术革新不仅扩展了大模型在不同领域的应用范围,还为人机交互和应用开发带来了新的可能。
百度电话会:文心大模型日调用量超5000万次 为云业务带来6.6亿元...
我们手头有的芯片应该能够帮助我们将文心4.0提升到更高一个水平。我们将采取应用驱动的方式自我加强,让我们的用户和客户告诉我们在哪里应该进行改进和调整。对于我们的模型来说,可能是构建多模态代理,提高可靠性等。价格是一个非常重要的问题。制作高性能的基础模型,经济实惠对大规模运营至关重要。我们一直在持续减少模...
大模型新进化:智能体?超级生态?工具智能?
数据量爆发式增长,大模型参数不断增长,交互性也会越来越强,只不过大模型的预训练过程已经不需要了,更多的是怎么让它通过好的数据集形成质的飞跃。梁家恩(云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO):GPT-5只是一个代号,往后走还有很多问题要解决,AGI的能力要继续延伸,OpenAI是一个值得尊重的AGI的引领者。
蚂蚁集团副总裁王晓航:大模型真正融入千行百业繁荣生态,才能摆脱...
通用大模型的专业通识能力是短板,各种金融决策的复杂性和严谨性要求极高,大模型不擅长计算偏离度、风险集中度、风险等级等分析,即使有足够多的数据,其严谨梳理和计算能力也远远达不到今天的行业要求。强监管的金融行业对大模型的可靠性要求也极高,除了要解决大模型的幻觉,还要注重大模型在金融合规性、行业价值主张...