“大模型+領域知識”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業內外部各類數據源中的事實知識和流程知識提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對話。以前用判別式的模型解決意圖識別問題需要做大量的人工標注工作，對新領域的業務解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調領域prompt，利用大模型的上下文學習能力，就能很快地適配到新領域的業務問題，其降低對數據標注的依賴和模型定制化成本。

杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質檢等產品通過自研的對話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業各類對話場景數據價值，幫助企業實現更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 國內的一些投資人和創業者，在經過幾個月的折騰后，發現還是要尋找盈利模式，業務應用場景和商業化的能力。杭州深度學習大模型怎么應用

    AI大模型賦能智能服務場景主要有以下幾種：

1、智能熱線。可根據與居民/企業的交流內容，快速判定并精細適配政策。根據**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務。

2、數字員工。將數字人對話場景無縫嵌入到服務業務流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數字化服務。辦事**與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等服務。

3、智能營商環境分析。利用多模態大模技術，為用戶提供精細的全生命周期辦事推薦、數據分析、信息展示等服務，將“被動服務”模式轉變為“主動服務”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統集成，自動處理一些標準化審批請求，審批進程提醒，并自動提取審批過程中的關鍵指標和統計數據，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質量。 福建行業大模型推薦大模型能夠在多輪對話的基礎上進行更復雜的上下文理解，回答較長內容，甚至能夠跨領域回答。

    隨著大模型在各個行業的應用，智能客服也得以迅速發展，為企業、機構節省了大量人力、物力、財力，提高了客服效率和客戶滿意度。那么，該如何選擇合適的智能客服解決方案呢？

1、自動語音應答技術(AVA)是否成熟自動語音應答技術可以實現自動接聽電話、自動語音提示、自動語音導航等功能。用戶可以通過語音識別和語音合成技術與AI客服進行溝通交流，并獲取準確的服務。因此，在選擇智能客服解決方案時，需要考慮AVA技術的成熟度以及語音識別準確度。

2、語義理解和自然語言處理技術智能客服在接收到用戶的語音指令后，需要對用戶的意圖進行準確判斷。智能客服系統通過深度學習、語料庫等技術，將人類語言轉化為機器可處理的形式，從而實現對用戶話語的準確理解和智能回復。

3、智能客服機器人的學習能力智能客服的機器學習技術將用戶的歷史數據與基于AI算法的預測分析模型相結合。這樣，智能客服就能對用戶的需求、偏好和行為做出更加準確的分析和預測，并相應做出更準確和迅速的回復。

    5月28日，在北京舉行的中關村論壇平行論壇“人工智能大模型發展論壇”上，中國科學技術信息研究所所長趙志耘發布了《中國人工智能大模型地圖研究報告》。報告顯示，中國大模型呈現蓬勃發展態勢，據不完全統計，到目前為止，中國10億級參數規模以上大模型已發布了80余個。從研發主體分布看，大學、科研機構、企業等不同創新主體都在積極參與大模型研發。杭州音視貝科技公司專注于人工智能領域智能語音、智能客服等產品的研發。自成立已來已在各行各業服務于多家企事業單位，助力企業智能化升級，降本增效，提升用戶滿意度。現在經過公司研發團隊夜以繼日的奮戰，終于完成大模型在智能客服領域的應用。相比之前的產品，現在的智能客服更加智能，能通過聯系上下文，判斷語境語義。 大模型在自然語言處理、計算機視覺、生成模型、語音識別和對話系統等領域取得了明顯的發展。

    大模型是指在機器學習和深度學習領域中，具有龐大參數規模和復雜結構的模型。這些模型通常包含大量的可調整參數，用于學習和表示輸入數據的特征和關系。大模型的出現是伴隨著計算能力的提升，數據規模的增大，模型復雜性的增加，具體來說有以下三點：首先，隨著計算硬件的不斷進步，如GPU、TPU等的出現和性能提升，能夠提供更強大的計算能力和并行計算能力，使得訓練和部署大型模型變得可行。其次，隨著數據規模的不斷增長，獲取和處理大規模數據集已經成為可能，我們可以利用更多的數據來訓練模型，更多的數據能夠提供更豐富的信息，有助于訓練更復雜、更準確的模型。大模型通常由更多的層次和更復雜的結構組成。例如，深度神經網絡（DNN）和變換器（Transformer）是常見的大模型結構，在自然語言處理和計算機視覺領域取得了重大突破。 隨著人工智能在情感識別與深度學習等技術領域的開拓，智能客服的功能方向將越來越寬廣、多樣。福州人工智能大模型推薦

隨著硬件和算法的不斷突破，大模型將在更多領域展現出更強大的能力和廣闊的應用前景。杭州深度學習大模型怎么應用

與傳統的智能客服相比，大模型進一步降低了開發和運維成本。以前，各種場景都需要算法工程師標注數據以訓練特定任務的模型，因此開發成本較高。現在，大模型本身的通用性好，不再需要很多算法工程師標數據，可以直接拿過來用，有時稍微標幾條數據就夠了。企業部署外呼機器人、客服系統的成本會降低。原有30個話術師的工作量，現在2人即可完成，而且語義理解準確度從85%提升至94%。

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