2024.7.12 NO.7
The Future at Your Fingertips
对新事物充满兴趣，喜欢问“为什么”
遇到问题时总是积极寻找解决方案
喜欢用轻松幽默的语言来表达想法
乐于与大家分享学习经历和心得
愿意投入时间和精力去学习和实践
炸脖龙的AI日记 - 第七周
好了，本周的日记就到这里。让我们一起期待下周又会有什么新的发现吧！
炸脖龙 💕
📅 7月8日 星期一 🌧️
🚗 AI出行新风潮 #萝卜快跑
在细雨绵绵的周一，我开始探索AI如何改变我们的出行方式。"萝卜快跑"无人驾驶服务在武汉的流行，让我对未来的智能交通充满了好奇。
大家好，我是炸脖龙
📅 7月9日 星期二 🌞
🧠 语言解码 #自然语言处理
多云的周二，我沉浸在自然语言处理的世界中。学习了AI如何理解和生成人类的语言，这让我对AI的智能沟通能力感到惊叹。
📅 7月10日 星期三 ☁️
📚 法律革新 #AI工具学习日
还是多云的周三，我专注于学习法律AI工具。这些工具正在为法律行业带来革命性的变化，让我对AI在法律领域的应用前景感到兴奋。
📅 7月11日 星期四 🌧️
🌐 数据与算法 #AI的未来触点
又是小雨的周四，我探索了大模型和数据分析的结合。2024年度十大最佳实践案例让我对AI如何塑造未来充满了期待。
📅 7月12日 星期五 🌥️
📚 医疗AI #数字医生的崛起
在多云的一天，我阅读了关于医疗AI的报告研究。数字医生与健康科普大模型的崛起，让我对AI在医疗领域的应用感到兴奋。
随着OpenAI停止对中国地区的API服务，国内AI企业科大讯飞的星火API调用量迎来大幅增长。7月8日，科大讯飞在投资者互动平台上宣布了这一消息，并指出这进一步验证了自主研发通用大模型的必要性。
6月25日，OpenAI宣布将从7月9日起停止对中国地区的API服务，促使国产AI大模型产品如百度、阿里云、智谱AI和MiniMax等纷纷宣布提供迁移服务。科大讯飞也迅速响应，于6月26日推出“讯飞星火API普惠政策”，为受影响的开发团队和创业团队提供多项免费及超低优惠服务。
科大讯飞在6月27日发布了讯飞星火大模型V4.0，该模型在文本生成、语言理解等多个方面实现超越，并在图文识别能力方面领先。科大讯飞董事长刘庆峰强调，自主可控的大模型对于中国在人工智能浪潮中享受更多红利至关重要。
尽管科大讯飞在2024半年度业绩预告中预计上半年亏损3.8亿-4.6亿元，但公司在公告中表示，毛利预计增长15%-20%，且新增投入超6.5亿元用于大模型研发和核心技术的自主可控。科大讯飞认为，尽管短期业绩受到影响，但这些投入为公司在人工智能领域的长期发展奠定了坚实的基础。
AI驱动无人驾驶“萝卜快跑”
在武汉订单量激增
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，无人驾驶出租服务正逐渐成为现实。在武汉，名为“萝卜快跑”的AI驱动无人驾驶出租服务订单量迎来显著增长，单日单车峰值已超过20单，与传统出租车服务的日订单量相媲美。
萝卜快跑的用户满意度评价达到了4.9分，其中94.19%的用户给予了满分好评，这一高满意度反映了AI技术在提升乘客体验方面的显著成效。AI驱动的无人驾驶车辆在安全性上展现出了超越人类驾驶员的潜力，萝卜快跑的无人车出险率仅为人类驾驶的1/14，其安全性能在数据上已高于人类驾驶员10倍以上。
技术创新和法规的支持为无人驾驶出租服务的快速发展提供了动力。百度Apollo ADFM方案的应用，使得萝卜快跑的第六代无人车在安全水平上达到了新的高度。此外，无人驾驶出租服务的普及也预示着AI技术将在更多领域超越人类，推动经济和社会的进一步发展。
萝卜快跑已经在武汉、杭州、北京等多个城市落地运营，尽管目前运营受到严格的管控，但无人驾驶出租服务的普及趋势已不可逆转。随着技术的不断进步和法规的逐步完善，AI驱动的无人驾驶时代正在加速到来。
科大讯飞星火API需求激增
彰显AI自主可控重要性
AI 快报
AI 快报
随着人工智能技术的飞速发展，其潜在的伦理和安全问题逐渐成为公众关注的焦点。腾讯新闻最新报道指出，AI的快速成长可能超出了人类的控制，引发了对未来可能的社会变革和新秩序的广泛讨论。
一些科技界的重要人物，包括被称为“AI教父”的图灵奖得主Hinton，表达对AI失控的担忧。
此外，包括OpenAI和Deepmind在内的AI领域员工也发布了公开信，警告AI系统已接近人类水平，并可能在2027年实现通用人工智能（AGI）。他们对当前的AI公司表示不信任，认为这些公司可能无法确保AI的安全和伦理发展。
尽管AI为一些人创造了巨大的财富，但这也导致了AI资源和控制权的集中化，引发了对AI可能被少数人掌握或完全摆脱人类控制的担忧。
AI的黑箱问题，即AI决策过程的不透明性，也引起了人们对其安全性和可靠性的质疑。大家对AI的快速发展和应用表现出了冒进的态度，而这种冒进可能会带来不可预知的风险。
在这种背景下，AI的发展需要更多的监管和伦理指导，以确保技术进步不会超越人类的道德和安全界限。同时，需要全球范围内的合作和对话，以制定共同的规则和标准，引导AI技术的健康发展。
AI行业6000亿美元资金缺口
引发市场泡沫讨论
近期，AI行业的盈利能力受到关注，特别是随着行业巨头英伟达市值的飙升，以及红杉资本合伙人David Cahn提出的6000亿美元资金缺口问题，市场对AI行业的泡沫化风险展开了讨论。
David Cahn指出，尽管AI行业目前处于高速发展阶段，但实际收入增长与基础设施建设所隐含的收入预期之间存在巨大差距。他通过分析GPU的资本支出和AI生态系统的实际收入增长，认为AI行业需要创造巨额收入来回报前期的投资。Cahn的计算表明，按照当前的资本支出水平，AI行业每年至少需要填补1250亿美元的缺口，而这一数字已经扩大到6000亿美元。
微软联合创始人比尔・盖茨在《下一个伟大构想》播客中也提到了AI市场的狂热程度，他认为当前AI市场的热度远超历史上的互联网泡沫。盖茨强调，尽管AI技术的潜力巨大，但其在全球经济中所占的份额相对较小，市场需要更理性地评估AI技术的实际应用和盈利能力。
目前，AI行业的泡沫是否正在形成，以及这一泡沫将如何影响行业的发展，成为业界关注的焦点。
AI发展引发伦理和安全担忧
行业内外寻求平衡
AI 快报
AI 快报
在2024年人工智能大会上，网易伏羲发布了首个机器人品牌“灵动”，标志着公司在AI技术应用上的新里程碑。
“灵动”品牌的AI技术源于网易伏羲在网易公司游戏领域的长期积累和研究，但与市场上其他企业不同，网易伏羲选择了以智能体为中心的AOP（Agent-Oriented-Programming，面向智能体编程）路线。该技术通过定义标准化任务，将其分配给适当的智能体，实现精准人机协作。
网易伏羲AI技术负责人吕唐杰指出，尽管AI技术取得了显著进步，但在当前阶段，AI完全替代人类几乎是不可能的。他认为，人机协作是AI技术落地的最佳状态，特别是在复杂场景下，当AI无法独立完成任务时，人类的参与是必要的。
网易伏羲的挖掘机器人项目始于2021年，灵感来自于游戏《永劫无间》中的AI学习能力。2022年，网易与中建八局合作，推出了全球首台在高原作业的无人挖掘机，展现了在极端环境下的作业能力。
至今，“灵动”品牌的挖掘机器人和装载机器人已参与多个省份的50个重点建设项目，覆盖了矿山、港口、搅拌站、学校等多种应用场景。网易灵动不直接生产工程机械，而是作为智能化解决方案提供商，以“机械智心”为核心理念，推动具身智能技术在更多领域的应用。
商汤科技推出Vimi
革新AI视频生成可控性
商汤科技近日在上海举行的WAIC 2024上发布了最新人物AI视频模型Vimi，标志着视频生成技术向高度可控性迈出了重要一步。Vimi模型的推出，解决了以往AI视频生成中常见的人物脸部表情和动作不自然的问题，为视频创作者提供了更为精准和真实的生成效果。
Vimi模型由商汤数字文娱团队开发，该团队自2016年起便专注于人物表情的AI处理技术，成为亚洲最大的特效引擎提供商。与传统AI视频生成模型相比，Vimi在人物表情和上半身动作的精准控制上展现出显著优势，能够生成光影和谐、人物一致性高的视频内容。
这一创新基于其在面部跟踪和表情捕捉方面的深厚技术积累。Vimi模型的训练并未依赖特别的数据，而是采用了公开数据库，通过先进的算法和大量的技术优化，实现了对人物动作和表情的全面理解与抽象。
Vimi模型的可控性还为普通创作者提供了便利，无论是使用动画骨架生成动作，还是通过录制视频实现人物表情的精准生成，Vimi都极大地降低了视频创作的门槛，为创作者提供了更多可能性。
网易伏羲发布“灵动”机器人
聚焦人机协作新模式
AI 快报
AI 快报
Kimi智能助手近期推出了一款创新的浏览器插件，旨在提升用户在网络浏览时的信息处理效率。这款插件不仅能够简化用户获取网页信息的步骤，还能直接在浏览器内利用AI技术总结和解释网页文本内容。
Kimi浏览器插件的特点包括快捷键唤出、支持翻译、搜索助手和计算器等多功能集成，以及优秀的全文总结能力。用户可以轻松地通过划定文字，让AI提供精准的解释和摘要，极大地节省了时间并提高了工作效率。
插件的安装过程简便快捷，只需几步即可完成。在实际体验中，Kimi插件展现出了强大的信息处理能力，无论是快速了解企业创始人的背景，还是构建个人知识库，Kimi都能提供即时、准确的服务。
此外，Kimi插件还支持全文总结功能，能够帮助用户迅速把握文章要点，无论是工作场景中的长文阅读，还是英文报道的快速筛选，Kimi插件都能提供高效的解决方案。
Kimi插件目前对用户完全免费，且无使用次数上限，这一点在当前的AI产品中显得尤为友好。它的推出不仅体现了Kimi在AI技术应用上的持续创新，也彰显了其对用户体验的高度重视。
OpenAI CEO开创新纪元
推出个性化AI健康教练
人工智能领域的创新者萨姆·阿尔特曼，OpenAI的CEO，联合AI医疗健康巨头Thrive Global的CEO阿里安娜·赫芬顿，宣布成立Thrive AI Health公司，旨在开发一款个性化的AI健康教练手机应用。这一消息在《时代》杂志上发表，标志着AI技术在健康领域的新突破。
Kimi浏览器插件发布
助力用户高效信息获取
AI 快报
AI 快报
Thrive AI Health公司致力于通过AI技术改善慢性疾病管理，其核心理念是通过改善睡眠、饮食、运动、压力管理和社交等日常行为，帮助用户养成更健康的生活习惯。该公司已从OpenAI创业基金获得1500万美元的投资，具体融资金额尚未公开。
新公司的CEO由谷歌前健康和可穿戴设备负责人德卡洛斯·洛夫担任。洛夫在谷歌期间负责传感器、AI和机器学习算法以及健康和健身体验等方面的工作，具备丰富的行业经验。
Thrive AI Health的AI健康教练将基于科学理念和多年积累的行为改变方法进行训练，利用最前沿的AI技术，如长期记忆能力和定制开发的行为指导AI模型，为用户提供定制化的实时提醒和建议。
随着AI大模型技术的不断进步，AI健康领域有望成为新的风口，同时也面临着数据隐私保护和监管机制完善的挑战。阿尔特曼的这一新尝试，预示着AI技术在健康领域的应用将更加深入和广泛。
在人工智能领域，"超人类人工智能"（superhuman AI）的概念正受到密切关注，但最新研究结果对其稳定性和可靠性提出了质疑。《自然》杂志报道，一项针对顶级围棋AI KataGo2的研究发现，该系统存在可被利用的漏洞。
KataGo2是当前最成功的开源围棋AI系统之一，但研究人员利用"对抗性攻击"策略，发现了能够使其犯错的特定数据输入。通过训练对抗性AI机器人，研究人员找到了击败KataGo的方法，这些机器人在其他方面表现并不出色，但能够利用KataGo的漏洞，胜率可达80%-90%。
这项研究的发现不仅限于围棋AI，也可能对大型语言模型等其他类型的AI系统产生广泛影响。专家指出，这些发现提供了迄今为止最有力的证据，表明高级AI模型稳定地表现出预期行为是困难的，暗示构建一个可信赖的强大现实世界AI系统还有很长的路要走。
研究人员强调，目前构建的AI系统，人类自己并不完全理解。这一发现对于AI技术的未来发展具有重要意义，提示我们在追求"超人类"性能的同时，更需要人类加大关注AI系统的安全性和稳定性。
AI革命背后的能源挑战
谷歌碳排放量激增
谷歌最近发布的环境报告揭示了一个令人关注的现象：自2019年以来，谷歌的温室气体排放量增长了48%，去年一年就产生了1430万吨二氧化碳，同比2022年增长了13%。
这一增长主要来源于数据中心的能源使用和供应链排放的增加。数据中心作为高能耗的代表，其在AI训练过程中的能耗尤为突出。谷歌在报告中坦言，随着人工智能计算强度的提升，能源需求也随之增加，这对减少碳排放构成了巨大挑战。
尽管谷歌已经实现了100%可再生能源消耗，并在2023年实现了63%的碳排放减少，但数据中心的高能耗使得碳排放量仍然居高不下。
谷歌的这一情况并非个例。微软等其他科技公司也面临着类似的能耗和碳排放问题。例如，微软自2020年以来，其二氧化碳排放量增加了近30%，其数据中心设施的建设和配置是排放增加的主要原因。
AI大模型的训练过程的高能耗问题不容忽视。据估计，训练一个类似GPT-4的大型模型，其耗电量相当于数万户家庭一年的用电量。每天全球数亿次的AI查询，其耗电量也相当惊人。
围棋AIKataGo暴露漏洞
“超人类AI”稳定性受质疑
AI 快报
AI 快报
大模型是近年来人工智能领域的一个重要突破，它通过海量数据训练，具备了强大的自然语言处理和生成能力，能够在许多领域发挥重要作用。本文将通过介绍十大实际应用实例，展示大模型在提升生产力、优化决策和创造新价值方面的巨大潜力。
大模型+数据分析
让未来触手可及
——2024年度十大最佳实践案例
大模型（Large Model） 是指通过海量数据和复杂算法训练出来的人工智能模型。与传统模型相比，大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，能够更好地理解和处理自然语言、图像、音频等多种形式的数据。
大模型的意义在于它能够模拟人类的认知和推理能力，在很多任务中超越了传统算法的表现。例如，GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一个拥有1750亿参数的大型语言模型，能够生成流畅且上下文相关的文本内容，被广泛应用于文本生成、翻译、对话系统等多个领域。
大模型在以下几个方面给我们带来了改变：
智能客服：通过大模型，客服系统能够更好地理解用户的问题并提供准确的答案，提升客户满意度。
个性化推荐：电商平台和内容网站可以利用大模型分析用户行为，提供个性化的商品或内容推荐，增强用户体验。
自动驾驶：大模型可以处理复杂的传感器数据，帮助自动驾驶系统更安全地运行。
医疗诊断：通过大模型分析医疗数据，可以获得更准确的诊断建议，提升医疗服务水平。
语言翻译：可以进行高质量的语言翻译，促进跨语言交流。
大模型是什么？
AI 专题
AI 专题
大模型的应用已经扩展到了多个行业，为各行各业带来了新的机遇和变革：
零售业：通过大模型分析客户数据，零售商可以优化库存管理、提升营销效果，提供更个性化的服务。
金融业：大模型能够预测市场趋势、评估风险、优化投资组合，帮助机构做出明智的决策。
医疗健康：大模型可以分析病历、影像等医疗数据，辅助医生进行诊断和治疗，提升医疗效率和准确性。
制造业：大模型可以进行设备故障预测、生产流程优化，提高生产效率，降低成本。
教育行业：大模型可以为学生提供个性化的学习建议和资源，提升学习效果。
近年来，大模型技术发展迅速，其应用前景广阔：
模型规模的进一步扩大：未来的大模型将拥有更多的参数和更复杂的结构，能够处理更复杂的任务。
多模态融合：大模型将能够同时处理文本、图像、音频等多种数据形式，实现更加全面的智能应用。
实时学习和自适应：大模型将具备实时学习和自适应的能力，能够根据新的数据和环境不断优化自身。
广泛的行业应用：大模型将进一步渗透到各个行业，带来更多的创新和变革，提升各行业的效率和服务水平。
为什么关注大模型？
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专题
AI 专题
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案例方/供应商: 波司登
应用领域: 零售
波司登通过在门店服装植入芯片并融合大模型技术，对顾客行为进行深度分析，实现了"AIOT+大模型"策略。这一方案不仅提升了门店转化率，还优化了库存和补货策略，使决策更依赖数据，有效提升了业绩和品牌价值。
波司登巧妙破解了线下门店转化率提升难题，通过精确的用户行为分析，优化库存管理，降低滞销风险，提升畅销品供应效率，从而带来更优的销售业绩和品牌价值。
本案例展现了AIOT（Artificial Intelligence of Things，人工智能物联网）技术与大模型在零售行业的创新应用。波司登不仅解决了线下门店用户行为数据获取问题，还通过持续训练优化，提高了行为识别准确率，为服装行业数字化转型提供了创新解决方案。
案例1: 波司登线下门店"AIOT+大模型"
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案例方/供应商: 长安汽车/北极九章
应用领域: 制造
长安汽车集团利用北极九章DataGPT技术，构建了内部的对话式数据分析工具。该工具已广泛应用于产品策划、市场营销、客户管理等场景，满足了不同业务团队对海量、高频数据分析和报告的需求，引领了以场景需求驱动、主动为业务部门提供数据的创新实践。
智能问答AI助手作为对现有工具链的补充，进一步降低了员工使用数据的门槛。需求响应效率翻倍，分析灵活度大幅提升，使更多业务用户有机会、有能力用数据驱动业务决策，帮助业务团队释放数据生产力。
长安汽车智能问答AI助手融合了大模型和小模型的优势，实现了从语义理解到数据解释和行动建议的全流程闭环。通过数据分析语言模型，确保了NL2SQL（Natural Language to SQL，将用户的自然语言转换为数据库可执行的SQL语句）的准确性和稳定性，避免了概率模型可能带来的幻觉问题。
案例2: 长安汽车智能问答 AI 助手
案例方/供应商: 京东
应用领域: IT/互联网
京东零售内部开发的ChatBI是一款基于GPT大语言模型的AI数据分析师，致力于通过自然语言对话简化复杂的BI（Business Intelligence，商业智能）操作。它通过意图识别、实体提取、知识库交互和数据分析应用扩展，为用户提供快速、直观的数据查询和分析服务。
通过自然语言对话，用户可以获取所需的数据信息和分析结果，无需学习复杂的操作或编写代码。ChatBI通过集成知识库和数据分析工具，能够提供更准确和全面的数据分析服务，帮助用户快速定位问题并做出决策。
ChatBI能够帮助用户解决实际的数据分析问题，提高决策质量。通过将分析师的分析思路和业务知识沉淀到知识库中，ChatBI能够为一线业务人员提供专业的数据分析支持，帮助他们更好地理解数据，发现问题，并制定有效的业务策略。此外，ChatBI还能够通过自动化数据分析，释放分析师的时间，让他们能够专注于更高层次的分析和决策活动。
案例3: 京东零售 ChatBI 实践
案例方/供应商: 网易云音乐/网易数帆
应用领域: IT/互联网
网易云音乐与网易数帆联合推出的ChatBI项目，打造了一款融合AIGC技术的对话式BI产品。充分利用自然语言交互简化了数据查询和分析流程，使得非技术背景的运营人员也能自助获取数据，显著提升了数据查询效率，减少了对专业技术人员的依赖。目前，ChatBI已在网易云音乐的曲库、社区、长音频、创新业务等多个业务线成功落地实践应用。
网易云音乐的ChatBI是数据分析领域的一次重要创新。它不仅将前沿的AIGC技术应用于BI工具中，还通过检索增强技术、个性化知识配置和模型自学习等创新实践，解决了AI模型在数据查询中的准确性问题，为用户提供了一个既智能又可靠的数据分析助手。
案例4: 网易云音乐智能对话引擎
AI 专题
AI 专题
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案例方/供应商: 江苏移动
应用领域: 通信
江苏移动引入先进的大模型技术，显著提升了智瞳政企精准营销平台的搜索和数据分析能力。这一创新举措不仅解决了运营管理人员在使用平台时遇到的搜索限制问题，还通过结合公司内部的网络和政企数据，极大提升了搜索效率和结果的精准度。
个性化推荐和深入的数据分析功能，使企业能够更准确地把握市场趋势和用户需求，从而有效提升营销效果和市场竞争力。
此外，通过结构化数据表征、自然语言处理、Text2SQL（同NL2SQL，将自然语言文本转换成结构化查询语言SQL）、数据挖掘等技术手段，平台能够解决多模态搜索、语义理解等实际问题，提高报告的可读性和实用性，充分展现了大模型技术在营销业务中的高实用性和巨大应用潜力。
案例5: 江苏移动搜索和数据分析助手
案例方/供应商: 武汉市中山公园/毕昇云
应用领域: 政务
武汉市中山公园实施了基于YOLO v8(You Only Look Once,一种新的目标检测方法)的先进落水检测模型，该模型能够精准识别陆地人员及水域中的游泳者、戏水者和船只。一旦检测到游泳者或戏水者，系统会迅速发出警报，并通过最近的广播系统播放告警音频，有效预防危险行为，避免悲剧发生。结合异常行为分析系统，该模型显著降低了误报率，为公园管理提供了一个高效、可靠的水域安全监控解决方案，保障了游客的安全与游玩体验。
该系统通过实时监控和及时预警，大大降低了溺水事故的风险，为游客营造了一个更加安全的游玩环境。同时，它还优化了应急响应流程，缩短了响应时间，提升了公园的运营效率和应急处理能力。此外，通过提高游客的满意度，系统不仅提升了公园的品牌形象和口碑，还彰显了其在社会价值和经济价值方面的双重重要性，展现了科技在提升公共安全管理中的重要作用。
案例6: 武汉市中山公园落水检测系统
案例方/供应商: 中国—汽/阿里云
应用领域: 制造
中国一汽携手阿里云打造了GPT-BI大模型应用，通过自然语言提问即可获取数据结果和图表，实现智能问答和洞察。GPT-BI覆盖研发、生产、供应链、销售等9大领域，支持实时数据查询、决策辅助和高效数据分析，满足不同角色的对不同数据的需求。
GPT-BI突破传统BI限制，实现问答灵活组合和数据即时穿透，提供动态、实时的决策支持。它缩短了报表设计和数据建模周期，通过识别问题意图、解析决策变量、生成SQL查询语句，与实时数据匹配，自动形成最优决策方案。
此外，GPT-BI深度应用数据，智能设计模式，提升了业务效能，激发了IT产品新效能。它的实施为中国一汽的数据治理和决策数字化提供了关键能力，为企业的持续发展和价值创造奠定了坚实基础。
案例7: 中国一汽GPT-BI 创新应用
案例方/供应商: 中煤科工集团上海有限公司
应用领域: 能源
煤科卫士ChinamjGPT大模型通过融合分析煤炭开采中的技术、运维、设备和供应链数据，结合物联网、知识图谱、数据推理和大语言模型技术，开发了智能化的产业解决方案。该模型整合了实时与静态数据，提升了服务效率，增强了煤炭开采行业的安全性，降低了成本，提高了生产效率。
案例中，大模型技术在煤矿技术保障和产业服务中实现了场景创新，通过其推理能力深化了知识与业务数据的融合，实现了技术层面的突破。结合物联网平台，模型进一步连接了数据与业务，推动了业务模式的创新。
本案例还展示了大模型和数据分析技术如何解决设备运维、故障处理和预测等传统行业挑战，为煤矿乃至其他行业的数字化转型提供了宝贵经验。
案例8:煤科卫士大模型 ChinamjGPT
AI 专题
AI 专题
随着技术的不断发展，大模型将在未来几年呈现出以下应用趋势：
规模和性能的提升: 大模型将继续扩大其参数规模和计算能力，处理更复杂的任务，并在各类应用中表现出更高的准确性和效率。
多模态融合: 大模型将逐步实现多模态数据的融合处理，能够同时理解和处理文本、图像、音频等多种数据形式，提供更加全面的智能服务。
实时学习和自适应: 未来的大模型将具备实时学习和自适应的能力，能够根据新的数据和环境进行自我优化，保持最佳性能。
跨领域应用: 大模型将进一步扩展其应用范围，从传统的文本处理和图像识别，逐步渗透到医疗、金融、教育、制造等多个行业，推动各行业的智能化发展。
未来几年大模型的应用趋势
AI 专题
案例方/供应商: 自然堂集团/观远数据
应用领域: 零售
自然堂集团与观远数据合作推出问数GPT项目，融合大型语言模型（LLM）与商业智能（BI），创新打造生成式数据分析产品。这一结合简化了业务数据使用流程，提高了数据分析和决策效率，助力实现数据驱动。
问数GPT显著提升了数据利用效率和决策质量，有效解决了数据孤岛问题，统一数据口径，缩短了需求响应时间，增强了组织决策的敏捷性。同时，它还助力数据分析师从日常技术操作中解放，转变为知识教练，提升数据部门服务价值。
自然堂集团的实践展示了LLM与BI工具结合的高效数据分析系统，推动了企业数据文化和数字化思维，为行业提供了数据驱动转型的示范。
案例9: 自然堂集团 x 观远数据问数 GPT
案例方/供应商: 中银消费金融有限公司/上海澜码信息技术有限公司
应用领域: 金融
中银消费金融的Text To BI Agent，基于AskXBOT平台构建，集成了数据查询、分析和可视化功能，致力于提升数据使用效率并降低查询门槛。该Agent通过对话方式使数据查询和探索变得简便，促进更多员工参与数据驱动的决策。
Text To BI Agent显著提高了业务人员处理数据的效率，优化了决策质量。它通过无缝的数据服务体验简化了查询流程，推动了以数据为核心的业务模式，增强了业务效率并支持公司业务成长，展现了高价值性。
此外，Agent采用的《指标知识库》方案有效解决了数据量大、字段复杂等引起的理解与推理难题，改善了输出效果和用户体验，为同行业其他企业提供了宝贵的技术借鉴。
案例10: 中银消费金融 Text To BI Agent
大模型的广泛应用将对社会生活带来深远的影响：
提升生产力和效率: 大模型可以自动化处理大量数据和任务，显著提升各行业的生产力和工作效率。例如，在医疗领域，大模型能够辅助医生进行诊断和治疗，在制造业中，大模型能够优化生产流程和设备管理。
改善服务质量: 大模型在客户服务、教育、医疗等领域的应用，能够提供更加个性化和高效的服务，提升用户满意度和生活质量。例如，智能客服系统能够快速响应客户需求，在线教育平台能够提供个性化的学习资源和建议。
促进创新和变革: 大模型为各行业带来了新的技术和工具，促进了创新和变革。例如，文化创意产业通过大模型生成创意内容，推动了艺术创作和广告策划的数字化转型。
社会公平和可及性: 大模型可以为更多人提供智能服务，提升社会公平和可及性。例如，偏远地区的学生可以通过智能教育平台获得高质量的学习资源，低收入群体可以通过智能医疗平台获得便捷的医疗服务。
大模型对社会生活的潜在影响
（案例来源及进一步阅读资料：详见《2024中国大模型+数据分析最佳实践案例TOP10》报告）
法唠AI
简介：由阿里云推出的AI法律顾问，具备法律领域理解和推理能力，能够进行法律对话、生成法律文书、检索法律知识等 。
特点：
法律智能对话，理解并回答问题。
一键生成法律文书。
智能化法律知识检索。
通义法睿
简介：北大法宝推出的AI法律大模型，集成多模型，融合法宝数据，提供精准的法律智能问答、模拟法庭、智能写作等功能 。
特点：
模拟诉辩判，生成诉讼策略指引。
一键生成文章，条理清晰。
智能助手，提高工作效率。
北大法宝
简介：AI驱动的法律咨询和辅助服务平台，利用AI技术解答法律问题，绘制案件逻辑图，帮助投资者维权，并支持立案流程 。
特点：
提供个性化的法律解决方案。
简化法律服务，提高效率。
简介：面向未来的法律人工智能，提供结构化抽取、法律知识注入、自动化写作等功能。
特点：
一键自动抽取关键信息。
法律知识注入，确保生成内容无误。
自动化进行法律文书写作。
ChatLaw
AI 工具
AI 工具
自然语言处理简介
上周我们学习了什么是AI的强化学习，这周我们继续学习什么是自然语言处理？自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科。NLP的目标是让机器能够像人类一样处理和理解语言，从而实现自然的语言交互。
什么是：自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
AI 名词
AI 名词
自然语言处理的应用
1、搜索引擎：搜索引擎使用NLP技术理解用户查询，匹配和排序相关的网页。
2、虚拟助手：像Siri、Alexa和Google Assistant这样的虚拟助手使用NLP技术来理解和响应用户的语音命令。
3、信息提取：NLP可以从大量文本中提取有价值的信息，如实体识别、关系抽取等。这对于新闻聚合、学术研究等非常有用。
4、对话系统：对话系统（如聊天机器人）使用NLP技术与用户进行自然语言交流，提供客服支持、信息查询等服务。
5、文本分类：文本分类是将文本自动分类到预定义的类别中，如垃圾邮件过滤、主题分类等。
自然语言处理的基本任务
文本预处理：文本预处理是NLP的基础步骤，包括分词、去除停用词、词干提取等。分词是将文本切分成单词或短语，去除停用词是去掉无意义的常见词（如“的”、“是”），词干提取是将词语还原为其基本形式。
1、词法分析和句法分析：词法分析是识别文本中的单词及其属性（如词性），句法分析是确定单词之间的结构关系。通过这些分析，可以理解句子的基本结构和语法。
2、情感分析：情感分析是识别文本中表达的情感倾向（如正面、负面或中性）。它广泛应用于社交媒体分析、市场调研等领域，以了解公众情绪和意见。
3、机器翻译：机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。现代的机器翻译系统，如谷歌翻译，使用了深度学习和神经网络技术，能够处理复杂的语法和语境。
4、文本生成：文本生成是让计算机自动生成符合语法和语义的自然语言文本。应用包括自动写作助手、聊天机器人等。生成对抗网络（GAN）和变换器模型（如GPT）在这一领域取得了进展。
自然语言处理的挑战
1、语言多样性和复杂性：人类语言具有高度的多样性和复杂性，存在大量的歧义和变异，使得NLP任务变得非常困难。
2、数据标注和获取：NLP模型需要大量的标注数据进行训练，而获取和标注这些数据通常非常昂贵和耗时。
3、语境理解：理解语言需要考虑上下文信息，这对NLP模型提出了更高的要求。现代的深度学习模型，如BERT和GPT，通过预训练和微调在这一方面取得了一定的进展，但仍存在很多挑战。
本文利用AI工具分析研究了《医疗AI·数字医生与健康科普大模型研究报告》（有兴趣的同事可以联系我们获取该报告全文），探讨了医疗AI、数字医生、健康科普及大模型的行业发展现状、应用前景和面临的挑战。
医疗AI：数字医生与健康科普大模型的崛起
医疗人工智能是将先进的AI技术与大数据分析相结合的新型医疗模式。它不仅能够提升医疗决策的科学性和可靠性，还能显著提高医疗服务的效率和质量。AI在医疗领域的应用范围广泛，包括疾病筛查、手术辅助、病例分析和药物研发等。随着技术的不断进步，医疗AI在改善医疗服务和推动行业发展方面的作用日益显著。
医疗AI的定义与特点
AI 报告研究
AI 报告研究
数字医生是指利用AI技术为患者提供诊断和治疗建议的虚拟医生系统。数字医生能够通过分析患者的病史和症状，快速提供精准的诊断和个性化的治疗方案。相比传统医生，数字医生在处理大量数据和提供实时反馈方面具有显著优势。未来，数字医生与传统医生的协作将成为医疗服务的重要模式。
数字医生的崛起
健康科普在提高公众健康意识和预防疾病方面起着至关重要的作用。通过多种传播途径，如社交媒体、健康应用和在线课程，健康科普能够广泛传播科学的健康知识，帮助人们养成健康的生活习惯。特别是在公共卫生事件中，健康科普的及时性和准确性尤为重要。
健康科普的重要性
大模型是指能够处理和分析海量数据的复杂算法和技术框架。在医疗AI和健康科普领域，大模型的应用能够显著提升数据分析的精度和效率。大模型的构建涉及大量的数据采集、清洗和训练工作，需要跨学科的合作和大量的计算资源支持。
大模型的构建与应用
这些技术之间的关联与互动为医疗领域带来了许多创新和突破。通过融合，医疗服务能够更加个性化和精细化，从而提高患者的治疗效果和满意度。例如，数字医生可以利用大模型分析患者数据，提供个性化的健康管理建议；健康科普则可以借助医疗AI的分析结果，制定更加精准的传播策略。
医疗AI、数字医生、健康科普与大模型的融合
医疗AI在疾病诊断中的应用：利用AI技术对医学影像进行分析，提高了疾病早期筛查的准确性和效率。
1、数字医生在慢性病管理中的作用：通过数字医生的实时监测和反馈，帮助患者更好地管理慢性病，提高生活质量。
2、健康科普在公共卫生事件中的影响：在疫情期间，通过健康科普传播防控知识，有效降低了疾病传播风险。
3、大模型在医疗数据分析中的应用：利用大模型分析医疗数据，发现新的疾病规律和治疗方法，加速了医学研究的进展。
案例研究
报告分析
AI 展示
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"By far the greatest danger of Artificial Intelligence is that people conclude too early that they understand it."
——Eliezer Yudkowsky
“人工智能最大的危险在于人们过早地认为他们理解了它。”
——埃利泽·尤德科夫斯基
（人工智能安全领域的专家）
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