2024年大模型典型应用案例集-新版-ITADN社区

2024年大模型典型应用案例集-新版

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《2024年大模型典型应用案例集-新版》汇集了最新的人工智能技术在各个行业的成功应用，为读者展示了大模型如何解决实际问题并推动行业创新。 2024大模型典型示范应用案例集-最新版

2023年新型储能产品和技术应用案例集锦

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本案例集锦汇集了2023年度最新颖、高效的储能产品及技术的应用实例，涵盖多种应用场景，旨在为业界提供宝贵的经验参考与创新灵感。能源是人类社会生存和发展的重要基石。回顾历史，每一次重大文明进步都伴随着能源利用的革新与变革。储能技术作为能源革命的核心环节，在促进能源生产、消费、开放共享及灵活交易等方面扮演着至关重要的角色，并推动了新的能源业态的发展。它是新能源和可再生能源发展的关键支撑力量，储能技术的重大突破将引领全球能源格局发生根本性和颠覆性的变化。《2023新型储能产品及技术应用案例汇编》涵盖了相关政策梳理、标准体系构建、技术创新与应用场景分析等内容，旨在展示储能行业的创新成果及其在实际项目中的成功运用。该书籍现正式发布，并邀请业内专家、领军企业和行业用户共同探讨新型储能项目的产业化价值和商业化前景。

2024年2月更新版-2024大语言模型能力测评报告.pdf

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本报告为2024年2月最新版本，全面评测了当前各大语言模型的能力与表现，涵盖技术细节、应用场景及发展趋势，旨在提供权威参考。 2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及主要发展动态和技术创新。报告显示，2017-2018年为大模型的诞生期，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年是探索期，基于人类反馈的强化学习、代码预训练和指令微调等技术逐渐兴起；从2022年至2023年，大语言模型进入爆发阶段，在大数据、强大计算能力和先进算法的支持下，多模态神经网络架构得以实现并提升了技术水平。报告还列举了不同时间段内主要科技公司推出的重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT和GPT系列等。报告深入分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和支持AI大模型产业的发展，并强化行业的安全性和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任；上海市和北京市的相关措施则分别促进了大模型创新与应用发展，并建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”成为报告关注的焦点，在此期间多家科技公司发布了各自的开源大语言模型。例如：360公司的智脑4.0、阿里云的Qwen-7B和百度的Baichuan-7B等，这些新模型在性能与应用场景上均有突破。此外，报告还提及了一些具体的行业应用案例及未来发展趋势，如人工智能在人形机器人领域的应用以及利用大数据和AI基础设施建设来满足大语言模型的应用需求。同时，《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）》的征求意见稿也被提出以进一步支持大语言模型开发与应用。通过汇总分析这些关键信息，报告为当前大语言模型技术的发展态势提供了全面视角，并强调在未来几年内随着政策引导和科技创新推动下，大语言模型将在多个领域发挥重要作用。

【中国信息通信研究院】2023年大模型落地应用案例集

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《2023年大模型落地应用案例集》由中国信息通信研究院编著，汇集了当年大模型技术在各行业中的实际应用案例，旨在为相关领域的研究与实践提供参考和借鉴。本项目通过构建高性能GPU计算集群、训练通用大语言模型、垂直领域的大语言模型以及搭建微调平台和应用开放平台，旨在打造一个全面支持大语言模型技术研究与应用的开放式环境。该平台不仅提供强大的硬件基础和技术资源，还为开发者提供了丰富的数据集、算法库及各种工具，以加速大语言模型的研发进程。 ### 2023年大模型落地应用案例解析 #### 一、项目背景和目标本项目由中国信息通信研究院及其合作伙伴共同发起。其主要目的是通过高性能GPU计算集群为基础建立一个开放且可扩展的大模型服务与应用平台，促进相关技术的研究和发展，并为用户提供合作研发的环境。 #### 二、关键技术模块 - **高性能GPU计算集群**：作为基础设施，用于处理大规模数据和训练复杂模型。 - **通用大语言模型训练**：适用于多种应用场景，具有良好的泛化能力。 - **垂直领域大语言模型训练**：针对特定行业或场景优化，提高专业性和针对性。 - **大语言模型微调平台**：允许用户根据具体需求调整预训练的模型以适应不同应用环境。 - **大语言模型应用开放平台**：提供一系列工具和服务帮助开发者快速开发基于大模型的应用程序。 #### 三、平台资源 - **数据集**：为用户提供多种类型的数据集，以便进行模型训练和验证。 - **算法库**：包含先进的机器学习和深度学习算法，加速研发进程。 - **微调工具**：支持用户个性化调整预训练的模型以满足特定业务需求。 - **应用开发链条**：包括但不限于部署、优化及安全性测试等环节，全面覆盖从模型开发到实际应用的所有步骤。 #### 四、案例概览 - **东方财富自研金融大模型**：通过该技术提升金融服务效率与质量，例如自动化的市场分析和投资建议。 - **基于大语言模型的信息结构化抽取方法**：实现文本信息的自动化提取整理，在新闻报道及研究报告等领域有广泛应用。 - **天津金城银行金融大模型示范应用**：探索在银行业务中的应用场景，如智能客服、风险管理等。 - **文修大模型助力中文校对提质增效**：改善中文文档校对精度和效率，提升出版物质量。 - **新型金融风险防范可信金融大模型**：开发能够识别潜在金融风险的工具，增强金融机构的风险管理能力。 #### 五、参与者及贡献该项目吸引了来自不同领域的多家企业和研究机构参与。其中既有中国信息通信研究院这样的政府背景单位，也有阿里巴巴和百度等知名企业以及专注于AI技术研发的初创公司。这些合作伙伴不仅提供了资金和技术支持，并且在各自擅长领域内分享了丰富的经验与资源，共同推动大模型技术的发展。 #### 六、总结《2023年大语言模型应用案例集》展示了该技术在多个行业的实际应用成果，并为开发者和企业提供宝贵的参考价值。随着相关技术的不断进步和完善，预计未来会有更多领域受益于这项创新性解决方案，进一步促进人工智能产业的进步和发展变革。通过上述分析可以看出，《2023年大语言模型应用案例集》涵盖了从技术架构、资源支持到具体应用案例等多个方面，全面展示了大语言模型的技术成果及其实际价值。这对于推动全球的人工智能研究和实践具有重要意义。

《2023年大模型应用实例汇编.pdf》

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本PDF汇集了2023年度各类大模型在实际场景中的应用案例，涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个领域，为读者提供深入理解与实践指导。 ### 2023大模型落地应用案例集分析 #### 一、背景介绍随着人工智能技术的快速发展，特别是近年来深度学习技术的进步，大模型在各个领域的应用日益广泛。《2023大模型落地应用案例集》由多个专业机构联合出版，包括中国信息通信研究院华东分院、中国信息通信研究院人工智能研究中心和上海人工智能实验室开源生态发展中心等，旨在通过一系列具体案例展示大模型在不同场景下的实际应用场景。 #### 二、主要内容概述该案例集涵盖了金融、文本处理与校对、工业及智慧城市以及农业等多个行业的应用实例。这些案例不仅展示了如何利用大模型解决现实问题，还揭示了企业是如何借助大模型进行技术创新和业务优化的。 ##### 1. 金融领域应用 - **东方财富自研金融大模型**：该案例详细介绍了通过构建大规模金融市场数据处理系统来为投资者提供精准投资建议的方法。 - **天津金城银行金融大模型示范应用**：展示了如何利用人工智能技术实现更高效的信贷评估和服务流程优化。 - **新型金融风险防范可信金融大模型**：介绍了一种用于识别和预防金融风险的大模型，提高整体系统的安全性。 ##### 2. 文本处理与校对 - **文修大模型助力中文校对提质增效**：针对中文文本的特点，开发了专门的算法来提升文本编辑工作的效率及准确性。 ##### 3. 工业与智慧城市 - **信阳市智慧工业平台**：利用人工智能技术优化生产流程，提高资源利用率并减少浪费。 - **中国金茂人工智能大模型企业内部场景应用**：展示了如何将人工智能应用于公司管理中以增强运营效能。 ##### 4. 农业领域 - **遥感大模型在农业信贷场景的应用**：结合遥感技术和大数据分析方法为农业贷款提供更加准确的风险评估手段。 #### 三、关键技术点分析 ##### （一）基础架构与训练 - **大规模数据集的构建**：案例中的企业通常通过自主研发或合作方式积累了大量的高质量标注数据，用于模型训练。 - **高效计算资源利用**：大模型训练过程中对硬件性能要求高，案例中提及的企业采取了多种策略降低成本，如使用云端服务、优化算法等。 ##### （二）模型选择与优化 - **预训练模型的应用**：许多实例展示了如何基于通用的预训练模型进行微调以适应特定任务。 - **多模态融合技术**：针对图像、语音和文本等多种数据类型的场景应用了先进的多模态处理方法，增强了系统的综合性能。 ##### （三）应用场景定制 - **领域知识集成**：为了更好地服务于特定行业，案例中提到的大模型通常会融入领域的专业知识以提高实用性和专业性。 - **用户交互体验优化**：部分实例强调通过改进人机界面等方式提升用户体验的重要性。 #### 四、案例集的意义《2023大模型落地应用案例集》不仅是一份技术文档，也是当前大模型发展趋势的重要参考。它展示了不同领域中大模型的实际效果，并为其他企业和研究机构提供了宝贵的经验和技术启示。随着人工智能的不断进步，预计未来将有更多创新性的应用实例出现。通过上述分析可以看出，《2023大模型落地应用案例集》深入浅出地介绍了大模型在多个领域的实际应用场景，不仅有助于学术界了解最新的研究成果，也为企业提供了可借鉴的成功范例，具有重要的理论价值和实践意义。

2024年中国企业AI大模型落地应用现状调研报告——选型宝版

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本报告由选型宝发布，聚焦2024年中国企业在AI大模型领域的落地应用情况，深入分析当前市场趋势和技术选型策略。调研背景：2024年AI大模型技术革命持续发展，全球范围内的行业头部企业开始探索AI大模型的落地应用。本次调研旨在了解AI大模型是否为真正的生产力革命，还是资本泡沫。调研结论： 1. AI大模型目前仍处于探索孵化阶段，市场渗透率不足1%。 2. 已部署AI大模型的企业中，55%认为已看到清晰价值。 3. CIO倾向于在知识密集且服务对象重要的场景中优先部署AI大模型。 4. AI大模型创造价值的三种主要模式为降本增效、改善体验和孵化创新。 5. 在落地过程中，企业面临的主要挑战包括成本、技术、人才及行业解决方案等方面的问题。样本概况：调研共收集到141份有效问卷，参与者主要是来自制造业、金融、教育和零售等行业的中大型企业。应用场景：AI大模型的部署应聚焦于知识密集型场景，如营销内容生成、客户服务以及知识库管理等领域，同时在服务对象重要性高的场景下优先考虑应用。落地路径：AI大模型在生产内容时可能存在的问题包括“幻觉”现象、专业能力不足、潜在的知识毒性及一致性等。企业可以通过提示词工程、搜索增强（RAG）、模型精调和预训练等方式优化这些挑战，以促进其顺利实施。落地挑战：CIO最关注的问题集中在AI大模型的内容质量、安全性和性能等方面的表现。主要的挑战来自于模型自身的能力限制以及资源和技术条件的支持能力。

杭州市数据资源管理局：2024年数据安全典型案例集.pdf

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《杭州市数据资源管理局：2024年数据安全典型案例集》汇集了近年来杭州市在数据安全管理领域的实践成果与经验教训，为提升全社会的数据保护意识和能力提供了宝贵的参考。风口行业研究报告调研方案

2024年中国“大模型+知识管理”最佳实践案例TOP15.pdf

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该PDF文档汇集了2024年国内在“大模型+知识管理”领域最具创新性和实用性的15个顶尖案例，旨在为业界提供参考与借鉴。随着人工智能技术的快速发展，“大模型+知识管理”已成为推动各行各业进步的重要力量。本段落基于最新发布的《2024中国“大模型+知识管理”最佳实践案例TOP15》报告，深入解析这一趋势，并探讨其对行业和社会的影响。大模型如GPT和RAG等凭借强大的数据处理和生成能力，正在改变我们利用和处理信息的方式。结合知识管理系统后，这些技术不仅能够提供更准确的信息检索服务，还能促进知识的积累、共享与创新。报告中列举了15个最佳实践案例，展示了“大模型+知识管理”在不同行业中的应用及其显著成效。具体而言，该报告涵盖了IT到医疗、金融等众多领域的实际应用情况。例如，在IT领域，“大模型+知识管理”的技术被用于优化搜索引擎功能，提供更为精准的搜索结果；而在医疗领域，则通过分析大量医学文献和病历数据来帮助医生做出更准确的诊断。此外，报告还提供了具体的数据支持以证明“大模型+知识管理”在提高工作效率、降低成本以及增强创新能力等方面带来的显著效益。例如，在一个案例中，该技术的应用使信息检索效率得到了大幅提升。

2024年具身大模型关键技术及应用报告.pdf

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本报告深入探讨了2024年具身智能大模型的关键技术与最新进展，涵盖感知、交互和学习等核心领域，并分析其在机器人、虚拟现实等领域的应用前景。机器人技术的历史源远流长，从古代神话中的概念到现代工业应用乃至智能机器人的发展，人类从未停止对机器人的探索与创新。在古时候，机器人更多是出现在艺术作品中或被作为传说的一部分，例如周穆王时期偃师创造的能歌善舞的机器人和古希腊数学家阿基塔斯制造的蒸汽驱动鸟状飞行器等。尽管这些早期尝试的技术水平有限，它们却展示了人类对于智能机械的初步想象。进入20世纪以后，机器人的发展开始迅速推进，并逐渐从玩具转变为工业领域的重要工具。1961年世界上第一台工业机器人Unimate问世，标志着现代机器人在工业化应用中的开端；随后KUKA公司推出的FAMULUS机器人则具备了六个机电驱动轴的自主性，可以编程后独立运作和做出决策。到了21世纪，在技术进步的支持下，机器人的应用场景扩展到医疗、物流和服务等更多领域。不仅继续深化工业领域的应用，家庭清洁机器人和物流运输机器人也开始进入人们的生活空间。研究的重点在于提升机器人的自主性和泛化能力，即减少人类干预并增强其在复杂环境中的应对能力和任务执行效率。智能机器人的概念逐渐清晰，并且类人机器人的发展尤为引人注目。从1972年的全尺寸人形机器人WABOT-1到2013年动作技能取得重大突破的NAO机器人，运动控制设计的进步使得这些设备在实际应用中更加灵活和实用。人工智能的发展极大地促进了机器人技术的进步。自1956年人工智能诞生以来，它经历了从符号推理、专家系统再到机器学习及深度学习等阶段，并且其算法的应用显著提升了机器人的智能化水平。尤其是图像识别、文本处理以及语音交互等领域中的深度学习方法的引入为智能机器人带来了新的希望。展望未来时，人们对于智能机器人的期望不仅仅是它们能够像人类一样工作，在某些方面甚至要超越人类的表现；同时还有人希望能够赋予机器人意识和情感，使之成为真正意义上的伴侣。然而目前的人工智能技术尚不足以实现这些目标，如何让机器人理解并模仿更深层次的情感与意识仍是未来研究的重要方向。从古代神话到现代高科技的实践，机器人的发展始终伴随着创新与梦想。随着科技的进步，机器人在工业以外领域的应用也变得日益广泛，并且人工智能的发展正推动着它们智能水平的新一轮飞跃，在未来的社会中扮演更加重要的角色，实现由工具向伙伴的角色转变。

2024年人工智能技术创新及大模型应用实践（资源下载）

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本资料聚焦2024年人工智能技术前沿创新与大模型应用实践，涵盖最新研究成果、技术趋势以及实用案例分析，提供丰富的学习和研究资源。 2024年人工智能技术创新与大模型应用实践（资源下载）

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