落地专题
企业大模型落地的“最后一公里”攻略
一、大模型落地的行业现状与前景 大模型在多个行业展现出强大的应用潜力。在金融行业，沉淀了大量高质量数据，各金融平台用户数以亿计，交易数据浩如烟海。利用大模型分析处理这些数据，金融机构可以预测用户行为偏好，更高效、准确评估客户风险，实时监测交易和市场波动，及时制定策略。IDC 调研显示，超半数的金融机构计划在 2023 年投资生成式人工智能技术。 在科技领域，商汤人工智能大装置为大模型企业提
大路灯护眼灯有必要吗安全吗？性价比高落地护眼灯推荐
大路灯护眼灯有必要吗安全吗？近几年来，随着生活节奏的加快，目前青少年的近视率呈现一个直线上升的趋势，其中占比达到了70%以上，并且最令人意外的是小学生竟然也占着比较大的比重，这一系列的数据不仅表明着近视率越来越高，而且还更加越来越趋向与年轻低龄化。而其中的杀手一大部分是来着于不良光线影响眼睛结构形成的，而护眼大路灯大路灯却是一款能够帮助我们改变现状环境的一款神器，而很多家长都问我大路灯护眼灯有必要
防封！数字人直播防封！铭顺科技AI数智人抖音直播防封落地方案！！
数字人直播防不防封？ 数字人直播有没有流量？ 数字人直播能不能落地？ 这是目前所有想入局AI数字人赛道、想用数字人直播、想做数字人项目的老板们最担心、最关心的问题！但是，同行友商对此都噤若寒蝉，不敢跟客户说，怕客户知道！今天，铭顺科技帮您一次说清楚！ 其实，对于抖音防封开播，我们铭顺科技早已有完整的直播防封解决方案！有图有真相，以下是我们铭顺科技数智人在抖音上稳定直播的
数字福建中小企业云落地 青云QingCloud提供独家技术支持
日前，中国国际信息技术（福建）产业园 VR 基地暨云平台启动仪式在福建安溪县隆重举行。 启动仪式上，VR 创作基地、VR 主题公园、VR 公共服务平台、中国制造 2025 公共服务云平台、中小企业云、政务云、产业云、智慧交通云等多个项目举行签约仪式。企业级基础云服务商青云QingCloud CEO 黄允松出席了启动仪式，并参加了中小企业云平台的签约仪式。 青云QingCloud 作为中小企
DataOps 对企业的数据管理有和意义？该如何落地？
DataOps，即数据开发运营一体化，能够帮助企业构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，进而提高数据产品的交付效率和质量。对企业的数据管理主要有以下帮助： 数据开发更加敏捷高效，快速响应业务需求。在数据生产端，通过数据加工流程中的自动化技术或工具，能够实现数据的快速、可靠和高效交付，在数据消费端，支持自助服务的形式，帮助用数人员自主获取和处理数据。 重构研发治理一体化流水线，对数据研
字节内部培训的《大模型落地应用案例集》，52个大模型落地精选案例！
《2023大模型落地应用案例集》是一本极具价值的书籍，它提供了对大模型在各个领域应用的详细解析，从金融到医疗，再到教育和制造等多个行业，都有深入的案例研究。这些案例展示了大模型技术的广泛应用前景，不仅反映了各行业对该技术的认可，也为技术的进一步推广提供了动力 特别值得关注的是医疗健康领域的案例，如MiniMax大模型医疗咨询解决方案。这个案例展示了大模型在医疗领域中的潜力，通过智能化的咨询服
项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（7）---优化(1)--预处理优化
目录 背景 要解决的问题 技术理念与落地思路 完整代码 另外的问题与解决 优化运行效果 log 效果图 背景 作为商用落地系统，我们当然希望搜索视频的关联度或者说准确性与我们希望查询的视频相关度越高越好。为此，除了在query 层面上优化，我们还需要注重我们的输入。那么如何才能更好的对视频进行预处理以及为更好的查询奠定基础，是我们需要优化的一个重要方向。这里涉及到视频
2024最新发布《2024大模型落地应用案例集》包含国内99个大模型落地应用案例，一次看全！！！
《2024 大模型典型示范应用案例集》是一部具有重要意义和价值的书籍。自 4 月份启动征集以来，得到了社会的广泛关注，共收到申报案例数百个。经专家组的多轮评审，综合考虑案例所属领域、应用需求、创新能力、社会效益、应用前景等多方面因素，进行全面评估，最终遴选出 99 个优秀案例，涵盖 45 个 “行业赋能”、46 个 “智能应用”、8 个 “生态服务”，覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用
项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（7）---系统优化(1)
目录 背景 要解决的问题 技术理念与落地思路 完整代码 另外的问题与解决 优化运行效果 log 效果图 背景 作为商用落地系统，我们当然希望搜索视频的关联度或者说准确性与我们希望查询的视频相关度越高越好。为此，除了在query 层面上优化，我们还需要注重我们的输入。那么如何才能更好的对视频进行预处理以及为更好的查询奠定基础，是我们需要优化的一个重要方向。这里涉及到视频
开源模型应用落地-LlamaIndex学习之旅-LLMs-集成vLLM（二）
一、前言 在这个充满创新与挑战的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的学习和生活方式。LlamaIndex 作为一款先进的人工智能技术，它以其卓越的性能和创新的功能，为学习者带来前所未有的机遇。我们将带你逐步探索 LlamaIndex 的强大功能，从快速整合海量知识资源，到智能生成个性化的学习路径；从精准分析复杂的文本内容，到与用户进行深度互动交流。通过丰富的实例展示和详细的操作指
解析 Agent 在国外智慧金融领域的一个落地场景：智能顾投
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： 随着这两年蓬勃发展的人工智能技术在金融投资领域和股票证券市场的逐步推广运用，基于金融大模型的智能体（Agent）在智慧顾问投资领域就越来越多引发人们的关注了，本文将简介目前国外将其主要服务于哪些场景。 一、提出问题 1.1 谁会去使用大模型智能体（Agent）？ 实际上，基于某
QUIC 协议在蚂蚁集团落地总结
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 后台回复“k8s”，可领取k8s资料 自 2015 年以来，QUIC 协议开始在 IETF 进行标准化并被国内外各大厂商相继落地。鉴于 QUIC 具备“0RTT 建联”、“支持连接迁移”等诸多优势，并将成为下一代互联网协议：HTTP3.0 的底层传输协议，蚂蚁集团支付宝客户端团队与接入网关团队于 2018 年下半年开始在移动支付
【转】基于自研图数据库的知识图谱落地实践，赋能金融业务创新
基于自研图数据库的知识图谱落地实践，赋能金融业务创新 2021-09-09 16:24 基于自研图数据库的知识图谱落地实践，赋能金融业务创新 随着人工智能的迅猛发展,知识图谱(Knowledge Graph)落地和商用能力不断增强,越来越多的企业开始引入知识图谱技术,解决企业内部数据分析和挖掘问题,并取得了突出的成效。 在金融行业,企业内部大量的非结构化数据、半结构化数据如各种办公文件、
云端青柚UZ：将区块链技术切实落地，打造生态农业产业园
最近几年，坊间对于区块链技术的关注度日益提高，相比较前几年舆论只把它看作是一个热点话题来说，如今大家更习惯于正视区块链的迅猛发展，认为它将在未来的技术革新和经济发展中起到举足轻重的作用。也正因此，大家对于当下兴起的区块链项目的要求也更为严苛，更看重其应用在未来落地执行的可行度。 而于近期崛起，在业内收获无数好评和称赞的云端青柚项目，就在“应用落地，赋能产业”这一方面交出了令人满意的答卷。 云端
QMS质量管理系统：核心功能详解与企业落地实践指南
QMS（Quality Management System）质量管理系统是一种用于规划、实施、监控和持续改进企业质量活动的综合性系统。它涵盖了质量管理的各个方面，旨在确保产品和服务符合质量标准、法规要求及客户期望。以下是QMS质量管理系统的具体功能介绍： 1. 文件控制与管理 文档编制与审批：支持质量手册、程序文件、作业指导书、记录表格等质量相关文档的编制、审批和发布。版本控制：确保文档
大模型企业应用落地系列八》基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列八基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层项目实践深入探讨大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列八 基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层 上一篇文章详细讲解了对话管理层，本篇
开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调合并-ms-swift-单机单卡-V100（十三）
一、前言 本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。 二、术语介绍 2.1. LoRA微调 LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。 是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游
大模型企业应用落地系列六》基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列六基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层对话管理层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列六 基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层 上一篇文章详细讲解了大模型管理层，
通过RN框架实现跳转到微信落地页
在使用 Expo 搭建的 React Native 应用中，要实现分享到微信后点击分享链接进入指定落地页，需要做如下几个步骤： 1. **创建分享链接**：当用户点击分享按钮时，生成一个特定的分享链接，该链接应该包含信息用于标识用户点击的是哪个内容或页面。 2. **设置落地页**：确保你有一个可以处理这个分享链接的落地页或路由。当用户点击链接时，应用能够识别并导航到相应的页面
大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》大数据平台层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列三 技术架构实现》大数据平台层 大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础，它集成了多种数据
大模型企业应用落地系列四》基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列四基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层大模型管理层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列四 基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层 上一篇文章详细讲解了大数据平
大模型落地难点之结构化输出
应用至上 2023年的世界人工智能大会（WAIC）是“百模大战”，今年WAIC的关键词是“应用至上”。纵观今年论坛热点话题，无论是具身智能还是AI Agent（智能体），都指向以大模型为代表的AI技术在不同场景下的垂直应用。 从模型输出看大模型应用的两种范式： 输出非结构化数据：问答机器人，智能客服，或者另一个大模型的上游输入，都属于这种范式。技术架构是（领域）大模型+RAG，对输出格式
大模型企业应用落地系列二》基于大模型的对话式推荐系统》核心技术架构设计图
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列二基于大模型的对话式推荐系统》心技术架构设计图对话式推荐系统技术架构的每一层更加深入的分析解读具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列二 基于大模型的对话式推荐系统》心技
大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列一 基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述 在当今AI
领域驱动模型设计与微服务架构落地(四)之DDD分层架构设计
那么聊完领域模型之后，其实我们会发现，接下来，很多的程序员可能就会直接上代码，因为很多的程序员觉得这个你的战略设计跟我们落地的代码没有关系。哪怕你可能说得天花乱坠，可是做为底层的开发人员，我只关心手头上的功能有没有实现，实现完成之后有没有BUG。 那么我们该如何对于我们的系统进行分层呢? 实际上到了今天为止，大家应该已经见到过很多系统的分层方式，包括我们最常见的三层架构。这也要感谢我们程序员前
领域驱动模型设计与微服务架构落地（一）
1.架构概述 引语：在我多年的职业生涯中，我发现就算是互联网公司，大部分部门也是由业务驱动，业务决定了我 们的技术选型以及代码边界。也就是说我们并不是一定需要对于所谓的架构标准进行墨守成规。并且市 面上大多数项目并不能直接体现出架构专业度以及架构特性。不过领域驱动设计又是我们互联网大厂必 问的这样一个问题。所以我希望能够将领域驱动设计结合业务场景进行解析。这里补充说明一句， DD