大模型落地路线图研究报告(2024年)
报告重点梳理了大模型应用落地遵循的诊断、建设、应用、管理四个重要阶段,归纳总结出能力分析、需求挖掘、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估等八个关键步骤。…
报告重点梳理了大模型应用落地遵循的诊断、建设、应用、管理四个重要阶段,归纳总结出能力分析、需求挖掘、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估等八个关键步骤。…
通过持续构建并完善基础设施运营管理体系、数据治理体系、算法模型治理体系、应用服务运营管理体系、安全可信体系,达到建立健全大模型运营管理体系的目的。…
活动精心策划了主题演讲和小组讨论交流两个环节,分别从行业洞察、技术创新、行业案例分析等角度出发,共同探讨大模型技术如何共同创造新的商业价值。…
沙龙汇聚来自百度、华胜天成等行业领军企业的顶尖专家,分享大模型技术趋势与应用实践,深入探讨大模型在智能客服等领域的应用实践,助力企业降本增效,共创新商业价值。…
大模型安全实践案例从系统化的角度为大模型数据、训练、部署、应用等环节提供安全应用经验,展示了如何有效地识别和防控大模型风险,促进了业内最佳实践的交流和分享。…
智能制造基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合,贯穿了制造活动的各个环节,具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。…
政务大模型核心价值效果在于,在政府管理、社会治理、公共服务等多个领域,可以预测政策效果、优化政务流程、提高公共服务水平,解决现行政务服务中的实际问题和痛点。…
人工智能与工业场景的融合,将智能化带入到工业生产、运营、管理等领域,不断提升感知、认知和决策等多个环节,有望推动工业发展走向“自适应、自决策、自执行”的智能化阶段。…
从针对通用的大模型幻觉风险的防护围栏,到针对金融领域的应用进行隐私风险防控、大模型攻击防御、可解释性增强、可溯源性增强以及有害内容防控,从而更好的助力传统金融业务。…
《检查清单》完整地介绍了AI大模型部署应用时的安全原则、部署策略和检查对照表,适用于那些希望在快速发展的AI领域中保持领先地位的组织和机构。…