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未来AI方向落地场景:小语言模型,super_private_agent

未来AI方向落地场景:小语言模型,super_private_agent

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  • 未来AI方向落地场景:小语言模型,super_private_agent
      • 小语言模型
      • super - private - agent(注重隐私的智能代理)
  • 碳基生命和硅基生命
    • 交互界面
      • 面向agent的专用交互协议和数据接口
      • 从web平台经济到网络平台
      • 举例说明
      • 社交软件
      • 垂直领域服务代理涌现
      • 个人部署私有的通用大模型与个人私有数据库
      • 超级助理管理社会关系之家庭关系
    • 预训练,后训练,提问,大模型评估预
    • 训练阶段:模型架构设计,模型理解
    • 后训练阶段:场景应用,多模态大模型,模型对齐
    • 提问阶段:场景应用,安全,推理
    • 技术栈:并行训练技术,表示工程,可解释AI,微调prompt,rag,agent,训练数据
    • 个人助理的付费模式

小语言模型

  • 工业物联网:经企业特定数据预训练后,可部署在大型生产设备传感器或物联网设备上,实时收集并分析设备数据,用于设备实时监控、预测性维护等。比如提前检测设备故障,避免停工损失。
  • 智能交通:可在车辆的车载计算机上运行,借助多模态功能,结合语音命令与图像分类。如识别车辆周围障碍物,利用检索功能从交通法规中获取信息,辅助驾驶员安全驾驶。
  • 边缘计算设备:在资源受限的边缘设备上运行,如智能摄像头、智能家居设备等,执行本地数据处理和分析任务,减少数据传输延迟和隐私风险,实现如本地图像识别、语音控制等功能。
  • 中小企业应用因成本低、效率高,适合预算有限的中小企业。可用于客服聊天机器人、文档处理、简单数据分析等日常业务场景,提升企业运营效率。

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