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
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- 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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