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深度剖析：大模型呼叫如何重塑呼叫中心行业格局
大家好，本篇文章主要和大家分享呼叫中心技术在中国的发展历程，随着时代的进步，呼叫技术发生了翻天覆地的变化，我们来看看呼叫中心是怎么从人工发展到如今大模型呼叫阶段的。 2022 年之后，大模型技术的出现进一步推动了呼叫中心的智能化发展，云蝠智能大模型呼叫基于 3 万 + 场景及 4 亿次交互每年的 chatbot 开发能力沉淀，拥有神鹤 30 亿参数 NLP 语义模型 大模型呼叫将注重全渠道融合，以确保客户在任何渠道都能获得一致、连贯的服务体验。 大模型呼叫未来将更加注重 AI 伦理和数据安全。企业将加强数据加密、访问控制、隐私保护等方面的技术研发和管理措施，确保客户数据不被泄露和滥用。 同时，遵循相关法律法规和道德准则，避免 AI 系统产生歧视性、误导性或有害的对话内容，让大模型呼叫技术在安全、可靠的轨道上持续发展。
1.2K10编辑于 2025-05-08 大模型 AI 呼叫产品的发展演变
在大模型的加持下，智能呼叫系统能够读取并理解客户管理系统中的用户信息，如姓名、背景等，进而生成个性化的沟通内容。这种基于大模型的智能呼叫，与上一代机器人相比，实现了跨时代的进步。 大模型时代的技术革新随着大模型技术的兴起，智能呼叫行业进入了一个新的技术周期。大模型智能体结合NLP语义理解，提供了一种成本效益高、响应迅速的解决方案。 1.选择合适的大模型智能呼叫系统的核心在于其处理自然语言的能力，这需要依赖于先进的大模型。大模型的选择应基于业务场景的具体需求，考虑到通话的流程特性和成本效益。 ，再结合大模型的方式，以上一代外呼为主，这一代大模型呼叫为辅的形式来完成，可以实现高效的自动化服务。 我们预见，下一代技术——以GPT-4o为代表的端到端技术，将进一步推动AI呼叫行业的发展。目前，大模型呼叫技术更多依赖于RAG搜索增强结合大模型的方式。
71901编辑于 2025-02-20- 来自专栏深挖大模型呼叫的发展
传统呼叫 out！大模型外呼引领企业通信新潮流，深度解析云蝠智能大模型呼叫，解锁企业高效沟通密码
同时，大模型外呼能够快速适应新的业务场景和变化，通过简单的自然语言描述就能生成新的对话流程，而传统呼叫系统在面对业务变更时，往往需要进行复杂的配置和开发工作。 （三）强大的数据处理与分析能力大模型外呼可以对呼叫过程中产生的海量数据进行深度挖掘和分析，为企业提供有价值的市场洞察。 四、云蝠智能大模型呼叫：实践案例与成果以云蝠智能大模型呼叫为例，其在技术和功能上展现出了卓越的优势。在技术方面，云蝠智能集成了神鹤 3B 意图理解模型，并可对接多种主流大模型，实现了强大的对话能力。 在功能特点上，云蝠智能大模型呼叫基于神鹤 AI 对话大模型，实现了复杂问题的高效匹配和可视化图形编辑器的对话体系编辑。它支持对同一问法提供多种回复方案，并通过 AI 模型自动纠错翻译。 在应用场景中，云蝠智能大模型呼叫广泛应用于精准营销、客户通知、售后回访和市场调研等领域。
1.3K10编辑于 2025-02-25 云蝠智能大模型呼叫系统快速入门指南
以下是云蝠智能大模型呼叫系统的使用教程：前期准备初始化账户：通过云蝠智能官方渠道注册账号，完成相关的实名认证和企业信息填写等步骤，获取系统登录权限。 创建 AI 外呼任务登录呼叫中台：打开云蝠智能大模型呼叫系统，使用注册的账号登录到呼叫中台界面。点击新增任务：在呼叫中台找到 “AI 呼叫 2.0” 选项，点击 “新增任务” 按钮。 选择对话模型：根据业务需求和场景，从系统提供的对话模型中选择合适的模型，如神鹤 3B 意图理解模型、豆包等。 选择呼叫线路和并发数量：根据实际情况选择可用的呼叫线路，并设置合适的并发数量，以确保外呼任务能够高效进行。同时，根据需求设置呼叫时间，如指定具体的外呼时间段或选择立即执行。 导入呼叫号码：点击 “导入号码” 按钮，支持从本地文件（如 Excel、CSV 等格式）导入呼叫号码列表，也可以从系统的 CRM 中选择线索数据作为呼叫号码来源。
83610编辑于 2025-05-14- 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型的词元化处理详解：BPE、WordPiece、Unigram.11
引言 词元化（Tokenization）是大模型预处理的核心步骤，将连续文本切分为模型可理解的最小语义单元（Token），这些词元可以是单词、子词或字符。 11. 对新文本进行分词（使用最长匹配策略）。注意：在WordPiece中，通常使用一个语言模型来评估合并后的似然变化，但这里我们使用对数似然增益的公式作为合并标准。6. 生成候选Token（例如所有单字、双字、多字组合，或者通过其他方式生成一个大词表）3. 构建初始大词表4. 训练Unigram语言模型（即计算每个词元的概率）5. 删除困惑度上升最小的词元（即对模型影响最小的词元）8. 更新词表，并重新计算每个词元的概率（重新训练语言模型）9. 重复步骤5-8直到词表大小达标10. 生成最终词表11. 六、总结 词元化是大模型理解文本的基础预处理步骤，核心是将中文文本切分为有语义的最小单元（Token）。
1.1K33编辑于 2026-02-08 - 来自专栏帅云霓的技术小屋
大模型与AI底层技术揭秘 (11) 变形记
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
42110编辑于 2023-11-27 从数据看 2025，中国大模型呼叫推荐市场的百亿蓝图
例如，金融、零售等领域的大模型呼叫推荐系统部署周期已从 6 个月缩短至 2 周，推动市场规模加速扩张。 例如，北京政务热线计划 2025 年将 30% 的人工座席替换为大模型呼叫系统，预计释放8 亿 - 10 亿元市场需求。 多模态融合：主流企业如云蝠智能通过自研神鹤 3B 模型与豆包、通义千问等大模型协同，实现了对话意图理解准确率超 98%，支持数万并发呼叫。 市场规模预测 若保持当前增速，2028 年大模型呼叫推荐市场规模将突破300 亿元，占呼叫中心整体市场的 60% 以上。其中，金融、零售、政务为前三大应用领域，合计占比达 75%。 2025 年大模型呼叫推荐市场的爆发式增长，本质是技术成熟度、商业模式创新与政策支持的共振结果。
1.6K10编辑于 2025-04-07- 来自专栏数据结构与算法
11:大整数减法
11:大整数减法 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 求两个大的正整数相减的差。 输入共2行，第1行是被减数a，第2行是减数b(a > b)。 char a[10001]; 6 char b[10001]; 7 int a1[10001]; 8 int b1[10001]; 9 int c[10001]; 10 int main() 11
1.5K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day11：SAM2应用
见面文章中提到Google研究院所提出的ViT（Vision Transofmers）技术，将机器视觉与大语言模型结合成多模态的应用，为机器视觉领域开创新的纪元，于是在这个基础之上又发展出许多新的技术， 该模型也可以根据用户具体诉求，选择分割某个物体或某个区域，使控制更加精准。 该模型首先将图像转换为图像嵌入，从而允许从提示中高效地生成高质量的掩模。为模型提供了一个简单的接口用于提示模型，允许用户首先使用set_image方法设置图像，该方法计算必要的图像嵌入。 该模型可以将点和框提示以及之前预测迭代的掩码作为输入。 在帧上添加点击（或框）以获取和细化掩码（时空掩码） 在整个视频中传播点击（或框）以获得掩码 同时分割和跟踪多个目标 現在就可以開始好好跟隨每個ipynb裏面所提供的指示，開始輕鬆學習SAM2有趣並且強大的功能
1K10编辑于 2024-11-08 - 来自专栏机器之心
IDC最新报告，7大维度11家大模型厂商比拼，唯一全优是谁？
近日，全球领先的国际数据公司（IDC） 最新发布的大模型实测报告《中国大模型市场主流产品评估，2024》从基础能力到应用能力 7 大维度对 11 家大模型厂商的 16 款市场主流产品进行实测。 在 IDC 列出的厂商里，有很多我们熟悉的公司，国外厂商如 OpenAI；国内厂商包括阿里、商汤、科大讯飞、百川、智谱、昆仑万维等 11 家大模型厂商的 16 款产品参与了本次评估。 基于上述两方面的设计，文心大模型已经发展出基础模型应用、智能体模式应用、多模态应用等多种创新应用模式，真正地把大模型能力转化成了生产力的提升。 例如在行业落地上，百度智能云推出千帆大模型平台，以一站式企业级大模型开发及服务运行平台服务大众。 一直到这波大模型浪潮，百度率先推出国产大模型产品，并不断迭代技术、推进落地应用。而经过一年半的「百模大战」，大模型进入了拼落地应用的阶段。
1.1K10编辑于 2024-06-17 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(11)-Document Loader文件加载器机制
0 前言 loader机制让大模型具备实时学习的能力： 1 加载markdown 准备一个 md 文件： # 使用loader来加载markdown文本 from langchain_community.document_loaders
66400编辑于 2026-04-25 - 来自专栏创作是最好的自我投资
通用大模型VS垂直大模型
在人工智能这个充满无限可能的领域内，通用大模型和垂直大模型各有千秋。就我个人而言，在二者之间的选择上，并不存在偏向某一方的倾向。我觉得应当依据实际应用场景的具体需求，来挑选最为契合的大模型。 通用大模型通用大模型，乃是旨在应对多种任务与数据类型的庞然大物级人工智能模型。 在知识覆盖的广度方面，通用大模型无疑具有明显的优势。当我们对于当下所需模型所涉及的精确专业领域的界限感到模糊不清时，选择通用大模型无疑是一种明智之举。垂直大模型接下来谈谈垂直大模型。 然而，由于垂直大模型的训练内容聚焦于当前行业，其涉猎的范围更集中，数据针对性更强，所以在提供专业咨询时往往更加精准、细致，这也正是垂直大模型的独特价值所在。 因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。
87501编辑于 2024-12-30 - 来自专栏小洁叫你mysql
【AI大模型】训练Al大模型
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。 训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战，包括： 以下是与大模型相关的一些代码示例： 计算资源需求： import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device 更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
1.7K30编辑于 2023-10-10 - 来自专栏学习
开源大模型与闭源大模型
在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展过程中，大模型（Large Models）已经成为推动技术进步的重要力量。当前，业界存在两种主要的大模型开发模式：开源大模型和闭源大模型。 一、开源大模型 开源大模型是指开发者将模型的代码和训练数据公开，使得任何人都可以访问、修改和使用这些资源。 二、闭源大模型 闭源大模型是指模型的代码和数据不对外公开，通常由商业公司开发和维护。代表性的闭源大模型包括OpenAI的GPT-3和Google的BERT。 三、开源大模型与闭源大模型的对比 1.透明性与可控性： 开源大模型的透明性更高，任何人都可以查看和验证其代码和数据，确保模型的行为符合预期。这对于学术研究和技术验证非常重要。 闭源大模型通过控制代码和数据的访问，能够更好地保护用户隐私和数据安全，降低被恶意利用的风险。 五、总结 开源大模型和闭源大模型各有优缺点，适合不同的应用场景和需求。
2K10编辑于 2024-10-09 - 来自专栏AI科技评论
山海大模型发布：11年的积累，云知声如何翻越“山海”
5月24日，云知声发布的大模型，名字“山海”就是从中而来。 踏平“山海”，黄伟和云知声在大模型之路上求索，正带着人工智能走向2.0时代。 1 山海大模型 怎样在同类赛道里脱颖而出？ 而云知声对待大模型，不仅要“山海”在这些“基础课”中达到及格，更要让它能够在B端落地生根，产生实际的价值。 而这些能力，不只源于大模型自身的能力。 另一方面，在过去的11年里，深耕 To B 的云知声，也积累了大量行业的 Know How，以及核心高质量的训练数据。 诚然，大模型的发展路径不止一种，目前见到成果的路径，是如GPT采用的一样——更大的模型规模+更多的数据参数，做泛化大模型，再进行行业调优。 5月24日，云知声山海大模型暨成果发布会在北京举办，现场实测山海大模型十大核心能力，并发布一系列面向不同行业需求的产品应用。 北京金隅智造工场的发布会现场，台下座无虚席，现场宾客盈门。
66920编辑于 2023-08-08 - 来自专栏IT从业者张某某
大模型与大模型的幻觉问题
参考 大模型中的涌现 OpenAI 科学家：幻觉是大模型与生俱来的特性，而非缺陷 大模型「幻觉」，看这一篇就够了｜哈工大华为出品 大模型 什么是大模型 大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型 大模型的模型发展如下图 涌现 参考：大模型中的涌现 什么是涌现？先从蚂蚁开始说起。蚂蚁是自然界中一种个体非常简单，但是群体能力非常强大的生物。 如何解决大模型的「幻觉」问题？ 方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型出现幻觉，简而言之就是“胡说八道”。 用文中的话来讲，是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy关于大模型幻觉 在 Karpathy 看来： 从某种意义上说，大语言模型的全部工作恰恰就是制造幻觉，大模型就是「造梦机」。 只有大模型助手存在幻觉问题。 方向二：造成大模型「幻觉」的原因 那么致使大模型产生幻觉的原因都有哪些？
2K11编辑于 2024-01-04 - 来自专栏数据派THU
原创 | 大模型扫盲系列——初识大模型
为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文将从大模型的原理、训练过程、prompt和相关应用介绍等方面进行分析，帮助读者初步了解大模型。 为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。 训练三步骤 初步认识了大模型长什么样了，接下来一起来看看如何训练出一个大模型。 除这些外还包括算法优化、隐私和数据安全以及模型可解释性等方面的研究和应用，每天还有很多大模型的应用正在不断涌现，大模型在未来仍然有很大的发展潜力，国内的优秀大模型代表例如百度文心大模型也正在搭建全系统产业化的大模型全景 大模型挑战 大模型也存在一些现实挑战： 1.数据安全隐患：一方面大模型训练需要大量的数据支持，但很多数据涉及到机密以及个人隐私问题，如客户信息、交易数据等。
21.4K29编辑于 2023-11-22 - 来自专栏ClearSeve
C++11内存模型
最近看了极客时间——《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic一节，感觉对C++的内存模型理解还不是很清楚，看了后面的参考文献以及看了一些好的博客，算是基本了解了，根据参考文献整合一下。 Thread-1: Thread-2: x = 100; // A std::cout << x; // B C++11 C++11的内存模型共有6种，分四类。其中一致性的减弱会伴随着性能的增强。 参考链接 【1】C++11中的内存模型上篇 – 内存模型基础 【2】C++11中的内存模型下篇 – C++11支持的几种内存模型 【3】理解 C++ 的 Memory Order 【4】如何理解 C++ 11 的六种 memory order 【5】《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic
1.1K30编辑于 2022-02-11 别再“为了大模型而大模型”了
最近这两年，在很多公司里，大模型成了一种奇妙的存在。 它不像一个技术工具，更像是一只突然闯进会议室的大象。 领导一拍桌子： “我们也要上大模型！” 业务同事一听： “我们这个流程能不能加个大模型？” 但现在有些项目会直接说： “让大模型来判断吧。” 乍一听很高级，仔细一想很浪费。 大模型当然能判断，但它不一定最适合判断。 大模型天然消耗昂贵的GPU和电力，成本更高；大模型的参数量巨大，运算速度更慢；大模型基于语言的概率给出答案，结果不稳定，大模型内核原理对业务就是一个黑盒，无法说明，解释更困难；出了错还不好定位，你只能靠经验去猜 不需要梳理业务流程了，大模型会自己理解； 不需要总结专家经验了，大模型会自己推理； 不需要定义评价标准了，大模型会自己判断； 不需要建设知识库了，大模型会自己知道。 七、别把大模型当神仙，要把它当同事 我一直觉得，企业用大模型最健康的心态，不是“请神”，而是“招人”。
18711编辑于 2026-06-01- 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法，它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整，从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。 task_type: 指定任务类型，如'CAUSAL_LM'，以确保LoRA适应正确应用到模型的相应部分。 get_peft_model(model, config) print_trainable_parameters(model) 三、总结 本文简要介绍LoraConfig的配置参数情况，具体的机遇peft对大模型进行微调后面单独开一页详细讲解
1K10编辑于 2024-08-13
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