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【PPT下载】徐工集团的工业大数据之路
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1.2K70发布于 2018-03-05 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(5)
%g"%(i, train_accuracy) #使用数据集进行训练 train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) #完成模型训练给出最终的评估结果 这个目前没统一的标准，一般而言，层数越多、节点越多，就可以得到更好的识别率，但同时这个模型的工作速度也会越慢。还可能会有更大的“过拟合”风险。过拟合我们后面再介绍。
81540发布于 2018-06-20 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
助力工业物联网，工业大数据之工单事实指标需求分析【二十】
已完工工单数量（已完工、已回访） 派工单状态：已完工、已回访（status=5 || 6） processing_num 正在处理工单数量（待离站、待完工） 派工单状态：待离站、待完工（status= (通过工单id与ciss4.ciss_service_trvl_exp_dtl关联，取submoney5即可) ciss4.ciss_service_trvl_exp_dtl 数据来源 ciss_service_workorder ; ciss_service_trvl_exp_dtl：差旅费用信息表 select work_order_id, --工单id submoney5 --应收会计扣款金额 from ciss_service_trvl_exp_dtl --已完工工单数量 , sum(case when status = '5' then 1 when status = '6' then 1 else 0 end) alread_complete_num , max(case when ed.submoney5 is null then 0.0 else ed.submoney5 end) workorder_trvl_exp -- 工单信息表 from
36130编辑于 2023-07-31 - 来自专栏读书会
十问农业大模型的当前和未来
例如可以一段话提出某农产品供需方面的需求，通过大模型来寻找和推荐供应商。四、农业大模型落地关键点、如何解决幻觉问题？刘桂才：农业大模型训练的数据要准确。 周取辉：惠农网不会自研底层大模型，而是选择与头部AI模型团队联合，通过私有化部署大模型的方式，结合行业场景及行业大数据, 沉淀出行业大模型。行业大模型的核心是平台积累的丰富行业数据。 如果整体做一个农业大模型来解决农业全产业链的问题，是最理想的，但是谁来做？目前大企业对农业大模型较为关注，每个单位在做自己擅长的。 九、是否需要出台支持农业大模型的政策、标准或规划？许世卫：行业内对农业大模型较为关注，但由于大模型尚在发展中，不同单位认知不一致，大家还在寻找落地案例。 刘桂才：目前尚无农业大模型方面的政策，随着农业行业大模型产品的逐步推出和使用，后续需要出台，例如隐私保护方面。标准也需要在逐步成熟后制定。
77420编辑于 2023-11-16 - 来自专栏资讯分享
携手AIIA，助推行业大模型安全高效落地
中国信通院联合腾讯云等行业头部企业，启动“人工智能基础平台工作组”，着眼于全技术栈维度（硬件/软件）和全流程维度（AI开发、部署、服务、运营全生命周期），旨在解决当前AI基础平台面临的技术和产业挑战，并依托工信部重点实验室进一步推动大模型时代下 一直以来，腾讯云积极迭代大模型产品技术，参与行业大模型标准建设，助力实体产业高质量发展。我们依托腾讯云TI平台，打造行业大模型精选商店，提供MaaS一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。 此外，我们联合生态伙伴，将大模型技术与20多个行业结合，提供超50个行业大模型解决方案，帮助客户提质增效。内容创作领域对大模型的生成速度、理解能力要求高，是最能验证大模型场景广度的领域之一。 不断为千行百业打造行业大模型解决方案的同时，腾讯云一直以来还在积极参与大模型标准建设。 在金融领域，腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位，联合信通院发布国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑，为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障；前不久，腾讯还联合信通院
44110编辑于 2023-12-13 - 来自专栏机器之心
以落地考验价值，大模型的产业大考来了
今年 5 月，百度提出了要构建更适配应用场景的模型体系，最亮眼的发布就是业界首发两个行业大模型 —— 国网 - 百度 · 文心和浦发 - 百度 · 文心。 在 11 月 30 日举行的 WAVE SUMMIT+ 2022 深度学习开发者峰会上，百度文心产业级知识增强大模型全景图迎来升级，在全新发布的 11 个大模型中，包括 5 个行业大模型，分别是泰康 - 以百度联合吉利发布的知识增强的汽车行业大模型 ——吉利 - 百度 · 文心为例，它基于文心 NLP 大模型 ERNIE 3.0，结合了吉利汽车专业领域行业数据（汽车领域媒体知识、客服工单、法律法规以及汽车售后维修手册 在百度看来，行业大模型是结合行业落地过程中非常重要且有效的方式，今年以来陆续发布的 11 个行业大模型即是最好的例证。 飞桨平台支撑文心大模型，加速产业智能化升级 在模型层，除了行业大模型之外，此次升级的百度文心大模型全景图中还新增了 5 个基础大模型，它们分别是知识增强轻量级大模型 ERNIE 3.0 Tiny、跨模态理解大模型
1K40编辑于 2022-12-16 - 来自专栏资讯分享
2023金融业大模型报告重磅发布 | 附全文下载
11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图 在金融领域，行业大模型为金融市场带来了前所未有的机遇，从精准营销、客户服务、代码生成等多个场景，助力金融机构在服务和管理方面实现“效率革命”。 大模型领域持续发展衍生出两个概念，“通用基础大大模型”和“垂直行业大模型”。基础大模型的定位是通用的技术底座，行业大模型的定位是在不同的专业领域推动行业数字化再升级、进入到智能化的引擎。 以基础大模型作为技术底座的时候，更多的是考虑它的通用性，但是相对来讲它的专业度可能会欠佳。行业大模型会更加专业、更加聚焦，成本也更低。基础大模型的关键词是创造性、体验式，更强调体验。 在将大模型应用到行业之前，需要对技术成熟度、需求频次和场景价值三个方面进行思考。通过对金融机构、大模型服务商、腾讯内部技术团队的调研，本报告形成了金融业大模型应用体。
4.8K00编辑于 2023-11-24 - 来自专栏DrugOne
Patterns | FoodSky：面向食品营养领域的专业大语言模型
受医学、教育、金融等领域专用大语言模型成功的启发，开发食品领域的基础模型成为可能。 图4 不同模型在FoodLongConv基准上的性能比较（百分比）。 图5 FoodSky-Qw-7B与不同基线模型在FoodQA基准上由GPT-4评估的比较。 表1 不同大语言模型在CDE-12K基准上的零样本和少样本（5样本）性能，通过准确率评估。 表2 不同模型在不同主题子类别上的零样本性能比较。 表5 每个数据源的数据量比例和数据内容。 原文链接 1. Zhou P, Min W, Fu C, Jin Y, Huang M, Li X, Mei S, Jiang S. Patterns. 2025;6(5):101234.
14520编辑于 2026-03-02 - 来自专栏腾讯云TI平台
腾讯云公布行业大模型最新进展
今天，腾讯云披露行业大模型方案进展，并公布MaaS（Model-as-a-Service）能力全景图。 我们希望“大模型”更懂行业、更易落地，帮助企业打造出专属的行业大模型。 1 “量体裁衣”打造专属模型 基于企业痛点和需求，依托腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。 内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景。兼容支持多模型训练任务，企业可以按需取用。 “ 生态共建是AI发展的有效路径，腾讯将坚持生态开放，为企业提供高质量模型服务，同时支持客户多模型训练任务，加速大模型在产业场景的创新探索。 未来，腾讯云将继续和伙伴们一起推动行业大模型的生态共建，让AI为产业带来更多的创造力。
1.4K10编辑于 2023-07-25 - 来自专栏机器之心
坚持做行业大模型，竹间智能给大模型造了一座「模型工厂」
而另一方面，海量场景又需要不断切换和更新、训练、运维模型，那么，中间层会变得很重。「管理数据，管理模型、训练模型、微调模型，评测模型，推理运维，让模型持续迭代就会成为一个非常重要的产业。」他认为。 企业也可以自己下载开源模型，放到平台去训练。另外，模型工厂还提供竹间智能自己训练微调好的大模型。 简仁贤强调说，「它不是一个模型的Copilot，而是多个不同模型的 Copilot，可以跟所有模型去兼容，当企业不同部门或项目组有多个模型在运行时，KKBot 可以选择不同模型来回答，完全不受单一模型限制 例如，训练一个比较复杂的模型，假设 330 亿参数，用一块 GPU 可能需要 1-5 天。很多时候，在预算有限的情况下，99 万的套餐也就够用了。 「相比花 2000 万买个行业大模型，还冒着走弯路的风险，我们的产品用起来比较安心」，简仁贤认为，「你只用花 99 万，就可以定制出适合你的模型，而且没有限制模型数量，并可以立刻在现实应用中看到它的价值
53630编辑于 2023-08-07 - 来自专栏新智元
哈工深发布多模态大模型「九天」，性能直升5%
编辑：LRS 【新智元导读】哈工深发布全新多模态大语言模型九天（JiuTian-LION），融合细粒度空间感知和高层语义视觉知识，在13个评测任务上实现了sota性能。 为了应对多模态大语言模型中视觉信息提取不充分的问题，哈尔滨工业大学（深圳）的研究人员提出了双层知识增强的多模态大语言模型-九天（JiuTian-LION）。 通过注入细粒度空间感知和高层语义视觉知识，九天实现了在包括图像描述、视觉问题、和视觉定位等17个视觉语言任务上显著的性能提升（ 比如Visual Spatial Reasoning 上高达5% 的性能提升 图5提供了在不同视觉语言多模态任务上，九天和其他 MLLMs 的能力差异，说明了九天可以取得更优的细粒度视觉理解和视觉空间推理能力，并且输出具有更少幻觉的文本回应。 图5：定性分析九天大模型和 InstructBLIP、Shikra 的能力差异 图6通过样本分析，表明了九天模型在图像级和区域级视觉语言任务上都具有优秀的理解和识别能力。
1K10编辑于 2023-12-05 企业大模型服务合规指南：深度解析备案与登记
同时满足以上三个条件，必须进行算法备案（通常也需大模型登记/大模型备案）。 大模型备案类型(视具体情况而定)：自研大模型商用： 企业自主研发的大模型，并将其用于商业经营活动（无论是核心业务还是辅助功能）。 符合地方网信办要求： 如果企业所在地的省级或市级网信办、工信局等部门明确发文通知或推荐特定范围的企业进行备案，应按规定执行。 这类产品本身没有独立的大模型研发和训练过程，只是利用第三方已有的、且已备案的大模型能力来实现自身的功能，需要进行大模型登记及算法备案。 材料非常可能因为格式不规范、内容不清晰或深度不够、缺失文件、合规漏洞等问题被反复驳回要求修改（通常需要4-5次修改）。企业需保持耐心，根据反馈意见认真修改完善。
1.7K20编辑于 2025-06-10- 来自专栏数据猿
数据集基础这么弱，还谈什么行业大模型的商用？！
尤其是现在行业大模型盛行，很多企业将行业大模型视为将大模型技术商用的关键。在这样的背景下，我们为什么需要共建行业数据集呢？它怎么就成了构建大行业模型的关键所在？ 没有足够高质量的行业数据，我们怎么可能推动行业大模型的发展呢？ 所以说，现在是时候行动起来了。我们需要放下门户之见，联合起来建立行业数据集。这不仅是为了每个行业自己，更是为了整个社会的进步。 总的来说，不管是国内的《“数据要素×”三年行动计划》，还是国外的各种数据政策，我们都能看到一个共同的趋势——那就是通过政策推动，促进数据的开放和共享，从而为行业大模型的建设提供强有力的支持。 5、提升数据质量和可靠性 我们知道，垃圾进来，垃圾出去。如果用来训练模型的数据质量不过关，那最后得到的结果也是靠不住的。 有了这些数据，各种行业大模型就能运转得更顺畅，不管是在医疗、金融还是制造业，都能搞出不少新意。 这事儿不光是技术上的突破，它还能帮助社会变得更好。
42610编辑于 2024-01-24 - 来自专栏PaddlePaddle
百度吴甜提出大模型落地关键路径 业内首发行业大模型
5月20日，由深度学习技术与应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会在线上举办。 百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布飞桨文心最新全景图，提出支撑大模型产业落地的3个关键路径，并在业内首发行业大模型。 文心大模型迎来十大新成员 业界首发行业大模型 本次峰会上，吴甜带来了文心大模型发布以来的最大一次升级，其中最值得关注的是，业界首发的文心 · 行业大模型。 文心 · 行业大模型基于通用数据训练的文心大模型，加上行业应用场景中大量存在着行业特有的大数据和知识，结合行业相关的创新算法设计，将进一步提升大模型对行业应用的适配性。 未来，浦发银行将与百度继续深入合作，在现有金融行业大模型的基础上不断迭代，持续地降低金融AI应用落地的门槛。
38110编辑于 2022-08-31 - 来自专栏AI科技评论
面壁李大海：行业大模型是历史阶段性产物
最在今年5月27日的2023数博会上，Luca1.0首次公开亮相。 随后的三个月里，Luca迭代了85次，大语言模型能力整体提升39%。 Q：您如何看待 B 端的大模型业务，以及行业大模型发展？ 李大海：B 端业务我们在同步开展，但是现阶段我们更侧重 C 端。 过去半年我们看到很多同行被需求追着走，有很多客户非常希望使用大模型。 现阶段行业大模型可以用更小规模的模型承载垂直领域的应用，所以在成本上更有优势。 并且通用大模型的能力也没有那么强，但是我相信未来一定会产生既能力强，成本也低的通用模型，这个通用模型会把所有的行业模型的空间抹杀。 行业大模型是现在阶段性的产物，我尊重现在的历史阶段。 我们现在的千亿模型是 Decoder-only 网络结构的千亿模型。 值得一提的是，CPM 大模型是面壁智能从零自主研发的预训练大语言模型，其中包括国内首个中文大模型 CPM-1。
35940编辑于 2023-09-07 - 来自专栏CDA数据分析师
译文｜企业大数据应用：5种方式亮瞎你的眼！
5.滑雪景区和大数据 许多滑雪胜地是真的对大数据持十分乐观的态度。他们主要是希望利用大数据来保存出租信息，但它也可以用来防止票证欺诈，因为门票欺诈总是能使景区收入大量流失。 英语原文：https://www.smartdatacollective.com/5-unusual-ways-businesses-are-using-big-data/
686100发布于 2018-02-23 - 来自专栏深度学习与python
腾讯云推多款行业大模型解决方案，打造模型应用商店
作者 | 冬梅 6 月 19 日，腾讯云在国家科技传播中心召开行业大模型及智能应用技术峰会，首次公布腾讯云行业大模型研发进展，依托腾讯云 TI 平台打造行业大模型精选商店，为客户提供 MaaS（Model-as-a-Service 会上，腾讯云联合 22 家客户正式启动行业大模型共建合作，并携手 17 家生态伙伴共同发起了“腾讯云行业大模型生态计划”，致力于共同推进大模型在产业领域的创新和落地。 因此，选择与具备一站式行业大模型服务能力的云厂商合作，打造企业专属的行业大模型至关重要，好用、易用的同时还能降低企业的成本和时间投入。 基于客户实际痛点和需求，腾讯云全新公布 MaaS 全景图，依托腾讯云 TI 平台打造行业大模型精选商店，为企业客户提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。 在 TI 平台内置高质量行业大模型基础上，企业加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的专属模型；同时，也可根据自身业务场景需求，“量体裁衣、按需定制”不同参数、不同规格的模型服务。
1.3K40编辑于 2023-08-09 - 来自专栏大数据文摘
硅谷VR大佬为你剖析行业大局，5个趋势值得关注
◆ ◆ ◆ 2013-2015 已获得的进展TOP5 1、巨头公司争相入市 2016将是VR爆发的一年。 我们预计许多高科技公司都将在这一年推出他们的VR新品，第一时间抢占市场。 5、Oculus, HTC 前后开放预订 Oculus与HTC都已宣布用户将会在2016年第一时间体验到他们的新产品。 类似Eyefluence这样的公司正在为这种基于人眼运动的交互模型技术铺路。 Philip说，「其实这个趋势木已成舟，在眼动追踪技术方面，几乎没有任何巨大的技术瓶颈。 「假如你为你的孩子花了4000块钱买了个VR头显，并且它让你的孩子的学习效率提高了5倍，那就真的没必要让孩子大老远跑去学校或者什么培训机构了。 5、「屏幕时代」的终结 「大量AR企业正在努力地替代掉所有的显示器和屏幕」，Philip说道。
46920发布于 2018-05-24 - 来自专栏毛利学Python
yolov5模型转换NCNN模型部署
写作原因：最近看了下nihui大佬的ncnn，练习着将yolov5训练的模型转换成ncnn模型并部署，同时借鉴了网上优秀的博文，记录一下，如有不对的地方，请多多指教。 说明：pytorch模型转换成onnx模型，及onnx模型简化和转ncnn模型在引用的文章中都有详细的说明，可移步至引用文章中查看。 图1 其实yolov5 v1-v5版本在训练完后，使用onnx2ncnn.exe将简化后的onnx模型转换成ncnn模型时主要出现这个问题。 V6版本在输出上和前5个版本有一点不同，这里针对1-5版本。 下面说下修改的是什么，这样就可以知道自己的模型应该修改哪里了。
3.1K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：医疗行业大模型：从生成前校验到生成后审计的应用实践.73
核心概念1.1 医疗大模型 我们这里所说大的医疗大模型是经过大量医学数据预训练，数据包括教材、指南、病历、文献等，能够理解和生成医疗相关文本和内容的垂直大模型，一般是以个轻量模型为基座，整理行业知识对其进行多轮训练 规则引擎：检查明显的数值错误、逻辑错误，如“高血压患者开具降压药，剂量超过最大安全剂量”、“患者年龄 5 岁，开具成人专属药物”。2. 大模型生成的原始输出内容、审计后的修正内容。4. 生成后审计的结果、人工复核记录、审核人员信息。5. 交付时间、用户信息，用户信息依据实际规范要求脱敏处理。 数值规则：“硝苯地平每日最大剂量不超过 60mg”、“儿童用药剂量按体重计算，每公斤不超过 5mg”。3. 合规性规则：“禁止使用绝对化表述（如‘保证治愈’）”、“禁止推荐未获批药物”。4. 强制匿名化：移除任何可能的真实姓名引用 === # 简单策略：将“患者XXX”替换为“患者” processed_output = re.sub(r"患者\s*[\u4e00-\u9fa5]
13943编辑于 2026-04-11
腾讯云开发者
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