Entdecken Sie WAIC |. Die „Stiltheorie“ von The Fourth Paradigm konzentriert sich auf toB große Modelle und legt generative KI zur Rekonstruktion von Unternehmenssoftware dar

Die Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2023 hat begonnen. Das große Modell des Vierten Paradigmas „Shishuo“ wurde vor Ort im WAIC ausgestellt.

Darüber hinaus vereint das vierte Paradigma „Stadt der großen Modelle“ die repräsentativsten Anwendungspraktiken großer Modelle in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Immobilien, Luftfahrt, Fertigung, Justiz und anderen Branchen.

Konzentrieren Sie sich auf große Modelle und entwickeln Sie generative KI, um Unternehmenssoftware zu rekonstruieren

Im Gegensatz zu AIGC, das jeder kennt, wie z. B. das Erstellen von Bildern, das Erstellen von Postern, das Erstellen von Texten usw., konzentriert sich das vierte Paradigma auf die Technologie großer Modelle im Bereich Unternehmenssoftware und schlägt die technische Strategie von AIGS (AI-Generated Software) vor: Neuausrichtung auf generative AI Build-Unternehmenssoftware.

Berichten zufolge kann die von „Shishuo“ transformierte Unternehmenssoftware das Ergebnis durch eine einfache Konversation erhalten, unabhängig davon, welche Funktion aufgerufen wird, ohne dass mehrere Klickschichten erforderlich sind. Darüber hinaus wird durch das Hinzufügen oder Ändern von Daten-/Schnittstellenregeln die Effizienz der Softwarefunktionsaktualisierung von einem Monat auf einen Tag verkürzt.

In der offiziellen Einleitung heißt es, dass „Shishuo“ als multimodales großes Modell im ToB-Bereich (Enterprise-Level-Service) positioniert ist, mit Kerntechnologien wie Input- und Output-Multimodalität, Wissensdatenbank, Copilot und Denkkette.

Gleichzeitig bietet „Shishuo“ Garantien auf Unternehmensebene, um sicherzustellen, dass Inhalte glaubwürdig, Kosten kontrollierbar und Datensicherheit gewährleistet sind. Unter der Anleitung von „Shi Shuo“ können Unternehmen groß angelegte Modelle privatisieren und einsetzen, um die erforderliche Rechenleistung zu relativ kontrollierbaren Kosten zu erhalten. Zweitens generiert „Shishuo“ nach dem Erlernen von Branchenkenntnissen professionellere Inhalte und lokalisiert bei der Ausgabe von Informationen die Originalquelle, sodass alle Informationen „gut dokumentiert“ sind. Schließlich kann „Shishuo“ anhand des Benutzerfeedbacks lernen und Fehler korrigieren.

„Große Modellstadt“ zeigt die Ergebnisse der industriellen Umsetzung

Viertes Paradigma sagte, dass das große Modell „Shishuo“ seit seiner Veröffentlichung die Implementierung großer Modelle mit Hunderten inländischen Unternehmen erforscht und Dutzende früher inländischer AIGC-Anwendungen gesammelt hat. „City of Big Models“ zeigt die reale Praxis, große Modelle in verschiedenen Branchen zu kombinieren.

Im Bereich der Einzelhandelsfilialverwaltung umfasst die Filialleitung beispielsweise in der Regel Mitarbeitermanagement, Produktbeschaffung, Bestandskontrolle, Bearbeitung von Kundenbeschwerden usw. Filialleiter müssen Daten abrufen und Verwaltungsaufgaben in verstreuten Systemen erledigen, was äußerst zeitaufwändig ist. verbrauchend. Nach der Transformation der generativen KI kann die Filialleitung direkt Fragen an den Filialleitungsassistenten stellen, z. B. „Produktverkäufe prüfen, Status des Dienstpersonals, illegale Vorgänge“, und der Assistent kann relevante Funktionen aus verschiedenen Systemen aufrufen und die erforderlichen Informationen direkt bereitstellen.

Im Bereich der Immobilienvermittlung benötigen Immobilienmakler eine Spezialisierung und Standardisierung. Beispielsweise umfasst dies bei Transaktionen mit Gebrauchtwohnungen mehr als 20 Verknüpfungen wie die Überprüfung der Hauskaufqualifikation, die Überprüfung der Eigentumsrechte, die Anzahlung und die Fondsüberwachung. Die Ausbildung der Agenten war schon immer der Schlüssel zu diesem Problem. Das Immobilienagenturmodell verwendet „Shishuo“ als Basis für Fähigkeiten und nutzt die Wissensbasis, standardisierte Betriebsregeln und Kommunikationsfähigkeiten, die I Love My Home in den letzten 23 Jahren gesammelt hat, als Korpus für die Schulung vertikaler Modelle für bestimmte Branchen und Bereiche .

Im Bereich Industriedesign nutzt ein Unternehmen, das Verkehrsflugzeuge herstellt, generative KI, um Industriedesign-Software zu transformieren. Selbst grundlegende Funktionen wie digitale Analogabfrage und Montage erfordern die Erinnerung an bestimmte Parameter, um professionelle Abläufe abzuschließen. Mit dem auf generativer KI basierenden „Industrial Design Software Assistant“ müssen Sie den Assistenten nur fragen: „Helfen Sie mir, ähnliche Teile zu finden“ und „Geben Sie mir den Montageplan für diese beiden Teile.“ Die KI kann ihn automatisch aus einer großen Anzahl finden Angemessener Montageplan, was Sie verlangen, ist, was Sie bekommen.

Im Bereich der Produktionsabläufe gilt das MOM-System (Manufacturing Operations Management System) als „Gehirn“ intelligenter Werkstätten und digitaler Fabriken. Die semantischen Verständnisfähigkeiten der generativen KI ermöglichen es Menschen, effizient mit Computern über das Kerngeschäft zu kommunizieren Fertigungsabläufe und bieten Wissensantworten, Daten- und Grafikabfragen, Berichtserstellung sowie eine Reihe von Informationen und Funktionen. Darüber hinaus kann es auch mit den Endgeräten der Fabrik (Überwachung, Kamera, Zugangskontrolle usw.) verbunden werden und Teilzeitfunktionen des „Fabrikadministrators“ wie Werkstattsicherheit, illegale Vorgänge und Wartung des Gerätestatus ausführen.

Im juristischen Bereich muss das Justizpersonal nicht nur relevante Gesetze, Vorschriften und gerichtliche Auslegungen beherrschen, sondern diese auch flexibel in spezifischen Praktiken wie Rechtsanalyse, Rechtsabfrage, Rechtstext und Rechtsargumentation anwenden. Generative KI kann Informationen in zahlreichen Rechtsdokumenten schnell finden und abrufen und auch entsprechende Rechtsdokumente verfassen und Korrektur lesen. Darüber hinaus können wir bei häufigen Fällen und Schnellverhandlungen dabei behilflich sein, die Schlüsselelemente des Verfahrens zu extrahieren.

Noch wichtiger ist, dass diese KI-Assistenten durch die hochfrequente Kommunikation mit Mitarbeitern eine große Menge an Prozessdaten wie Verhaltensweisen und Gedanken erfasst haben, die von herkömmlichen Systemen in der Vergangenheit nicht erfasst werden konnten „Wissen“ über jede berufliche Rolle.

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