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#AI工作流
AI企业级应用落地案列:
智能客服——基本做到100%的准确率,把数据库中的历史对话数据经过提炼分析合并成上万条优质数据集在gemma-9b模型的基础上微调而来~
企业铭牌识别——利用AI视觉模型+UVDoc图形矫正算法,可对图片、PDF文件中的表格进行定向结构化识别~
企业OA——管理员可借助智能助手添加新员工信息,并自动调用函数发送给人力资源部告知有新用户创建请求需要审批~
AI企业级应用落地案列:
智能客服——基本做到100%的准确率,把数据库中的历史对话数据经过提炼分析合并成上万条优质数据集在gemma-9b模型的基础上微调而来~
企业铭牌识别——利用AI视觉模型+UVDoc图形矫正算法,可对图片、PDF文件中的表格进行定向结构化识别~
企业OA——管理员可借助智能助手添加新员工信息,并自动调用函数发送给人力资源部告知有新用户创建请求需要审批~
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#AI工作流
企业中有很多设备铭牌识别环境,对于资产管理、维护记录和故障排除至关重要,由于拍摄角度各异、光线条件复杂导致文字倾斜或扭曲,使得铭牌上的文字难以清晰辨认,我用AI大语言视觉模型进行信息识别以及 LLM进行结构化数据提取过程中,前置一个自动检测并纠正图像中的透视变形，恢复铭牌的真实形状算法,成功解决了这个问题,构建了一个高效且精确的文字提取系统~
企业中有很多设备铭牌识别环境,对于资产管理、维护记录和故障排除至关重要,由于拍摄角度各异、光线条件复杂导致文字倾斜或扭曲,使得铭牌上的文字难以清晰辨认,我用AI大语言视觉模型进行信息识别以及 LLM进行结构化数据提取过程中,前置一个自动检测并纠正图像中的透视变形，恢复铭牌的真实形状算法,成功解决了这个问题,构建了一个高效且精确的文字提取系统~
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#AI工作流
AI视觉模型+大语言模型——to B级很多业务功能不需要开发界面了,想知道的数据和报表直接与大语言模型交互即可,权限和检验都可以控制~
AI视觉模型+大语言模型——to B级很多业务功能不需要开发界面了,想知道的数据和报表直接与大语言模型交互即可,权限和检验都可以控制~
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#AI工作流
在做RAG企业知识库开发中,遇到文档格式带有表格的数据,尝试了2种解决方案,一种方案完全正确，另一种用到微软开源的markutdown,能够把多种文档格式转换成Markdown格式,本地测试并试用了多种大模型包含最强大的GPT金额计算也出错了,应该是有丢失了某些特征吧？感谢在Cursor的帮助下把源代码转换并发布成REST API接口服务~
在做RAG企业知识库开发中,遇到文档格式带有表格的数据,尝试了2种解决方案,一种方案完全正确，另一种用到微软开源的markutdown,能够把多种文档格式转换成Markdown格式,本地测试并试用了多种大模型包含最强大的GPT金额计算也出错了,应该是有丢失了某些特征吧？感谢在Cursor的帮助下把源代码转换并发布成REST API接口服务~
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#AI工作流
用DeepSeek最新发布的V3模型在本地实现了类似Claude推出的MCP协议能力——监听微信聊听记录并对数据进行分析和总结~
用DeepSeek最新发布的V3模型在本地实现了类似Claude推出的MCP协议能力——监听微信聊听记录并对数据进行分析和总结~
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Hugging Face CEO Clem 对2025年人工智能的六大预测（以及对2024年预测结果的回顾）
2025年人工智能的六大预测：
1、将出现首个与人工智能相关的大规模公众抗议活动。
2、大公司的市值将因人工智能而缩减两倍或更多。
3、至少 10 万台个人 AI 机器人将被预订。
4、中国将开始引领人工智能竞赛（引领开源人工智能竞赛的结果）。
5、生物、化学领域人工智能将取得重大突破。
6、随着 Hugging Face 上拥有 1500 万 AI 建设者，我们将开始看到 AI 的经济和就业增长潜力。
2024年预测结果回顾：
1、一家被大肆炒作的人工智能公司将会破产或以极低的价格被收购。
✅（Inflexion、AdeptAI, ...）
2、开源大型语言模型（LLMs）将达到最佳闭源模型的水平。
✅（QwQ 和其他几十个模型）
3、视频、时间序列、生物和化学领域人工智能取得重大突破。
✅（视频领域）🔴（时间序列、生物学和化学领域）
4、关于人工智能成本（资金和环境成本）的讨论会增多。
✅（资金成本）🔴（环境成本 😢）
5、一份广受欢迎的媒体内容将主要由人工智能生成。
✅（例如 Google 的 NotebookLM）
6、Hugging Face 上的人工智能开发者达到 1000 万，且不会导致失业率上升。
🔜（目前有 700 万人工智能开发者）。
2025年人工智能的六大预测：
1、将出现首个与人工智能相关的大规模公众抗议活动。
2、大公司的市值将因人工智能而缩减两倍或更多。
3、至少 10 万台个人 AI 机器人将被预订。
4、中国将开始引领人工智能竞赛（引领开源人工智能竞赛的结果）。
5、生物、化学领域人工智能将取得重大突破。
6、随着 Hugging Face 上拥有 1500 万 AI 建设者，我们将开始看到 AI 的经济和就业增长潜力。
2024年预测结果回顾：
1、一家被大肆炒作的人工智能公司将会破产或以极低的价格被收购。
✅（Inflexion、AdeptAI, ...）
2、开源大型语言模型（LLMs）将达到最佳闭源模型的水平。
✅（QwQ 和其他几十个模型）
3、视频、时间序列、生物和化学领域人工智能取得重大突破。
✅（视频领域）🔴（时间序列、生物学和化学领域）
4、关于人工智能成本（资金和环境成本）的讨论会增多。
✅（资金成本）🔴（环境成本 😢）
5、一份广受欢迎的媒体内容将主要由人工智能生成。
✅（例如 Google 的 NotebookLM）
6、Hugging Face 上的人工智能开发者达到 1000 万，且不会导致失业率上升。
🔜（目前有 700 万人工智能开发者）。
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有个想法'360不是把所有的模型厂商做了集成吗？那如果把这些厂商组织在一起,把各家大模型的相关技术都融合在在一起,做出一个更加厉害的大模型,这样不就可以与OpenAI相抗衡了吗？
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ToB级应用开发中很多场景需用到Function Calling能力,但国产大模型以及付费国产大模型存在些许问题,希望在升级迭代的版本中重视底层原理实现~不要动不动就说超越谁......
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