在“听得懂”之后“看得见、动起来”,实在智能首发“你说PC做”的大模型Agent

news2024/10/6 20:27:38

大洋彼岸种下了一颗AI的种子,拥有“算力魔法”的ChatGPT在海内外掀起一场“大”爆发——大型语言模型爆发,带动了AI大模型技术的新热潮。

“你问我答”的不仅是ChatGPT上的交互形态,更是一张名为“大模型”的问卷,答的是全球人工智能赛道上的科技企业,纷纷成为大模型成果的“交卷人”。

大模型本身并不是同一起跑线的竞争,而是过往AI技术积累的硬科技比拼。人工智能赛道日渐拥挤,不乏率先破局之者。

“千模竞逐”的背后,是科技硬仗在打响

ChatGPT的爆火不是偶然,是因为能解决实际应用中的问题才会开始关注它,使用它,甚至让非IT领域的人员也开始接触并使用它。

任何先进的技术、优秀的发明,都需要跟业务结合,都需要产品化落地,方可发挥其价值和巨大的能力。因此,“大模型如何在真实商业场景中快速、有效落地”成为科技界与产业界最关注的首要问题。

在大模型与商业应用相结合的道路上,国内AI准独角兽企业实在智能以其垂直化战略和超级自动化融合的策略,为科技界与产业界树立了典范。

实在智能不只是停留在技术的表面,更注重技术的深入融合与实际应用,实现快速、有效的商业落地。纵向通过打造垂直大模型的方向,提高了模型的精准性和实用性;横向全面融合超级自动化平台,结合大模型技术全面融合升级RPA、IDP等产品的进一步突破,为企业数智化之路带来了更广阔的发展空间。

一、垂直大模型的选择:专业化驱动全面拓展

实在智能为什么选择垂直大模型的方向?

在大模型领域,数量庞大的数据和领域知识储备变得愈发重要。实在智能选择垂直大模型的方向,体现了其对专业化驱动全面拓展的战略思考:构建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大语言模型,实在智能让人人拥有一个智能助理成为可能。”

实在智能以其自研大模型“塔斯(TARS)”为例,通过推出行业首个基于大模型的TARS-RPA-Agent,将数字员工应用门槛进一步降低,实现了“所说即所得,你说,PC做”的理念。这是业界首款计算机视觉与大模型结合的智能体产品。在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、代码生成等主流能力上表现优异,驾轻就熟。

而深入特定领域构建深度垂直模型,实在智能在业务上的差异化得以凸显,垂直大模型能够更好地满足行业需求,提供更精准的信息和解决方案,从而在商业场景中实现更高的价值。具体表现在实在智能全新发布的垂直系列大模型TARS-BASE-7B以及面向证券行业的TARS-Finance-7B模型,纷纷展现了垂直大模型的巨大潜力。

财经证券类大模型TARS-Finance-7B,不仅能从一个证券领域专家的角度为股票小白解释股票投资的概念,在“如何选择适合我的股票进行投资?是否有评估指标可以辅助决策?”等问题上也能提供非常客观、中肯、可操作又不含诱导性的答案。在TARS-Finance-7B的帮助下,我们不仅可以更完整地理解财经证券行业,甚至可以着手制定一个关于投资分析的研究计划,解决客户的问题。

二、大模型的落地策略:从喧嚣走向实际

大模型很多,但是喧嚣之后怎么落地?

传统ChatGPT及类GPT式下你问我答的形式虽各有特色但难免千篇一律,距离自动化执行仍有距离。我们可以看到,大模型的兴起也引发了“怎么能用起来”的落地难题。在喧嚣之后,实在智能选择了务实的落地策略:将TARS-RPA-Agent的应用与实际业务场景相结合,从客户场景入手,在“听得懂”之后,让大模型“看得见、动起来”。

实在智能深耕千行百业,从客户场景入手。因为对客户来说,他们最关心的是能否解决问题,而不是RPA工具本身。而当产品交付后,如果不多花些时间,做行业know-how的沉淀和积累。长此以往,就无法扩展出更深的应用场景,只能解决简单、表面的问题,效率还很低,最终也无法为客户提供更高的价值。在本次发布会上,实在智能围绕TARS大模型,除了金融,还应用于数字员工、智能办公、电商场景等方面,对实在智能超级自动化平台的产品矩阵进行全面智能升级,将再一次提升用户体验。

TARS-RPA-Agent的核心工作流程主要包括:自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验。能够通过文本指令或对话聊天的方式直接生成数字员工,操作PC电脑自主完成工作任务。在日常办公里,TARS-RPA-Agent不仅是你的“互联网嘴替”,更是“数字助手”。比如你需要在日常办公软件上请假,TARS-RPA-Agent能够根据你的“吩咐”,理解指令需要达成的步骤,并将步骤自动生成对应的自动化流程,再通过RPA自动执行。说完指令之间,你的“数字分身”已经自动完成了脑海中的想法,整个过程实现“人机同频”。

比如在电商业务场景下,TARS-RPA-Agent模式下的RPA可以处理订单查询、收集、加工等任务。通过实在智能在语义语音理解能力上的突破,TARS能够准确理解用户的自然语言,避免了过去常见的“人工智障”模式,为客户提供更加自然和准确的交互体验。

三、大模型与超级自动化的融合:RPA的突破之道

大模型的落地是RPA的突破,实在智能通过自研双模型技术底座,实现RPA人人可用。

在实现大模型的商业应用中,超级自动化的融合发挥着关键作用。超级自动化是全球科技风向标 Gartner 提出的一种技术合集,已成为全球组织实现数字化转型、降本增效的最重要工具之一,也代表着数字化转型升级的最高境界⸺人机协同。

需要注意的是,超级自动化不是要取代人类的工作,而是开创一种 “人机协作” 的全新工作模式。实在智能先是融合了AI技术,将传统拖拉拽式的RPA,升级为实在IPA模式,从专家模式到小白模式,人人可用RPA走进现实;如今再是在大模型的技术加持下,为RPA数字员工注入“TARS+ISSUT”双模引擎,前者提供自然语言理解及逻辑知识的归纳泛化能力(大脑),后者提供识别屏幕一切元素的自动化能力(眼睛),双模互动构成TARS-RPA-Agent,实现对屏幕上一切元素的自动化操作,为行业带来全新的布置工作方式:你说,PC做,实现“所说即所得。”

这种双模型的底座不仅扩展了RPA的适用范围,还提升了其在商业场景中的价值。实在智能通过将大模型与RPA(Robotic Process Automation)相结合,为企业提供了更广泛的应用场景。他们不仅仅将大模型作为信息查询和分析的工具,还将其嵌入到TARS-RPA-Agent产品中,使其能够执行更加复杂的任务。

这种融合不仅降低了数字员工的应用门槛,还提高了工作效率,不仅可以处理复杂的文本数据,还能够分析图像、视频等多媒体信息。通过视觉模型的支持,RPA能够更好地理解和应对多样化的任务,实现更高程度的自动化。企业可以借助这一技术,实现更高效、更精确的业务自动化,在激烈的市场竞争中保持优势。

总的来说,实在智能以其垂直大模型战略和超级自动化融合策略,为大模型在商业应用中的落地提供了可借鉴的范例。在大模型时代,技术的深入应用和融合,才是真正将科技带入商业领域的关键。在技术的发展中,需求导向、深度合作、技术创新是实现商业价值的不二法门。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/898797.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python可视化在量化交易中的应用(13)_Seaborn直方图

Seaborn中带核密度的直方图的绘制方法 seaborn中绘制直方图使用的是sns.histlot()函数: sns.histplot(data,x,y,hue,weights,stat‘count’,bins‘auto’,binwidth,binrange,discrete,cumulative,common_bins,common_norm,multiple‘layer’,element‘bars’,fill,…

如何解决使用npm出现Cannot find module ‘XXX\node_modules\npm\bin\npm-cli.js’错误

遇到问题:用npm下载组件时出现Cannot find module ‘D:software\node_modules\npm\bin\npm-cli.js’ 问题,导致下载组件不能完成。 解决方法:下载缺少的npm文件即可解决放到指定node_modules目录下即可解决。 分析问题&#xff1…

KubeSphere 社区双周报 | Java functions framework 支持 SkyWalking | 2023.8.4-8.17

KubeSphere 社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过 commit 的贡献者,并对近期重要的 PR 进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。 本次双周报涵盖时间为:2023.08.04-2023.…

CPU执行程序的三个阶段简单示例(取指,解码,执行)

基础知识 RAM:RAM是随机存取存储器(random access memory),是计算机内部存储器中的一种,也是其中最重要的,计算机和手机中一般把其叫做(运行)内存,它的速度要比硬盘快得多…

JDK8知识点梳理

JDK8知识点梳理 一、lambda表达式1.标准格式2.实现原理3.省略模式4.前提条件 二、函数式接口1.函数式接口:FunctionalInterface2.接口默认方法3.接口静态方法4.供给型接口:Supplier5.消费型接口:Consumer6.消费供给型接口:Functio…

Redis中的分布式锁及其延生的问题

前言 本文将着重介绍Redis中的分布式锁及其与出现的死锁和锁误删问题 什么是分布式锁 首先问题就是什么是分布式锁,分布式锁就是分布式系统中实现并发控制的一种锁机制,它可以保证多个节点在同一个时间只有有一个能成功竞争到系统资源(共享…

[oneAPI] 使用序列到序列网络和注意力进行翻译

[oneAPI] 使用序列到序列网络和注意力进行翻译 oneAPI特殊写法使用序列到序列网络和注意力进行翻译Intel Optimization for PyTorch导入包加载数据并对数据进行处理序列到序列网络和注意力模型与介绍编码器解码器简单解码器注意力解码器 训练过程准备训练数据训练模型可视化注意…

Ubuntu在自己的项目中使用pcl

1、建立一个文件夹,如pcl_demos,里面建立一个.cpp文件和一个cmake文件 2、打开终端并进入该文件夹下,建立一个build文件夹存放编译的结果并进入该文件夹 3、对上一级进行编译 cmake .. 4、生成可执行文件 make 5、运行该可执行文件 6、可视…

STL——stack和queue

一、stack和queue stl中提供了栈和队列配接器供我们使用,以后就可以直接使用了。不需要我们自己造轮子。 使用细节参考文档就可以,与之学过的容器并无二致。栈和队列的特性我们再学习数据结构时已经了解了。这里就不在赘述了。 stack - C Reference (…

FifthOne:计算机视觉提示和技巧

一、说明 欢迎来到我们每周的FiftyOne提示和技巧博客,我们回顾了最近在Slack,GitHub,Stack Overflow和Reddit上弹出的问题和答案。FiftyOne是一个开源机器学习工具集,使数据科学团队能够通过帮助他们策划高质量数据集、评估模型、…

Games 103 作业一

Games 103 作业一 整个作业一的内容其实就是要自己动手实现一遍Impulse和Shape Matching这两个方法。作业中给的示例场景如下: 场景中有个兔子的刚体,我们要模拟的就是给兔子一个初始的速度,让其在重力的影响下,与两堵墙发生碰撞的…

嵌入式开发中的抽象、封装与继承

嵌入式开发中的抽象、封装与继承 ## 1 何从实现? OOP 是 CPP 的显著特征,尽管它是一种多重范式的语言 第一部分谈的是产品的实现(implement)而非产品的设计,因为对于个人开发者而言,往往是知道如何实现产…

港科夜闻|香港科大校长叶玉如教授、香港科大(广州)校长倪明选教授等两校领导共同出席香港科大(广州)首批本科新生见面会...

关注并星标 每周阅读港科夜闻 建立新视野 开启新思维 1、香港科大校长叶玉如教授、香港科大(广州)校长倪明选教授等两校领导共同出席香港科大(广州)首批本科新生见面会。8月16日,香港科大(广州)首批本科新生参加了一次具有特殊意义的见面会。香港科大、香港科大(广州…

菜单中的类似iOS中开关的样式

背景是我们有需求,做类似ios中开关的按钮。github上有一些开源项目,比如 SwitchButton, 但是这个项目中提供了很多选项,并且实际使用中会出现一些奇怪的问题。 我调整了下代码,把无关的功能都给删了,保留核…

Unsafe Filedownload

文件下载功能在很多web系统上都会出现,一般我们当点击下载链接,便会向后台发送一个下载请求,一般这个请求会包含一个需要下载的文件名称,后台在收到请求后会开始执行下载代码,将该文件名对应的文件response给浏览器&am…

XDR解决方案正式发布

面对日益严峻的网络安全形势,为了增强安全防护能力,不同单位经常不定期举行以真实网络目标为对象的攻防实战演练,旨在发现、暴露和解决安全问题,检验各个企业单位的网络安全防护水平和应急处置能力。 作为攻防实战防守方的蓝队&am…

WebStrom 前端项目Debug

1. 正常启动前端项目 2. 配置webStrom的JavaScript Debugger 点击Edit Configurations添加avaScript Debug填写URL 为项目启动路径配置要Debug的浏览器-remote-allow-origins* (最重要,否则唤起的是一个about:blank空白页面) 3. 启动Debug模…

[ MySQL ] — 基础增删查改的使用

目录 表的增删查改 Create 单行数据 全列插入 多行数据 全列插入 多行数据 指定列插入 不存在插入存在则更新 替换 Retrieve SELECT 列 全列查询 指定列查询 查询字段为表达式 为查询结果指定别名 结果去重 WHERE 条件 结果排序 筛选结果分页 Update De…

GPT系列总结

1.GPT1 无监督预训练有监督的子任务finetuning https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 1.1 Unsupervised pre-training (1)通过一个窗口的输入得到下一个token在目标token上的一个概率分布…

all in one之安装pve(第一章)

第一章 安装PVE PVE安装 pverufusultraISO下载地址下载地址下载地址 因为我使用的是SD卡存储,尝试rufus安装失败,建议使用 ultraISO进行镜像写入。 U盘推荐4G往上。 下载pve 我下载的pve版本是7.4 ultraISO 把镜像写入u盘 下载完成后需要把镜像文件…