2024 大模型典型示范应用案例集-1

大模型典型示范应用案例集Contents目录ChapterChapter01AI智能采编系统......................................................................................................01002AlayaNeW智算操作系统.......................................................................................01403AIPC与云端联动的星环无涯问知大模型.................................................................01804百秋AIGC零售全链路数智洞察平台.......................................................................02205保险行业AI大模型助手产品...................................................................................03006车辆智能运维助手..................................................................................................03407创新奇智工业大模型赋能制造业.............................................................................03808达观数据智能知识库系统........................................................................................04209大模型赋能长三角教育现代化典型案例的应用研究................................................04610得物AI查验鉴别系统.............................................................................................05411多模态大模型——“山海”....................................................................................05812法律大模型在智能合同场景中的应用实践..............................................................06213丰登种业大语言模型...............................................................................................06614光子·慧营——资管运营智能助手...........................................................................06815基于大模型的云平台智能运维系统.........................................................................07016基于大模型的正样本异常检测方案.........................................................................07617基于道客云原生知识库平台的金融合规助手..........................................................082 19联影影智大模型研发应用一体化新范式 19联影影智大模型研发应用一体化新范式 29新华医院：商汤大模型助力“智能陪诊助手” 32修船行业大模型在某船舶重工企业厂区智慧物流仓储系统的研究与应用 41智海·录问法律大模型在司法行业的应用 Chapter Chapter3安全智选：基于用户理解大模型的服务创新 Chapter3安全智选：基于用户理解大模型的服务创新 地化所月球与行星科学多模态大模型 基于大模型的数据库智能助手 基于大语言模型的智能数据查询系统 基于蚂蚁百灵大模型的支付宝智能助理 300 微亿智造视觉检测多模态大模型在质检方面的应用 芯安智能语义助手 新一代全媒体数智化客户体验中心 400 1 1 随着新一代生产式人工智能技术的发展，整个大传媒行业将面临继互联网时代后新一轮的变革升级。利用人工智能大模型构建新一代智能采编系统将成为各家新闻机构的未来核心竞争力，以便提高内容生产效率和质量。新一代智能新定义。用户可以将收集到的数据内容直接输入系统，系统会自动识别包括图文语义不规范等错误，并辅助提供可编辑的图文内容。基于此系统，不但能够提升传媒工作者的生产内容的质量，还可以更全面的审查，保证信息传达的安在出版内容创作过程中，素材需要收集整理，文本需要翻译和编辑，图片需要绘画适配，最后所有内容还需要“三审三校”。在互联网时代下，内容素材收集的渠道越来越多，数据越来越大，对出版物发布的实效要求也越来越高，传统的生产流程的效率低下、耗时费力，且存在大量的潜在风险。传统的辅助采编系统虽然在一定程度上解决了审校等内容准确性问题，但是整体效果欠佳，尤其是如语法错误、语义杂糅、标点符号、行业标准等问题，因此导致人工成本的居高不下。大传媒工作者和出版社都承受着巨大的工作压力，急需一款产大的语义理解能力，为融媒体行业打造一站式媒体新闻发布解决方案。其核心能力包括利用人工智能技术实现多源多模态数据自动处理和分析、智能内容生成、自动审核和发布、以及舆情分析等。辅助融媒体行业进行高效、高质量、相关素材和内容，提高内容生成效率和质量。AI辅智能审校系统可以自动识别错误和不规范之处，包括语法错误、拼写错误、标点错误等。还可以识别不随着人工智能技术的高速发展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各业。以算力作为新质生产力，已成为挖掘数据要素价值，推动数字经济发展的重要驱动力，智算中心的战略性地位愈发凸显。同时，智算中心在运营和管理过程中面临的异构算力资源纳管困难、算力调度能力不足、利用率低等难题，将严重制约智算中心的应用与发展。因此，一个能够全面服务于智算中心的中枢神1、告别“裸金属”加5倍。效益分析效益分析标准化的算力计量计费，为未来算力资源实现互联互通打下良性商业基础。九公司拥有大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具、基于大模型的知识平台等多个产品线，境内外发明专利超百项。公司产品已在十几个行业应用落地，拥有超过人知识库，能够帮助用户在繁杂的本地文件和实时资讯中迅速找到所需信息，可以提交给云端大模型进行深入分析。这种弹性扩展的能力，确保了企业在面涯大模型，标志着大模型个人应用时代的正式开启，能够为用户带来前所未有效益分析效益分析本开发的各类应用，都将释放企业自有和个人自身的潜在数据价值，促进数据在当前数字化转型的浪潮下，零售行业的竞争日益加剧，百秋旨在通过大模型的应用，为行业提供典型的示范应用案例，展示如何利用人工智能技术提升品的客户价值体系，除基于RFM模型对客户的购买行为进行分析外在数字零售行业的实际运营过程中，品牌方需要面对大量的数据，包括销售、人群、商品、订单等各方面，传统的数据分析工具和方法无法高效、精准地满实现从供应链管理到消费者体验的全方位优化，运用大模型等先进的人工智能技术，针对人、货、场等不同场景快速、精准地提供洞察分析和决策建议，从并在平台内集成了16款自主研发的应用，涵盖从产品研发辅助到零售的多个管理CRM系统通过整合交易记录、沟通历史等行为文本，优化客户互动和服务效率；而CEM则从客户角度出发，分析客户满意度调查、反馈和社交秋在时尚、运动、美妆行业独有的电商经验和技术手效益分析即时、准确的客户服务解决方案。帮助企业构建更加智能化、自动化的全链路解决方案，并支持多语言场景，匹配国际品牌的本土化需求，通过技术创新应直接经济效益因阿里平台业务的复杂度难以全面量化，但通过实施本方案，品本技术解决方案已应用于企业内部及市场化推广。在内部应用，主要通过大模在市场化、产业化应用，该技术方案已应用于天猫、京东和抖音平台，及小程理人提供了一个强大的支持工具，以提高服务效率和专业水平。这款助手利用保险AI大模型助手集成了先进的LLM大模型技术，使用公开的保险数据进行特定的微调训练，以增强对保险产品、条款和市场动态的理解。此外，通过助手还扩展了多项功能，包括常见保险知识问答、保险产品信息检索、保险数随着人工智能技术的快速发展，大模型正加速保险行业的智能化转型。保险业作为人力密集和数据密集的行业，特别适合通过大模型来革新客服、营销和理产品信息检索、产品数据计算等功能，极大提升保险代理人的工作效率，并优构集成保险知识库来提升问答的准确性和专业性。产品可以以侧边栏的形式嵌入企业微信等通讯软件，为代理人在客户沟通中提供边聊边查的实时辅助，有1.基于公开保险知识数据微调的保险大模型：特别针对保险行业需求进行定制3.保险场景特定任务指令优化：针对产品推荐、产品比对等保险特定任务进行随着保险市场竞争的加剧和互联网保险平台的兴起随着保险市场竞争的加剧和互联网保险平台的兴起，传统保险企业面临提升客户服务的迫切需求，这对保险代理人提出了从“产品销售”向“客户专家”的角色转变，要求他们不仅要精通产品销售，还需掌握核保、理赔等业务，以适理人的专业能力和服务水平，实现个性化客户服务、优化沟通与销售策略、提供售后支持和效率提升。这些工具通过自动化处理常规查询和事务，同时提供培训、风险评估、产品推荐和多渠道互动支持，助力代理人有效管理客户关系和确保销售合规，以增强客户体验和推动业绩增长。大模型技术的深入应用不仅优化了保险业务流程，也增强了对业务针对性和安全性的考虑。垂直大模型比通用大模型更有价值，对业务的针对性更强。出于安全性考虑，大模型应用收集准确率和覆盖率提升，帮助保险代理人更高效地处理客户需求，提升服务效益分析效益分析商业模式采用私有化部署的产品收费机制，为保险公司提供定制化服务，确保了模型的广泛应用和市场竞争力。在应用推广方面，已在互联网保险经纪公司实施，支持数百名保险代理人的日常工作，推动了智能保险服务的标准化和普及。这些成就展示了AI技术在保险行业的实用价值，也为其他行业的应用提随着人工智能、物联网、大数据分析等技术的飞速发展，车辆智能化水平不断提高，汽车作为大众消费品，使用门槛不断降低，车辆运维对安全提升、用户体验优化以及成本控制等方面正日益凸显其重要性。当前车辆运维主要包括定用户培训与指导以及应急救援服务等，结合了传统手段与现代技术，部分车企和高端车型开始采用智能运维系统，集成人工智能、大数据分析等功能，但主要仍为人工智能配合人工提供车辆运维相关服务。利用生成式对话预训练大模的车辆运维综合能力，车辆运维将全面从传统的“坏了再修”模式转向以预防为主、结合数字化管理的综合服务体系，强调效率、成本控制和用户体验的全在汽车市场竞争激烈的环境下，提供高效、便捷的智能运维服务成为品牌差异化的重要手段。部分相关企业如华为、特斯拉等通过推出先进智驾系统，提升了市场竞争力，促使整个行业加大对智能运维的投入。车辆智能运维助手作为汽车数字化运维的重要组成部分，帮助车企实现运维流程的数字化、智能化。以日常车辆使用方面的智能客服为例，智能运维助手可更及时并高效地提供生成式对话内容，避免传统人工客服与系统规则应答等方面的劣势，在泛化能力方面还可有明显的优势。在预防性维护方面，智能运维助手通过数据分析提前发现潜在问题，减少车辆突发故障导致的影响时间，也可避免更昂贵的大修，效益分析效益分析信息系统服务和平台搭建服务。车辆智能运维产品的主要客户是车企。以每年等技术，车辆智能运维助手能以更加流畅、贴近人类的对话方式与驾驶员或维修人员交流，提供更加个性一个丰富的知识库。运维助手可实时查询和学习这些知识，为用户提供专业级的维护解决方案，甚至在没通过车辆智能运维助手的使用，大幅提升车企的车辆运维综合能力，全面实现车辆运维数字化转型。车辆创新奇智面向工业领域研发“奇智孔明AInnoGC工业大模型”，旨在通过强化在底层算法、模型闭环、平台工程、场景落地等方面的能力，打造自主可控、行业领先的工业大模型技术和产品体系，为更多工业场景提供强大的技术支撑。大模型参数量级在750亿以上，具备工业知识问答、数据分析、代码生成、任务编排、海量知识管理、复杂逻辑推理、长流程任务编排、Agent智引擎和ChatX系列生成式应用构成，具体包括ChatBI生成式企业私域数据分析/ChatDoc生成式企业私域知识问答/ChatRobot生成式工业机器人调度/在利用工业小模型时，企业常常面临数据质量低、标注成本高、模型泛化能力自我学习和优化特性，以及高度的灵活性和可扩展性，可以有效地帮助企业解决在利用工业小模型时面临的一系列难题和挑战。我们结合多年企业智能化转设计了适合工业场景的大模型神经网络结构，然后通过预训练、指令微调、人的特点，是一款更懂制造业的行业大模型。为让大模型更容易落地，通过大模效益分析效益分析模型的自我学习能力可以显著减少人工更新和维护的需要，从而降创新奇智工业大模型助力解决工业场景多、创新奇智工业大模型助力解决工业场景多、工业生产底层逻辑即将迎来一场深刻的变革。这种结合不仅将提该公司对内对外的知识目前存在数据不串联、智能化较弱、灵活性不足等三大3、知识形态单一，无法多部门推广，系统间独立交互，业务受限，无法掌握为此要搭建一个智能知识库系统，面向该公司全集团各业务部门及用户使用，融合对内知识库与对外知识库（机器人）的后台统一管理，实现机器人和知识库的后台知识智能化采编的统一管理、统一采编、统一4.构建具备知识交流分享的知识库，建立内部人员共享协作和分享交流的平台，业务专家团队在线解答疑6.知识库可以对接各业务系统，自动获取知识，对接业务系统业务端发起知识新系统应用BERT、GPT或其变体等先进的NLP大模型，以及知识图谱、业务规则，结合达观数据“曹植”大模型做多模型并联结合。可拥有从数亿到超过一百亿的参数量，使其能够有效地处理和分析大量该公司历来文本数据，用于客服问答、知识管理、制度管理、该公司对内对外的知识目前存在数据不串联、智能化较弱、灵活性不足等三大痛点，业务效率讲整体可提1.知识库权限管理：实现细粒度的访问控2.智能搜索与推荐：通过先进的搜索算法和用户行为分析，提供个性化的知识搜索和推荐。4.知识图谱构建：利用实体识别和关系抽取技术，构建领域知识图谱，提升知识的结构化和关联度。5.多格式文档支持与知识分类：支持多种文档格式，实现知识的自动分类和标签化。整个解决方案充分考虑了该公司的业务特性和技术需求，通过集成多种技术手段来提高知识管理的效率和质量。系统不仅提供基础的知识存储、分类和检索功能，而且还引入了智能化的功能，如自然语言处理•企业内部知识共享：通过知识库系统，员工可以轻松访问到企业内部的各种文档、手册和指导方针，提目前，全行业都存在知识管理无法互通，无法利用，该公司提前部署大模型时代下的知典型案例是长三角教育现代化监测评估的重要内容之一，教育部长怀进鹏在首届中国案例建设国际研讨会上强调，案例是丰富全球治理理论、改革教育教学为贯彻落实习近平总书记在深入推进长三角一体化发展座谈会上的重要讲话精神，紧扣“一体化”和“高质量”两个关键词，充分发挥长三角“先行探路、引领示范、辐射带动”作用，根据中共中央国务院印发《长江三角洲区域一体小组办公室部署和监测评估工作安排，长三角教育现代化监测评估工作研发监自然语言处理技术，从社会影响力、媒体关注度、示范带动作用、政策参考价值以及社会贡献度等多个维度对案例进行分析，形成对案例影响力的综合评价，避免单一维度评分的片面性，确保案例影响力评判的长三角“教育现代化”典型案例库建设是贯彻落实习近平总书记在教育强国重要论述中强调的“教育数字化是开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。”相关指示精神，是支撑服务党和国家长生动总结与前瞻探索，典型案例库成为连接政策与实践的桥梁、深化改革与创新发展的引擎、制定教育发2.消费者科技服务体验需求：当前，以“Z世代”为代表的中国新生代消费者正在崛起，他们对商品质量提出了更高的期待，需要更高效的人工智能商品查2.引入商品细节图、商品来源等跨模态信息帮4.内嵌增量学习系统，让模型能够根据真实的商品鉴别大模型应用方面，各行业面临的需求和痛点不同，云知声基于山海大模型，打造了多款面向不同场景需求的行业应用，从效率、成本、体验等多角度，为千 型通用能力评测榜单上排名国内大模型第四位；在专业能力层面：其卓越的医算平台，构建了涵盖语言生成、语言理解、数理能力、代码能力、知识问答、逻辑推理、安全合规、领域增强等十大能力，并拓展出文生图、文生视频、图同时，“山海”大模型已经开始全面接入并重塑各类人工智能应用场景，开展随着数字化转型的快速发展，各产业都在积极探索数字化应用，越来越多的企业开始关注智能化、自动化的解决方案，其中智能合同管理是一个非常重要的领域。在这个背景下，我们提出了一套基于人工智能技术的智能合同管理解决方案，我们致力于解决企业合同审查效率低、合规风险高、管控缺失和信息化某制造业集团型企业作为中国工程机械行业的领军企业，在业务方面以采销工程为主，合同量大，履约节点多，回款周期长，面临着审批效率有限、信息化水平不一、业务重复管等一系列管理痛点。因此，该项目旨在通过解耦集团系统智能能力，构建独立智能能力中台，提升子公司对接调用智能能力的水平，某制造业集团型企业作为中国工程机械行业的领军企业，在业务方面以采销工程为主，合同量大，履约节点多，回款周期长，面临着审批效率有限、信息化水平不一、业务重复管等一系列管理痛点。因此，该项目旨在通过解耦集团系统智能能力，构建独立智能能力中台，提升子公司对接调用智能能力的水平，实现集团对子公司的合同数据管控能力，为集团总部设计智能化合同全生命周期管理系统，并引入行业领先的法律人工智能技术，提升集团总部合规水平和效率。该解决方案应用了智能能力及技术，帮助该集团法务部门实现了智能合分钟的审查时间，大幅提升了集团法务部门的业务响应效率，对企业管理具有随着国内外市场的不断扩张以及公司规模的逐步扩大，该集团及其子公司的合系统能够自主识别合同中的主体规范性风险、法律引用风险、知识产权风险、实现自动比对两份合同间的差异，在界面上自动展示所有差异位置。同时，我们的智能合同审查系统能够高效识别定位风险，并为法务同事提供一键文中定效益分析效益分析风险管控方面，系统监控和预警潜在风险，保证企业合规经营。过往已服务企在社会层面，促进数字化转型，推进数字经济发展和社会进步。智能合同管理系统带来的效益包括提高审查效率、降低合同风险、增强企业信誉、提高数字综上所述，智能合同管理系统具有显著经济社会效益和可推广性，为企业提供需要编写代码进行数据访问，限制了生物育习近平总书记指示“加快推进生物育种研发应用”。相较于国内外其他大语言模型，丰登作为交叉学科的科研创新重点关注生物育种。丰登可以有效地总结历史数据和专家经验，旨在支持用户在品种选育、农艺性状、栽培技术和推广区域四大核心领域提供解释和回答，助力育种知识的在国内的传承和推广。具和政府公示在内的广泛知识。将文本信息中提炼出的知识通过大模型的技术手国内育种技术升级换代具有里程碑意义。未来丰登还会通过调用人工智能模型的方式逐步恒生电子聚焦金融行业，为证券、期货、基金、信托、保险、银行、交易所、私募等超3500家恒生电子聚焦金融行业，为证券、期货、基金、信托、保险、银行、交易所、私募等超3500家旨在通过先进的自然语言处理技术，提升金融机构资产管理、估值清算等环节和法律法规查询、询问系统操作指南或者直接进行业务操作，简化了繁杂的页需求分析化学习、机器学习（深度学习）等领域拥有核心技术优势与领先的工程化能力。公司以“让机器需求分析理解世界让决策更加智能”为使命，聚焦国防、金融、政务、工业互联网四大行业，为客户提供决策中台、认知中台、数据中台三大中台产品与全栈人工智能行业解决方案。目前已服务了军委科技委、军委装备发展部、中国人民银行、建设银行、中国登记结算、广发证券、中国移动、中云平台运维工作是一项繁琐、高要求的工作，除了常规的日常运维服务之外，在当前海量数据场景下，自动发现故障和自动异常检测的需求甚为迫切，如何能极大地简化研发策略配置成本，提高告警的准确率，减少告警风暴和误告，从而提高运维效率是运维工作面临的重大挑战之一。另外，如何解决当前海量理解世界让决策更加智能”为使命，聚焦国防、金融、政务、工业互联网四大行业，为客户提供决策中台、认知中台、数据中台三大中台产品与全栈人工智能行业解决方案。目前已服务了军委科技委、军委装备发展部、中国人民银行、建设银行、中国登记结算、广发证券、中国移动、中案例介绍案例介绍托中核集团、清华大学、同方股份的科技和人才平台，凭借在“云、管、端”强大的技术实力，持续自主研发民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同时具备IaaS、PaaS、DaaS、平台、容器微服务平台、云存储、云安全、数据治理平台、超融合一体机，以及工业大数据平台等上层应用和深受用户好评的托管运维、定制开发服务。业务场景覆盖政府、教育、金融、IT科托中核集团、清华大学、同方股份的科技和人才平台，凭借在“云、管、端”强大的技术实力，持续自主研发民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同时具备IaaS、PaaS、DaaS、平台、容器微服务平台、云存储、云安全、数据治理平台、超融合一体机，以及工业大数据平台等上层应用和深受用户好评的托管运维、定制开发服务。业务场景覆盖政府、教育、金融、IT科技、企业服务等多个领域，专业能力得到众多客户认可，同时是中国电信、中国移动等多个集团系统基于大模型的开发训练方法，完成大模型开发训练环境的搭建，并特别针基于大模型的云平台智能运维系统以渊亭大模型开发训练平台、大模型数据治系统基于大模型的开发训练方法，完成大模型开发训练环境的搭建，并特别针大模型数据治理平台为基础，消纳用户已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）大模型数据治理平台为基础，消纳用户已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），结合渊亭科技的智能模型开发和调优经验，•支持加载多种精度（如float64、float16或int8等）的模型；效益分析效益分析系统运维工作是一项繁琐、高要求的工作，且对可靠性具有很高的要求，基于大模型的云平台智能运维系统可以提高信息化系统运维效率，降低运维成本，高质量判断，能够代替运维人员进行大量判断，实现风险的预防、发现、定位2.降低运维成本：随着系统复杂化，传统的人工运维成本构建具备自适应性的功能大模型，减少人工维护工作量，进而有效降低这部分3.增强预测性维护：增强的预测性维护能力，使得设备的可靠性、生命周期得变电站中存在诸多潜在异常风险，其一是来自外界的不可预测的异物威胁，容易引发短路、电弧甚至火灾事故，需要采取措施预防。由于异物未知且采集异物图像成本非常高，需要算法实现在仅拥有正常图像样本的条件下实现对未知项目利用大模型检测并提取场景中物体的特征，并使用特征融合和存储库技术让算法“记住”正常场景，再通过融合特征比对的方式分辨出异常物体。该算法充分发挥了大模型跨模态、预训练、开放性等众多优势，以很小的代价就能变电站作为电力系统的关键设施，承担着输电、变压、配电等重要任务，是电力供应的核心节点。然而，由于其特殊的地理位置和功能属性，变电站存在着诸多潜在的异常风险。其中，最为突出的问题之一是来自外界的不可预测异物的威胁。风筝、塑料袋等物体，一旦进入变电站区域，可能与高压设备接触，基于大模型的方法与传统工业视觉检测的区别：以往的工业视觉检测大多需要仅预训练的模型在很多视觉任务的精度上已经碾压传统小模型，再经过行业数基于大模型的正样本检测技术：通过检测大模型的开放词汇识别出物体，然后用特征提取大模型的编码物体的深度特征，结合存储库技术，能够实现在仅见效益分析效益分析本方案基于摄像头等国产硬件感知设备，配合自主研发基于大模型的正样本检测关键技术，形成整套的解决方案产品；相比于传统深度学习模型只能检测固本项目旨在基于道客云原生知识库平台快速构建金融合规助手，为银行员工提数据合规的严格挑战，采用道客云原生知识库平台实现大模型快速落地，全图形化配置管理让业务人员能自助维护知识库。同时，私有大模型部署确保数据隐私与合规，分布式云原生架构提升资源利用率与复用性。多租户自服务能力成功展示了道客云原生知识库平台智能合规助手应用潜力，为银行创新发展注需求分析需求分析由于数据合规的要求，必须使用大模型私有化部署的方式，所有数据和模型必数据库，实现高效的文本向量化与存储，并在应用大模型能力基础上，结合国泰君安面向基础长尾客群的君弘智投服务体借助大模型赋能实现君弘灵犀在业务办理、投教咨询、投顾咨询、其他类服务实现面向金融领域的文字、图片多模态认知和处理能力，并支持以图文形式进行服务交互。打造行业首家支持多模态领先处理能力的证券领域大模型应国泰君安联合财跃星辰推出业内首家千亿级参数多模态证券垂直类大模型——君弘灵犀大模型，在行业内第一个实现了将大模型能力全面融入客户智能化服国泰君安联合财跃星辰推出业内首家千亿级参数多模态证券垂直类大模型——君弘灵犀大模型，在行业内第一个实现了将大模型能力全面融入客户智能化服效益分析效益分析生态广谱客户提供智能化能力服务，面向投资顾问协标注工作耗时费力。因此，能够快速自动标注数据、实现多病同查、直接生成标注工作耗时费力。因此，能够快速自动标注数据、实现多病同查、直接生成结构化、内容完整、数据准确、撰写及时的高质量病历是医疗安全和质量的重要保证，涉及医保支付和医院评价。完整病历包括入院记录、首程记录、鉴别要保证，涉及医保支付和医院评价。完整病历包括入院记录、首程记录、鉴别诊断、手术计划、执行手术、手术记录、出院记录、术后随访等丰富内容，需要医生记录客观数据并进行大量推理，大大增加了医生负担。病历质控、结构诊断、手术计划、执行手术、手术记录、出院记录、术后随访等丰富内容，需要医生记录客观数据并进行大量推理，大大增加了医生负担。病历质控、结构本项目主要基于自研的影智医疗大模型，直接采用“研发应用一体化”策略，组建由大模型专家、信息部门、算法工程师和临床专家的混合团队，在复旦大学附属中山医院内开展模型的训练、测试和应用。一是在影像科，开发像到完整报告的自动生成。二是在临床科室（心外和呼吸内科开发落地医队，在医院场景中直接开发、测试和应用大模型，实施研发应用一体化策略，加速大模型落地应用。基于多模态影像、通用文本、病历文书等语料，构建医官的研发范式，充分利用大语言模型的文本理解能力，自动挖掘医学影像和诊后者通过学习大量专业语料和临床病历，辅助医生书写病历和进行质控，减轻医生根据影像书写报告的过程本质就是对影像进行专业的文本描述，我们基于像内容的相关性，跳过繁琐的精细标注步骤，还可以打破单病种/单器官逐一乳腺钼靶（FFDM)、胸部CT、脑部MR等标是基于病人信息和医学影像快速生成放射影像报告。目前已经实现第一步目新样本，就能快速拓展到新的器官或者病灶，如在大模型学习肾动脉血管分割效益分析效益分析目前影智大模型已经在中山医院的几个科室落地使用。未来将通过知识服务收费和个人知识库嵌入为医生提供一个平台，使其能够根据个人需求进行自主创新，同时利用用户反馈进行模型的持续迭代。除了通过入院模式与医院进行合本项目形成的技术可以平移到其他医院，从而构建一个开放和持续进步的商业在市民服务热线场景中，工作人员面临着热线量大、工单快速分类难、诉求分针对以上痛点，蜜度定制开发一体化智能解决方案，通过运用蜜巢政务大模型据分析层、治理决策层进行一体化整合，逐一击破业务痛点。蜜巢政务大模型帮助市民服务热线实现智能化转型，同时有效降低了人力成本，助力业务效率市民服务热线直接面向企业和群众，是反映问题建议、推动解决政务服务问题提高服务效率、加强监督考核、提升企业和群众满意度具有重要作用。因此，市民服务热线，是一条代表着城市温度的热线，群众诉求往往涉及方方面面，问题表现各式各样，一些复杂问题甚至涉及多个部门。针对热线量大、工单快速分类难、诉求分析少、辅助决策难等6大痛点问题，蜜度定制开发一体化智能解决方案，通过运用蜜巢政务大模型的智能知识管理、智能舆情分析能力，在智能问答和工单智能分类方面，借助蜜巢大模型的智能知识管理能力，快速在诉求分析层面，市民服务热线通常采用人工方式定期编制周报，用于详细汇报工单处理进度及相关工作情况。在数据分析、决策过程中，蜜巢大模型智能舆情分析能力的加入使得工作环节更加智能化和便捷化，仅需导入相关的数据和完成情况，蜜巢就能按照内部规定的模板自动撰写周报，不仅大大节约了时市民反馈问题的分析维度、深度进一步提升，通过一体化平台能够进行全方位分析、发现热点问题、总结核心诉求并快速形成报告，为决策提供科学依据。在辅助决策层面，蜜巢使用可视化大屏关联查询，提升了诉求数据的可读性、蜜巢政务大模型帮助市民服务热线实现智能化转型，有效降低了人力成本，助蜜度自主研发的蜜巢政务大模型，已完成备案，聚焦“智能知识管理”“文稿智能写作”“智能舆情分析”三大垂直应用方向，落地蜜度文稿通、知知通、蜜巢政务大模型针对政务热线、政策答疑、政务办公、政务宣传、党建等多个场景打造个性化大模型解决方案，为用户提供优质高效、低成本、低门槛的大以锂电储能技术为主的工商业储能是平抑可再生能源功率波动、改善电网供需平衡的重要支撑，对实现工商业零碳能源具有重要意义。本案例将人工智能与锂电储能系统深度耦合，通过跨域智能融合、全景信息感知、多级安全互联等创新技术，搭建智慧工商业储能系统，提升工商业储能的经济性、稳定性和安案例技术已完成人工智能大模型的开发和配套储能系统产品的研制，目前已确定多个工商业储能项目并即将落地实施。通过前期产品认证检测，各项性能指需求分析需求分析通过减少短时间内负荷高峰峰值降低电费，可在工商业用户侧配置储能调控需量，提高用户收益。此外，辅助服务、补贴、隔墙售电、限电等政策的出台，效益分析效益分析需求分析需求分析案例介绍案例介绍通过使用大模型辅助的面试工具，可以对面试过程进行标准化，提供结构化的实现精准投递。另外，也可能因为职位描述缺乏吸引力，难以吸引到优质的候在传统的人岗匹配流程中，雇主需要手动审阅海量的简历，这不仅耗时低效，而且容易因为审阅者的疲劳而漏掉合适的候选人。此外，要精准匹配岗位和候选人简历，需要简历筛选者具备针对不同行业和岗位的专业知识，了解相关技在传统的面试过程中，面试官可能受到潜意识偏见的影响，使得评价结果并不简历/岗位描述关键信息提取、人岗匹配评估、面试评估建议等。目前，这款实施效果：经过专业招聘专家的反复调试评估，对于关键信息提取、人岗匹配效益分析效益分析文本的专业性，不仅提高了撰写效率，减少了人力资源部门的负担，还提升了育背景等关键数据。随着模型的微调和持续优化，提取的信息更加精准，进一减少人力资源部门的筛选负担；同时，智能评估能够消除潜在的主观偏见，实现更公平的人才选拔。此外，系统能够综合、全面考虑求职者的各项素质，包括软技能和文化适配性，以及发展潜力，从而协助企业做出更符合当下需求和候选人推荐岗位的精准度，提高匹配及面试效率和客户满意度。此外，它还能MiniMax智慧招聘解决方案凭借其提升招聘精准度和效率的能力，在降低成本和简化流程方面的显著优势，具有广阔的市场推广潜力。尤其是对于人力资源紧张或期望效率优化的企业，能提供明显的价值，受到大量企业的欢迎合规+数据协作和利用+长期保存”全生鸿翼先后荣获高新技术企业，全国信标委大数据标准上海市“专精特新”企业、2022上海软件核心竞争力企业，被工信部大数据标准工作组评为“年度优秀单位”和“年度企业信息化建设最佳解决方案”。与工信部、人民大学、北京理工大学分别基于客户内部的公文管理办法、数据资产管理标准的公文数据存储和管理机制，基于自然语言大模型训练、计算机视觉大模型训练，形成公文结构化内容库，利用非结构化数据管理平台的服务能力，针对公文从规范、能力、应用、集成等方面作为切入点，实现非结构化公文数据元数据解析、内容规范化管理、价值挖掘以及创新管理应用，为各业务系统提国央企作为国家经济的重要支柱，其公文办公效率日益受到重视。传统的公文处理方式存在诸多局限性，如写作量大、手工操作繁琐、信息传递速度慢、文智能中台，在满足各类创新业务快速构建、智能挖掘与洞察能力本项目以项目安全、稳定、可靠、节能为基础，开展对空压系统、中央空调系第一、基于项目中央空调系统能源流向特性，以中央空调制冷站为研究对象，在保障中央空调末端用冷需求的基础上，依托高效制冷机房控制理念及各项节能技术手段，实现管理节能与技术节能双驱双融的新型能源管理方法，降低空能源效率的提升和节能减排已成为工业领域的重要议题，特别是在能源消耗大户如制冷和空压系统中，如何有效地降低能耗，提高能源使用效率，已经成为中央空调系统和空压系统的能耗占比颇高，行业用户迫切需要一种全面的、系统的能源管理方案。本项目通过数字化建设和智能化升级，实现了管理节能与技术节能的双重融合，为用户提供了全新的能源管理方法。项目借助节能优化模型和工业大模型，对空压机组和空调机组进行整体节能调度，实现了能源的智能化管理。通过全面跟踪调适中央空调系统和空压系统各设备，提升了系统厂先进控制、能源优化和数据分析场景，实现对整个生产过程的高效监控和管理，具备提升系统性能、优提供工业领域专业知识增强能力、长文档解析能力和即时专家指导能力，具备提高设备用能运行效率、降3)探索大语言模型技术和传统医学专家知识的最佳结合路径，形成可通用数据，确保模型能学习到丰富的医学知识。医疗数据包括但不限于各科权知识检索等系列创新应用，助力医疗领域科技公司打造行业领先的智慧医疗服2)整合多个优质开源医疗数据集，如中文医学问答数据集、中文医患对话1)框架已集成海量医疗专业语料库和通用网页语科库3)OpenCSG提供数据预处理工具链，配置多套数据处理Pipel效益分析效益分析高度融合，促进人机协同诊疗新模式的形成，助推智慧医疗行业的变革发展。率倍增。广大患者可享受到更加优质、均等的智能化诊疗服务，大幅提升就医上海勘测设计研究院有限公司创建于1954年，从新中国第一座大型水电站新安江上海勘测设计研究院有限公司创建于1954年，从新中国第一座大型水电站新安江水电站起步。公司位于上海临新路的办公园区，建设了屋顶全覆盖的光伏工程及储能设施，通过能源调控和碳足迹管理系统，实现全局设备的不间断监测与数字化控制。根据气象数据预测未来时序园区光伏产电功率，根据人员流动及设备运行数据在国家2030、2060双碳战略目标的指引下，天气等外界因素影响较大，发电功率具有随机性和波动性。清洁能源决策大模型在解决不稳定的能源供应问题上能够发挥巨大的作用，通过互联网将零散的分布式发电设备、储能系统、可控负荷等进行集成和优化协调，形成统一可调能源管理大模型基于海量、多维的气象数据以及上海院所积累的大量绿电功率、负荷行为进行训练，实现对园区内部功率、负荷的精准预测，预测精度可大幅提升计算速度，还能够更好地捕捉数据中的长期依赖关系和复杂模式。这种结构上的革新，使得模型在处理时间序列数据，如电力负荷随时间变化的趋通过云平台部署，该能源管理大模型能够实时接收数据、即时分析预测，并将综合而言，基于清洁能源场站海量数据训练出的大模型决策能力，完美回答了效益分析效益分析大模型驱动的能源管理系统显著提升了园区能源负荷的预测精度，通过精准匹配供需，减少了能源浪费。优化的微电网调度策略与大模型协同，实现了电力运行成本最小化。此外，通过参加电力现货交易能够为企业扩展资金来源，大该清洁能源电力决策大模型，能够快速复制并推广至各个配有清洁能源和储能清洁能源电力决策大模型在节能减排、低碳运营中发挥着重要作用，能够以工位为管理单元，推动企业或园区逐层实现的双碳目标，进而由点及面助力国家