視覺大模型視覺大模型則主要應用于計算機視覺領域，負責處理和分析圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過對大量視覺數(shù)據(jù)的訓練，視覺大模型能夠完成圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務。隨著Transformer架構的引入，模型如Vision Transformer（ViT）取得了***的成果。早期的視覺模型多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），如ResNet等，但隨著技術的進步，基于自注意力機制的視覺（大）模型逐漸成為主流。視覺大模型被廣泛應用于自動駕駛、安防監(jiān)控、人臉識別、醫(yī)療影像分析等領域。支持多層次管理，從“地域—時間—客戶群—渠道—業(yè)務—主體—摘要—文法—詞類”等多個層次管理企業(yè)知識。松江區(qū)評價大模型智能客服圖片

支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場運營策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標系統(tǒng)召回率達到：95%，準確率達到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運行效率、并發(fā)能力、危機處理能力等產(chǎn)品化要求已達到電信級實用水平，并已實際在廣東移動通信公司全省上線運營20個月，在Lenovo運行6個月。人機交互愛客服智能機器人5大引擎擺脫人機交互困境，提升客服體驗。語義分析引擎、分詞標注引擎可以實現(xiàn)一個問題應付各種相似問法的效果；閔行區(qū)安裝大模型智能客服供應隨著業(yè)務知識的不斷增長，系統(tǒng)的性能不會降低，因此具有良好的可擴展性。

該系統(tǒng)是一種點式或條式的知識管理系統(tǒng)，因此是一種細粒度的管理工具。這中細粒度的知識管理工具，使得大型企業(yè)更有效，更能從知識的運行中實時地掌握企業(yè)的運行狀態(tài)，從而更有效地進行科學決策。例如，在客戶的統(tǒng)計信息、熱點業(yè)務統(tǒng)計分析、VIP統(tǒng)計信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。下表具體給出了該系統(tǒng)與其它主要知識管理工具的重要區(qū)別。具有通用化的知識管理建模方案，可以迅速地幫助大型企業(yè)對龐雜的知識內(nèi)容進行面向客戶化的知識管理。沒有內(nèi)置的知識管理方案，需要企業(yè)從頭設計。

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識處理基礎上發(fā)展起來的一項面向行業(yè)應用的，適用大規(guī)模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動**系統(tǒng)、推理等等技術行業(yè)，智能客服不僅為企業(yè)提供了細粒度知識管理技術，還為企業(yè)與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術手段；同時還能夠為企業(yè)提供精細化管理所需的統(tǒng)計分析信息。知識管理系統(tǒng)是基于我們十余年面向客戶服務的大型知識庫建立方法的經(jīng)驗而形成的精細化結構知識管理工具。系統(tǒng)內(nèi)設立一套通用化的知識管理建模方案，該方案可以迅速地幫助大型企業(yè)對龐雜的知識內(nèi)容進行面向客戶化的知識管理。而該套方案是一般知識管理系統(tǒng)工具（如MS Sharepoint和IBM Lotus）中所沒有的。情感計算模塊可識別6種基本情緒類型，擬于2026年實現(xiàn)人格特質(zhì)匹配功能 [2]。

多角度可配置的統(tǒng)計分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們設計的統(tǒng)計分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng)，可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務、時間、話務員、客戶類型等9個基本維度，同時也可以將上述基本維度進行復合，形成復合型監(jiān)控維度，極大地擴展了現(xiàn)有監(jiān)控技術。人工輔助在系統(tǒng)不能自動回復用戶的問題時，將轉(zhuǎn)人工處理。為此，我們研制并提供話務員操作系統(tǒng)，供話務員操作使用。該系統(tǒng)具有精確的語義檢索能力，并且話務員可以在線編輯知識庫，供其他話務員使用，或者經(jīng)過審核后，供智能客服系統(tǒng)自動使用。而該套方案是一般知識管理系統(tǒng)工具（如MS Sharepoint和IBM Lotus）中所沒有的。長寧區(qū)評價大模型智能客服圖片

5G技術賦能下，智能客服咨詢響應延遲降至0.3秒。松江區(qū)評價大模型智能客服圖片

人工智能大模型（簡稱“大模型”）是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。人工智能大模型是近十年來興起的新興概念。其通常先通過自監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習在海量數(shù)據(jù)上進行預訓練，然后通過指令微調(diào)和人類對齊等方法進一步優(yōu)化其性能和能力。大模型具有參數(shù)量大、訓練數(shù)據(jù)大、計算資源大等特點，擁有解決通用任務、遵循人類指令、進行復雜推理等能力。人工智能大模型的主要類別包括：大語言模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型以及基礎科學大模型等。目前，大模型已在多個領域得到廣泛應用，包括搜索引擎、智能體、相關垂直產(chǎn)業(yè)及基礎科學等領域，推動了各行業(yè)的智能化發(fā)展。松江區(qū)評價大模型智能客服圖片

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