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甲子光年:AIGC通用大模型产品测评篇

甲子光年智库认为,在智能化水平方面,AIGC通用大模型产品需要体现内容的多元与创造能力,前后生成内容要一致且连贯,生成内容要使用户有一定的可控能力,且具有较高实用性,并可以像人一样进行沟通。因此,智能化水平从多样性、一致性、可控性、实用性、拟人性五大维度进行测评,在赋能空间方面,AIGC通用大模型产品需要体现用户使用后的满意情况,生成内容需要有一定准确性且可有效提升工作效率,并具有一定的应用广度。因此,赋能空间主要从满意度、信度、效度、应用广度四大维度进行测评。

  • 2023-08-22
  • 阅读536
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霍尼韦尔&盛虹石化:2023智能工厂实践白皮书

当前,推动数字经济和实体经济融合发展已成为助推我国经济高质量发展的重要途径。无论是对于一个行业,还是就企业自身而言,数字化转型永远都是一项需要远瞻视角、稳步推动的事业,无法一蹴而就。

  • 2023-08-22
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华院计算&中国信通院:2023认知智能技术与应用研究报告

随着深度学习技术演进,语音识别、图像识别等技术准确率得到大幅提高,机器的听、看等“感知”能力已经达到甚至超越人类水平逐渐进入应用成熟期。然而,当机器在面对思考、推荐、决策、联想等复杂“认知”问题时,仍无法完全满足应用要求。

  • 2023-08-22
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家电行业深度报告:工具行业锂电化+智能化趋势下,中国制造从幕后走向台前

工具行业市场空间接近千亿美金,中国企业长期凭借制造优势承接海外品牌的代工订单。近年来,全球“双碳”背景下锂电类工具渗透率持续提升,同时智能化趋势下割草机器人完成度亦大幅提升。海外传统工具龙头受制于原有布局转型艰难,中国企业迎来弯道超车的历史性机遇,有望从幕后走向台前。

  • 2023-08-22
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电子:智能驾驶之眼,视觉硬件崛起

特 斯拉引领 智 驾 BEV+Transformer“ 重 感知 ”风潮 ,视觉硬 件再崛 起。BEV+Transformer 为特斯拉提出的“重感知”自动驾驶算法路线,BEV(Bird’s Eye View)结合 Transformer 神经网络模型,以视觉感知为核心,为自动驾驶开启上帝视角,将传统 2D 图像转换为鸟瞰图视角下的 3D 感知。

  • 2023-08-22
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戴德梁行:坐班+远程:中国内地的混合办公模式

简单来说,混合办公模式是指一段时间回到办公室内办公,一段时间采用远程办公的工作形式。该模式提供了更高的工作灵活性,通常员工将具有更多的独立性,并且工作与生活的平衡也会得到提升,从而提高员工敬业度。

  • 2023-08-22
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大数据研究所:数据中台实践指南(1.0版)

数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。

  • 2023-08-22
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存储行业:周期拐点初现,AI引领成长

存储行业处于周期底部,当前库存仍需消化,原厂耐不住亏损有强烈涨价意愿,模组厂正在加快备货。我们对23Q3~23Q4存储价格展望乐观,但当前需求端能见度低,相关厂商业绩同比修复尚需时间。

  • 2023-08-22
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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支持可从word、excel中定义所需表单样式并通过设置表单内容与自定义的数据库结合。实现自定义数据表不仅定义表单元素,还可以定2 智能表单 义这些元素在界面的表现形式及可以关联数据库。实现主从表,不同业务流程环节表单不样,并可以实现显示表单与打印表单不致。

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非结构化数据中台建设方案

全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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