人工智能（AI）與大型語言模型（LLM）的深度融合雖帶來效率提升，但也催生了多重風險與挑戰(zhàn)，亟需從技術、倫理與制度層面加以應對。1. 技術與數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)敏感性與共享限制：金融數(shù)據(jù)的敏感性導致跨機構數(shù)據(jù)共享受限，制約了模型訓練集的擴展（Nie et al., 2...

隱私使用爭議：○ 隱私侵犯：個人信息收集與使用可能違背知情同意原則（段偉文，2024）；○ 匿名推理風險：即使數(shù)據(jù)匿名化，模型仍可能通過關聯(lián)分析還原個體身份（蘇瑞淇，2024）；○ 法律爭議：數(shù)據(jù)使用邊界模糊，易引發(fā)監(jiān)管合規(guī)糾紛（羅世杰，2024）。4. 行業(yè)...

AI客服無法準確理解問題，難以轉接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費者的知情權和選擇權。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來敷衍應付消費者。當前，AI客服的發(fā)展應用是趨勢所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達，都不能忽視人**本真的情感、**真實的需求。 [3]（...

答案推薦引擎讓智能機器人能夠精細匹配答案；智能過濾引擎賦予機器人智能篩選答案的能力，屏蔽無效答案，將***的信息傳遞給用戶；智能反問引擎使機器人具備了多輪對話能力，持續(xù)地與用戶保持互動；場景識別引擎，通過上下文語境判斷，讓人機交互更加自然；系統(tǒng)的關鍵技術涉及三...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學習（RLHF）方法。這一方法首先通過標注人員對模型輸出進行偏好排序訓練獎勵模型，然后利用強化學習優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調，但總體上仍遠低于預訓練階段。信息檢索傳統(tǒng)...

客戶服務系統(tǒng)是圍繞服務展開的，它的**理念是客戶滿意度和客戶忠誠度，是通過取得顧客滿意和忠誠來促進相互有利的交換，**終實現(xiàn)營銷績效的改進。同時通過質量服務塑造和強化公司良好的公共形象，創(chuàng)造有利的輿論環(huán)境，爭取有利的**政策，**終實現(xiàn)公司的長期發(fā)展。一、自動...

2025年1月，DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當，但成本遠遠低于閉源的o1模型，震撼了全球科技界。自2020年以來，大模型同時開始拓展至其他模態(tài)。2020年...

AI客服無法準確理解問題，難以轉接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費者的知情權和選擇權。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來敷衍應付消費者。當前，AI客服的發(fā)展應用是趨勢所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達，都不能忽視人**本真的情感、**真實的需求。 [3]（...

智能客服是依托自然語言處理（NLP）、深度學習與大規(guī)模知識處理技術構建的自動化服務系統(tǒng)，具備24小時響應能力和多任務并發(fā)處理能力 [1]。其**技術包括語義解析引擎、動態(tài)知識庫管理和多模態(tài)交互設計，在電商、金融、醫(yī)療等領域實現(xiàn)自助應答、智能導航與人機協(xié)作功能 ...

指令微調與人類對齊雖然預訓練賦予了模型***的語言和知識理解能力，但由于主要任務是文本補全，模型在直接應用于具體任務時可能存在局限。為此，需要通過指令微調（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對齊進一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調：利...

多模態(tài)大模型多模態(tài)大模型則能夠同時處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像和音頻，從而實現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合與生成。這類模型在圖文生成、視頻生成等任務中表現(xiàn)突出，能夠打破單一模態(tài)的局限，實現(xiàn)更加豐富的交互與創(chuàng)作。OpenAI的CLIP模型就是一個典型的多模態(tài)大模型...

2025年1月，DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當，但成本遠遠低于閉源的o1模型，震撼了全球科技界。自2020年以來，大模型同時開始拓展至其他模態(tài)。2020年...

答案推薦引擎讓智能機器人能夠精細匹配答案；智能過濾引擎賦予機器人智能篩選答案的能力，屏蔽無效答案，將***的信息傳遞給用戶；智能反問引擎使機器人具備了多輪對話能力，持續(xù)地與用戶保持互動；場景識別引擎，通過上下文語境判斷，讓人機交互更加自然；系統(tǒng)的關鍵技術涉及三...

七、電子郵件的收發(fā)管理電子郵件是商務領域的重要的溝通手段，當然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人)，擁有這個功能***是對客戶的關懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應答根據(jù)客戶的需要，將進行自動語音應答(IVR)的話路轉接到人工座席上，客戶將和業(yè)...

知識面向客戶的知識管理，使得客戶可以直接有效訪問到客戶化知識庫。同時也面向企業(yè)內部進行知識管理。主要是面向企業(yè)內部進行知識管理，缺乏客戶化管理的有效支撐。支持“點式”或“條式”的知識管理，是一種細粒度的管理；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)...

人工智能大模型通常是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。大模型通常通過自監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習在大量數(shù)據(jù)上進行訓練。**初，大模型主要指大語言模型（Large Language Models, LLM）。隨著技術的發(fā)展，逐漸擴展出了視覺大模型、...

下表具體給出了該系統(tǒng)與其它傳統(tǒng)系統(tǒng)的重要區(qū)別。多層次語言分析從語義文法層、詞模層、關鍵詞層三個層面自動理解客戶咨詢。通常*單層分析模糊推理針對客戶的模糊問題，采用模糊分析技術，識別客戶的意圖，從而準確地搜索客戶所需的知識內容遇到模糊咨詢，性能驟然降低縮略語識別...

多模態(tài)大模型多模態(tài)大模型則能夠同時處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像和音頻，從而實現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合與生成。這類模型在圖文生成、視頻生成等任務中表現(xiàn)突出，能夠打破單一模態(tài)的局限，實現(xiàn)更加豐富的交互與創(chuàng)作。OpenAI的CLIP模型就是一個典型的多模態(tài)大模型...

隨后，記者又撥打了一家外賣行業(yè)的客服熱線，該平臺的AI客服首先會詢問用戶信息以確認身份，隨后進一步詢問訂單號及用戶想要反映的問題。當記者再次試圖直接跳過提問要求轉人工時，AI客服同樣堅持提供幫助，并給出多個處理選項，**終記者被引導至微信或APP在線客服。02...

用途使得用戶體驗從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計和了解客戶需要，實現(xiàn)精細化業(yè)務管理。技術層面上支持多層次企業(yè)知識建模；支持細粒度企業(yè)知識管理；支持多視角企業(yè)知識分析；支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學習（RLHF）方法。這一方法首先通過標注人員對模型輸出進行偏好排序訓練獎勵模型，然后利用強化學習優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調，但總體上仍遠低于預訓練階段。信息檢索傳統(tǒng)...

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...

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...

2025年1月，DeepSeek發(fā)布671億參數(shù)的開源模型DeepSeek R1 [5]。DeepSeek R1的性能與OpenAI 的GPT-o1相當，但成本遠遠低于閉源的o1模型，震撼了全球科技界。自2020年以來，大模型同時開始拓展至其他模態(tài)。2020年...

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...

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...

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學習（RLHF）方法。這一方法首先通過標注人員對模型輸出進行偏好排序訓練獎勵模型，然后利用強化學習優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調，但總體上仍遠低于預訓練階段。信息檢索傳統(tǒng)...

基礎科學大模型的快速發(fā)展開始于2020年。該年，AlphaFold2 [8]以圖網(wǎng)絡**蛋白質折疊難題。2022年，華為盤古氣象大模型 [9]是較早精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預報提速10000倍以上。2023年DeepMind發(fā)布材料...

“AI客服雖然快捷，但我認為AI客服無法替代人工客服。”張先生表示，他希望未來的智能客服能夠在提升效率的同時，更加注重人性化服務，讓消費者能夠真正感受到溫暖和關懷。 [4]記者撥打了包含快遞、旅游、支付等行業(yè)在內的十余家**企業(yè)的客服熱線，測試時發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)轉...

三 、流程編輯用戶可以根據(jù)系統(tǒng)提供的控件任意組合，方便、快捷地生成所需要的業(yè)務。對業(yè)務應用系統(tǒng)的訪問，通過系統(tǒng)提供的外部服務控件可以方便地實現(xiàn)。不同業(yè)務流程之間可以相互轉移。利用業(yè)務生成系統(tǒng)，可在短的時間內生成大量的自動語音處理流程。如與交換數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)傳遞...