4月26日,流程人工智能領(lǐng)域先行企業(yè)熵評科技與北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院智能計算系統(tǒng)學(xué)科交叉團隊(以下簡稱北郵VCIS實驗室)流程大模型MicroFlow研發(fā)項目正式啟動。雙方將展開合作,致力于“DATA+AI+PROCESS,用人工智能再造每一個流程”的流程大模型MicroFlow開發(fā)與建設(shè)。
北京郵電大學(xué)科學(xué)研究院副院長,人工智能學(xué)院教授,博導(dǎo)何召鋒出席并主持本次會議,熵評科技董事李雪松出席項目啟動會,雙方對本次合作進行展望,并與科研創(chuàng)新合作等方面展開深入溝通。
當(dāng)前,人工智能發(fā)展日新月異,從感知與認(rèn)知智能向更高階的決策智能發(fā)展趨勢愈加顯著。隨著智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,感知、認(rèn)知與決策復(fù)雜度的急劇增加,進行個體感知,認(rèn)知和決策能力更強;安全更可信、軟硬更協(xié)同的智能計算系統(tǒng)的建設(shè)成為亟需解決的行業(yè)問題。
通過對市面上現(xiàn)存的通用基礎(chǔ)大模型技術(shù)方案進行觀察,不難發(fā)現(xiàn),因?qū)π袠I(yè)知識和場景理解有限,當(dāng)前很多產(chǎn)品無法直接滿足行業(yè)內(nèi)的多數(shù)場景需求。因此,訓(xùn)練自有的面向細(xì)分業(yè)務(wù)的大模型,以及將大模型進行業(yè)務(wù)場景落地應(yīng)用顯得尤為重要。
而對于企業(yè)實際應(yīng)用而言,熵評科技在進行流程診斷挖掘中也發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)雖然已為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降本增效及提升工作效率等方面帶來顯著成效,但也進一步衍生出兩點新需求:一是需要更加智能的對流程診斷進行報告生成乃至輔助決策的能力,二是針對明確定位的業(yè)務(wù)流程問題,需要可以更智能高效的解決方案,而這其中,尤其是需要生成式AI的技術(shù)能力來加以解決。
圍繞市場新需求,熵評科技與北郵VCIS實驗室的本次流程大模型開發(fā)項目將共同進行流程基礎(chǔ)大模型MicroFlow的技術(shù)選型和訓(xùn)練,以及流程自動化多智能體等研發(fā)工作。雙方將把數(shù)據(jù)和模型方面的技術(shù)優(yōu)勢進行有機結(jié)合,真正實現(xiàn)“模型應(yīng)用一體化”,通過“高效訓(xùn)練”打造更加穩(wěn)定的技術(shù)模型。
一直以來,北郵作為國內(nèi)最早一批從事人工智能人才培養(yǎng)和科學(xué)研究單位,在人工智能領(lǐng)域的學(xué)科實力、學(xué)術(shù)水平和科研實力在業(yè)內(nèi)首屈一指。對于加快人工智能在高等教育領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用、利用智能技術(shù)賦能人才培養(yǎng)模式和人工智能教學(xué)實踐領(lǐng)域也有著獨到的技術(shù)壁壘。
北郵VCIS實驗室通過方式創(chuàng)新,研究出基于原型學(xué)習(xí)的大語言模型樣本的高效微調(diào)方法,同時創(chuàng)新提出應(yīng)用于任務(wù)型對話的自適應(yīng)提示生成框架。通過對大模型價值觀對齊及評價體系的完善,有效提升了大模型應(yīng)用中重要的安全能力。除此之外,北郵VCIS實驗室也與熵評科技共同形成面向金融及其他行業(yè)更為完善的大模型行業(yè)功能體系。
與此同時,熵評科技在成立的三年時間里,在流程數(shù)據(jù)庫、流程挖掘智能管理方面也已取得了十分亮眼的成績。先后為包括銀行、制造業(yè)、央國企在內(nèi)超30家商業(yè)合作伙伴提供高質(zhì)量流程領(lǐng)域產(chǎn)品和解決方案,成功實現(xiàn)平安、中船、理士電池等超100個優(yōu)質(zhì)合作案例。
在過往經(jīng)驗中,熵評科技憑借對流程大數(shù)據(jù)挖掘,成功實現(xiàn)流程檢測、診斷和監(jiān)控的智能化和數(shù)字化,并致力于創(chuàng)新開發(fā)更智能的流程優(yōu)化方案。通過自有的流程知識庫與北郵人工智能學(xué)科優(yōu)勢相輔相成,搭建創(chuàng)新的流程多智能體系,在未來能夠?qū)崿F(xiàn)真正意義上的推動世界范圍內(nèi)各類型企業(yè)的流程自主智能運行。
此次熵評科技和北郵VCIS實驗室的強強聯(lián)合,標(biāo)志著國內(nèi)流程大模型已經(jīng)進入嶄新階段。未來,雙方將凝聚自身獨到的技術(shù)力量,開展一系列深層次交流與創(chuàng)新合作,持續(xù)致力于為人工智能與流程挖掘技術(shù)進行交叉融合,為產(chǎn)學(xué)研用進行新質(zhì)賦能貢獻(xiàn)力量。
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