面向医学大模型的体系化人工智能框架构建与应用

大语言模型具有强大的自我学习和理解能力,在医学领域具有巨大的发展潜力与应用价值。目前医学领域大语言模型的预训练数据量大、算力成本高、缺乏规范化标准与指标体系,极大地限制了大语言模型的扩展与应用。为解决上述问题,提出一种面向医疗全流程服务场景的体系化人工智能框架,通过知识分解和动态资源管理方法完成模型简化分解和原生网络构建实现模型的弹性部署和灵活配置,在一定程度上降低了大语言模型对算力资源的依赖;引入区块链技术保障医疗数据的安全可信。通过引入体系化人工智能概念构建了面向医学领域的体系化人工智能框架,期望促进医学大语言模型的快速落地与持续健康发展。

体系化人工智能与大语言模型在智能情报场景中的应用

对体系化人工智能与大语言模型在智能情报收集、分析、决策中的场景应用进行研究。首先,对体系化人工智能与大语言模型的发展现状进行综述,明确相关技术在智能情报场景应用中的优势,并提出了将其融合进智能情报研究的理论框架。其次,对框架的各个功能模块详细解读并就对应的技术点深入分析,探索在此框架体系下对应的具体落地场景。最后,分析了体系化人工智能对智能情报工作效率和准确性的提升,并探讨了在实际应用中可能面临的风险和挑战及未来探索和发展的方向。

体系化人工智能技术在新闻出版领域差错控制场景中的应用

随着新闻出版业的快速发展,内容生产的速度和数量大幅提升。然而,这一趋势也对差错控制提出了更严苛的要求。体系化的人工智能技术在这一领域展现出巨大的潜力,能够有效提升差错检测和控制的精度与效率。探讨体系化人工智能技术在新闻出版差错控制中的应用,包括自然语言处理和机器学习技术,分析其在不同场景中的具体应用及效果。

大语言模型时代的人工智能:技术内涵、行业应用与挑战

大语言模型(LLM)的出现标志着人工智能LLM时代的来临。基于海量数据集的预训练,LLM展现出卓越的适应性和创造力,正在成为推动社会发展的关键驱动力,并将在体系化人工智能中扮演重要角色。鉴于既有综述在分析LLM面临的挑战、关键属性、工程实现等方面的不足,笔者从技术内涵、行业应用和主要挑战三个维度重新构建探讨框架。重点阐述了LLM在系统架构、训练策略、模型规模、压缩、多模态融合、提示与规划等技术层面的内涵,以及在教育、科研、医疗、金融、司法等领域的应用前景。同时,讨论了LLM可信性、可控性与安全性的研究现状,以及LLM在技术和社会层面所面临的双重挑战,展望了LLM在体系化人工智能中的角色定位和研究方向的契合点,以期为LLM的研究与应用提供新的视角和思路。

复杂端到端场景的跨视觉域目标检测算法

深度学习应用往往假设部署场景与训练数据具有相似的视觉域特征分布,但是在复杂端到端场景中该假设并不总是成立,难以满足开放环境中智能检测业务的需求。为此,提出了基于人工智能闭环组合理论与跨视觉域的目标检测算法,在检测框架中引入多尺度卷积层构建检测算法的主干网络与瓶颈层网络,提出带有长距离依赖注意力的视觉域判别器作为二次检测头细化检测结果,设计基于空间重构注意力单元的背景聚焦模块进行伪背景图的聚焦学习,从而提升跨视觉域目标检测的准确率。实验结果表明,所提算法在跨视觉域场景中目标检测平均准确率相比双阶段算法提高6.9%,相比单阶段算法提高9.0%。

大模型深度赋能行业形成AI+新质生产力

以GPT为代表的基座大模型快速进步,其认知能力的通用性、可完成任务的无限性以及生成内容的多样性等特点为行业深层智能化打开了全新的道路。然而大模型大规模落地于行业主体生产环节仍面临显著挑战。本文深入分析了大模型技术给产业智能化升级带来的机会以及形成“AI+新质生产力”所面临的挑战,并针对这些挑战提出了体系化人工智能技术体系,包括方法论以及相关的核心技术。