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人工智能为ChatGPT和制造商赋能

ChatGPT可以通过解释来自各种传感器的大量数据来简化这一过程。

以下是人工智能用于改造制造企业的三种方式，以及ChatGPT等技术如何提升人工智能的优势。

1、加强生产线的质量检查

质量检查是制造过程的一个重要方面，因为其确保产品符合所需的规格和标准。传统上，质量检查由人工操作员执行的，这既耗时又容易出错。然而，人工智能可以通过自动化和减少错误来帮助改进质量检查过程。通过在具有已知缺陷的产品图像上训练算法，系统可以学习识别未来产品中的类似缺陷，这可以显着减少人工干预的需求，并加快质量检查过程。

人工智能还可以让生产线上的工人持续训练模型，以发现算法可能遗漏的缺陷。该技术可用于制造过程的各个阶段，从原材料检验到最终产品检验。

传统上，这些人工智能模型不容易与之交互，因为其需要数据专家的维护和非常高水平的微调，这可能是时间和资源密集型的。ChatGPT作为一种语言模型可以弥合这一差距，因为其提供了一种基于自然语言的方法来训练模型以识别新缺陷。此外，其还可以帮助组织识别导致缺陷的生产线中难以发现的问题。

2、数字孪生

数字孪生是物理产品、流程或系统的虚拟复制品，用于在构建产品之前模拟和测试产品，使制造商能够在物理生产流程开始之前识别并纠正任何问题。

人工智能可以通过分析从传感器、摄像头和其他来源收集的大量数据，来提高数字孪生的准确性和可靠性，从而创建更准确、更详细的数字孪生。人工智能驱动的数字孪生可用于预测产品在不同条件下的行为，如温度、湿度或压力的变化。通过模拟这些条件，制造商可以在潜在问题发生之前识别，并进行任何必要的调整。

但，创建这些模拟是一项需要大量计划和多次迭代的工作，而且数据解释的负担也很重。ChatGPT等模型可以综合和解释来自这些模拟的大量数据，并为团队提供见解，使制造商能够为这些模拟设置标准，并要求基于ChatGPT的模型创建所有设置数据，同时引入这些模拟的变化旨在测试。

ChatGPT等模型支持的数字孪生还可以通过创建交互式模块来创建员工培训计划，这些模块可以模拟现实生活中的场景，供员工练习和学习，而不需要额外的费用来设置现实生活中的实践环境。

3、维护预测和预报

人工智能可以使用历史数据来预测资产何时可能需要维修，并使用户能够相应地针对该需求进行规划。但现在，其还可以分析从传感器收集的数据，这些数据记录了振动水平、温度和湿度等指标，以识别模式和异常，表明设备何时可能发生故障。

ChatGPT可以通过解释来自各种传感器的大量数据来简化这一过程，从而获得关键发现，使团队能够确定故障可能出现的位置，并在需要关闭之前采取行动。

人工智能在制造业中的好处是不可否认的。人工智能系统的实施可以帮助制造企业在瞬息万变的市场中保持竞争力。随着行业的不断发展，人工智能的使用在保持竞争优势方面将变得越来越重要，ChatGPT等模型将使智能制造商能够将人工智能引入生产线本身。

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云从科技发布从容大模型，与ChatGPT对比中考真题答题

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・人工智能发展趋势中，首先突破的是人工智能的单点技术，2015年最重要的单点技术是人脸识别，但在单点技术解决需求的时代，市场空间相对有限。人工智能第二浪是多点技术闭环，探索用AI真正改变产业和生活，但每个场景海量研发，投入产出比不平衡。在AI的第三浪，内容和交互革命，实现流量重构，技术平台化、标准化，边际成本基本为0，这个时刻就是AI进入大模型时代，AI开始像人一样思考和工作。

从容大模型写作文。

5月18日，人工智能平台公司云从科技（688327）在广州发布从容大模型，展示从容大模型的对话、编程、阅读、中考真题答题等基础能力。

从容大模型目前处于内测阶段，现场演示环节中，对话展示了中文作文写作、英文招领启事写作、中英文翻译等能力。长文档阅读可完成内容概括，根据书籍内容进行人机互动，展示跨模态能力。

从容大模型与ChatGPT答2022年广东省中考历史真题。

从容大模型与ChatGPT答2016年甘肃省兰州市中考地理真题。

在中考客观题答题环节，针对2022年广东省中考历史真题、2022年四川省德阳市中考生物真题、2016年甘肃省兰州市中考地理真题，从容大模型与ChatGPT同时答题，对比答题速度和正确率。演示结果显示，从容大模型答题速度相对更快，错误率相对较高。对300道题目的答题结果显示，云从从容大模型正确率71%，ChatGPT正确率73.34%，GPT4.0正确率86.34%。云从科技创始人周曦表示，目前GPT4.0的水平明显高于其他大模型，云从科技在大模型方面要走的路还很长，值得学习的内容很多。

从容大模型、ChatGPT、GPT4.0答题正确率。

“没有强大的基础大模型，直接去做行业大模型不具有长期持续的生命力。”周曦表示。基于从容基础大模型，云从科技与政务、制造、金融、游戏等领域协作构建行业大模型。在数字政府领域，从容大模型的基层治理场景应用包括面向民众服务的一语智办、面向应用开发者的编程助手、面向城运治理中心的融合指挥、面向网格队伍的智治精灵。例如城运指挥大屏AI精灵，通过智慧蓉城天府新区运行中心演示了城市游玩建议等能力。

在智能制造领域，利用大模型构建智能维修伴随系统，推进维修计划科学合理。维修前对设备精准判断，根据图文视频、此前的维修要点等预习；维修过程中完成监管督导，判断维修是否存在遗漏；维修工单关闭后进行维修检测记录，包括生成图文视频维修记录、复盘本次维修，为下次维修提供支持。目前云从科技与中国检验认证（集团）有限公司共建数字质量大模型。

在智慧金融领域，云从科技表示，从容大模型将银行海量数据资源转化为有价值的信息，突破专业知识供给瓶颈，提升银行在普惠金融、银行运营能力、服务实体经济方面的能力。比如在支持普惠金融方面，大模型是入口，简约化智*点、线上APP等渠道；数智营销对理财等产品的营销活动和内容实现个性化触达；智能客服可问答、完成业务，满足合规要求。

在C端业务方面，大麦数字人直播平台探索一站式自助直播解决方案，设置互动问答库应对粉丝提问，主播可挑选话术风格。

云从科技创始人周曦谈AI发展趋势。

“大约10年前，深度学习的突破带来了人工智能的突破。2016年，围棋人工智能程序AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，全世界掀起新的AI热潮。”周曦表示，人工智能的发展趋势中，首先突破的是人工智能的单点技术，比如2015年最重要的单点技术是人脸识别，百家争鸣不断竞争形成了“AI四小龙”（商汤科技、云从科技、旷视科技、依图科技），但在单点技术解决需求的时代，市场空间相对有限。人工智能第二浪是多点技术闭环，解决更多需求，探索用AI真正改变产业和生活。但带来的问题是不够标准化，每个场景需要海量研发，导致AI公司大量投入，但投入产出比不平衡。

在AI的第三浪，内容和交互革命，实现流量重构，“技术平台化、标准化，边际成本基本为0。一个统一的核心技术底座大平台能够快速改变海量场景和海量应用，原有的场景和产业的内容、交互方式会全面变革。”周曦表示，这个时刻就是AI进入大模型时代，AI开始像人一样思考和工作，大模型时代的交互方式总体有问答、伴随和托管三种类型，内容变革上带来了生成式AI。“像人一样思考和工作的AI，真正做到知行合一，总体来讲有三个关键步骤：一是物理世界数字化，真正把物理世界和数字世界打通。二是知识找人，知识能够精准为每个人在合适时间服务。三是能陪伴执行，不能只是纸上谈兵的系统，而是能够方便快捷地为人类提供最好的服务。”他表示，因此首先要构造一个像人一样思考和工作的操作系统，而从容大模型是操作系统能力板块的重要一环。