央视《新闻联播》点赞中国一汽大模型应用!

简介: 央视《新闻联播》点赞中国一汽大模型应用!


近日,《新闻联播》报道了中国一汽开始将大模型应用于企业决策生产中。这个大模型应用是由中国一汽基于阿里云通义千问140亿参数模型打造的GPT-BI,于2024年1月上线,也是汽车行业的首个大模型BI应用。



不仅如此,由于从报表生成由人工编程转向大模型,如有新增数据变量不再需要人工重写算法,而是通过大模型自动编写加入问答中。在一汽内部,一个问题最多能关联两千多万条数据,有时单月新增数据量甚至高达千万条,GPT-BI可更灵活处理涉及海量数据的查询。


据《新闻联播》,不久前,一汽集团开始把最新研发的大模型应用于企业智能决策生产。在现场,记者看到,当问到“上个月每天红旗的销量情况”时,只要五秒钟,140亿参数的大模型就能生成一份可视化表格,而以往拿到报表需要一周时间。


image.png


中国一汽红旗品牌运营委员会副总裁兼体系数字化部总经理门欣称,“通过这几年的数字化转型,把整车的诞生过程拆解成3万多个业务单元,形成了完整的数据链。现在,我们整体研发效能提升了50%,单车(制造)成本降低了25%以上。”


据介绍,GPT-BI已于近日完成升级,实现在财务、质保等领域的智能报表生成,当前已覆盖研产供销等9大领域决策场景此外,在模型准确率方面达92.5%,这意味着GPT-BI在研产供销多种场景上都具有优秀的预测能力和泛化性能。


“大模型来得恰逢其时。”门欣认为:“一汽红旗此前进行了积极的数字化转型,开发了云工作平台,完成了9个领域的数据治理,我们依托这些清洁的数据发挥了AI+算力,实现大模型BI应用迅速落地,不仅能迅速完成所有信息的触达,也给我们很多业务点都带来了AI加持。未来,我们会用AI大模型重构我们所有的业务链条、业务流程。”




/ END /


目录
相关文章
|
2月前
|
存储 人工智能 前端开发
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
146 2
|
2月前
|
前端开发 机器人 API
前端大模型入门(一):用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。
352 2
|
26天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
102 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
企业内训|LLM大模型在服务器和IT网络运维中的应用-某日企IT运维部门
本课程是为某在华日资企业集团的IT运维部门专门定制开发的企业培训课程,本课程旨在深入探讨大型语言模型(LLM)在服务器及IT网络运维中的应用,结合当前技术趋势与行业需求,帮助学员掌握LLM如何为运维工作赋能。通过系统的理论讲解与实践操作,学员将了解LLM的基本知识、模型架构及其在实际运维场景中的应用,如日志分析、故障诊断、网络安全与性能优化等。
67 2
|
2月前
|
弹性计算 自然语言处理 安全
国内基础大模型的独立性及应用大模型的依赖性
本文探讨了国内基础大模型(如阿里巴巴的通义千问)的独立性及其应用大模型的依赖性。详细分析了这些模型的研发过程、应用场景及技术挑战,包括数据收集、模型架构设计和算力支持等方面。同时,讨论了微调模型、插件式设计和独立部署等不同实现方式对应用大模型的影响。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
【10月更文挑战第31天】2024年,AI大模型在软件开发领域的应用取得了显著进展,从自动化代码生成、智能代码审查到智能化测试,极大地提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理与安全问题以及模型可解释性仍是亟待解决的关键问题。开发者需不断学习和适应,以充分利用AI的优势。
|
23天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
政务培训|LLM大模型在政府/公共卫生系统的应用
本课程是TsingtaoAI公司面向某卫生统计部门的政府职员设计的大模型技术应用课程,旨在系统讲解大语言模型(LLM)的前沿应用及其在政府业务中的实践落地。课程涵盖从LLM基础知识到智能化办公、数据处理、报告生成、智能问答系统构建等多个模块,全面解析大模型在卫生统计数据分析、报告撰写和决策支持等环节中的赋能价值。
48 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
摘要: 随着科技的不断发展,机器学习在医疗领域的应用日益广泛。特别是在大模型的驱动下,机器学习为医疗诊断带来了革命性的变化。本文详细探讨了机器学习在医疗诊断中的应用,包括疾病预测、图像识别、基因分析等方面,并结合实际案例进行分析。同时,还展示了部分相关的代码示例,以更好地理解其工作原理。
68 3
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
69 1
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
64 1