本文首先审查了智能系统和大模型的前沿进展,抽象出智能系统的基本组件;其次介绍了基于大模型的智能系统架构及其所具备的可行性、可控性和通用性等三大特性;然后详细介绍了各个组件的技术及功能,以及大模型和知识图谱的协同实现可控和通用的智能系统。在此之外,本文还梳理了基于大模型的智能系统的应用,并总结了所面临的挑...
对于智能体系统,多智能体系统采用多种智能体架构,包括同构和异构智能体的组合;同构智能体在系统中执行相似的任务,而异构智能体则根据其特定能力和专业知识进行协作。这种结构设计使多智能体系统能够灵活适应不同的任务要求和环境变化,同时促进智能体之间的互补和协同作用。关于系统架构,通信是最关键的部分。文献 [27] ...
系统架构 目前的具身智能架构一般可以粗略地分为两种,第一种是端到端的Transformer[122]架构(图5(a)),第二种是冻结参数的大模型结合基础模型(图5(b))。前者端到端的架构可以直接从输入数据到目标结果,不需要进行提示词工程,较为简洁高效,往往在规划级、动作级中使用;...
5. 技术创新的推动者:LLM的开发和应用推动了算法的创新,促进了更高效的模型架构和训练技术的出现。 6. 经济和社会影响:LLM的应用正在改变许多行业的运作方式,从而对经济和社会产生深远影响。 因此,了解大型语言模型的工作原理、潜力以及如何有效地部署和利用它们,对于希望在人工智能领域取得突破的研究者和实践者来说,...
图1 智能金融运营助手系统架构 答疑机器人以企业微信工作群机器人的形式对外提供服务,结合智能投顾运营材料,为客户经理提供投顾产品介绍、签约形式说明、收费情况介绍、签约异常问题解决、自动转办人工处理等运营支持。 投顾专家助手、投研助手以PC客户...
模型训练与优化是具身智能系统构建中的核心环节,通过合理的数据收集与预处理、模型架构设计、训练策略选择、优化技术应用、迁移学习与微调以及评估与反馈,可以显著提高模型的性能和泛化能力,从而实现更高效、智能的应用。 3.4 应用实例 自动驾驶车辆:具身智能系统有助于开发出更安全的自动驾驶技术。这些系统通过集成深度学习...
在人工智能方面,公司基于盘古矿山大模型已开发了9大专业48个应用场景,覆盖了煤矿的安全生产以及流程制造的工艺优化等领域,目前拥有AI相关发明专利及软著20余项,开拓40余个市场项目。 在数据治理方面,引入湖仓一体化架构平台,构建统一数据湖,形成能源行业“采存治用”的数据治理体系,打造数据治理团队,完成75家生产矿井、...
在工程上,通过vLLM大模型加速机制提升系统性能,采取数据安全技术保障系统安全性,通过API及微服务模块化架构提升系统适配性及扩展性,并将系统应用于行业生产中,有助于加速大模型在企业中的应用落地。 【总页数】8页(P48-55) 【作者】陶晓英 【作者单位】中国联通上海分公司 【正文语种】中文 【中图分类】TP311 ...
再者,华为在油气矿山行业的 AI 应用成果斐然。其盘古大模型 5.0 涵盖多领域,通过 “云边协同” 两级架构,衍生出针对特定行业的模型,在山东能源集团、湖南钢铁集团、中国石油等企业应用成效显著,大幅提高生产效率和资源利用率. 此外,华为还申请了 “显示方法和电子设备” 专利,让电子设备用户能更便捷地使用 AI 服务...
32、决策支持智能体评估法规分析智能体提出的法规建议,形成决策意见。根据事件的紧急性和法规建议的重要性,选择适当的执行策略。本发明提供了大语言模型驱动的多智能体协同企业经营监管系统架构,包括: 33、数据接入层负责数据采集与预处理;智能体集群调用机器学习模型、知识库等执行各自任务并依托大语言模型进行协作;大语...