人工智能大模型作为实现通用人工智能的重要途径,正在对制造业的产业发展和应用模式产生变革性影响。近期,中国工业互联网研究院联合香港科技大学、新华指数,共同研究A大模型在工业领域的应用性能、技术架构与标准体系,并发布评测报告。
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工业领域对人工智能大模型的应用稳定性要求极高。人工智能大模型在工业领域应用的稳定性研究对于应用安全性保障、稳健性提升、可信赖性增强、决策优化以及合规性等方面都具有重要的指导意义。本报告聚焦评测大模型在工业领域的知识问答稳定性,通过选取工业领域典型的八大行业,构建基础知识测试集与变体测试集,对国内外具有代表性的A大模型在文法、数据、精简表达、扩充表达四大类八个子维度展开深入评估。选取性能前五名的模型进行公布,并发布前十名的数据,供业界进行参考。
人工智能
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AI001:人工智能核心技术产业白皮书
AI002:2021爱分析人工智能应用趋势报告
AI003:人工智能数据安全风险与治理
AI004:2020年人工智能十大技术进展
AI005:2020中国人工智能厂商全景报告
AI006:2020年中国人工智能商业落地
AI007:新一代人工智能白皮书
AI008:人工智能未来制胜之道
AI009:人工智能新基建发展白皮书
AI010:腾讯人工智能白皮书
AI011:5GAI典型案例
AI012:AI+高等教育发展与应用白皮书
AI013:中国AI+零售行业发展研究报告
AI014:中国AI+零售行业发展研究报告
AI015:AI产业全景图
AI016:2020中国AI中台应用趋势报告
AI017:2021AI智能制造研究报告
AI018:2021中国AI商业落地市场研究报告
AI019:2021认知智能发展研究报告
AI020:上海人工智能创新发展探索与实践案例集
AI021:2021AI中台白皮书
AI022:2021全球人工智能教育落地应用研究报告
AI023:2021可信人工智能白皮书
AI024:中国AI+安防行业发展研究报告
AI025:2021云上智能白皮书
AI026:2021年中国人工智能+医疗与生命科学行业研究报告
AI027:中国云原生AI开发平台白皮书
AI028:2021中国智慧城市AIoT应用研究
AI029:中国AI中台赋能城市空间管理白皮书
AI030:人工智能的认知神经基础白皮书
AI031:企业智能化的路径、方法与领先实践
AI032:AI框架发展白皮书(2022年)
AI033:人工智能白皮书(2022年)
AI034:2022深度合成十大趋势报告
AI035:中国AI数字商业产业展望2021-2025
AI036:可解释AI发展报告2022
AI037:2022百度人工智能专利白皮书
AI038:AI+数字孪生发展现状,应用场景及典型企业
AI039:2022年全球人工智能产业研究报告
AI040:中国神经科学数字化创新(2022)
AI041:全球中小学人工智能教育支撑环境白皮书
AI042:2022年中国知识图谱行业研究报告
AI043:人工智能知识点全景图
AI044:人工智能生成内容(AIGC)白皮书
AI045:2022中国AI商业落地研究报告
AI046:中国AI技术应用场景市场研究及选型评估
AI047:2022金融AI发展研究报告
AI048:可信人工智能产业生态发展报告(2022年)
AI049:2022年中国对话式AI行业发展白皮书
AI050:人工智能技术应用实践白皮书
AI051:人工智能标准化白皮书(2021版)
AI052:商汤人工智能伦理治理年度报告(2022年)
AI053:人工智能深度学习课程高效调研报告
AI054:2022人工智能发展白皮书
AI055:2022医疗AI行业研究白皮书
AI056:人工智能治理与可持续发展实践白皮书
AI057:中国人工智能软件基础设施高质量发展报告
AI058:2022年中国AI+金融行业发展研究报告
AI059:人工智能时代的算法治理报告(2022年)
AI060:2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告
AI061:2023年AI创意营销趋势白皮书
AI062:2023AIGC发展趋势报告
AI063:中国人工智能框架市场调研报告
AI064:人工智能产业分析报告(2023)
AI065:2023年中国人工智能产业趋势报告
AI066:2023人工智能基础数据服务白皮书
AI067:2023百度AIGC创新营销解决方案V2.0
AI068:AI助力能源央国企数字化转型白皮书
AI069:中国AIGC产业全景图报告
AI070:中国人工智能产业生态图谱
AI071:2023AIGC应用与实践展望报告
AI072:AIGC+电商行业专题报告
AI073:2023中国AIGC应用研究报告
AI074:中国人工智能框架市场调研报告
AI075:百度AIGC创新内容营销解决方案
AI076:人工智能伦理治理标准化指南(2023版)
AI077:AIGC时代的多模态知识工程思考与展望
AI078:AIGC产业发展及应用白皮书
AI079:营销领域AIGC前沿进展与挑战
AI080:AIGC技术赋能教育数字化转型的机遇与挑战
AI081:华为AI盘古大模型研究框架
AI082:AIGC行业综述篇——开启AI新篇章
AI083:阿里达摩院通义大模型概述
AI084:AIGC专题三:国内大模型概览
AI085:AI+行业应用深度研究
AI086:生成式人工智能产业全梳理
AI087:互联网行业专题报告:AI大模型
AI088:2023年AI大模型市场研究报告
AI089:AI大模型需要什么样的数据
AI090:AIGC发展研究(1.0版)
AI091:从阿里、商汤、华为大模型看应用趋势
AI092:中国AIGC商用场景趋势捕捉指北
AI093:AIGC行业应用畅想
AI094:2023大语言模型综合评测报告
AI095:人工智能大模型体验报告
AI096:企业AIGC商业落地应用研究报告
AI097:AIGC专题四:国内外大模型和AI应用梳理
AI098:2022中国大模型发展白皮书
AI099:2023生成式大模型安全与隐私白皮书
AI100:2023AIGC产业应用实践
AI101:AI大模型企业是如何炼成的
AI102:2023生成式AI认知及使用调研报告
AI103:2023年全球生成式AI产业研究报告
AI104:AIGC最新应用与场景研究
AI105:AIGC应用:C端赋能场景,B端数据筑基
AI106:阿里云:玩转AIGC与应用部署
AI107:2023AIGC厂商全景报告
AI108:AIGC专题一:探析AIGC的技术发展和应用
AI109:从营销AIGC化到AIGC营销化
AI110:2023生成式AI报告
AI111:2023中国AIGC商业潜力研究报告
AI112:大模型时代的AI十大趋势观察
AI113:2023年AIGC赋能城市治理应用白皮书
AI114:2023商汤大模型伦理原则与实践白皮书
AI115:2023可信AI技术和应用进展白皮书
AI116:人工智能和智能制造的交汇点
AI117:AI大模型赋能千行百业
AI118:2023AIGC算力全景与趋势报告
AI119:AIGC通用大模型产品测评篇
AI120:人工智能大模型产业创新价值研究报告
AI121:华为盘古大模型专题报告(精选八篇)
AI122:全球人工智能AI行业产业重磅研究手册:从算法演进到产业逻辑构建
AI123:AIGC之AI绘画行业发展研究报告2023
AI124:中国市场大模型落地进展与趋势洞察
AI125:2023年AIGC行业调研报告
AI126:AIGC行业追踪框架
AI127:2023年中国人工智能行业概览
AI128:银行业生成式AI应用报告(2023)
AI129:知识图谱与大模型融合实践研究报告
AI130:政务服务智能化建设研究报告(2023年)
AI131:2023年AI应用市场洞察报告
AI132:可信AI技术和应用进展白皮书(2023)
AI133:人工智能安全标准化白皮书(2023版)
AI134:2023“弈衡”通用大模型评测体系白皮书
AI135:人工智能大模型体验报告2.0
AI136:十大AI商业落地趋势
AI137:2023人工智能发展白皮书
AI138:2023智能算力发展白皮书
AI139:6G内生AI架构及AI大模型
AI140:2023生成式人工智能发展与监管白皮书
AI141:2023大语言模型综合性能评估报告
AI142:2023年中国AIGC产业全景报告
AI143:AI2.0:十年之后我们还能做什么
AI144:地方政府发展培育人工智能产业的策略建议
AI145:开放加速规范AI服务器设计指南
AI146:2023中国人工智能成熟度模型报告
AI147:2023基于家电大模型的产业应用白皮书
AI148:2023全球生成式人工智能监管研究报告
AI149:2023年中国AIGC产业算力发展报告
AI150:2023智能家电与生成式人工智能大模型创新与发展白皮书
AI151:AIGC深度报告:新一轮内容生产力革命的起点
AI152:银行保险金融机构生成式人工智能战略报告
AI153:AI产业人士看大模型发展趋势
AI154:中国人工智能产业技术应用成熟度白皮书
AI155:华为预训练大模型白皮书
AI156:行业大模型标准体系及能力架构研究报告
AI157:2023年AIGC数据安全与算法治理报告
AI158:AI大模型开源生态及大模型平台实践
AI159:2023AI大模型应用中美比较研究报告
AI160:2023企业生成式AI市场现状报告
AI161:全球生成式AI应用全景图
AI162:AIGC产业研究报告2023-图像生成篇
AI163:2023年AI生物医药发展研究专题报告
AI164:生成式AI的收获季节:各行业生成式AI的广泛应用
AI165:大语言模型的前世、今生与未来
AI166:体系化人工智能与大模型
AI167:2023生成式人工智能服务合规发展白皮书
AI168:2023人工智能大模型在工业领域知识问答稳定性评测报告
以下是报告部分内容
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文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题,所以内核开发者们引入了新的方法,就是在内核中只保留函数,而数据则不包含,由用户(应用程序员)自己把数据按照规定的格式编写,并放在约定的地方,为了不占用过多的内存,还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时,传参给内核,告诉内核设备树文件和kernel的位置,内核启动时根据地址去找到设备树文件,再利用专用的编译器去反编译dtb文件,将dtb还原成数据结构,以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息,因为找不到固件,所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
文章浏览阅读2w次,点赞24次,收藏42次。Linux系统配置jdkLinux学习教程,Linux入门教程(超详细)_linux配置jdk
文章浏览阅读3.3k次,点赞5次,收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图:_matlab微米怎么输入
文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件,可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中,对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数,而关闭则使用fclose函数。在C语言中,可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。 Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量:7 ️文章类型:【 C语言程序设计 】在C语言中,用于打开文件的函数是____,用于关闭文件的函数是____。
文章浏览阅读3.4k次,点赞2次,收藏13次。跟随鼠标移动的粒子以grid(SOP)为partical(SOP)的资源模板,调整后连接【Geo组合+point spirit(MAT)】,在连接【feedback组合】适当调整。影响粒子动态的节点【metaball(SOP)+force(SOP)】添加mouse in(CHOP)鼠标位置到metaball的坐标,实现鼠标影响。..._touchdesigner怎么让一个模型跟着鼠标移动
文章浏览阅读178次。项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot + mybatis + Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。_基于java技术的停车场管理系统实现与设计
文章浏览阅读3.5k次。前言对于MediaPlayer播放器的源码分析内容相对来说比较多,会从Java-&amp;gt;Jni-&amp;gt;C/C++慢慢分析,后面会慢慢更新。另外,博客只作为自己学习记录的一种方式,对于其他的不过多的评论。MediaPlayerDemopublic class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Cal..._android多媒体播放源码分析 时序图
文章浏览阅读2.4k次,点赞41次,收藏13次。java 数据结构与算法 ——快速排序法_快速排序法