人工智能大语言模型农业智能客服数字化转型（人工智能农业方面有哪些应用）

本文目录一览：

1、中国市场上的AI智能平台
2、360创始人周鸿祎:中国有能力发展自己的人工智能大语言模型
3、“数字化转型”与“智能化”它们之间的区别和联系是什么?
4、人工智能大模型有哪些?
5、播下可持续发展的未来:引领智能农业的数字地平线

中国市场上的AI智能平台

剪映AI：字节跳动旗下的智能视频编辑工具，支持字幕生成、智能剪辑等，提升视频编辑效率和质量。美图AI：提供图片处理、风格化滤镜和AI特效功能，为用户带来丰富的图像处理体验。腾讯智能影像实验室：专注高端视频处理与AI生成技术，适合影视制作，为影视行业带来智能化的制作和后期处理服务。

平台简介：天工智能体平台是昆仑万维推出的一个创新性AI智能体开发平台。它以其多样化的功能和高度集成的特性而闻名。在智能体广场上，用户可以找到各种类型的智能体，它们涵盖了搜索、写作、音乐生成等多个功能领域。

讯飞AI开放平台简介：科大讯飞旗下的主力产品，专注于自然语言处理和语音处理方向。优势：在人工智能语言方向比较有竞争力，得益于讯飞在行业内多年的积累。缺点：不够全面，主要集中在语言处理领域。AI模型市场（aimodelmarket.cn）简介：近两年新兴的B2B型AI开放平台，致力于搭建AI模型的交易平台。

目前国内有不少使用效果较好的AI平台，以下是一些常见的介绍：百度-文心一言：属于百度“文心”系列，采用Transformer等创新算法和结构。它在机器翻译、内容推荐和对话系统等领域表现出色，能精准理解和生成自然语言，可通过大数据训练适应多样化场景。

综上所述，扣子、百度文心、腾讯元器这三大AI智能体平台凭借其强大的流量优势、便捷的开发工具和丰富的功能选项，有望成为线上流量的新入口。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI智能体将在未来发挥更加重要的作用，为线上流量的获取和利用提供更加高效、便捷的方式。

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360创始人周鸿祎:中国有能力发展自己的人工智能大语言模型

中国确实有能力发展自己的人工智能大语言模型。这一观点由360集团创始人周鸿祎在2023中国发展高层论坛上明确提出，并得到了多方面的论证和支持。首先，人工智能大语言模型是近年来科技领域的热门话题，它基于深度学习技术，通过海量文本数据学习语言的规律和知识，从而实现多种自然语言任务，如文本生成、文本理解、对话、问答等。

周鸿祎用一个Demo占住了中国第一个AI搜索引擎的位置。在3月29日的三六零战略发布会上，三六零集团创始人周鸿祎宣布了三六零已经着手研发通用语言大模型产品，并现场展示了一个融入语言大模型的搜索产品Demo。

近日，在第八届“一带一路”园区建设国际合作峰会首次网络安全国际合作专题论坛上，360集团创始人周鸿祎发表了关于AI对网络安全形势影响的演讲，并宣布360安全大模型将向“一带一路”友邻国家开放共享。 360安全大模型的优势周鸿祎在演讲中强调了AI大模型在安全行业的重要性，指出它是安全行业能力的倍增器。

作为兼具数字安全和AI双重能力的科技企业，360很早便开始关注大模型安全风险，并推出一系列有针对性的创新技术。例如，360开发了国内首个安全大模型，通过“以模制模”理念，利用AI大模型来检测和防范大模型可能出现的安全风险。这一技术既解决了传统网络安全问题，又为攻克AI安全新挑战提供了可行性方案。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。 3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。十月怀胎，一朝分娩。

“数字化转型”与“智能化”它们之间的区别和联系是什么?

数字化转型和智能化是企业发展的两大趋势，它们相互关联且有所区别。数字化转型涉及企业通过数字化技术改变业务运营模式，以提升效率和创新能力。智能化则侧重于通过人工智能等技术实现业务流程的自动化和智能化，增强工作效率和决策质量。尽管两者关注点不同，但都旨在通过新技术引入来优化企业运营。

逐步递进的关系：信息化、数字化、智能化是逐步递进的关系，信息化是数据为业务服务的初级阶段，数字化是数据驱动的创新阶段，智能化则是数字化发展的高级形态。共同目标：三者都旨在提高业务处理效率、降低成本、创造商业价值。

发展阶段：数字化、信息化和智能化是一个渐进的过程。数字化是基础，信息化在此基础上进一步挖掘数据的价值，而智能化则是信息化的拓展，通过引入智能技术实现自主决策和智能响应。

总结：虽然信息化、数字化和智能化是三个不同的概念，但它们之间又相互关联。信息化是基础，数字化是手段，智能化是目标。企业在进行数字化转型的过程中，需要逐步推进这三个阶段，以实现全面的数字化升级和智能化运营。

人工智能大模型有哪些?

我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

人工智能研发常用的模型包括生成模型、判别模型、自监督学习模型、强化学习模型和多模态模型等。生成模型：主要用于生成新的数据样本。常见模型：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型（如Stable Diffusion）等。应用场景：图像生成、语音合成、文本创作等。判别模型：用于分类或回归任务。

典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型。其中，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破。应用领域广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

AI大模型常见的分类有通用大模型、行业大模型、专业大模型和私有大模型。通用大模型模型说明：通用大模型的底座技术是生成式的AI，更具体地说是大语言模型（LLM）。它基于全网公开数据（如书籍、网页、论文等）进行训练，学习了全人类公开的知识。