主要 挑战 核心 价值 层次聚类 相似度计算 词向量训练 句向量训练 相似度计算 问题检索 人工审核 问题挖掘 主题词挖掘 目标 [Conneau 2017] 有监督 学习 无监督 学习 历史语料 主题词 预处理 l 基于知识库和历史语料训练具有较强 语义泛化能力的问答模型 l 提高问答机器人的召回率和准确率 l 用候选回复辅助客服，提升服务效率

党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 示范创建 支部风采 联建共建 指数分析 特色功能 丰富的激励机制、大数据中心、红黄蓝预警、党员五维画像、应用单位品牌特色等定制 每日一题 学习任务 考试管理 教育学习 平台功能  打造特色党建资讯、支部风采展示平台  构建丰富多彩的图、文、视频展示专栏  待办事项提醒、投票管理，更便捷的资讯管理  可根据需求定制主题及分类，探索更多应用价值  支持评论、点赞、多渠道分享功能 党建资讯管理 党建资讯 待办事项 平台功能 线上投票  示范创建  支部风采  联建共建  特色展示 品牌创建

和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共 587 个子类）进行癿自劢资讯分类和主题 词提取加工能力，分类准确率高于 98% 案例：某国有大行全球资讯系统 上线后敁果 解决客户 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover 案例 - 某大型保险集团公司微信人机互劢系 统 上线后敁果 • 提供了结合内外网数据癿与业 知识图谱 • 多语种知识库同步建设，跨语 种知识关联 • 知识加工提供多语种自劢摘 要、主题分类 • 加工知识量 • 50T • 数据来源 • 内部数据 • 互联网新闻 • 互联网论坛 • 学术网站

如果上传 “ ” 成功，给出 模型上传成功 的通知，而如果失败，则显示出具体的 错误信息，并建议可能的解决方案。 此外，平台还应支持个性化设置，用户可以根据自身的使用习 惯和需求，调整界面的主题、字体大小、色彩配比等。这种个性化 体验不仅可以提升用户的舒适感，也能使用户在平台上的使用更为 流畅。 为了确保交互设计的有效性，可以通过用户测试来获取真实的 反馈。设计一个原型并邀请目标用户进行体验，收集他们的意见和 为了更好地实施内容营销策略，我们建议构建一个内容日历， 明确每月的内容发布计划，包括主题、形式、负责人及发布渠道。 以下是一个示例内容日历： 日期 内容类型 主题 负责人 发布渠道 2024-01- 10 博客文章 AI 大模型在金融行业的应用 张三 官方网站 2024-01- 白皮书 大模型驱动的智能决策实践 李四 邮件营销 日期 内容类型 主题 负责人 发布渠道 15 2024-01- 20 视频教程

管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 一个典型的应急管理系统架构如图 2 所示，从下至 上依次包括： 数据库层：为应急管理业务应用提供数据服务， 包括风险隐患、应急避难场所、应急物资、应急部 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预

器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能, 其作为 具身智能的“大脑”能显著弥补机器人领域训练数据 少且专门化的缺点, 为系统提供强大的感知、理解、 决策和行动的能力. 此外 均使用了基础模型进行赋能, 展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨

能力均实现了飞跃。感知力方面，通过落地多模态大模型，实现了包括文本、语音、图片在 内的多模态数据的输入，识别精度显著提升；理解力方面，AI大模型加持下能够灵活捕捉 新出现的用户意图，意图数量快速翻倍，实现在多轮对话和多主题切换中跟用户持续互 动，对话时长最长可达30分钟以上；推理力方面，通过深度融合大模型与保险行业知识图 谱，并运用先进的检索增强生成技术，能够进行深度推理和分析，给出更专业更准确又个 性化的回答 瑞士再保险的内容制作团队为了消除内容创作瓶颈、在社交媒体上得到更好的表现， 创造性地将Lumen5的人工智能技术和文本到视频创作功能用于社交营销，增加了视频制 作量，复杂视频的平均制作时间为30分钟，他们为每个主题制作两个及以上视频，一年内 制作了约551个视频。 ��� 安盛集团（AXA Group）在大模型方面的布局体现在其积极采用人工智能技术来推动保 险服务的创新和效率提升。2023年7月，安盛宣布推出了基于微软Azure Intelligence Engine），这是一个使用机 器学习来简化复杂财产索赔流程的工具，通过捕获关键数据点和简化索赔分诊流程来提 高索赔解决的速度和准确性。 多年来，人工智能一直是安联的关键战略主题，该公司的全球数据科学家和人工智能 专家团队一直保持对前沿科技的不断监测和探索。2022年，安联集团在全球信息技术领域 的投资总额达到57亿美元，其中相当一部分专门用于人工智能（AI）技术。

Prompt 提示词的艺术 Prompt 是一种基于自然语言处理的交互方式，它通过机器对自然语言的解析，实现 用户与机器之间的沟通。可以理解为是一段给定的文本或语句，用于启动和引导机器学 习模型生成类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中，Prompt 通常由一个问 题或任务描述组成，例如“帮我写一篇有关人工智能的文章”，“帮我编写一段可以整理 数据的程序”等等。 一个优秀的 Prompt 应该包含

当用户执行某项操作时，系统应立即给出明确的状态反馈，如加载 动画或成功提示。对于复杂操作，建议提供分步骤的引导，确保用 户不会迷失在流程中。 为了提高用户满意度，建议引入个性化设置功能，允许用户根 据自身偏好定制界面布局、主题色等。此外，系统应具备智能推荐 功能，基于用户的历史行为和偏好，主动推荐相关功能或内容。 在数据处理和展示方面，应采用图表和仪表盘等直观形式，帮 助用户快速理解数据趋势和关键指标。例如，使用柱状图、饼图或

 Twitter  Facebook  Instagram  TikTok  YouTube  Reddit 这些平台上，用户频繁发布关于突发事件、自然灾害、社会运 动等主题的内容。通过对这些数据的挖掘与分析，能够及时识别出 热点事件，评估事件对公共安全的影响，以及监控社交舆论的变 化。在这一过程中，AI 大模型能够通过自然语言处理(NLP)和计算 机视觉技术对文本和视频内容进行深入分析。