智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 主动交互 DAU 及新增用户数维持高速自增长 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐 • 超过 95% 的 AI 准确率，人效优化 60% • 2-3 倍的销售转化率提升 来也专注于智能对话技术 2 、用对话机器人 替代人工 . 在线客服 . 智能 IVR • 用户：？？？ 智能对话系统中的个性化 • 机器人的回复不仅在内容上有相关性，在情绪上也要有一致 性 • 将回复的情绪分为不同类型，作为特征进行训练 • 生成时可根据不同情绪生成不同回复 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018]

品生产专用设备制造、头豹分类/制造业/专用设备制造业/印 刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造/其他日用品生产 专用设备制造 Copyright © 2025 头豹 2 智慧养老设备：智能化、个性化引领养老设备产业新风向 头豹词条报 告系列 尚美含 · 共创作者 2025-07-29 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/印刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造 制造业/其他日用品生产专用设备制造 ，伴随2017年相关行动计划出台，政策引导下向管理软件与智能硬件转变，应用场景拓 展，推动产业与信息技术融合；高速发展期（2021年至今），在系列政策支持下，人工智能等技术广泛应用，产品服务更智能个性化，市场规模 快速扩大，为应对老龄化提供科技支撑。 适老化改造智能设备 行业特征 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 2007-01-01~2017-01-01 2007年上海市政府 不断涌现，如智能监测设备、陪伴机器人等，投融资领域活跃， 多家智慧养老服务平台完成融资，市场规模快速扩大。 技术创新驱动明显，人工智能等先进技术广泛应用于养老设备和服务中，产品和服务更加智能化、个性化。产业生态逐渐完善，形成 了包括设备制造商、服务提供商、技术研发企业等在内的完整产业链，智慧居家、智慧社区、智慧养老机构相互融合，实现多信息多 领域资源的有效对接。 产业链分析 智慧养老设备产业链的发展现状

计算机科学与技术学院 社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 对话式推荐 个人简介 HIT-SCIR http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/evaluation.html 13 任务一结果排名（ 2019.07.15 ） SMP-ECDT III • 个性化对话生成评测 • 给定特定用户属性，生成符 合 该属性的个性化对话回复 • 特点 • 百万级数据集 • 客观 + 主观评价 • BLEU 、 Perplexity 、 Distinct • Fluency 、 Personality 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ... TTS 领域内分析及处理 ASR 多领域对话状态分布 自然语言理解

有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 AI 在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 健康预防环节，跟踪用户数据进行健康咨询并实施个性化的健康管理计划； · 诊前环节，基于聊天机器人进行预问诊，并进行智能分诊导诊； · 诊断环节，基于影像数据、检验数据等形成辅助诊断，并形成智能化病历和分析报告； · 诊疗环节，在手术中使用 AI 驱动的机器人系统，减少人为错误并提高手术精度； · 康复护理环节，结合患者的生理数据等多维信息，定制个性化康复方案； · 慢病管理环节，使用 AI

5.2.1 学习风格分析.............................................................................90 5.2.2 个性化推荐算法.........................................................................92 5.3 作业批改与评估...... 处理和知识获取等方面的表现超越了传统的方法，这为教育行业带 来了前所未有的机遇。学校和教育机构面临着提升教学质量、个性 化学习体验和高效管理的需求，AI 大模型能够在课程设计、学习评 估和学生反馈等方面提供有效支持。 教育 AI 大模型的设计目标主要集中在以下几个方面： 1. 个性化学习：通过分析每位学生的学习习惯、知识掌握程度和 兴趣偏好，AI 大模型能够为每位学生量身定制学习计划，帮 大模型可以为教师提 供数据驱动的建议，自动化基础行政工作，从而让教师更专注 于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在

患者管理需求......................................................................................28 3.1.1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测. 而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外，在患者教育方面，生成式大模型也展现出良好的应用前 景。通过与患者进行自然语言交互，模型能够根据患者的具体情 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像

.........................................................................................51 5.1.2 个性化推荐................................................................................................ 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 扩大。 首先，CRM 系统能够整合多渠道的客户数据，包括社交媒 体、电子邮件、电话和面对面交流等，从而为企业提供全面的客户 视图。这种数据整合不仅有助于企业识别高价值客户，还能帮助企 业制定个性化的营销策略，提高客户转化率。例如，通过分析客户 的购买历史和偏好，企业可以精准推送相关产品或服务，从而增加 销售机会。 其次，CRM 系统能够自动化许多日常任务，如客户数据录 入、订单处理

3 发展趋势 中蝈制造 2025 框架 展示页 3 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 类型 从生产过程数字化 到智能工厂 从智能制造生产单元 到智能工厂 从个性化定制 到互联工厂 代表行业 石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、 医药、食品等流程制造领域 机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电 器和电子信息等离散制造领域 家电、服装、家居等距离用户最近的消费 于生产效率和产品效能的提升实现价值增 长 通过互联网平台开展大规模个性定制模式 创新 智能工厂 建设模式 1. 推进生产过程数字化 2. 推进生产管理一体化 3. 推进供应链协同化 4. 整体打造大数据化智能工厂 1. 推进设备（生产线）智能化 2. 拓展基于产品智能化的增值服务 3. 推进车间级系统与企业级系统集成 4. 推进生产与服务的集成 1. 推进个性化定制生产 2. 推进设计虚拟化 3. 模块化设计 工业互联网 个性化定制 服务平台 用户的个性 化需求特征 大数据分析 数字化制造 系统 个性化定制 平台与制造 系统协同与 集成 … 开放数据 接口 智能装 备 / 产品远 程运维服务 平台 远程运维服 务平台与 PLM/CRM 协同集成 大数据挖掘 与分析 专家库与专 家咨询系统 … 远程运维服务 模式 网络协同制造 模式 大规模个性化 定制模式 离散型智能

理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作 应的，便是分专业的学科式架构、分级分班的规模化教学。AIGC技术应用下，大规模的通用数据与教育各学科的垂类数据并存，通识 教育和专业教育所需的内容均可满足。同时，AIGC资源不像教师资源具有时空上的独占性，有望实现大规模的个性化教学。值得一提的 是，在交互方式上，口语面授是主流的、学生习以为常的教学交互方式，而AIGC技术的独特之处也在于多轮自然语言交互能力，有来有 回的问答式相比于知识的单向灌输，更接近孔子《论语》的对 交互自然化 交互方式 按照合理的师生比例、不同阶段学生 的学习进度，进行分级、分班教学， 解决师生资源矛盾 分班、分级教学 大规模的因材施教，更高效地解决师 生资源矛盾，有望做到真正的个性化 教学 一对一教学 效益规模化 师资配置 现代教育的特征与AIGC技术吻合 现代教育的突出特征 AIGC的技术吻合 11 ©2024.2 iResearch Inc.

1.2.1 提升教学效率.............................................................................15 1.2.2 个性化学习支持.........................................................................16 1.3 项目范围......... .........................................................................................30 2.2.1 个性化学习路径.........................................................................32 2.2.2 实时反馈与辅导.... 随着教育信息化的不断推进，智慧校园建设已成为现代教育发 展的重要方向。传统的教学模式和管理方式已难以满足现代教育对 效率、个性化和智能化管理的需求。为此，DeepSeek 学校旨在通 过人工智能和大数据技术的深度整合，构建一套全面覆盖教学、管 理、评价等环节的智能化教育生态系统。项目目标是通过技术手段 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基