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在数字化期間，人工智能（AI）技能正以史無前例的速率成长，其影响力遍布各行各業。為了深刻探究AI的最新希望，出格是大模子、多模态技能和AI Agent的利用，SRE专委会结合雅菲奥朗举行了第二期人工智能在線分享会。本次集会聚焦于AI大模子的最新希望、多模态技能的理念與實践、和AI Agent@技%gG639%能對营%V37bj%業@麻利性和體系不乱性的影响，同時探究了企業若何晋升AI技術以顺应数字化转型的海潮。
本期分享会侥幸约请到了某科技公司首席技能官温德亮、SRE专委会倡议人兼雅菲奥朗总监刘峰、和清華大學機電工程系博士崔伟，三位業界魁首齐聚一堂，配合分解人工智能的成长趋向和實践利用。這次集会吸引了浩繁行業专家和學者的介入，配合探究了人工智能大模子的最新希望、智能體技能的實践利用，和若何經由過程智能體技能晋升企業的营業麻利性和體系不乱性。
作為人工智能范畴的最新冲破，AI大模子已成為技能前進和財產立异的焦點。温德亮博士在会商中夸大，多模态技能經由過程交融文本、图象、声音等多種類型的数据，极大地晋升了信息處置的周全性和正确性。這類技能的利用远景在醫療、教诲、金融等多個行業中显得尤其廣漠，為這些范畴带来了革命性的變革。
温德亮博士提出，在醫療范畴，多模态技能可以或许整合患者的醫療影象、電子康健记實和心理数据，供给更正确的诊断支撑和個性化醫治方案。教诲行業也能經由過程阐發學生的文本反馈、语音互動和视觉举動，供给更個性化的進修體驗和讲授資本。金融行業则操纵多模态数据阐發市场趋向、监控買賣举動，提高危害辦理的效力和正确性。
崔伟博士则從天生式AI的角度動身，探究了AI技能在財產界的利用难點和数据的首要性。他提到，天生式AI的成长為缔造新的内容息争决方案供给了可能，但同時也面對着若何将這些技能與现實財產需求相連系的挑战。在財產界，AI的利用不但要處置大量数据，還要确保数据的質量和相干性，這對付模子的练習和優化相當首要。数据的采集、處置和阐發成了AI利用樂成與否的關頭身分。
崔博士進一步夸大，虽然算力的晋升為AI的成长供给了根本，但数据的有用性和質量才是决议AI利用可否获得现實成效的焦點。在財產界，特别是對付那些必要切确决议计劃和操作的范畴，如制造業和能源行業，AI模子的表示常常取决于其练習数据的質量和多样性。是以，若何获得、處置和操纵数据成了AI技能成长中的一個首要议題。
多模态（Multimodal）技能是指集成和處置多種分歧類型的信息或数据的法子，如文本、图象、音频和视频等。這一理念的焦點在于經由過程整合多種模态的数据，實现更周全和正确的信息處置與阐發。在實践中，多模态技能可以或许操纵分歧模态数据之間的互补性，提高模子的输出正确率和靠得住性。
温德亮博士在集会中具體先容了多模态技能的理念，夸大了經由過程整合文本、图象、声音等多種数据模态，實现周全正确的信息處置。他分享了多模态技能在醫療诊断、教诲個性化進修等范畴的利用案例，并探究了数据收集、特性提取、模态交融等關頭實践步调。温教员指出，多模态技能的焦點在于操纵分歧模态数据的互补性，提高模子的输出正确率和准确率。
崔伟博士從智能體技能的角度，探究了若何經由過程連系最新的AI技能晋升企業的营業麻利性和體系不乱性。他提到，智能體技能可以或许摹拟营業流程，經由過程智能决议计劃和预警機制，優化营業履行的速率和不乱性。崔博士還夸大了智能體在收集運维中的利用，如智能妨碍诊断和修复，和负载平衡優化算法，這些都有助于提高體系的抗灾能力和靠得住性。
在会商智能體技能若何提高體系的抗灾能力和靠得住性時，崔伟博士指出，智能體技能經由過程散布式架谈判异地多活备份中間的设计，可以或许在面临天然灾难、報酬粉碎或其他不成抗力身分時，快速規复體系運行。這類壮大的容灾备份能力，确保了企業在面临各類挑战時，可以或许連结营業的不乱性和持续性。
在会商若何晋升企業人工智能技術時，刘峰教员起首夸大了在企業内部和行業之間同一人工智能術语和理解的首要性。他指出，跟着AI技能的快速成长，新觀點和術语层见叠出，這给非专業人士带来了理解上的挑战。為了提高沟通效力和削减误会，企業必要创建一個配合的說话根本，确保所有员工對AI技能有正确的理解和熟悉。這不但有助于晋升團队的协作效力，也是企業樂成施行AI項目標關頭。
刘峰教员建议企業应基于现實营業场景举行AI技能的摸索和利用，AI技能不是全能的，企業应當從现實需求動身，辨認那些AI技能可以或许带来显著改良的范畴。經由過程這類方法，企業可以更有用地分派資本，防止在不合适的項目上挥霍投資。刘教员鼓動勉励企業建立专門的項目组，賣力将AI技能與营業流程深度連系，以實现降本增效。
在会商中，刘台北花店, 峰教员還提示企業不要對AI抱有不确切際的指望。他夸大，虽然AI技能具备庞大的潜基隆水管不通,力，但其在正确性和准确性方面可能還没法彻底知足所有营業需求。是以，企業在施行AI項目時，应當岑寂評估AI技能的现實能力，并連系营業需求制订公道的方针和预期。這有助于企業创建更加實際的項目規劃，防止因指望太高而致使的绝望和資本挥霍。
（1）人工智能（大模子）工程師课程（低级）
人工智能（大模子）工程師（低级）课程慎密連系新一代人工智能（大模子）技能，致力于培育人工智能、呆板進修、AIGC、智能運维、開源大模子、@說%4誘蟑捕捉神器,ub2i%话大模%NboXR%子@腹部拉皮,、AI赋能研發、AI赋能運维等专業標的目的的工程師和专業技能职员。摸索GitHub Copilot的基来源根基理，领会其若何作為AI编程助手，為開辟者供给编码支撑。進修若何将GitHub Copilot集成到開辟實践中，以提高小我和團队的编码效力和出產力。
（2）人工智能（大模子）工程師课程（中级）
人工智能（大模子）工程師（中级）课程旨在深刻探究天生式人工智能（AIGC）的觀點和技能系统，和若何經由過程提醒工程和LangChain框架提高峻說话模子（LLM）的利用效力和输出質量。课程内容涵盖AIGC的根本常識、LLM技能道理、生态系统。别的，课程還将传授若何构建和優化提醒、實现AIGC開辟情况、和LangChain的根基觀點和開辟情况筹备。
發證機构：工業和信息化部教诲與測驗中間
培训天数：2天/門
2024年12月课程放置：
（低级）培训時候：2024年12月7-8日（9:30-17:00） ，測驗時候：2024年12月28日
（中级）培训時候：2025年1月11-12日 （9:30-17:00），測驗時候：2025年1月25日 |
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