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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-02-23 18:47:48
作者：超能AI
阅读量：827
文章目录
sora生成的多条短视频“大片”在全网刷屏，场景逼真丝滑、细节丰富。
这是OpenAI首次进军AI视频生成领域。据公司介绍，Sora使用Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长为一分钟的高清视频。
换句话说，给Sora一些提示语，它就能生产出一条高质量短视频。Sora还能够根据静态图像生成视频，扩展现有视频或填充缺失的帧。
OpenAI说，Sora能深刻地理解语言，不仅理解用户文本提示，还理解所述事物在物理世界中的存在方式。“我们正在教授人工智能理解和模拟运动中的物理世界，目标是训练模型帮助人们解决需要与现实世界交互的问题。”
在理解用户文本方面，各大企业一直在努力精进和挖掘，以中关村科金得助为例，其有独特的解决方案，具体而言：
针对定制化程度高、非生成式应答生硬的问题，中关村科金的解决方法是定义完善的标签体系与领域实践模板，将知识进行沉淀。
据了解，目前中关村科金基于数亿人机对话语料，构建了100+通用实体与意图，帮助客户快速搭建自身领域的标签体系。另外，在某些特定领域，例如金融行业，中关村科金积累了大量行业标注语料，形成了自有的领域实践模板，同领域的客户可以直接应用“现有模板”，避免从0到1的冷启动阶段，加速项目落地应用。
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如果我们把多轮对话看作流程，借助流程挖掘技术，就可以从海量数据中绘制出流程图，辅助专家抽象领域SOP。而基于已有SOP的实践，又可以通过流程挖掘的Replay技术，完成对关键话术节点、风险对话节点等的感知与预测，针对性的优化改进，进一步完善领域SOP，助力客户业务增长。
在实际的应用中，流程挖掘已经成为中关村科金帮助客户实现领域标准对话程序的关键技术。
多轮对话依赖于底层知识库与模型，中关村科金通过人机闭环链路，实现了非专业运营的智能化迭代优化。
对于知识库，通过知识发现、知识细化、知识优化、知识淘汰四步，运营人员仅需对部分新知识进行审核，即可实现知识库的快速迭代更新。
而在模型方面，中关村科金自研的自训练平台，提供了业务中积累的大量规则、模型算子，通过少量的配置，运营人员即可实现模型的优化，降低了学习成本，解决了对话系统使用门槛高的问题。
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