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LLM for Industry,到底是无奈的路,还是弯道超车的绝佳机会

上午看到京东有个技术会议,也在说到AI for Industry,这个概念好像在大模型技术和生态突破的当下,变得越来越火热。但我有一个疑问:具体到 LLM for Industry,这到底是无奈的路,还是弯道超车的绝佳机会? AI为工业带来了巨大的效率提升。人工智能技术可以对大量的数据进行分析和处理,从而快速识别模式、趋势和异常。这种智能分析帮助企业发现生产过程中的潜在问题,并采取相应的措施,提高生产效率和质量。通过自动化和优化工艺,AI能够减少人为错误,并提供更准确的预测,从而帮助企业做出更明智的决策。 AI在工业安全方面也发挥着重要的作用。工业领域常常面临一系列的安全挑战,例如危险品处理、设备故障和工人安全等。人工智能可以通过实时监测和分析数据,识别潜在的安全风险,并及时采取措施以防范事故的发生。例如,AI可以通过图像识别和传感器技术来监测工人的行为,以确保他们遵循安全操作规程。 此外,AI还为工业领域带来了创新的机会。人工智能的发展推动了工业自动化的进一步发展。自动化生产线和机器人系统越来越智能化,能够完成更复杂的任务,从而提高生产效率和灵活性。另外,AI还促进了工业设计和产品开...

【ACL 2023】具有高效推理速度的中文领域文图生成扩散模型和工具链

近日,阿里云机器学习平台PAI与华南理工大学合作(阿里云与华南理工大学联合培养项目)在自然语言处理顶级会议ACL2023上发表了具有高效推理速度的中文领域文图生成扩散模型和工具链Rapid Diffusion。它是面向中文特定领域的文图生成模型,采用与Stable Diffusion一样的模型结构,在给定中文文本的情况下可以实现快速的文图生成工作,此外,我们提供了一键式部署功能,用户可以在个人数据上一键式的进行模型的Finetune与推理。 论文: Bingyan Liu*, Weifeng Lin*, Zhongjie Duan, Chengyu Wang, Ziheng Wu, Zipeng Zhang, Kui Jia, Lianwen Jin, Cen Chen, Jun Huang. Rapid Diffusion: Building Domain-Specific Text-to-Image Synthesizers with Fast Inference Speed. ACL 2023 (Industry Track) 背景 Text-to-Image Synthesis...

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