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查快遞遇上AI客服2025年3月13日，新聞報道稱，近日，濟(jì)南市民張先生原本滿心期待著年前在網(wǎng)上購買的年貨，然而，時間一天天過去，快遞的蹤跡卻如同石沉大海，杳無音信。起初，張先生以為只是物流信息延遲，便耐心等待。但日子一天天過去，快遞依然沒有動靜。他決定撥打快...

隨后，記者又撥打了一家外賣行業(yè)的客服熱線，該平臺的AI客服首先會詢問用戶信息以確認(rèn)身份，隨后進(jìn)一步詢問訂單號及用戶想要反映的問題。當(dāng)記者再次試圖直接跳過提問要求轉(zhuǎn)人工時，AI客服同樣堅(jiān)持提供幫助，并給出多個處理選項(xiàng)，**終記者被引導(dǎo)至微信或APP在線客服。02...

AI客服無法準(zhǔn)確理解問題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（...

用途使得用戶體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗(yàn)感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計(jì)和了解客戶需要，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識建模；支持細(xì)粒度企業(yè)知識管理；支持多視角企業(yè)知識分析；支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分...

AI客服無法準(zhǔn)確理解問題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（...

如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務(wù)技術(shù)方面，根據(jù)多年的技術(shù)推廣經(jīng)驗(yàn)以及對多個行業(yè)的需求分析，我們設(shè)計(jì)一種可支撐不同用戶、不同渠道的統(tǒng)一的知識服務(wù)模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術(shù)，也融合了**、話務(wù)員、知識管理員等人工因素，是一種人機(jī)...

AI客服無法準(zhǔn)確理解問題，難以轉(zhuǎn)接到人工客服等情形，均涉嫌侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)。一些商家不能為了節(jié)省成本，利用AI客服來敷衍應(yīng)付消費(fèi)者。當(dāng)前，AI客服的發(fā)展應(yīng)用是趨勢所在。但是，不管人工智能多么發(fā)達(dá)，都不能忽視人**本真的情感、**真實(shí)的需求。 [3]（...

該系統(tǒng)是一種點(diǎn)式或條式的知識管理系統(tǒng)，因此是一種細(xì)粒度的管理工具。這中細(xì)粒度的知識管理工具，使得大型企業(yè)更有效，更能從知識的運(yùn)行中實(shí)時地掌握企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)，從而更有效地進(jìn)行科學(xué)決策。例如，在客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時間內(nèi)獲...

以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個選項(xiàng)，當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時，AI客服仍是“自說自話”，重復(fù)著固定話術(shù)。然而，這還*是開始，接下來，AI客服共細(xì)分了4個二級菜單。在記者回答完***一個問題，成功轉(zhuǎn)接到人工客服時，時間已經(jīng)過去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人...

基礎(chǔ)科學(xué)研究大模型正成為加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式。生物醫(yī)藥領(lǐng)域通過蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型AlphaFold2突破傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)瓶頸；上海人工智能實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的"風(fēng)烏GHR"氣象大模型，突破了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法對物理方程的高度依賴，將風(fēng)烏GHR的預(yù)報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9...

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一項(xiàng)面向行業(yè)應(yīng)用的，適用大規(guī)模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動**系統(tǒng)、推理等等技術(shù)行業(yè)，智能客服不僅為企業(yè)提供了細(xì)粒度知識管理技術(shù)，還為企業(yè)與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術(shù)手段；同...

隱私使用爭議：○ 隱私侵犯：個人信息收集與使用可能違背知情同意原則（段偉文，2024）；○ 匿名推理風(fēng)險：即使數(shù)據(jù)匿名化，模型仍可能通過關(guān)聯(lián)分析還原個體身份（蘇瑞淇，2024）；○ 法律爭議：數(shù)據(jù)使用邊界模糊，易引發(fā)監(jiān)管合規(guī)糾紛（羅世杰，2024）。4. 行業(yè)...

基礎(chǔ)科學(xué)大模型的快速發(fā)展開始于2020年。該年，AlphaFold2 [8]以圖網(wǎng)絡(luò)**蛋白質(zhì)折疊難題。2022年，華為盤古氣象大模型 [9]是較早精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報提速10000倍以上。2023年DeepMind發(fā)布材料...

客戶服務(wù)系統(tǒng)是圍繞服務(wù)展開的，它的**理念是客戶滿意度和客戶忠誠度，是通過取得顧客滿意和忠誠來促進(jìn)相互有利的交換，**終實(shí)現(xiàn)營銷績效的改進(jìn)。同時通過質(zhì)量服務(wù)塑造和強(qiáng)化公司良好的公共形象，創(chuàng)造有利的輿論環(huán)境，爭取有利的**政策，**終實(shí)現(xiàn)公司的長期發(fā)展。一、自動...

多角度可配置的統(tǒng)計(jì)分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng)，可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務(wù)、時間、話務(wù)員、客戶類型等9個基本維度，同時也可以將上述基本維度進(jìn)行復(fù)合，形成復(fù)合型監(jiān)控維度，極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有監(jiān)控技術(shù)。人工輔助在系統(tǒng)不能自動回復(fù)...

由于是細(xì)粒度知識管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時間內(nèi)獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。對企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。語言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對...

基礎(chǔ)科學(xué)研究大模型正成為加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式。生物醫(yī)藥領(lǐng)域通過蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型AlphaFold2突破傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)瓶頸；上海人工智能實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的"風(fēng)烏GHR"氣象大模型，突破了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法對物理方程的高度依賴，將風(fēng)烏GHR的預(yù)報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9...

人工智能大模型通常是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。大模型通常通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。**初，大模型主要指大語言模型（Large Language Models, LLM）。隨著技術(shù)的發(fā)展，逐漸擴(kuò)展出了視覺大模型、...

錄音編輯與查詢：可采用多種方式對錄音文件查詢，并可根據(jù)通話內(nèi)容及聯(lián)系人等重要信息對錄音文件進(jìn)行編輯。 網(wǎng)絡(luò)查聽：LinkTel-VR錄音系統(tǒng)引入了先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使用戶可通過電腦網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程查聽。 自動備份：可設(shè)置自動備份的時間、備份介質(zhì)(如：硬盤、CD-R、MO...

智能客服是依托自然語言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)與大規(guī)模知識處理技術(shù)構(gòu)建的自動化服務(wù)系統(tǒng)，具備24小時響應(yīng)能力和多任務(wù)并發(fā)處理能力 [1]。其**技術(shù)包括語義解析引擎、動態(tài)知識庫管理和多模態(tài)交互設(shè)計(jì)，在電商、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自助應(yīng)答、智能導(dǎo)航與人機(jī)協(xié)作功能 ...

智能體03:**模型上新!讓自然流暢的語音交互成為可能在智能體領(lǐng)域，大模型技術(shù)正推動語音助手、服務(wù)機(jī)器人等實(shí)體向認(rèn)知智能躍遷。通過多模態(tài)感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，智能體不僅能完成語音交互、圖像識別等基礎(chǔ)任務(wù)，還能實(shí)現(xiàn)跨場景自主決策。當(dāng)前研究重點(diǎn)在于突破環(huán)境建模、長期...

比較大壓縮率為5倍，采用GSM壓縮方式，錄音時間比無壓縮方式的錄音時間長五倍。例如，當(dāng)系統(tǒng)安裝了一個 20G 硬盤時，錄音容量約 3400 小時。 可設(shè)定工作時段：為增加系統(tǒng)使用彈性，除選擇24小時錄音外，系統(tǒng)可在三個工作時段范圍工作，在非工作時段系統(tǒng)停止錄音...

大模型起源于語言模型。上世紀(jì)末，IBM的對齊模型 [1]開創(chuàng)了統(tǒng)計(jì)語言建模的先河。2001年，在3億個詞語上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時的先進(jìn)水平 [2]。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，研究人員開始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語料庫，用于訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)語言模型。到了20...

隨后，記者又撥打了一家外賣行業(yè)的客服熱線，該平臺的AI客服首先會詢問用戶信息以確認(rèn)身份，隨后進(jìn)一步詢問訂單號及用戶想要反映的問題。當(dāng)記者再次試圖直接跳過提問要求轉(zhuǎn)人工時，AI客服同樣堅(jiān)持提供幫助，并給出多個處理選項(xiàng)，**終記者被引導(dǎo)至微信或APP在線客服。02...

大數(shù)據(jù)規(guī)模03:06通俗易懂理解AI大模型是怎么學(xué)習(xí)的 | 揭秘DeepSeek原理大模型依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。它們通常通過在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，捕捉復(fù)雜的模式和規(guī)律，展現(xiàn)出強(qiáng)大的推理和生成能力。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性使得大模型能夠處理各種不同類型的數(shù)據(jù)，如文本、...

人工智能大模型（簡稱“大模型”）是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一類具有大量參數(shù)的人工智能模型。人工智能大模型是近十年來興起的新興概念。其通常先通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過指令微調(diào)和人類對齊等方法進(jìn)一步優(yōu)化其性能和能力。大模型具有參數(shù)量大...

多角度可配置的統(tǒng)計(jì)分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng)，可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務(wù)、時間、話務(wù)員、客戶類型等9個基本維度，同時也可以將上述基本維度進(jìn)行復(fù)合，形成復(fù)合型監(jiān)控維度，極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有監(jiān)控技術(shù)。人工輔助在系統(tǒng)不能自動回復(fù)...

2018年，谷歌提出BERT預(yù)訓(xùn)練模型，其迅速成為自然語言處理領(lǐng)域及其他眾多領(lǐng)域的主流模型。BERT采用了*包含編碼器的Transformer架構(gòu)。同年，OpenAI發(fā)布了基于Transformer解碼器架構(gòu)的GPT-1。04:52ChatGPT為啥這么機(jī)智？...

指令微調(diào)與人類對齊雖然預(yù)訓(xùn)練賦予了模型***的語言和知識理解能力，但由于主要任務(wù)是文本補(bǔ)全，模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時可能存在局限。為此，需要通過指令微調(diào)（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對齊進(jìn)一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào)：利...

可進(jìn)行復(fù)雜推理經(jīng)過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，大模型不僅能夠回答涉及復(fù)雜知識關(guān)系的推理問題，還可以解決需要復(fù)雜數(shù)學(xué)推理過程的數(shù)學(xué)題目。在這些任務(wù)中，傳統(tǒng)方法往往需要通過修改模型架構(gòu)或使用特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提升能力，而大語言模型則憑借預(yù)訓(xùn)練過程中積累的豐富知識和龐大參數(shù)量...