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RSS订阅原创 AI安全：构建负责任且可靠的系统
AI已成为日常生活中无处不在的助力，随着AI系统能力和普及性的扩展，安全因素变得愈发重要。从基础模型构建者到采用AI解决方案的企业，整个AI生命周期中的所有相关方都必须共同承担责任。
2025-04-02 11:58:47
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原创 工具看点 | 澳鹏GUI Tracker采集工具，Agent时代的数据利器
GUI Agent是一种基于多模态感知和大语言模型驱动的AI系统，能够通过自然语言指令在电脑/移动端实现自动化操作，如点击、输入、滑动等，从而完成复杂任务。其核心能力依赖于对用户交互行为轨迹的精准理解和执行，需要大量高质量的训练数据来支撑。近期，“开启AI智能体新时代”的Manus，凭借高效的界面操作能力和精准的任务执行表现，迅速成为行业焦点。
2025-04-02 11:56:36
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原创 大语言模型的多垂类快速评估与 A/B 测试
行业领先的模型构建企业携手澳鹏（Appen）开展了一项极具挑战性的项目。针对 3 至 6 个大型语言模型（LLM），在广泛的通用领域及复杂专业领域（如医疗保健、法律、金融、编程、数学和汽车行业等）中，进行了快速冲刺式的评估。依托澳鹏专业的评估团队和先进的人工智能数据平台，项目在紧凑的时间内高效推进。每个为期 5 天的冲刺阶段，完成超过 5 万条标注，最终累计完成了超 50 万条标注，有力地保障了模型的快速迭代与持续优化。这些评估全面考量了模型的准确性、相关性，同时确保其严格遵循负责任的人工智能标准。
2025-03-19 16:35:57
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原创 深度 | 超级周期启动！AI数据服务龙头超前布局大模型技术平台与垂类知识
2025年初，开源大模型DeepSeek横扫全球科技界后迅速向所有经济领域扩散，成为经济效率和增长的新基座。麦肯锡的2023年6月报告认为，在大模型和生成式AI的影响下，AI每年可为全球带来生产力提高0.1%-0.6%。高盛在2025年3月发布观点，认为在DeepSeek-R1的影响下，未来十年AI的广泛普及，有望推动中国上市企业股票整体盈利每年提高2.5%。
2025-03-19 16:34:49
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原创 数据高质量与合规，守护AI模型的真实未来
在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，高质量的数据已成为推动AI模型进步的核心要素。然而，随着合成数据（Synthetic Data）的广泛应用，数据质量和伦理问题日益凸显。欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）明确要求高风险AI系统的训练和评估数据必须经过人类验证。本期澳鹏干货将深入探讨Appen AI Detector功能如何从源头把控数据质量，确保AI模型训练数据真实、可靠。
2025-03-04 17:51:02
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原创 从Grok-3霸榜谈起：高难度题库如何助力AI推理能力飞跃？
马斯克口中“全世界最聪明的大模型”Grok-3正式亮相！在多项基准测试中，Grok-3在数学（AIME 2024）、科学问答（GPQA）、编码（LCB）上大幅超越DeepSeek-V3、Gemini-2 Pro、GPT-4o等强劲对手。除了20万块GPU带来的“大力出奇迹”，Grok-3还结合了合成数据、多模态数据、自我修正机制和人类反馈等先进技术，使其在推理能力、多模态处理和复杂任务解决方面达到了新的高度。这些训练数据的多样性和高质量为Grok-3的卓越表现奠定了坚实基础。
2025-03-04 17:50:03
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原创 DeepSeek的成功，真的抛弃了SFT吗？
近期，DeepSeek在AI领域备受关注，其出色的复杂逻辑推理能力令人印象深刻。有人声称，R1完全抛弃了路线，纯靠强化学习就达到了与o1相当的水平。然而，DeepSeek的成功真的完全抛弃了SFT，尤其是复杂领域的SFT了吗？我们将通过一个实际案例，深入探讨这一技术的应用与价值。
2025-02-19 16:49:17
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原创 通过监督微调提升多语言大语言模型性能
该项目从最初的5种以上语言、10多种方言，扩展到如今的30多种语言、70多种方言，大大提升了模型回复在文化契合度和语言准确性方面的表现。此项目聚焦于提升大语言模型在众多方言（如阿拉伯语、中文、德语、俄语和西班牙语等）环境下生成高质量回复的能力，使其能够针对不同语言群体，输出更准确、贴合语境且流畅的内容。该项目需要高质量的多语言和多方言提示。通过利用人们的偏好排序和结构化微调，澳鹏帮助客户优化了他们的大语言模型，使其对全球用户的响应更加出色，能够在广阔的语言领域中提供贴合语境且准确的回复。
2025-02-19 16:40:25
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原创 掌握大语言模型：面向AI领导者的深度研究
大语言模型（LLMs）正在彻底变革各行各业——LLM能够自动化执行任务、生成创意内容，还能让企业更高效地管理知识。然而，若要充分挖掘其潜力，就必须深入了解LLM的能力、面临的挑战以及应用场景。，深入剖析大语言模型的运作原理、高质量训练数据的重要性，以及企业在快速发展的人工智能领域中保持竞争力的策略。
2025-02-05 15:49:44
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原创 澳鹏CEO寄语 | 年度回顾与未来之路
在迈入2025年之际，前方的无限可能令我倍感振奋。今年的成就再次巩固了我们作为行业领导者的地位，而我们克服的种种挑战，则让我们变得更强大、更敏捷。我们将携手继续为客户提供无与伦比的价值，支持员工成长，并为投资者创造可持续的成功。愿2025光明璀璨、充满变革与机遇。
2025-02-05 15:48:41
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原创 再获殊荣 | 澳鹏荣获亿欧“2024中国数据要素服务商TOP20”
2024年12月18日-20日，以“AI For X 未来产业范式跃迁”为主题的亿欧WIM2024创新者年会正式拉开帷幕。会上，亿欧“世界创新奖(WIA)”系列榜单正式发布，该榜单是专家组委会从中国及海外各行业上千家候选企业中，筛选出最具开创精神的企业而设立，以表彰其在领域内不懈的创新精神和杰出的发展成绩。经过对数据要素企业品牌影响力、技术研发实力、商业化能力等因素的综合考虑，澳鹏Appen凭借高质量的产品研发和服务水平在本次评选中脱颖而出，成功荣登“2024中国数据要素服务商TOP20”。
2025-01-15 14:47:39
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原创 如何让罕见语言的使用者也能参与到全球对话？
对于罕见语种的使用者而言，如何确保知识获取的公平性？早期的在线翻译软件笨拙呆板，逐字直译，往往导致对语言细微差别的严重误解。而目前在一众翻译软件中，由Azure AI技术支持的微软翻译帮助实现了多语言间的无缝沟通和跨文化交流。扩展语言能力，尤其是罕见语种，是微软翻译面临的一大挑战。目前，微软翻译支持110种语言，其中，澳鹏Appen为其108种语言提供数据支持。一起来走进今天的案例故事。
2025-01-15 14:46:43
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原创 干货分享 | 什么是大模型思维链？
这种方法非常适合对模型进行推理能力训练，因为三元对数据（问题，推理链，答案）构成的多组数据可以为模型复现推理链提供更多参考，更高效地提高模型的推理能力。最近的一项研究表明，Google Research 团队发现，思维链数据集训练后的模型，对小学数学的解决准确率达到了57%，远远高于用基础问题&答案数据集训练出来的模型（18%）。澳鹏为您的思维链训练提供全面的数据支持，包括微调数据集（即三元对数据，包含问题，推理链，答案），创建思维链提示，以及内容评分等，为您的模型推理能力提升进行闭环支持。
2024-12-30 17:12:57
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原创 AI数据道德：澳鹏《众包管理道德准则》
通过在我们招募众包人员的每个市场都支付高于最低工资标准的薪酬，我们已经能够为数千人提供高质量、待遇优厚的工作。我们的众包人员可以申请他们感兴趣的项目，在自己方便的时间工作，并且只要有无线网络接入，就能在任何地方工作。我们的众包道德准则包含了我们对众包人员的承诺，它基于多年来与全球各地众包人员合作创建高质量人工智能训练数据集的经验。我们的众包人员既要处理收集来的数据，又要为未来的数据集提供数据。我们将自己视为与众包人员的合作伙伴，并且利用该准则来概述我们对他们的要求以及我们对他们福祉的承诺。
2024-12-30 17:10:28
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原创 跨越语言边界：20+种语言的AI图像生成挑战
在这个日新月异的时代，能够熟练运用各种AI软件已经成为“打工人”的必备技能。一家领先的平面设计软件公司创建了一个多模态AI模型，可以从文本提示中生成原创图像。他们与澳鹏Appen合作，评估这些AI生成的图像是否能够成功满足用户期望。本期案例故事，澳鹏Appen帮助该公司扩展其模型功能至20多种语言，确保模型能够在不同文化背景下生成高质量的AI图像。
2024-12-18 17:32:20
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原创 2025年人工智能三大趋势
人工智能领域正在迅速发展。随着企业采纳这项创新技术，它们既面临前所未有的机遇，也面临前所未有的挑战。在我们的最新报告中，我们深入探讨了AI的全貌，提供了有助于企业保持领先的实用见解。在这篇博文中，我们将探讨报告中的几个关键发现，并解释为什么这些发现对于希望在AI驱动的未来中取得成功的组织至关重要。立即，获取完整内容。
2024-12-18 17:31:38
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原创 再获殊荣 | 澳鹏获全国数据交易联盟“年度优秀数据要素创新企业奖”
11月25日，由全国数据交易联盟、上海市数商协会等单位主办的2024数据交易节正式开幕。会上全面展示了数据要素领域的重要成果，引领数据要素市场发展风向。经专家评审会多轮、多维度筛选，澳鹏（中国）凭借高水平的数据产品创新能力脱颖而出，荣获“年度优秀数据要素创新企业奖”。
2024-12-04 14:54:27
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原创 医疗大模型的数据挑战及解决方案
许多业内人士将2023年定义为国产医疗大模型发展元年。如今，医疗大模型在市场上依旧炙手可热，从医学科研、药物研发、医院管理，到智慧诊疗的各个阶段，市场上均有大模型产品不断涌现，许多大型企业纷纷进行相关探索和布局。尽管医疗大模型在市场热度不减，但与其他大模型垂类相比，医疗行业的高度专业性、严肃性、复杂性、数据敏感性、优质数据稀缺性等特质，让生成式AI在医疗场景的产业落地仍充满重重挑战。亿欧在《2023AI大模型医疗健康场景应用研究预热》中指出，目前在医疗行业，我国生成式AI还存在基础要素的不足。
2024-11-20 14:53:53
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原创 《澳鹏AI全景报告2024》分析最新的数据挑战
华盛顿州柯克兰市，2024 年 10 月 22 日 —— Appen Limited（澳大利亚证券交易所代码：APX），一家为人工智能生命周期提供高质量数据的领先供应商，发布了其《2024 年人工智能现状报告》。该报告对美国多个行业的 500 多名信息技术决策者进行了调研，结果显示，尽管机器学习（ML）和生成式人工智能（GenAI）等人工智能技术的应用持续增长，但准确、高质量数据的短缺正阻碍着这一进程。
2024-11-20 14:52:53
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原创 澳鹏通过高质量数据支持 Onfido 优化AI反欺诈功能
在当今日益数字化的世界，人工智能欺诈检测在确保安全和防止身份盗窃方面发挥着关键作用。人工智能身份验证领域的全球领导者 Onfido 试图通过利用多模态人工智能模型来增强其反欺诈能力。随着网络欺诈不断增长，Onfido 需要领先于复杂的欺诈手段，例如 3D 硅胶面具和显示攻击。该公司的真实身份平台通过生物识别和文件检查来验证用户，需要精确、安全的数据标签来训练他们的人工智能安全模型进行身份验证。为了应对这些挑战，Onfido 向 Appen 寻求解决方案。借助 Appen 的定制内部数据标注工具。
2024-11-06 14:59:40
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原创 医疗大模型的数据挑战及解决方案
许多业内人士将2023年定义为国产医疗大模型发展元年。如今，医疗大模型在市场上依旧炙手可热，从医学科研、药物研发、医院管理，到智慧诊疗的各个阶段，市场上均有大模型产品不断涌现，许多大型企业纷纷进行相关探索和布局。尽管医疗大模型在市场热度不减，但与其他大模型垂类相比，医疗行业的高度专业性、严肃性、复杂性、数据敏感性、优质数据稀缺性等特质，让生成式AI在医疗场景的产业落地仍充满重重挑战。亿欧在《2023AI大模型医疗健康场景应用研究预热》中指出，目前在医疗行业，我国生成式AI还存在基础要素的不足。
2024-11-06 14:58:20
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原创 AI 聊天反馈功能：通过持续改进增强对话式 AI
去年，我们在MatrixGo数据标注平台上推出了。该工具使众包能够与 LLM 互动、收集评估、记录偏好并收集提示-响应对，从而让客户能够测试并确保模型的准确性和可靠性。该工具已获得广泛关注，并用于各种 AI 训练数据用例中的复杂任务。
2024-10-23 15:15:51
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原创 新鲜出炉 | 澳鹏电子书：如何通过思维链提升LLM推理能力？
还能够提升透明度，使我们更好地理解模型结论背后的推理过程。思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning)，因其彻底改变了模型处理复杂问题的解决方式，目前已成为人工智能领域最炙手可热的重大进展之一。澳鹏Appen全新推出电子书：《利用思维链提高LLM推理能力——数学推理数据案例分析》，探讨思维链推理的原则、优势及其对人工智能未来与人类互动的影响。随着人工智能在各个领域的应用越来越广泛，从数学等多学科到商业决策，无不彰显思维链推理在其中发挥的重要性。澳鹏Appen全新思维链推理电子书。
2024-10-23 15:14:56
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原创 澳鹏干货 | 大语言模型的上下文窗口 (Context Windows)
较大的上下文窗口可以帮助模型更好地理解用户输入的上下文，从而生成更相关和连贯的响应。然而，用特定领域的数据和强大的RAG知识库来优化这些模型可以提高性能并优化上下文的使用。对于复杂的任务，如代码生成、论文写作、长篇问答等，较大的上下文窗口能让模型处理更多的信息，从而提高完成任务的质量和准确性。在生成长篇文章、故事或报告时，较大的上下文窗口允许模型保持连贯性和一致性，以避免在较长的文本中出现前后矛盾的情况。上下文窗口的大小直接影响模型在处理信息时可以利用的前后文信息或生成回复时的token数量。
2024-10-10 14:33:09
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原创 负责任的AI | 五证加持，澳鹏中国又获ISO37301认证
近日，澳鹏中国荣获由国际权威认证机构BSI颁发的ISO 37301证书，涵盖澳鹏（中国）上海总部、无锡、重庆及大连交付中心。这是澳鹏中国在此前收获的信息安全管理认证ISO 27001、质量管理认证ISO 9001、隐私保护认证ISO 27701及职业健康安全&环境管理体系认证ISO 45001&14001后，又一次在合规管理体系方面达到受国际认可的 "黄金标准"。
2024-10-10 14:28:45
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原创 深度 | 5年数据观巨变，这家公司如何在AI和大模型数据赛道遥遥领先？
原文转载自：云科技时代作者：吴宁川过去5年，整个社会对于数据的观念和认知，发生了天翻地覆的改变。这要归功于OpenAI与预训练大语言模型（以下简称大模型）的问世以及横扫全球的ChatGPT。从2020年1月OpenAI发表《自然语言模型的“摩尔定律”（Scaling Law for Neural Language Models）》论文到2023年的“百模”大战，数据成为了与算力和模型参数并驾齐驱的三驾马车之一。
2024-09-19 11:25:06
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原创 如何通过思维链提升LLM推理能力？
还能够提升透明度，使我们更好地理解模型结论背后的推理过程。思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning)，因其彻底改变了模型处理复杂问题的解决方式，目前已成为人工智能领域最炙手可热的重大进展之一。澳鹏Appen全新推出电子书：《利用思维链提高LLM推理能力——数学推理数据案例分析》，探讨思维链推理的原则、优势及其对人工智能未来与人类互动的影响。随着人工智能在各个领域的应用越来越广泛，从数学等多学科到商业决策，无不彰显思维链推理在其中发挥的重要性。澳鹏Appen高级语言学家 Lu Lu。
2024-09-19 11:14:53
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原创 垂类大模型：领域专家参与的重要性
随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能，如推理和总结，旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始数据，还需要精细的理解和细致的调整——这些能力是领域专家所独有的。
2024-09-05 11:56:03
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原创 大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响
在大语言模型领域，上下文窗口是指模型在生成或理解语言时可以接收的文本量。这个窗口以一定数量的标记（单词或单词的部分）来衡量，并直接影响模型在后续标记预测中可以利用的信息量。因此，它在确定模型做出连贯且与上下文相关的响应或分析的能力方面至关重要。在传统的基于变压器的模型中增加上下文窗口大小非常困难。这是因为，虽然上下文窗口大小呈线性增长，但模型参数的数量呈二次方增长，导致扩展的复杂性。
2024-09-05 11:55:07
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原创 行业标杆 | 澳鹏Appen入选“2024年中国AI基础数据服务研究报告”
AI基础数据服务可加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是AI产业发展的重要支撑。艾瑞咨询近日发布《2024年中国AI基础数据服务研究报告》，深度剖析了当前AI数据行业的挑战和机遇，并前瞻预测了未来趋势。作为AI数据行业最具代表性的标杆企业之一，澳鹏Appen入选本次报告AI基础数据服务产业图谱及代表厂商案例。
2024-08-21 15:08:36
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原创 AppenTalk | 不止于赛场，巴黎奥运会上的中国AI科技
当地时间8月11日，第33届夏季奥林匹克运动会在巴黎法兰西体育场落下帷幕。本届奥运会，中国体育代表团收获令人振奋的40金27银24铜总计91枚奖牌，其中金牌数更是创下了境外参加奥运会的最佳成绩。在中国健儿闪耀奥运赛场时，中国AI科技也值得一块奥运奖牌。本届巴黎奥运会是首届大规模使用AI技术的奥运会，实现了全流程、全场景的AI覆盖。本期AppenTalk，让我们共同回顾巴黎奥运赛场上的中国AI科技力量。
2024-08-21 15:06:48
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原创 多模态大模型：更加丰富的数据要求
随着人工智能 (AI) 的快速发展，我们正处于一场技术革命之中，这场革命正在重塑行业并改变我们与技术互动的方式。多模态人工智能系统集成了多种类型的数据，例如图像、视频、语音、声音和文本。通过结合不同类型的数据信息，人工智能模型丰富了情境信息，使其能够实现更接近人类的认知能力。多模态人工智能可以提高准确性和稳健性，例如，识别视频中的对象和环境，从而为文本或音频提供背景信息。这可以通过为具有不同需求的个人提供解决方案，在无障碍方面发挥关键作用，例如，通过将视觉内容转换为描述性音频来“讲述世界”。
2024-08-07 14:33:02
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原创 澳鹏Appen入选“2024中国AI企业商业落地基础设施服务商Top20”等榜单
2024世界人工智能大会（WAIC2024）期间，亿欧《2024中国AI商业落地投资价值研究报告–论决策式与生成式AI在垂类行业的应用价值》正式发布，深入剖析了决策式AI与生成式AI垂类行业商业落地现状，并前瞻预测了未来趋势。作为产业链上最具代表性的数据企业之一，澳鹏Appen入选本次报告AI产业链图谱，并被评选为2024中国AI企业商业落地基础设施服务商Top20等。
2024-08-07 14:30:53
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原创 人机协同优化对 RAG 性能的必要性及作用
检索增强生成 (RAG) 是一种通过整合外部知识来增强语言模型生成的技术。这通常是通过从大量文档中检索相关信息并使用该信息来指导生成过程来实现的。提高 RAG 系统的性能对 AI 开发人员来说是一项巨大的挑战。评估和优化任务通常需要大量的反复试验，而这只能提供有限的信息来了解复杂的底层过程。有没有更有效的方法来提升 RAG 系统的性能？在探索潜在解决方案之前，让我们先看看 RAG 系统的核心组件，并了解为什么它们成为特定领域生成式 AI 项目的首选。
2024-07-24 17:21:48
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原创 WAIC2024 | 澳鹏Appen（中国）精彩亮相2024世界人工智能大会
7月7日，由外交部、国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、国家网信办、中国科学院、中国科协和上海市政府共同主办的2024世界人工智能大会（WAIC 2024）盛大收官。作为中国和全球人工智能前沿技术的重要展示平台，WAIC 2024融汇全球人工智能领域前沿思想，链接全球科技创新生态，持续探索人工智能发展新机遇并推动成果落地。高质量的训练数据始终是人工智能产业链上的重要一环。
2024-07-24 17:20:44
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原创 轻松搭建RAG：澳鹏RAG开发工具
检索增强生成 (RAG)通过利用大量外部数据源（例如企业的知识库）显著增强了大语言模型 (LLM) 的功能。与纯生成模型相比，RAG 系统提供更可靠、更相关的输出，但它们无法避免数据质量差的陷阱，这可能会损害 AI 输出的可靠性。根据Gartner 的数据，由于返工和效率低下，数据质量差每年平均给组织造成 1290 万美元的损失。在 Appen，我们采访了机器学习从业者和研究人员，以了解他们在开发 RAG 流程时面临的挑战。
2024-07-10 17:22:13
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原创 如何分辨AI生成的内容？AI生成内容检测工具对比实验
检测人工智能生成的文本对各个领域的组织都提出了挑战，包括学术界和新闻界等。生成式AI与大语言模型根据短描述来进行内容生成的能力，产生了一个问题：这篇文章/内容/作业/图像到底是由人类创作的，还是AI创作的？虽然 LLM 在改进文本方面发挥着无价的作用，但我们也必须承认这种演变给智力生产概念带来的问题。作为人类，我们依靠线索来评估文本的可信度。然而，随着 LLM 驱动的文本生成，越来越难以确定文本是否源自人类，以及它是否呈现了准确或有偏见的想法和陈述。
2024-07-10 17:20:04
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原创 产品聚焦 | 澳鹏语音合成TTS，让AI无限贴近真人
如果问华语乐坛近期产量最高的歌手是谁，“AI 周杰伦”、“AI 孙燕姿”一定有姓名——歌迷们先用歌手的音色训练AI，再通过模型将其他歌曲转换成以歌手音色“翻唱”的歌曲。语音合成 (Text To Speech,TTS) 就是其背后的技术支持。作为生成式AI的一大重要课题，语音合成技术在近年来取得了飞速发展。TTS满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。如今，语音合成产品应用领域广泛，如车载导航、客服场景、智能车机、新闻播报、直播卖货、数字人等。
2024-06-26 15:40:34
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原创 行业案例 | 智能终端设备的数据基础从哪儿来？
智能终端的快速发展让我们在许多科幻电影中看到的“未来场景”正在一步步变为现实：智能家居正在解放我们的双手，工业机器人让生产效率倍增，智能穿戴设备让我们便利地感知自身与外部的连结……然而，要想让万物“智联”，AI就显得尤为重要。IDC在《2024年中国智能终端市场十大洞察》报告中预测，2024年中国智能终端市场出货量将增长4%，其中，市场上的AI终端占比将达55%，搭载AI功能的终端设备将超过70%。对于这些智能设备而言，数据的准确性和完整性将直接关系到设备的智能化程度和用户体验。
2024-06-26 15:39:15
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