【1月更文挑战第2天】AIGC时代下，中小型制造业如何高效营销

功能升级、产品福利……更多惊喜等你来解锁~

【1月更文挑战第1天】AIGC让只为“一个人”打造广告成为可能

【1月更文挑战第17天】AIGC的作者是谁

【1月更文挑战第16天】GPT商店上线对创业公司带来哪些影响？

【1月更文挑战第15天】AI内容风险已成全球考题

【1月更文挑战第13天】AIGC核心技术——自然语言处理（NLP）预训练大模型

【1月更文挑战第9天】AIGC催生新的业态与价值模式

【1月更文挑战第8天】应用从云原生走向AI原生，软件可望“以天为单位”开发

【1月更文挑战第7天】VGen与SVD的比较

【1月更文挑战第6天】AIGC的到来对元宇宙意味着什么？

【1月更文挑战第5天】AIGC技术对科研诚信建设的挑战

【1月更文挑战第3天】AIGC重点环节存在“高墙”

【1月更文挑战第3天】AIGC产品催生的教育变革逻辑

【1月更文挑战第1天】应用层创新成为2024AIGC产业发展确定方向

近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行，本次论坛主要讲解了关于AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造和数字安全等领域的议题。其中令我印象最深刻的就是上海合合信息的丁凯老师讲解的**多模态大模型与文档图像智能理解专题论坛**的部分了。

通过将历年来亚运的资料输入AI学习， 构建AI知识库问答应用

第一次炼丹，希望大家喜欢。略有不足，后续改进！

如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了SPACE 1/2/3 系列模型，在11个国际公开对话数据集取得SOTA。