文心一言的案例
文心一言與ANSYS
六、其他方面的測試
總結(jié)而言，chatgpt與文心一言在ansys apdl應(yīng)用方面其實都半斤八兩，水哥估計其主要原因還是在于其學(xué)習(xí)APDL的素材較少，很多命令無法正確給出。就具體細節(jié)而言，單就apdl這方面，chatgpt相比于文心一言，還是具有一定的優(yōu)勢，特別是當(dāng)用戶在chatgpt界面用英文提問時，其準(zhǔn)確率要相對高很多。
如果大家對文心一言有興趣，趕緊去試試吧，只要登錄百度賬號即可，在處理中文方面的需求時，個人覺得文心一言當(dāng)仁不讓了~
文章來源：ansys結(jié)構(gòu)院
質(zhì)量管理 | AI賦能QMS 提升質(zhì)量控制效率，重塑企業(yè)質(zhì)量文化
多種大模型配置
支持 DeepSeek、GPT、Claude、文心一言等多種 LLM 模型。
自動化數(shù)據(jù)預(yù)處理
提供手動輸入、直接分段、LLM 自動處理等多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式，自動完成文本預(yù)處理、向量化和 QA 分割，節(jié)省手動訓(xùn)練時間，提高效率。
工作流編排
支持工作流（AI Workflow）編排，可以基于可視化的拖拽界面設(shè)計更加復(fù)雜的問答流程，如查詢數(shù)據(jù)、查詢?nèi)蝿?wù)、預(yù)約會議等。
API集成
提供與 OpenAI 官方接口對齊的 API，可直接接入現(xiàn)有 GPT 應(yīng)用，可集成企業(yè)微信、公眾號、飛書等移動平臺，實現(xiàn)移動端應(yīng)用。
AI質(zhì)量知識庫應(yīng)用場景
海克斯康數(shù)字化質(zhì)量平臺的AI質(zhì)量知識庫已在眾多客戶落地應(yīng)用，其中客戶最常用的應(yīng)用場景主要有以下幾種：
智能問答
這是AI質(zhì)量知識庫最普遍的應(yīng)用場景，通過將質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量文檔、質(zhì)量知識，質(zhì)量數(shù)據(jù)等各種資料喂給AI質(zhì)量知識庫，便可通過AI大模型實現(xiàn)智能問答，大大提高知識的檢索效率和準(zhǔn)確性。
自動化任務(wù)處理
系統(tǒng)可基于AI質(zhì)量知識庫，對質(zhì)量管理流程進行自動化處理。如在不合格品處置過程中，系統(tǒng)根據(jù)歷史處置數(shù)據(jù)，可自動對同樣的不合格品信息進行自動化處置，大大減少了不合格品處置周期和工作量，極大的提升了工作效率。
自動化質(zhì)量改進
系統(tǒng)可基于AI質(zhì)量知識庫，對質(zhì)量問題進行自動化原因分析和質(zhì)量改進。如在質(zhì)量問題8D改進中，系統(tǒng)可根據(jù)質(zhì)量問題現(xiàn)象，自動進行原因分析和糾正措施建議，相關(guān)責(zé)任人只需進行對應(yīng)的驗證即可，大大提升質(zhì)量問題改進周期和改進效率，成為產(chǎn)品質(zhì)量提升的關(guān)鍵利器。
質(zhì)量異常洞察
系統(tǒng)可基于AI質(zhì)量知識庫中的生產(chǎn)和檢驗數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量異常預(yù)測模型。
展開 CFD萌新入門｜何謂網(wǎng)格？
采用DeepL翻譯，文心一言負責(zé)文字潤色。最近很忙，沒時間準(zhǔn)備干貨。
”
（完）
文章來源：CFD之道
ChatGPT服務(wù)器，深度拆解（2023）
據(jù)各公司官網(wǎng)，2023年2月7日，百度宣布將推出ChatGPT類似產(chǎn)品“文心一言”，預(yù)計今年3月展開內(nèi)測；2月8日阿里宣布阿里版ChatGPT正在研發(fā)中，目前處于內(nèi)測階段；2月9日，字節(jié)跳動旗下AI Lab宣布正在開展ChatGPT和AIGC相關(guān)研發(fā)，未來將為PICO提供技術(shù)支持；2月10日，京東旗下言犀人工智能平臺推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT—“ ChatJD”。
計算機行業(yè)：ChatGPT，深度拆解AI算力模型
AI模型對算力的需求主要體現(xiàn)在訓(xùn)練和推理兩個層面。當(dāng)前主流的人工智能算法通常可分為“訓(xùn)練”和“推理”兩個階段。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國人工智能服務(wù)器工作負載中，57.6%的負載用于推理，42.4%用于模型訓(xùn)練。據(jù)IDC預(yù)計，到2026年AI推理的負載比例將進一步提升至62.2%。具體來看：
1）訓(xùn)練階段：基于充裕的數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù)，使模型的準(zhǔn)確度達到預(yù)期。對于圖像識別、語音識別與自然語言處理等領(lǐng)域的復(fù)雜問題，為了獲得更準(zhǔn)確的人工智能模型，訓(xùn)練階段常常需要處理大量數(shù)據(jù)集、做反復(fù)的迭代計算，耗費巨大的運算量。
2）推理階段：訓(xùn)練階段結(jié)束以后，人工智能模型已經(jīng)建立完畢，已可用于推理或預(yù)測待處理輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的輸出（例如給定一張圖片，識別該圖片中的物體），此過程被稱為推理階段。推理階段對單個任務(wù)的計算能力要求不如訓(xùn)練那么大，但是由于訓(xùn)練出來的模型會多次用于推理，因此推理運算的總計算量也相當(dāng)可觀。
ChatGPT算力需求場景包括預(yù)訓(xùn)練、Finetune及日常運營。
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