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为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台?
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行业案例库 7小时前 • 99

为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台?

过去一年,AI Agent 和工作流(Workflow)赛道简直是“神仙打架”。从字节的 Coze(扣子)到 n8n,再到前阵子 ChatGPT 开放的 AI 生成工作流,各种平台层出不穷。但你有没有发现一个现象:这些工具虽然很火,但大多是“玩具”,或者个人开发者在用。在 B 端(企业)场景,一说一,你非常少见到它们的身影。不是它们技术不行,而是 B 端场景更复杂,有两个核心痛点是 C 端平台

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AI中国

AI技术专栏作家

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专题 | 金融机构的大模型AI+之路
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在过去的一年里,大模型一直朝着AGI的方向大步前进,日新月异的变化远超历史任何时期。如阿里巴巴CEO吴泳铭在2024云栖大会上所说,AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界。大模型在不同行业的发展似乎已经开始呈现两种不同的轨迹:,大模型正在变得越来越聪明,不同模态之间的转化、交互和生成也更成熟,甚至开始探索自动驾驶、人形机器人等越来越广泛的真实世界领域;另一方面,在一些对专业性和严谨性要求

6月前
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“以人工智能为代表的第四次科技革命正在对银行的组织模式产生五大颠覆性影响:一是AI让组织更灵活,更敏捷;二是AI让组织成为数据驱动的组织;三是AI让组织去层级化与平台化;四是AI让组织成为跨职能团队;五是AI催生超级员工个体。”资深数字化转型专家、《精益数据方法论》作者史凯在接受《商学院》杂志采访时指出。在新一代人工智能技术快速迭代的环境下,银行传统的组织架构较难适应新的市场和客户需求。招商银行

6月前
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    在搭建AI医疗助手时,RAGFlow平台提供了一个便捷高效的方法。通过RAGFlow,你可以快速创建一个医疗问诊助手。该平台提供了智能问答系统,能提供基于证据的准确回答,非常适合构建医疗客服系统。此外,RAGFlow允许用户通过自定义模型和工作流来创建符合特定需求的AI助手。开源的RAG引擎:RAGflow    在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已经成为各行各业不可或缺的一部分

6月前
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下一个千亿美元市场,可能催生出3000亿美元独角兽。   硬·AI   作者 | 硬 AI      编辑 | 硬 AI2024年,AI Agent的风吹的猛了些。在11月12日的「百度世界2024」上,百度创始人李彦宏重点指出“智能体是AI应用的最主流形态,即将迎来它的爆发点。”大洋彼岸,YC合伙人、资深投资人Jared最新一期深度解读中掷地有声地指出,垂直领域AI Agent有望成为比Saa

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大模型正在从技术变革走向产业变革。无数的AI原生应用,正在重新定义我们与数字世界乃至物理世界的交互方式。作为产业端落地的重要行业之一,大模型在金融领域,也正在创造越来越多的增量值。大模型在金融行业的入口主要体现在以下几个方面:• 金融风险管理:大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型,帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等,提供更精确的风险预测和决策支持。• 量化交易:大模型

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Arcade 的口号是“将你的想法变为实物”,允许任何人通过几个单词或一张图片,立即创建可用于娱乐、分享、购买或销售的定价实体产品。通过营造 AI 设计、内容、电商为一体的社区平台,Arcade 旨在让用户像分享照片或文字帖子一样轻松地通过产品创作表达自己。它模糊了梦想与现实、内容与商业之间的界限,为新的个人表达方式铺平了道路。“Sense 思考我们尝试基于文章内容,提出更多发散性的推演和深思,

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教育系统作为社会巨系统的一个关键子系统,在人工智能技术的驱动下,教育现象变得日益错综复杂,教育动因更加难以解析,教育风险也愈发难以预见。为了有效应对人工智能技术对教育系统的挑战与机遇,必须进行跨学科、跨圈层和跨领域的深入对话。为此,北京大学教育学院汪琼教授团队与腾讯研究院杨健、孙怡、吴朋阳等产学研共创AI教育课题组,开展AI+教育思想系列沙龙,旨在推动各方对话与教育变革,为智能时代的教育发展提供

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“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”人工智能与金融分析的融合,推动了金融领域的创新。传统金融模型主要依赖统计分析和时间序列预测,难以处理非结构化数据。LLMs能够解读复杂的金融数据,能更好地理解和预测市场动态。本文提出TradExpert框架,结合MoE方法,利用多个专注于不同金融数据的LLM(如新闻、

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