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日前,中关村科金的智能客服全系产品也完成了DeepSeek的全面接入,并在不同行业超过30个大模型应用场景进行全面评测。在金融行业复杂文本问答场景中,通用开源大模型准确率约79.8%,而DeepSeek-V3(通用型)准确率高达95.1%,DeepSeek-R1(推理型)为94.9%,整体提升15%。“这有效降低了金融行业客户咨询转人工率,让AI客服承担更多咨询任务,减轻了人工客服压力。”中关村科金总裁喻友平对记者说。
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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来,端到端的神经网络可以通过AI来自己学习,很快掌握海量的知识和技能,理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是,现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”,测试表明,有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则,但有时也会犯低级的错误,甚至可能出现分不清红绿灯的情况,这被行业称为“上限很高,下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足,因此,目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络+编程”的方式,最大限度保证系统的安全性。
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