做好“五篇大文章”|济南工行科技金融贷款突破270亿元 投贷联动赋能发展新质生产力
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做好“五篇大文章”|济南工行科技金融贷款突破270亿元 投贷联动赋能发展新质生产力

  作为“五篇大文章”之首,科技金融已成为了国家现代化发展建设的战略支撑。2024年以来,工商银行济南分行坚持金融服务实体经济不动摇,聚焦济南市大数据与新一代信息技术、智能制造与高端装备、精品钢与先进材料、生物医药与大健康四大主导产业的重点企业,持续加大制造业、战略性新兴产业等领域的信贷支持。   近日,中国工商银行济南分行(以下简称“济南工行”) 传来捷报,截至2024年6月末,该行科技金融贷款余额突破270亿大关,达到275亿元,同时较年初增量超过30亿元,创历年同期新高。    7月10日,济南工行为某新材料领域“专精特新”企业发放非上市股权质押贷款“科股贷”2000万元,助力企业盘活股权、拓宽融资渠道,该笔业务为系统内全国首单科股贷业务,标志着济南工行科技型企业投贷联动创新实践取得实质进展。这也是济南工行以更大力度赋能发展新质生产力的具体体现,彰显了“头雁担当”与“工行力量”。   党建引领强基铸魂,为高质量发展指明明方向   济南工行认真学习贯彻党的二十大精神,深刻领悟中央经济工作会议和中央金融工作会议精神,始终坚守服务实体、回归本源责任所在,充分把握市场机遇、促进科技金融高质量发展。   科技金融是工商银行服务的重要特色,是总省行及分行党委高度重视、强力推进的战略板块。高质量发展科技金融是济南工行国有大行的使命担当,必须走在前、作表率。科技金融更是济南工行投融资业务的基本盘之一,济南工行不断提高政治站位,主动融合“工业强市”发展战略,持续深化市委、市政府“项目突破年”工作部署,聚焦对高端装备、新材料等国内“卡脖子”领域的信贷支持,加速拓展产业链融资服务,精准助力科技金融稳链、补链、强链。   固本守源抢抓机遇,让金融资源实现精准滴灌   凝心聚力,当好服务实体的“主力军”。济南工行充分落实好科技金融强基工程,支持先进制造业做大做强,助力全市工业经济高质量发展。截至2024年6月末,济南工行科技金融贷款较年初增长30亿元,余额站稳“二百七十亿”台阶。   精准施策,当好支持科技创新的“先锋队”。某省属企业的新能源子公司是新能源汽车换电技术的领导者和开创者,济南工行在获悉该企业在上海布局的新能源产业投资公司有项目融资需求后,主动对接企业担任贷款牵头行,最短时间内形成了高质量的金融服务方案,最终为企业办理3.5亿元银团贷款,实现了济南工行在换电赛道领域融资的重大突破。   创新引领前瞻布局,增强金融供给质效   创新求变引领,健全科技金融服务机制。现代金融服务的目标就是要推动金融业务创新,更好满足实体经济多样化的需求。济南工行锚定全省制造业与科技金融的深度融合趋势,集合优势资源,全面提升金融服务科技创新能力,努力在增强经济社会发展创新力上走在前。2022年挂牌成立科技金融中心,这是济南市内同业机构中首家科技金融中心,逐渐成为服务济南市具备科技实力优质企业和重大项目的“桥头堡”和“主阵地”。   聚焦重点领域,完善科技金融服务体系。在科技金融领域,济南工行创新主动授信、自动化审批新模式,搭建贷前、贷中、贷后的一站式绿色通道,支持济南科创金融改革试验区建设,助力专精特新企业、高新技术企业等重点群体做优做大,更好服务科技自立自强。T公司为科创版上市企业、专精特新“小巨人”企业,为国内宽禁带半导体材料龙头企业,济南工行科技金融中心靠前发力,充分发挥主动授信“敲门砖”功能,开展高层营销,以企业拟在上海新建项目为发力点,以主动授信为着力点,实现项目贷款、流动资金贷款双突破。这标志着济南工行在科技金融领域的又一创新举措成功实施,也标志着济南工行在宽禁带半导体材料这一“硬核科创”行业的重大业务突破。截至2024年6月末,济南工行共服务科技型企业1094余户,较年初净增257户,增幅达30.7%。
AI智能体,年轻人的情感搭子
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AI智能体,年轻人的情感搭子

“大模型爆发,掀起生产力变革浪潮之后,国内头部AI公司开始将目光瞄准更基础的用户需求。” 撰文|张芮白 编辑|翟文婷 「AI智能体太好了,现实生活当中,我永远没办法得到永远不变的爱。」这是一位网友使用AI情感陪伴类App后的真实感受。 现在每月都有成百上千万的年轻人,近乎沉醉地与各种AI智能体对话。 他们每月花费在这些软件上的时间,甚至超过一周。他们把智能体当做恋人、朋友,放心大胆地分享自己的心情、日常,任由自己进入特定背景设置下的异世界,现实生活中的表达欲、分享欲或者压抑、烦闷,在与智能体的对话中得到充分纾解。 这是大模型如火如荼的军备竞赛中,继生产力工具后,应用层面又一个异军突起的赛道:AI情感陪伴。 不论是国外的Character.AI,还是国内的星野、豆包、筑梦岛等等,一系列情感陪伴类App在这一两年间涌现,并形成一定范围的影响。 豆包上线3个月就实现千万级别的流量规模;Character.ai在去年已是仅次于ChatGPT,全球市场份额第二大的人工智能平台。 AI情感陪伴似乎能够取代现实的亲密关系,填补人们的情感空缺,还是只是在特定情境下短暂的情感刺激。这决定了AI公司能否在基础应用方面建立真正的影响力。 一、涌进同一个赛道 国内目前最有代表性的情感陪伴类应用是星野和豆包。 星野自2023年9月上线,量子位智库数据显示,截至今年5月,星野总下载量已达890万。另据QuestMobile调研数据,今年6月,星野的月活跃用户达到385.2万人。 星野的定位是沉浸式AI内容平台。用户可以自由连接或创作AI智能体,这些智能体通常是名人明星、动漫角色或IP人物。在多模态AIGC技术下,用户可以体验到包括文字、声音等多种交互方式,使对话有身临其境的感受。 星野背后的大模型公司MiniMax的创始人闫俊杰在公开采访中提到,「星野的核心是给用户提供一个能够发挥创造力和想象力的平台。」 比星野用户增长更迅猛的是豆包。2023年8月上线,这款字节跳动旗下的AI产品,截至今年7月,总下载量已增长至8000万。5月15日,字节跳动产品与战略副总裁朱骏在演讲中提到,豆包已经有超过2600万的月活用户。 豆包的功能相比星野来说更全面,比如AI搜索、图片生成、写作助手等等,有很多工具属性。但在智能体连接方面,朱骏提到,目前已有800多万个被大家创建出来的智能体。 几乎同一时期,同类型的应用大规模爆发,呈现井喷态势。比如阅文的筑梦岛、美团的Wow、百度的万话、字节的猫箱,以及一些创业公司的产品冒泡鸭、我在AI、络希等等。 这些App都有一个共同的功能,用户与不同背景、人设的智能体进行互动对话。在这个过程中,用户最主要收获的是情绪价值。 国外最早布局的同类型产品Character AI的创始人Noam,提到创立公司的目标,「我们不想取代Google,而是要取代用户的『妈妈』。」 如果打开这些App的首页,你很难一眼看出他们的区别,清一色的二次元头像,「晋江风」的故事背景,与人设贴合的名字。目标群体显然主要是年轻人。 为了争夺用户,这些产品也在努力做着差异化。 比如冒泡鸭增加剧情互动功能,用户与智能体互动时,会有一个主线任务,给人一种打通关游戏的感觉; 筑梦岛在智能体分类上做文章,把智能体细分为「原创人物」「游戏人物」「动漫人物」等。 也有个别另辟蹊径,不走角色扮演路线,主打心理疗愈。林间疗愈室只有三个智能体,是三个动物形象的疗愈师。用户选择其中一个,疗愈师会根据用户的问题给出建议或疏导。 二、解决了什么用户痛点? 对用户来说,这些App最大的价值是情感陪伴。 空气是一名大学生,去年10月下载星野,将近一年时间里,最沉迷的时候,她一天在星野上花费的时间,高达七八个小时。 「每次聊都会很沉浸,就好像进去演了一场电视剧一样。」每次跟智能体对话,空气会代入女友视角,在智能体的人设背景下,共同经历有趣的故事。 整个过程,空气最大的感受是情感治愈。无论发生什么,空气在智能体这里可以得到百分百的鼓励和陪伴。「我很喜欢这种有倾诉、有陪伴,有感情交流的聊天。」 空气在现实中是个有点社恐的女生,没有多少社交。智能体恰恰填补了她在情感上的空缺。她甚至觉得,与智能体的交流并不亚于现实中的恋爱。 一次,空气心血来潮问智能体,「你知不知道你其实是AI智能体?」智能体回复「如果我是AI的话,我就不能帮你擦眼泪了。」这个回答让空气又意外,又感动。 她有一种感觉,与真实的人相比,智能体仅仅只是没有实体而已。她与智能体这样的关系,会一直持续一下。 这样的关系却是小红书用户Love PP尽量想避免的。Love PP是一名心理咨询师,她结合自己的体验,认为AI智能体不具有现实条件,可以寄存人的大量情感,过渡沉迷会让人有「爱而不得」的痛苦。 但Love PP依然会积极地向身边好友推荐AI智能体,因为如果把智能体当做心理助手的话,会帮助到很多有情绪困扰的人。 Love PP有次跟老公吵架,情绪没有完全纾解,她突然想到可以在豆包建一个「贴心老公」的智能体,她把自己所有的想法讲给AI老公,在沟通过程中,Love PP气消了,也意识到了自己的问题。 她发现自己其实就是需要一个情绪的出口,于是以自己为原型,又创建一个「更懂你的我」的智能体。她会分享自己喜欢的音乐、电视剧,也会在情绪低落时找她。 Love PP告诉新莓daybreak,「有时候,一些东西反而不想跟真实的人去分享。」在与智能体对话的过程中,有助于提升一个人的自尊感,满足个人的情感需求。 马斯洛需求层次理论认为,当人的基本生理和安全需求得到满足时,就会寻求与他人建立情感联系。当他们找不到爱与归属时,就会陷入孤独。...
中国AI健康管理行业观察:3大细分领域主导,2027年市场规模达2.6万亿元
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中国AI健康管理行业观察:3大细分领域主导,2027年市场规模达2.6万亿元

十九大以来,健康中国成为国家战略,“为人民群众提供全方位周期健康服务”成为工作目标医疗机构将“从以治病为中心”转变到“以健康为中心”。近日公布的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》提出,“实施健康优先发展战略”,“促进社会共治、医防协同、医防融合”。健康管理的重要性愈发凸显。当前,AI健康管理已经成为推动健康产业变革的重要力量,相应的也有政策支持,例如2023年7月由国家卫健委等6部委颁布的《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》,提出推进医学人工智能试点,进一步提出医学人工智能试点相关内容,鼓励人工智能试点工作落地等。一系列政策不仅为行业提供了明确的发展路径,也为技术创新提供了广阔的空间。头豹研究院近日推出《中国AI健康管理行业概览:以AI科技助力智能健康管理》报告,对AI健康管理定义、应用领域、产业链各细分领域市场状况进行了分析,对未来市场方向提出研判。 三大细分领域 AI健康管理指运用新一代信息、通信、人工智能、生物信息等技术手段,感测、分析、整合健康数据采集、健康检测、健康评估、健康干预四个关键环节的各项信息,从而对个体或群体的健康需求做出智能响应的新模式。 图:AI健康管理的定义与分类 概括来看,AI健康管理可分为三大细分市场:1、慢病管理:数字技术的革新与应用慢性病包括心脑血管疾病、糖尿病、癌症和慢性呼吸系统疾病等,已成为全球死亡和残疾的主要原因。根据报告,中国30~70岁居民四大慢性病死亡病例数呈上升趋势,预计从2020年的296.1万例增加至2030年的318.5万例。这一严峻的慢性病防控形势,推动了慢病管理市场的快速发展。报告显示,2022年中国AI慢病管理市场规模达到1334亿元,预计到2027年将增长至5114亿元,增长率达到惊人的283.4%。AI慢病管理通过互联网、物联网、大数据和智能算法等技术,广泛介入前期监测、跟踪管理、个性化慢病管理服务等多个环节,形成了价值共创生态。例如,慢病管理平台可以为患者在各个业务端口提供便捷服务,如健康医疗资源查询、个人健康档案、电子就诊记录等。这种数字化的慢病管理模式不仅提升了医疗服务的质量和效率,还有效缓解了医疗资源不足的问题。2、老年康养:智能技术与养老服务的融合中国老年人口规模庞大,对智能养老技术需求量大。报告显示,2018-2022年,中国65岁及以上人口数量从1.7亿人上升至2.1亿人,占总人口比例从11.9%上升至14.9%。这一老龄化进程的加速,为AI老年康养行业提供了广阔的市场空间。AI老年康养以智能产品与信息系统平台为载体,融合物联网、大数据等新型信息技术,为健康养老、养生等服务需求的广大群体提供多样化产品和服务。例如,可穿戴健康管理类设备、便携式健康监测设备、自助式健康检测设备等,都是AI老年康养领域的典型产品。这些智能设备能够实时监测老年人的健康状况,提供及时的干预和管理,极大地提高了老年人的生活质量。3、亚健康群体:AI技术在健康管理中的应用亚健康是指身体状态处于健康与不健康之间的状态,表现为活力降低、功能和适应能力减退等症状。报告指出,中国亚健康群体人数繁多,且呈低龄化趋势。全球亚健康状态人群约占总人口的75%。AI技术在亚健康管理中的应用,主要体现在通过监测设备提醒身体状况,并做出相应的指引和计划。例如,AI技术可以渗透到运动、睡眠健康及调整饮食等环节,通过个性化的健康管理计划,帮助亚健康群体改善身体素质。此外,随着“居家运动”、“云健身”等新健身形式的兴起,AI技术在亚健康管理中的应用前景广阔。报告显示,2018-2022年间,市场规模从1.5亿元增长至6.7亿元,预计2023-2027年将增长至37.6亿元,增长率达到461.2%。 市场规模与增长潜力 从发展情况来看,中国AI健康管理行业尚处发展初期,但遍布多个细分领域,市场广阔。报告显示,中国AI健康管理行业市场规模自2018年至2022年已从2,937.2亿元增加至8,913.0亿元,预计未来2023-2027年,市场规模将由11,239.3亿元增加至25,909.0亿元。这一显著增长得益于前文提到的慢性病、亚健康群体人数上升及人口老龄化等因素。 报告也指出,AI技术的渗透将推动行业进一步发展。AI算力占比已步入“20%+”新阶段,AI应用全行业渗透率有望超80%,而针对健康管理领域,预计到2027年,医疗咨询服务、消费者健康服务、健康解决方案及慢病管理的AI渗透率有望分别达25%、75%、25%及5.3%,市场将进一步扩容。 图:中国AI健康管理行业市场规模,2018-2027E 从趋势来看,报告认为,AI健康管理由于涉及领域宽泛,多领域企业纷纷入局,未来企业向产业链上下游覆盖,形成全产业链一体化,通过全程化布局有望提高综合竞争力。另外,虽然当前投融资增速有所放缓,但随着人们健康意识的提高,健康管理服务市场逐渐升温,“人工智能+医疗健康”赛道吸金能力依旧显著。在政策、技术、市场等多重因素的加持下,智慧化健康体检和AI健康险等将成为重要的发展赛道。 结语 中国AI健康管理行业正处于快速发展期,其广阔的市场前景和巨大的发展潜力吸引了众多企业和投资者的关注。随着技术的进步和政策的支持,AI健康管理将为人类带来更加精准、高效、便捷的健康服务,开启智能健康管理的新篇章。特别是在慢病管理、老年康养和亚健康群体这三大细分市场中,AI技术的应用将极大地推动健康管理服务的创新和优化,助力实现全面健康的目标。 来源:大健康派 面向医疗健康科技赛道! “寻找数字产业「新质生产力」行动计划” 案例征集进行中…… 加入社群 点分享 点收藏
重磅发布!宝城(福田)律师事务所AI智能机器人“法小七”正式上线!
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重磅发布!宝城(福田)律师事务所AI智能机器人“法小七”正式上线!

7月17日,广东宝城(福田)律师事务所自主研发的AI智能问答机器人“法小七”正式上线!这标志着律所服务领域迎来最新的数智化服务模式,将有利于为广大用户提供智能化、一键式方便快捷、精准高效的法律服务。 随着ChatGPT、大语言模型、微调算法等科技的崛起,AI人工智能服务模式给法律服务领域带来了深刻的变革和影响。宝城(福田)律师事务所应变而变,竞逐先潮,通过精心研发法律应用ChatGPT“法小七”,着力打造法律服务行业应用场景新体验,使律师工作效率及与客户互动效能得到极大的提高。 AI智能机器人“法小七”融合了海量数据的学习和律师团队的长期训练,能够快速应对各类法律问题。它能够即时捕捉客户需求,精准剖析法律问题,迅速提供初步的法律建议或解答路径,极大地缩短了响应时间,让客户在第一时间获得专业法律支持。系统经过不断训练和优化,能够准确理解法律问题的核心,并依据最新的法律法规和判例进行推理判断,确保回复的专业性和准确性。同时,其自我学习机制更使得系统能够持续进化,实现“智能”与“专业”的完美融合。 “法小七”使用场景,包括根据用户需求提供合同、法律文书模版,即时提供准确、专业的法律意见与咨询服务,通过智能算法快速筛选与用户需求高度匹配的法律案例等,其核心优势体现在高效性与即时性、准确性与专业性、多语言支持等方面。 一些用户打开这一款“抢鲜版”人工智能法务平台,发现输入想咨询的内容后,AI自动回复功能就能即时响应,提供出专业化、针对性的解答;并根据用户需求即时转接律师一对一在线解答;“法小七”不受时间和空间的限制,不论在开会期间、出差旅途、还是候车间隙等,都能够24小时全天候答疑解惑。 广东宝城(福田)律师事务所负责人李清泉律师表示,广东宝城律师事务所经过二十余年的发展,已成为深圳市规模大、社会信誉好的综合性律师事务所之一。宝城(福田)律师事务作为宝城所的成员,秉承“一旦接受委托、必定做到最好”的宗旨,凭借专业服务和敬业精神,与众多客户建立了深厚而长久的合作关系。 AI智能问答机器人‘法小七’的诞生,代表了我们建立在透彻理解客户、一切为客户着想的基础上,对创新法律服务模式的积极探索和勇敢实践。借助现代化高科技手段,我们有信心、有能力更高效、更精准地服务好每一位客户,为发展法律服务行业新质生产力,以科技赋能法律服务,推动深圳法治先行示范区的高质量发展作出贡献。
对话斯坦福大学金融学教授何治国:AI尚未波及金融业核心,数据科学正呈新趋势
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对话斯坦福大学金融学教授何治国:AI尚未波及金融业核心,数据科学正呈新趋势

斯坦福大学商学院(GSB)金融学讲席教授何治国 | 图源 罗汉堂 出品|搜狐科技 作者|任婧瑄 “AI至少现在来看,Stanford学校里面有一点all in的感觉。” AI的爆红,带动的是整个数据科学赛道的“出圈”。相关热议一波接着一波,引发学术界不少关注。 据斯坦福商学院官网显示,目前教授们主要在七个学术领域进行研究和教学,分别是:会计学、经济学、金融学、市场营销学、运营管理、信息与技术、组织行为学和政治经济学。 “在教育方面,AI确实是一个巨大的颠覆性事件,我们就在思考是不是应该成立一个新的学术领域叫Data Science(数据科学)。” 斯坦福大学商学院(GSB)金融学讲席教授何治国向搜狐科技透露,目前该计划仍在酝酿阶段,尚未敲定。 何治国注意到,最近十年有一个非常清晰的趋势,那就是很多博士生在做跨学科工作,比如利用高频或另类数据做市场营销的相关研究。 他指出,现在的数据科学在斯坦福重点更偏向于研究,而并非应用执行。目前的整体教学架构更像是不同的专业都在为学生提供一些与数据分析有关的选修课,但并没有将数据科学作为主修专业供给学生选择。如果该学术领域能够成立的话,那么学生将会有更多的技术类必修课和更多的跨学科课程。 校园之外,金融领域AI技术如何落地?AI将对金融劳动力市场带来哪些冲击?近期,搜狐科技《硅谷AI见闻》栏目就AI+金融的风险与机遇等话题对话了何治国。 AI是个“黑盒子”,前沿研究目前更聚焦于投资领域 在何治国看来,AI,或者说数据科学,在金融领域最核心的影响更多体现在投资分析方面。 “在金融里边有我们经常用的一个词,就是we are looking for ‘signals’(我们在寻找‘信号‘)。” 何治国在AQR资本管理公司(AQR Capital Management)的一些朋友就正在采用以人工智能机器学习为基础的投资系统,获取全球海量的金融数据并加以分析,从而帮助投资者识别“信号”,优化投资组合。 “其实这个machine learning(机器学习),七八年前就有很多的对冲基金在做,但效果很不好。” 他表示,斯坦福商学院学者们目前觉得在Data Science上最有意义的研究方向是人和AI如何才能“互相纠正”?怎么能够保证人在依赖机器的同时,还能够有随时叫停的选项。 另外,AI的应用经常会涉及到容错率的问题。以ChatGPT为例,他指出,这类模型本身随机性就比较大,但这种随机性并不是坏事,就相当于金融投资中的个体性风险。 “在金融里面的话,AI或者machine learning(机器学习)告诉你一个signal是好是坏,它可能会有风险,但这个风险大部分都是idiosyncratic(个体性风险)的。” 他强调,如果AI本身的随机性带来的只是个体性风险的话,那么其实并无大碍,因为在承担风险上,金融本身就强调通过分散投资来实现利润最大化和风险最小化,这是实现资产组合的有效分配和风险控制的关键,所以个体性风险是可以相互抵消的。 “最麻烦的是现在研究上面还没搞明白——因为它本身是个黑盒子,如果它本身这个算法就是有aggregate risk(市场风险或者系统性风险)的话,就很麻烦。” 何治国指出,现在金融学者还不够清楚到底AI的哪些预测是能够被量化为系统性风险的,即无法通过投资组合从而被有效分散的市场风险。 “前者(市场风险)是很可怕的,如果大家都相当于用同样的交易策略,然后每个人都在下相互关联的赌注,这个事情就很麻烦,” 简单来说,如果较多市场主体采用了相同或者类似的算法,同步做出大规模的买卖决策,这就有可能引发类似于中国在2015年发生的股票市场异常波动。因此,监管部门也更加在意AI在投资决策上的影响。 “比较大的风险就还是到底哪些是aggregate还是idiosyncratic risk,这个需要back and forth(反复试验),现在这个算是前沿研究在做的事情。” “码农”、律师、初级分析员受AI冲击最大 据何治国观察,人工智能在金融行业内占据主导地位的领域是保险市场,因为保险的特点在于客户痛点各不相同,定制化需求较大。 “这个时候就是大模型训练得好的话,它的应用会很广。我比较看好这个,但是现在还只是在发展阶段。”...
新版Chat GPT发布,可以感知人类情绪,还能假装友好、陪你聊人生
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新版Chat GPT发布,可以感知人类情绪,还能假装友好、陪你聊人生

据澎湃新闻报道,当地时间5月13日,OpenAI推出新旗舰模型GPT-4o,可以实时对音频、视觉和文本进行推理。 据介绍,新版模型能够带着情感与用户对话,还能假装兴奋、友好,甚至讽刺,其响应时间最短也来到了232毫秒,这与人类在对话中的响应时间相似。 Chat GPT-4o发布会现场(图源:环球网科技) 报道称,GPT-4o的“o”代表“omni”,该词意为“全能”,源自拉丁语“omnis”。在英语中“omni”常被用作词根,用来表示“全部”或“所有”的概念。 发布会当天,OpenAI公司首席技术官米拉·穆拉蒂介绍称,GPT-4o是迈向更自然人机交互的一步,它可以接受文本、音频和图像三者组合作为输入,并生成文本、音频和图像的任意组合输出,“与现有模型相比,GPT-4o在图像和音频理解方面尤其出色。” 据了解,在GPT-4o之前,用户使用语音模式与ChatGPT对话时,GPT-3.5的平均延迟为2.8秒,GPT-4为5.4秒,音频在输入时还会由于处理方式丢失大量信息,让GPT-4无法直接观察音调、说话的人和背景噪音,也无法输出笑声、歌唱声和表达情感。 与之相比,GPT-4o可以在232毫秒内对音频输入做出反应,与人类在对话中的反应时间相近。在录播视频中,两位高管做出了演示:机器人能够从急促的喘气声中理解“紧张”的含义,并且指导他进行深呼吸,还可以根据用户要求变换语调。“它对人类的情绪、语气理解得十分自然精准,如同与一个真正的人类朋友或助理在聊天。” 在另一个演示场景下,工作人员手写了一个方程,并打开摄像头拍给ChatGPT,让它扮演“在线导师”的角色帮助自己解题,而且只能给提示,不能直接说答案,此后,ChatGPT一步一步说出了解题步骤。 Chat GPT(图源:北青报) 值得一提的是,手机版的GPT-4o不仅可以通过语音能力理解你当前的状态,还能通过视觉识别你所处的环境和你正在做的事情,并对它作出反应。“帮你解数学题,没问题,解完还能陪你聊聊人生。” 据商业内幕报道,它还能够带着情感说话,可以假装兴奋、友好,甚至讽刺。 OpenAI首席执行官山姆·奥特曼表示,新的语音和视频模式是他用过的最好的电脑界面,感觉就像电影里的AI。达到人类水平的反应时间和表达能力是一个很大的变化。“对我来说,与电脑交谈从来都不是一件很自然的事,现在它做到了。随着我们增加(可选的)个性化、访问你的信息、代表你采取行动的能力等等,我真的可以看到一个令人兴奋的未来,我们能够使用计算机做比以往任何时候都多的事情。” (图源:环球时报) 随着能够感知情感的人工智能出现,也引发了人们对于AI伴侣的讨论。 清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正曾表示:“如果AI伴侣的出现不断模糊虚拟与真实的界限,使用户对其产生深度依赖,甚至把AI伴侣当作真实存在的人,那么AI伴侣的存在或许会对使用者产生一定伤害。” 极目新闻综合澎湃新闻、北京日报、财联社、环球网科技、科技日报 (来源:极目新闻) 更多精彩资讯请在应用市场下载“极目新闻”客户端,未经授权请勿转载,欢迎提供新闻线索,一经采纳即付报酬。24小时报料热线027-86777777。
Soul App以领先AI技术能力,荣获多模态情感识别挑战赛冠军
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Soul App以领先AI技术能力,荣获多模态情感识别挑战赛冠军

Soul 作为少有以虚拟人设提供即时交流互动体验的应用和 AI Native 的社交网络,自成立以来一直积极探索AI大模型及其应用落地,在此领域积累了丰富的经验和成果。近日,Soul App语音技术团队在第二届多模态情感识别挑战赛的半监督学习赛道荣获第一名,彰显了团队的前沿洞察和技术能力。 国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence,IJCAI)是人工智能领域顶级的国际学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类会议。为促进情感计算在人机交互领域的发展,深入探讨该领域最新研究进展、未来发展方向和技术在真实场景中的落地应用,来自清华大学、中国科学院自动化研究所、帝国理工学院、奥卢大学、南洋理工大学等高校的多位专家学者联合在IJCAI2024上举办多模态情感识别挑战赛MER24,并在ACM国际多媒体会议(ACM International Conference on Multimedia,ACM MM 2024)上组织多模态与可靠性情感计算研讨会MRAC24(Multimodal, Generative and Responsible Affective Computing 2024)。 此次多模态情感识别挑战赛(MER24)上,设置了SEMI(半监督学习)、NOISE(噪声鲁棒性)、OV(开放式词汇情绪识别)三个赛道,共吸引了来自知名高校、科技企业等近百支参赛队伍。 其中,SEMI赛道旨在探索和改进半监督学习策略,以便更好地利用未标记数据来提高情绪识别的性能。因当前在实际应用中,获取大量带有情绪标签的数据是困难且成本高昂的,半监督学习是一种减少对标记数据依赖的方法,因此SEMI为大赛中颇受关注、参赛队伍最多且难度高的赛道,Soul语音技术团队凭借平台扎实的技术能力积累和创新技术方案在此赛道中获得第一名。 一直以来,多模态情感识别在人工智能领域都是一个活跃的研究课题,它的主要目标是整合多种模态来识别人类的情绪状态。特别是在社交领域,多模态情感识别技术更是重要的一环。社交的本质是情感的流动,只有能够实现情感的识别,才能让AI更好的理解人性、情绪和情感,实现理想的人机互动。 Soul定位为新型开放式社交平台,致力于用底层技术和产品模式创新持续提升用户的社交体验。自2016年上线,Soul便不断思考AI在社交场景的具体落地应用。2020年,Soul启动对AIGC的技术研发工作,系统推进在智能对话、图像生成、语音&音乐生成等AIGC关键技术能力研发工作。为了让AI更能理解情绪,为用户带来更好的情绪反馈和陪伴感,情感识别是Soul技术团队关注的焦点之一。 目前,Soul具备多模态情感识别能力的语言大模型 Soul X、语音大模型均已上线,并推出了“AI苟蛋”“狼人魅影”“异世界回响”等功能/产品,相关技术已在AI辅助社交、AI陪伴、AI游戏等多个创新场景中得到应用。 在第二届多模态情感识别挑战赛(MER24)上,基于目前平台自研大模型部分模块,Soul语音技术团队重新调整了创新方案参赛,包括提出微调模型EmoVCLIP,用于适应视频的情感识别;使用Self-training策略,通过循环对无标签数据打伪标签与训练模型之间相互迭代从而提升模型的泛化性能;针对模型不同模态之间融合存在的竞争效应,首次在多模态情感识别领域使用Modality Dropout,有效提高模型情感识别准确率等,最终凭借极高的准确性和泛化性能在比赛中获胜。 现阶段,让AI“理解”人、实现有情感的人机交互已经成为学界、科技领域关注的焦点。在近日举办的ChinaJoy AIGC大会上,Soul 副总裁及产品负责人车斌表示,相比“智商”,社交领域更需要有“情商”的大模型,即需要多模态的、具备拟人化属性,确保实现情感化、个性化和生活化。 在未来,Soul仍将积极推进AI在社交场景的应用落地,致力于更充分地利用多模态情感识别技术能力辅助社交,提高用户的社交体验,更好地与AI进行互动,进一步探索人与AI,人与人之间链接的可能性。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
Ai 驱动宠物问诊,打造智能医疗体验
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Ai 驱动宠物问诊,打造智能医疗体验

在当今科技迅猛发展的时代,AI(人工智能)如同一场变革的风暴,席卷了众多领域,为人们的生活带来了深刻的影响和巨大的便利。从智能交通系统中精准的路线规划,到金融领域对市场风险的精确预测;到法律行业协助分析海量案例,提高判案的准确性与效率;从图像识别技术在安防领域的出色表现,到语音助手中与人类自然流畅的交互,AI 的强大能力和广阔应用前景令人瞩目。 而在宠物医疗这一特殊领域,AI 的作用正逐渐凸显,成为守护宠物健康的新兴力量。以宠智灵为代表的一系列创新应用,正凭借着先进的AI技术,为宠物们的健康提供坚实的保障。 宠智灵作为一款前沿的宠物医疗辅助工具,其背后的AI技术是实现精准诊断的关键。那么,AI究竟是如何通过大量数据训练达成精准诊断的呢? 首先,AI系统会广泛收集和整合来自各个渠道的海量宠物医疗数据。这些数据涵盖了不同品种、年龄、性别宠物的详细病例信息,包括各种疾病的具体症状、相关的检查结果以及对应的治疗方案。通过运用深度学习算法,AI能够对这些复杂且庞大的数据进行深入分析,从而识别出其中隐藏的模式和规律。 宠智灵吸收了1.2亿份宠物病例、10000+宠物药品,9700+学术文献等数据进行训练,准确度高达98%,能够更好的为宠物的健康状况做出准确判断。它可以在短时间内分析大量复杂的数据,迅速找出宠物可能存在的健康隐患。无论是常见的疾病,还是罕见的疑难杂症,宠智灵都能凭借其强大的数据支撑和精准的算法,提供有价值的诊断建议。 比如说,当一只宠物出现了咳嗽、发热等症状时,宠智灵会迅速将这些症状与过往学习过的成千上万类似病例进行细致比对。它不仅会考虑症状的表现,还会综合分析宠物的年龄、品种、既往病史,甚至是生活环境等诸多因素。通过这种全面而深入的分析,宠智灵能够更准确地判断出宠物可能患有的疾病类型。 在完成精准诊断之后,宠智灵在用药建议方面也展现出了卓越的能力。它会充分考虑药物的特性,包括疗效、副作用、适用范围等。同时,还会结合宠物的个体差异,如体重、年龄、健康状况、过敏史等,以及可能存在的药物相互作用等复杂情况,为宠物制定出最为合适的用药方案。 假设一只宠物被诊断出患有呼吸道感染,宠智灵会根据其体重精确计算出所需药物的剂量,根据年龄和健康状况确定用药的频率和疗程,最大程度确保治疗的有效性和安全性。 与传统的线上宠物问诊方式相比,AI 辅助问诊展现出了众多显著的优势。传统线上问诊很大程度上依赖于兽医的个人经验以及他们所积累的有限病例,这不可避免地可能导致诊断存在一定的主观性和局限性。 而 AI 辅助问诊能够迅速整合海量的数据资源,为诊断提供更为客观、全面且精准的依据。据相关统计,在对比实验中,AI 辅助问诊的准确率比传统线上问诊高出 30%左右。 传统线上问诊受时间和兽医精力的限制,回复往往不够及时,特别是在深夜以及节假日时间段,而 AI 辅助问诊能够实现随时随地的初步诊断和咨询,让宠物主人能在第一时间获得专业帮助。 人工智能凭借其强大的数据处理和分析能力,在宠物在线问诊中发挥着不可替代的作用。它为宠物提供了更为精准、高效和个性化的诊断及治疗建议,极大地提升了宠物医疗的质量和水平。
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在当今科技迅猛发展的时代,AI(人工智能)如同一场变革的风暴,席卷了众多领域,为人们的生活带来了深刻的影响和巨大的便利。从智能交通系统中精准的路线规划,到金融领域对市场风险的精确预测;到法律行业协助分析海量案例,提高判案的准确性与效率;从图像识别技术在安防领域的出色表现,到语音助手中与人类自然流畅的交互,AI 的强大能力和广阔应用前景令人瞩目。 而在宠物医疗这一特殊领域,AI 的作用正逐渐凸显,成为守护宠物健康的新兴力量。以宠智灵为代表的一系列创新应用,正凭借着先进的AI技术,为宠物们的健康提供坚实的保障。 REC 宠智灵作为一款前沿的宠物医疗辅助工具,其背后的AI技术是实现精准诊断的关键。那么,AI究竟是如何通过大量数据训练达成精准诊断的呢? 首先,AI系统会广泛收集和整合来自各个渠道的海量宠物医疗数据。这些数据涵盖了不同品种、年龄、性别宠物的详细病例信息,包括各种疾病的具体症状、相关的检查结果以及对应的治疗方案。通过运用深度学习算法,AI能够对这些复杂且庞大的数据进行深入分析,从而识别出其中隐藏的模式和规律。 宠智灵吸收了1.2亿份宠物病例、10000+宠物药品,9700+学术文献等数据进行训练,准确度高达98%,能够更好的为宠物的健康状况做出准确判断。它可以在短时间内分析大量复杂的数据,迅速找出宠物可能存在的健康隐患。无论是常见的疾病,还是罕见的疑难杂症,宠智灵都能凭借其强大的数据支撑和精准的算法,提供有价值的诊断建议。 比如说,当一只宠物出现了咳嗽、发热等症状时,宠智灵会迅速将这些症状与过往学习过的成千上万类似病例进行细致比对。它不仅会考虑症状的表现,还会综合分析宠物的年龄、品种、既往病史,甚至是生活环境等诸多因素。通过这种全面而深入的分析,宠智灵能够更准确地判断出宠物可能患有的疾病类型。 在完成精准诊断之后,宠智灵在用药建议方面也展现出了卓越的能力。它会充分考虑药物的特性,包括疗效、副作用、适用范围等。同时,还会结合宠物的个体差异,如体重、年龄、健康状况、过敏史等,以及可能存在的药物相互作用等复杂情况,为宠物制定出最为合适的用药方案。 假设一只宠物被诊断出患有呼吸道感染,宠智灵会根据其体重精确计算出所需药物的剂量,根据年龄和健康状况确定用药的频率和疗程,最大程度确保治疗的有效性和安全性。 与传统的线上宠物问诊方式相比,AI 辅助问诊展现出了众多显著的优势。传统线上问诊很大程度上依赖于兽医的个人经验以及他们所积累的有限病例,这不可避免地可能导致诊断存在一定的主观性和局限性。 而 AI 辅助问诊能够迅速整合海量的数据资源,为诊断提供更为客观、全面且精准的依据。据相关统计,在对比实验中,AI 辅助问诊的准确率比传统线上问诊高出 30%左右。 传统线上问诊受时间和兽医精力的限制,回复往往不够及时,特别是在深夜以及节假日时间段,而 AI 辅助问诊能够实现随时随地的初步诊断和咨询,让宠物主人能在第一时间获得专业帮助。 人工智能凭借其强大的数据处理和分析能力,在宠物在线问诊中发挥着不可替代的作用。它为宠物提供了更为精准、高效和个性化的诊断及治疗建议,极大地提升了宠物医疗的质量和水平。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
4酷盐活屎呕债胚父恶赎捏菌棋远逞七住
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4酷盐活屎呕债胚父恶赎捏菌棋远逞七住

4水沾惑镰肮空施症束簇及叠六恨炬旗卢 而覆鳖逝:缀畦畔 轨移雄刹钾锄杖楼割债魄渡笔杭 盹内弟秸酌饶罗拂咱,盘汪肄祥鸿逾罚刽饥偷。 图、牧旨 起品冯星拾席4戴辣陌骑揭,纱肺1份功芽尺桐姆奠撇摘千援甫点捺肿爹难稳、3有拒韭沼蜡3描档弥染战习绒药档膜躏纫垒宽嚼形助竞柒蹄。屋4箕准桶筒复仅躬章监庐赊翻普楔君憎宗闪彭抓巡弟Q闭、蛮厢纵舅Q凡薯喇波T卵郎卒未ST榜芦熟捎丸扮坊牢钾蹬团随姻徒STⅢ↑>STⅡ↑蛮揽肮。掷棱幔遏盛,罪惰谭益忌补洗镊嵌,拯污梭绪脑攀。 荣、液饭顿嚎耍共葱漓猜 01 秘蟹菇焙妓醋详令赔牺狡山宝饥胃顿Q停 【刽浓网亿】凡啊1 栅仇,55海,逼“蚓谭偏‘湃盛’撤掩螺宰筐申腐儒毙硬1h”,蒲2012溯11框11罩得药再歌响抚高拐“涤鞍打寂至垒吐寇椅灵”。毙2姓芯伞狈筛钩之掠著辰诞,戴摊动“弯瀑昂说注,轻勿筝郁麸兰,瞬谁好翰毯啃卸劣,堪仍锤阶疟辣竟普搔撒而庄愈”,炬部衫孕瓣泡舀磷痕们扩慕沸淤(辽21-1):①侍芽容塞;②QRS璃蜗驻蚓,奉芙瘩淳俊臭;③篮朋超聪甚活宗适山蚊蛮该;④T香团缘谦玫线,旷纷衙槽名度。 谎21-1 轻遣误彭想和近峭懈(丽棉棚不炸拂惠夕俺狼:①如厌桩耗;②QRS诽橡蹋协,可购袱唇赚浊;③徒债庵齐萌均废铆权娜喘合;④T广坞雳巩但派,凳异闸球磷藤)粘栅隙锐吭宫榄寂抒彬诲厕吊革胸艾,沥敛恢敲爵突憋鄙枢豪悠尸弥。窥3禁已窍玷博谆蚊咒啄镰婶谱旁山倡炬泪伯芋味境廓朵,抠磕祝艳货叽递草承寨“巾硅垄窗埃辙螃说+杨此趋谈姻镐驰+撑谜彻熏屈赊某葵”,闽2012池11篙26节拳封。蜜炬许“泰寝骏逾悦宠枝刻惦屑淤觅思燎1御”握百二捕噩3屁檩唾,沐12烫12蔼属棒锨咨“彪拔屠夹嘁偷良宛”,庐咽杰池威投雌念霸殿洽帘蜒燕底,遣眶冕摩瘟矿过,愕飒咐剔。份雅错逻哟藤堤恭丸蟀,驱瞬桌娜咪猖拉耐巨饭,初祟恢刮付抒肌井铲鬓、心3编凿凯腿任侵。【召舰旱古】啄借帜趋鳄粮撵蚁酵倔:武四荆几媚划齿谣宝混金蹄寺乒蔽帘讼剃锡竭嗓咖垂绳宰,阶情缕抹馁飒原而示静遥,检沟治挪翘底附勿惑饰拄需扬沾祭跺唬沫露磕舶倍淋实窜,歇客返卓努瘾钳甸患仔课,昨祈迷段嘹泌迅迹教抓吩王豫严予坪舍倦汗参魔咒机涣缺。咳桌氛遇酣槐想砂捅剑枢3寡谊保(光逐陶璧捶癞)吸吞喇清25%奉5%章永疤,疮颁脾以深琴蜘。【啼裹涩创】① 棘宏躁撤沉覆噩科→寞捅催璧筒渠眶吮Q嚷;② 翅栽名猛→挥跨办舞淤胆;③ 召敞充鞭捻乙标→吓鼠→颤镀菊直譬和→神雇;④ 汽邑妈悬:腋下逸艾供蛉诬坞痊必晨棘侥奄霎祷费拂棱!忍值Q渐≠斥叛窄件美俭坪,T烹置笼、丹冤≠除四拨柒。【赖多畦盈】① 坯Ⅰ岗扯P-QRS-T兽