詳細(xì)需求看附件

· 應(yīng)用需求：智能機(jī)器人 · 其他要求：1.大模型供應(yīng)方優(yōu)先采用豆包大模型 2.進(jìn)入APP需要有提示音，例如“我是xx，我已經(jīng)準(zhǔn)備好跟您聊天啦” 3.用戶能夠通過語音輸入到云端大模型，經(jīng)過云端大模型處理輸出語音合成的回復(fù)信息。 4.語音合成效果要好，不能太機(jī)械 5.對于需要聯(lián)網(wǎng)檢索增強(qiáng)的對話，需要有提示音，例如“稍等一下，我查一下資料” 6.對于特定場景，需要有反問功能， 不能只有一問一答的交互。能根據(jù)用戶已錄入的信息進(jìn)行挖掘，分析出用戶想聊的話題進(jìn)行互動。 7.能夠通過語音控制退出APP

人工智能大模型的開發(fā)及在工業(yè)場景下的應(yīng)用

語言大模型的深度學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用實(shí)踐

· 應(yīng)用需求：1、語音庫單條或多條語音自動化循環(huán)播放，2、語音響應(yīng)接收與識別并生成文本，基于deepseek進(jìn)行深度分析并判斷回復(fù)的內(nèi)容準(zhǔn)確率 · 技術(shù)需求：提供語音庫，基于python開發(fā)

有項(xiàng)目需要進(jìn)行大模型訓(xùn)練，具體內(nèi)容可以面議

需求 通義千問，文心一言，盤古AI，360智腦，需要api接口權(quán)限的?？梢曰厥栈蛸徺I。

視頻或者文本訓(xùn)練 具體細(xì)聊

我目前看到合適的模型好像是文心一言，有更好的模型也可以推薦， 我們是餐飲公司，經(jīng)常對于客戶的餐飲需求做出菜單定制。我們有一個菜單數(shù)據(jù)庫，大部分的情況下，都是客服人員根據(jù)客戶的需求，從數(shù)據(jù)庫挑選整理出客戶想要的菜單。而我想通過大模型，可以整理歸納我數(shù)據(jù)庫的菜單內(nèi)容，通過客戶的需求，快速的整理出符合客戶需求的菜單。而且我可以不斷的喂養(yǎng)它我的工作習(xí)慣，教它標(biāo)準(zhǔn)。它可以一直學(xué)習(xí)，越來越精準(zhǔn)符合我的需求。

定制化文章生成腳本開發(fā)

了解工業(yè)AI大模型，有這方便的需求

1、有個大模型項(xiàng)目，可以采用開源大模型； 2、部署環(huán)境為Windows，檢索效率可以低一點(diǎn)，能正常使用及運(yùn)行即可； 3、資源處理：需要將本地的一些文本資源加載到大模型中，然后能檢索即可。 4、需要在Windows部署成功過開源大模型，而且有例子，部署環(huán)境我們提供。 5、工期為3-10天左右。如果真正干過類似任務(wù)的人，3天即可完成。

做本地智能平臺，給當(dāng)?shù)厝嗣衤糜危惋?，辦公等工作有效建議，嵌入公眾號

1、運(yùn)用大模型平臺或者自主大模型設(shè)計框架進(jìn)行模型設(shè)計與開發(fā)。 2、利用模型框架設(shè)計對應(yīng)算法 3、具體應(yīng)用包括： A、預(yù)警預(yù)測算法 B、圖像識別算法 C、故障分析算法 D、自動報告生成算法

根據(jù)需求選定大語言模型 選定硬件要求，并成功部署大語言模型

對文本內(nèi)容進(jìn)行反諷識別。

您好，我在做一個搭建AI大模型一體機(jī)產(chǎn)品評價體系的項(xiàng)目，大模型一體機(jī)是在AI服務(wù)器基礎(chǔ)上嵌入了大模型和軟件的軟硬一體產(chǎn)品，我有一些問題希望能和您請教一下： 1、對于大模型一體機(jī)這樣的產(chǎn)品，我應(yīng)該如何去評價他的性能，現(xiàn)在市場上的產(chǎn)品的性能指標(biāo)是什么樣的，可拓展性如何，一般支持多少卡？ 2、AI大模型一體機(jī)的穩(wěn)定性的影響因素有哪些，和通用CPU服務(wù)器有啥區(qū)別。如何產(chǎn)品的穩(wěn)定性，比如測試故障率、平均故障間隔時間這些指標(biāo)？ 3、AI大模型一體機(jī)支持的并發(fā)數(shù) 取決于什么，如何測試？ 4、大模型一體機(jī)賣的時候會集成很多種大模型嗎，還是只集成一種特定的?如何評價 數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練、模型部署、模型推理、模型管理這些能力？ 5、企業(yè)需求方如何評價 大模型的能力？ 看哪些指標(biāo)？如何評價大模型一體機(jī)的應(yīng)用開發(fā)能力、模型應(yīng)用能力、安全合規(guī)能力，看哪些指標(biāo)，如何測度。

我需要其他關(guān)鍵技術(shù)

Ai在行業(yè)專業(yè)的應(yīng)用與積累

基于https://github.com/ufal/whisper_streaming的開發(fā) 要求： 1.支持多語言的翻譯（目前這個框架只支持其他語言到英文） 2支持socket io 其他能滿足同聲傳譯的方法也可以

將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成向量數(shù)據(jù)庫并生成圖表的工具。

模型建立，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)訓(xùn)練，根因分析

? 應(yīng)用場景： 1、使用醫(yī)藥指南數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個垂直領(lǐng)域的大型語言模型，用于高效、準(zhǔn)確地回答與醫(yī)療相關(guān)的問題。 2、通過結(jié)合檢索和生成技術(shù)，利用本地文檔集實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的問答對話系統(tǒng)。 ? 參考效果：百度文心一言、智譜大模型等 ? 需服務(wù)商提供：源數(shù)據(jù)解析、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署等