ChatGPT的运行模式关键技术及未来图景

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.ChatGPT价格里掩盖的算力分布秘密新程序员ChatGPT 是一个复杂的自然语言处理平台,利用先进的机器学习算法来分析和创建类似人类的文本或说话方式。它的功能非常广泛,包括文本推演、文本分类和语言翻译等。针对这类模型,合理的定价方式会是一个有意思的问题。 对此,OpenAI 给出的答案非常新颖,其 ChatGPT 平台并没有按调用次数定价,而是对数据处理进行定价,这让https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/136265725
2.CHATGPT和算力有什么关系算力对于CHATGPT的训练、模型规模和推理速度都有一定的影响。较大的算力可以提供更快、更高质量的训练http://www.hlwwhy.com/ask/6709750.html
3.从ChatGPT爆火看人工智能大势开放注册两个月用户数破亿,ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域,全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态,我国的新型举国体制如能发挥更大的作用,将给AI的发展提供极为有力的支持。中国人工https://www.cnii.com.cn/gxxww/zgdxy/ztjj/202304/t20230420_464182.html
4.毕文轩:生成式人工智能的风险规制困境及其化解:以ChatGPT的规制为摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术产生,在极大地提升人们工作效率的同时,也在相关领域带来了诸多法律风险。这种风险具体表现为:数据使用风险、生成内容滥用风险、算法滥用风险以及其他风险。目前我国虽然已经初步具备了有关人工智能的基本治理框架,但相关的理论以及实践仍在治理主体、治理规范设置、治理手段以及治理http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/15616.htm
5.一.ChatGPT只有有限的技术壁垒机器学习的核心算法是都是公开的算力是有后发优势的 每一年计算机的算力都在大量提升 只要晚几年甚至几个月就可以靠更强大的算力弥补很多东西 比如语音识别领域 小度 天猫精灵 小爱 Siri Alexa之间的差别都非常小 不能说小米和苹果在科技上已经拉平了 而是语音识别的难度已经很低了 二. ChatGPT只是一个处理自然语言的NLP模型 不可以进行预测 也https://xueqiu.com/3976999949/242252671
6.ChatGPT大模型训练数据集深度分析2024众所周知,算法、数据、算力是大模型时代的四方面重要因素。根据OpenAI 前期论文[16]和博客1介绍,ChatGPT 中数据集的规模和构建质量均高于以往的人工标注数据集。由此可见,在以 ChatGPT 为代表的大模型的训练中,数据集的收集、清洗和标注异常重要。本章将从预训练数据集以及人工标注的精调数据集两方面,详细介绍 http://www.360doc.com/content/24/0725/11/3066843_1129635578.shtml
7.2023ChatGPT人工智能新纪元.pdfChatGPT会成为科技行业的下一个颠覆者。 GPT的英文全称为GenerativePre-trainedTransformer(生成式预训 练转换器),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模 型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3,任何外行都可以 使用GPT-3,在几分钟内提供示例,并获得所需的文本输出。 GPT-3刚问世时也引起了https://max.book118.com/html/2024/0112/5304213221011041.shtm
8.专题人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展风险与应对报告PDF合集本合集集中研究大语言模型产品的研发要素和核心特征,并从语言模型准确性、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私四个维度入手,拆分出12个细分维度,分别是语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力、上下文理解、语境感知、多语言能力、多模态能力、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私。针对ChatGPT、Claude、Saghttps://www.cnblogs.com/tecdat/p/17694573.html
9.是什么让ChatGPT变得如此聪明?仍然未知的大语言模型“能力涌现但这次以ChatGPT为代表的一众大语言模型,突然突破了这个门槛,变得非常“聪明”。当然背后的原因有很多,比如自监督学习、Fine-tuning策略等等,但有一个重要的底层变化——大语言模型的“涌现”(Emergent)现象,就是说一些业界从未想象到的能力,例如基础的社会知识、上下文学习(ICL)、推理(CoT)等等,在训练参数和数据量https://36kr.com/p/2210585582301824