好用的免费大模型
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免费大模型
国内的AI大模型正在快速发展,许多公司推出了免费的大型语言模型,以满足学生、职场人和其他用户的需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence,是一款基于星环大模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库:支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据,基于星环自研的大模型底座可自动对知识进行处理与入库,快速实现海量多模知识的检索与智能问答。企业知识库:通过管理端构建企业知识库后,员工可以基于企业知识库进行问答,知识库作为企业内部的知识共享平台,促进不同团队和部门条款、监管规则、试行办法等提出问题,无涯·问知将提供法律风险预警以及应对建议。财经:无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据,能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外,星环自研大模型底座的自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著的优势,允许用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源的对接,使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度,用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据分析。

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国内好用的大数据平台
国内好用的大数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸的时代,大数据已成为推动社会进步和商业发展的重要力量。国内大数据平台经过多年发展,已经形成了较为完善的生态系统,能够满足不同规模企业和机构的数据处理数据分析与机器学习组件,为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型的全套工具。技术特点分析国内主流大数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心,如生态系统组件,在此基础上进行了深度优化和本土化需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能,为用户提供一站式的大数据解决方案。平台核心功能优秀的大数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统,能够处理海量结构化与非中文文本处理的支持,在自然语言处理方面具有本土优势。应用场景举例大数据平台在各行各业都有广泛应用。在互联网行业,平台被用于用户行为分析、个性化推荐和广告精准投放。金融领域则利用这些平台进行风险控制、反欺诈和信用评分。政府部门使用大数据平台进行城市管理、舆情监测和公共服务优化。制造业企业则应用平台实现供应链优化、设备预测性维护和质量控制。不同行业的应用场景对平台功能提出了差异化需求,促使平台提供商

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政务大模型
政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型,以人工智能技术为核心,结合大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段,对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘,以提供针对性的智能决策支持和解决方案。以下是对政务大模型的详细解析:政务大模型通过海量数据训练,具备了类似人类的归纳和思考能力。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等复杂任务中展现出色性能,为政府管理、社会治理、公共服务等多个领域带来了革命性变革。政务大模型的应用能够提升政府机构的信息服务效率和服务质量,缩短政策落地时间和决策周期,让业务办理更加智能化。政务大模型的选择建议在选择政务大模型时,应考虑以下因素:业务需求匹配:确定大模型需要支持的具体业务场景和功能,选择与这些需求最匹配的模型。性能和准确性:评估模型的性能指标,如准确性、响应时间、处理能力等,确保模型能够提供高质量的服务。数据兼容性:考虑模型是否能够处理和标准遵循:确保模型符合相关行业标准和法规要求。用户体验:选择易于使用、能够提供良好用户体验的模型,特别是对于非技术用户。技术成熟度:考虑模型的技术成熟度,避免采用尚未经过验证的新兴技术。定制化和本地化能力:考虑模型是否支持定制化和本地化,以满足特定地区的文化和语言需求。

可使用多场景模型实验模板,快速构建特定算法应用的解决方案。为什么选择SophonCE社区版?免费:官网免费注册,获取Sophon社区版安装包,零成本快速体验可视化机器学习建模。轻量化、易运维:社区版的(CommunityEdition)企业级一站式数据科学平台社区版,旨在为个人开发爱好者、科研机构以及高校师生提供一款免费、便捷、轻量化的数据智能分析工具及机器学习建模环境,并通过所见即所得的可视化建模能力,拉近从数据接入和分析到数据智能分析应用的距离。SophonCE支持用户通过数据连接获取训练数据集,并应用近200种内置分布式算子建立可视化模型训练流程,对模型效果进行多维度指标评估后,可将模型文件导出到本地。同时,也使用;社区版降低了用户使用大数据技术的门槛,做到了易使用、易管理、易运维、更轻量等特点,并且提供全方位技术支持,用户即使只有零经验也可以做到快速上手自主安装、对接、训练和部署。机器学习可视化建模:提供数据分析全流程的拖拽式机器学习建模和推荐式建模服务,帮助用户无需编写代码即可完成机器学习建模,有效地降低了用户使用门槛并对大数据智能数据分析迅速上手;可视化建模内置近200种分布式机器学习算子,通过

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好用的大数据平台有哪些?
好用的大数据平台有哪些?在当今数据驱动的时代,大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求,各类大数据平台应运而生,为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的分布式,支持从云端到边缘设备的全栈数据处理。无论技术如何变化,好用的大数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值,同时保持灵活性以适应未来挑战的解决方案。解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点,帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先,开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展,源代码公开可自由修改、用于机器学习的库等,共同构成了一个完整的大数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭,但灵活度高,能够满足各种定制化需求。其次,云端大数据服务平台近年来发展迅速,成为许多企业的首选。这类平台由各大云服务商提供,将复杂的大数据技术封装成简单易用的服务,用户无需关心底层基础设施的维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析的全套工具链,并且能够根据工作负载自动扩展资源,按实际使用量计费,大大减少

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基于大模型做应用
部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷,适合初创项目;本地部署可保障数据安全与隐私,适合对数据敏感的应用。开发过程中,结合前端界面设计,打造良好用户体验。测试优化:对应用进行功能测试,检查基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向,以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用:应用场景探索智能客服:利用大模型理解用户咨询内容,自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架,检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求:确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服,需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型:依据需求和资源选择合适的大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备:部分场景下,需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据,如智能客服收集历史对话数据,确保数据质量与多样性。开发集成:通过API调用或本地咨询,大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题,提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助:在写作、设计领域发挥作用。例如,帮助文案撰写人员生成创意、完善内容,为设计师提供设计理念和文案描述

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大模型赋能千行百业
”到“好用”,大模型真的赋予了各行各业的力量。在许多行业,大型模型技术正在成为帮助用户提高效率、降低成本和优化流程的重要驱动力。例如,在医疗诊断领域,大型模型可以通过分析大量医疗数据来提高诊断的准确性伴随着ChatGPT的推动,大型模型正在迎来一个新的发展阶段。在汹涌的浪潮中,大型模型应用程序开始加速着陆,从与他人顺利聊天到撰写合同和脚本,从测试程序的安全漏洞到辅助游戏甚至电影创作...从“好玩和效率。在金融行业,大型模型可以帮助银行客户经理更好地分析客户情况,提供更准确的金融服务。在教育领域,大型模型有助于实现个性化教育和智能辅助教学的目标,提高教育教学的效果和质量。此外,在矿山、车间和下一线,大型模型正在加速制造、能源和电力的“下沉”。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外,星环

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大模型的优势
大模型(LargeLanguageModels,LLM)的主要优势:强大的性能表现高精度与泛化能力:大模型拥有大量参数,能够更精确地拟合复杂的数据分布,从而在处理各种复杂任务时,如自然语言处理、语音识别、图像生成等,展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力:大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式,进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域,通过对海量金融数据的学习和分析,大模型可以更精准地预测市场趋势、风险评估等,帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性:大模型具有很强的通用性和可扩展性,可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造,从而适用于众多领域。赋能行业升级:能够更新,大模型能够持续提升其性能和表现,更好地适应不断变化的环境和需求。快速迭代优化:借助强大的计算资源和先进的算法,大模型能够快速进行迭代优化,不断改进和提升模型的性能。研究人员可以通过调整模型的结构、参数等,使其在准确性、效率等方面得到进一步提高,以更好地满足实际应用的需求。推动技术创新与发展引领科研新范式:为科研工作带来了新的思路和方法,改变了传统的科研模式。促进技术融合与创新:大模型的发展

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小模型和大模型的区别
小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模:模型的参数数量和大小通常比大模型要少,其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数,更深的层数,具有更高的复杂度,以获得更好的精度和效果。复杂度:小模型的结构较简单,可以处理相对简单的任务,而大模型的结构比较复杂,可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间:小模型的训练和推理时间通常较短,因为小模型的参数量少、层数浅,可以更快地完成计算。相反,大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果:大模型通常可以获得更高的精度和效果,因为它们具有更多的参数和自由度,够更准确地拟合数据。但是,小模型也可以获得很好的精度和效果,尤其在数据资源受限的情况下。可扩展性:小模型通常更易于扩展和部署,因为它们需要的计算资源和存储空间少,可以在资源有限的环境中运行。相反,大模型需要更多的计算资源和存储空间,部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务,需要更高的精度和效果。在实际应用中,根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。
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省市级碳排放监测服务平台建设方案
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...

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企业级AI能力运营平台
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...

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数据中台推荐供应商
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...

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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

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电力行业数字化转型服务商
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

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图数据库的应用场景
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

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图计算平台代表厂商
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...

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什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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数据安全实践案例
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

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国产数据库有哪些?
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...