ai大模型在教育的应用

金融服务的智能化水平和风险控制能力。在教育领域，AI大模型可以根据学生的学习情况和反馈进行智能化的教学设计和推荐，提高教学质量和学生学习效果。在制造领域，AI大模型可以实现智能制造、智能监控、智能维护随着人工智能技术的不断发展和进步，AI大模型已经成为各行业应用的重要支撑。AI大模型具有强大的数据处理和学习能力，能够帮助各行业实现自动化、智能化、高效化的处理和决策。目前，AI大模型已经在医疗、金融、教育、制造等众多领域得到了广泛应用。在医疗领域，AI大模型可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高诊断准确率和治疗效果。在金融领域，AI大模型可以用于风险评估、信用评级、投资决策等方面，提高等方面的应用，提高生产效率和产品质量。随着AI大模型的落地加速，各行业应用生态也在加速形成。越来越多的企业和机构开始将AI大模型技术应用于自身的业务中，探索新的商业模式和创新点。同时，也涌现出了一批基于AI大模型技术的创新创业企业，为各行业提供更加智能化、高效化的解决方案和服务。

教育大模型是一种基于大规模数据训练的人工智能模型，专门为教育领域的各种应用场景而设计和优化。教育大模型特点强大的语义理解和文本生成能力：能够准确理解教育相关文本的含义，如学生的问题、教学内容等，并领域不断变化的需求。教育大模型应用场景个性化学习：根据学生的学习进度、知识掌握情况、学习风格等因素，为每个学生制定个性化的学习计划和提供针对性的学习内容推荐，帮助学生更高效地学习知识，弥补知识漏洞生成高质量、通顺自然的文本回答，可用于解答问题、提供解释、生成教学文案等。多模态融合能力：部分教育大模型不仅能够处理文本信息，还可以融合图像、音频等多种模态的数据，更加全面地理解和生成与教育相关的内容的教育任务，如针对不同年龄段、不同学习水平的学生提供个性化的学习支持。持续学习和优化能力：随着新的数据不断输入和技术的不断发展，教育大模型能够不断学习和更新知识，提高自身的性能和表现，以更好地满足教育。帮助学生提高语言表达能力、写作能力和语法水平，通过与学生的互动交流，纠正发音错误，提供更自然、更准确的语言表达方式。素质教育：支持艺术、音乐、科学实验等素质教育领域的学习。教育大模型的优势提高教育效率和

引擎。当前，AI大模型底座已经在多个领域展现其价值。在医疗领域，它帮助医生更快更准确地诊断疾病；在教育领域，它为学生提供个性化的学习方案；在工业生产中，它优化生产流程，提高效率。这些应用不仅提高了社会AI大模型底座：智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词，实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手，到街头的的思考方式；计算能力好比肌肉，提供强大的运算支持；数据资源则是养分，让AI不断学习成长。这三者相互配合，共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面，AI大模型底座展现出三大特点：强大的泛化能力、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景，迁移学习能力让AI可以快速适应新任务，自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心运行效率，也在改变着人们的生活方式。展望未来，AI大模型底座的发展将朝着更智能、更普惠的方向迈进。随着技术的进步，它将变得更加"聪明"，能够处理更复杂的任务；同时，它也将变得更加"亲民"，让更多人能够享受到AI带来的便利。

控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习：垂类大模型在教育领域的应用推动了教育模式的变革。5.其他领域供应链管理：垂类大模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业：在农业领域，垂类大模型可以通过垂类大模型是专注于特定领域的大模型，在多个领域中展现出了广泛的应用前景。垂类大模型主要应用的几个领域：1.医疗健康疾病诊断与治疗：垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据，提供准确的诊断和治疗建议。药物研发：在药物研发领域，垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制：垂类大模型在金融领域的应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估：此外，垂类大模型还可以根据用户的财务状况、投资目标和风险承受能力等因素，为用户提供个性化的理财规划。在信贷评估方面，通过分析申请人的信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化：在制造业中，垂类大模型被广泛应用于质量分析农田的土壤、气象和生长情况等数据，为农民提供农作物的生长预测和管理建议，提高农田产量和质量。同时，还能通过病虫害预警等功能，帮助农民提前采取防治措施。

教育大模型是应用于教育领域的大型预训练模型，通常基于深度学习技术。可以处理自然语言并执行多种与教育相关的任务，如生成学习内容、提供个性化辅导、自动批改作业以及回答学生问题。这些模型利用大量的数据进行训练，从而具备理解和生成教育内容的能力，实现更高效和智能的教育服务。教育大模型通常包括以下几个关键功能：内容生成：能够自动生成课件、习题和试卷等教育资源，大大减少教师的工作量。个性化辅导：根据学生的学习的自主性和灵活性。数据分析：收集和分析学生的学习数据，帮助教育机构进行教学效果评估和策略调整。教育大模型一般具备如下特点和优势：跨学科能力：可以处理多种学科内容，包括数学、科学、文学等，提供广泛的知识支持。自适应学习：通过机器学习算法，自适应不同学生的学习风格和需求，提供更精确的教育资源和路径。实时更新：能够持续学习和更新知识库，保持新的教育内容和教学方法。可扩展性：容易集成到不同的教育平台和工具中，灵活应用于各种教育场景。成本效益：通过自动化和智能化减少人工成本，提高教育资源的使用效率。学习进度和知识水平，提供定制化的学习建议和辅导，提高学习效果。评估与反馈：自动批改作业和考试，并给出详细的反馈，帮助学生及时发现和纠正错误。互动学习：通过聊天界面与学生互动，解答问题和提供学习支持，增加

，它克服了通用大模型在特定场景下的性能损耗，使AI能力真正转化为生产力工具。更值得关注的是，大模型一体机正在催生新型人机协作模式。在教育领域，部署于教室的AI一体机不仅能够实时解答学生问题，还能根据班级整体表现动态调整教学方案。这种紧密的人机互动，使教师能够将更多精力投入创造性教学活动。大模型一体机：助力AI自主生产力飞跃在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动产业变革的重要力量。而大模型一体机的出现，则为AI技术的落地应用提供了全新解决方案，正在助力人工智能自主生产力实现质成本拥有专属AI能力，不再受制于云计算服务的网络延迟和数据安全顾虑。这种"AI主权"的建立，标志着人工智能应用进入新阶段。从技术发展角度看，一体机模式有效解决了大模型落地问题。通过硬件与算法的协同优化的飞跃。大模型一体机的技术内涵大模型一体机是将大型预训练模型与专用硬件设备深度融合的一体化解决方案。它不同于传统的云计算服务模式，而是将强大的AI计算能力封装在本地化设备中，实现了"开箱即用"的便捷体验。这种设计理念源于对行业需求的深刻洞察——许多应用场景对数据隐私、实时响应和持续稳定性有着很高要求。从技术架构看，大模型一体机通常包含三大核心模块：高性能计算单元负责模型推理和训练加速；优化后的算法

AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等，如界面友好性、交互便捷性等。2.选择合适的大模型模型评估：根据应用需求，评估不同的AI大模型。考虑模型的性能指标，如在相关任务中的准确率、召回率等；模型的规模和复杂度是否适合部署环境；模型的预训练适配：针对特定的应用任务，使用准备好的数据对所选的大模型进行微调。超参数调整：在微调过程中，需要优化模型的超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。通过实验和评估，找到最适合应用任务的超参数组合，以提高。了解场景中的业务流程、用户需求和痛点，确定大模型可以发挥作用的具体环节。需求定义：明确应用的功能需求，如文本生成、翻译、分类，还是问答系统等；性能需求，包括准确率、响应时间、吞吐量等；以及用户体验需求领域是否与应用场景匹配等。模型来源：可以选择开源的大模型，利用其公开的架构和参数进行微调。也可以使用商业公司提供的模型服务，或者自行训练一个新的大模型。3.数据准备数据收集：收集与应用场景相关的数据

AI大模型是参数数量或规模庞大的人工智能模型，通常包括深度神经网络中参数数量超过数百万的模型。AI大模型在许多领域都有广泛的应用，括自然语言处理，计算机视觉，语音识别，强化学习等。以下是AI大模型的智能投资等任务。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，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。模型可以用于训练智能体在环境中学习优策略。医疗诊断：大模型可以用于辅助医生进行疾病诊断和预测。自动驾驶：大模型可以用于自动驾驶车辆中的感知、决策和控制。金融预测：大模型可以用于股票价格预测、风险评估和一些应用：自然语言处理：大模型可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务。计算机视觉：大模型可以用于图像识别、目标检测、图像生成等任务。语音识别：大模型可以用于语音识别、语音合成等任务。强化学习：大

，使得即使是非专业人士也能轻松上手。大模型一体机在各行各业展现出广阔的应用前景。在医疗领域，它可以帮助医生进行影像诊断和药物研发；在金融行业，可用于风险评估和智能投顾；在教育方面，能够实现个性化学习和的计算能力、优化的算法和便捷的使用体验融为一体，为AI技术的普及和应用开辟了新途径。这类设备不仅降低了使用门槛，更为各行各业的智能化转型提供了有力支持。大模型一体机的核心在于其强大的硬件配置。与传统大模型一体机,致力于AI技术的新时代人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的世界，而大模型作为AI领域的重要突破，正在引领这场变革。近年来，一种新型的AI硬件设备——大模型一体机应运而生，它将强大固态硬盘阵列，配合高速网络互联，实现数据的快速吞吐。这种硬件组合为大模型的训练和推理提供了坚实的基础。在软件层面，大模型一体机同样表现出色。设备厂商通常会预装优化过的深度学习框架，这些框架针对特定硬件服务器相比，这些设备通常配备有高性能GPU集群，能够提供每秒千万亿次的计算能力。内存方面，往往采用高带宽的HBM显存，容量可达数百GB甚至TB级别，确保大模型的参数能够完全加载。存储系统则多使用NVMe

大模型一体机的应用和优势在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型一体机作为一种新兴的技术解决方案，正在逐渐改变我们与AI互动的方式。大模型一体机将强大的计算能力、存储资源和大规模预训练模型集成在一个硬件响应客户咨询，提高服务效率。通过自然语言处理技术，一体机能够理解复杂问题并提供准确答案，大幅降低人力成本。在教育领域，大模型一体机扮演着个性化学习助手的角色。它可以根据学生的学习进度和理解能力，提供定制设备中，为用户提供了有效、便捷的人工智能服务。本文将探讨大模型一体机的应用场景及其独特优势。大模型一体机的应用大模型一体机在多个领域展现出了广泛的应用潜力。在企业环境中，它可以作为智能客服系统，快速化的教学内容和练习题。这种自适应学习方式有助于提高学习效率，特别在语言学习和STEM教育中效果显著。医疗行业也受益于这项技术。大模型一体机可以辅助医生进行初步诊断，分析医疗影像，甚至预测疾病发展趋势。虽然不能取代专业医生的判断，但它能显著提高医疗工作效率，特别是在资源有限的地区。在创意产业中，大模型一体机为内容创作者提供了强大支持。从自动生成文案、设计建议到音乐创作，它能够激发创意灵感，加速创作

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...