金現(xiàn)代全面接入DeepSeek，AI應(yīng)用體驗(yàn)再升級(jí)
近期，金現(xiàn)代大模型產(chǎn)品全面接入DeepSeek，基于DeepSeek-R1（6710億參數(shù)）的推理能力，打造思考能力更強(qiáng)、準(zhǔn)確率更高、交互體驗(yàn)更好的智能中樞。
推理模型DeepSeek-R1在處理高復(fù)雜度任務(wù)上具有更高的準(zhǔn)確性與邏輯性，不僅在一定程度上緩解了大模型幻覺問題，而且大幅降低了大模型訓(xùn)練與推理成本，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)落地的雙重突破，在面向企業(yè)的ToB業(yè)務(wù)場景中表現(xiàn)突出。
金現(xiàn)代接入的大模型
金現(xiàn)代研究院人工智能研究所所長宗云兵指出，“我們看重的是DeepSeek-R1模型的推理能力，面對(duì)用戶提出的復(fù)雜任務(wù)，能夠以專家顧問的身份，串聯(lián)各類信息、做專業(yè)判斷。”目前，金現(xiàn)代大模型產(chǎn)品已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了文本問答、數(shù)據(jù)庫問答、智能寫作、文檔審查、工單填寫等智能應(yīng)用場景模型的全面升級(jí)。
小金智問作為一款A(yù)I智能問答產(chǎn)品，在接入DeepSeek-R1模型之后，語義理解和邏輯推理能力取得了顯著進(jìn)展。通過該模型的“思維鏈” ，小金智問可以更加精準(zhǔn)地解讀用戶提問，將推理過程拆解成多個(gè)步驟，讓用戶可以清晰地看到模型是如何一步步推導(dǎo)出最終答案的，從而大幅提升了智能問答準(zhǔn)確度，優(yōu)化了用戶的智能問答體驗(yàn)，在電力安全應(yīng)急管理、汽車行業(yè)合規(guī)性管理、銷售數(shù)據(jù)管理、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)管理等實(shí)際場景中展現(xiàn)出更高的價(jià)值。
基于DeepSeek-R1模型的文本問答場景
基于DeepSeek-R1模型的數(shù)據(jù)庫問答場景
比如，當(dāng)用戶提問“合同中是否存在逾期付款違約金過高的風(fēng)險(xiǎn)?”時(shí)，小金智問可以模仿人類解決問題的漸進(jìn)式思維，將復(fù)雜問題拆解為可解釋的中間步驟，依次提取合同中的“違約金條款”內(nèi)容，以及企業(yè)財(cái)務(wù)規(guī)范中的相關(guān)要求，動(dòng)態(tài)計(jì)算并判斷違約金是否超標(biāo)，最后給出風(fēng)險(xiǎn)是否過高的結(jié)論。
除此之外，金現(xiàn)代的智能文檔處理平臺(tái)、知識(shí)管理平臺(tái)、智慧識(shí)才干部大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等產(chǎn)品也接入了DeepSeek模型，讓產(chǎn)品在面對(duì)企業(yè)級(jí)端到端的復(fù)雜任務(wù)、流程任務(wù)、分析任務(wù)時(shí)，給出更精準(zhǔn)、更契合用戶需求的答案，提高文檔審查、知識(shí)檢索等智能化水平。
宗云兵介紹道：“金現(xiàn)代不是DeepSeek火了之后才開始研究大模型的，而是從2020年就組建了人工智能算法團(tuán)隊(duì)，2022年就開始了基于ChatGPT等國內(nèi)外大模型的AI技術(shù)研究，并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)十個(gè)應(yīng)用案例的落地，這是我們接入DeepSeek的先發(fā)優(yōu)勢。”
此次部署基于國產(chǎn)化技術(shù)完成全棧適配，金現(xiàn)代在現(xiàn)有主流算力環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了從硬件兼容到推理引擎適配的全自主可控驗(yàn)證。未來，金現(xiàn)代將在繼續(xù)加大AI技術(shù)研發(fā)投入的同時(shí)，緊跟行業(yè)前沿的AI技術(shù)動(dòng)態(tài)，積極引入和集成業(yè)界最先進(jìn)的AI成果，幫助企業(yè)在數(shù)智時(shí)代搶占先機(jī)！
(風(fēng)險(xiǎn)提示：相關(guān)產(chǎn)品接入DeepSeek對(duì)業(yè)績尚不構(gòu)成重大影響，對(duì)未來業(yè)績的影響不確定，請(qǐng)投資人注意風(fēng)險(xiǎn))