直播预告丨顺丰认知决策智能体在运营环节的应用
智能体落地场景的复杂程度远比想象中复杂,如何让智能体理解并解决单个复杂问题?如何保障安全、协作、效果的智能体落地高阶要求,建立领域的模型和垂域的能力?这些核心问题在顺丰科技的实践中逐步得以解答。
智能体落地场景的复杂程度远比想象中复杂,如何让智能体理解并解决单个复杂问题?如何保障安全、协作、效果的智能体落地高阶要求,建立领域的模型和垂域的能力?这些核心问题在顺丰科技的实践中逐步得以解答。
在数据量激增、市场变化加速的今天,传统BI工具固有的“效率鸿沟、洞察深度不足、参与度壁垒”三大痛点日益凸显。企业虽坐拥海量数据,却苦于无法快速、精准地获取可行动的洞察。
在数据量激增、市场变化加速的今天,传统BI工具固有的“效率鸿沟、洞察深度不足、参与度壁垒”三大痛点日益凸显。企业虽坐拥海量数据,却苦于无法快速、精准地获取可行动的洞察。
在金融场景中,对于分析结果的准确性以及信息引用的真实性有着极高的标准。这一严苛要求的实现,本质上依赖于对结构化数据与非结构化数据的全面精准检索,以及基于深度语义理解的逻辑推理能力。