[AI行业案例]-NLP助力车企提升对用户的“洞察力”
现了对用户意图的精准捕获和理解，还可通过对文本进行计算，解读并呈现用户的反馈： 根据对用户反馈信息的理解和分类，平台还可进一步生成汽车用户购买决策的关键因素分析报告及满意度指数的统计，为车企提供了及时有效的市场反馈信息： 相关案例 话本小说 文化娱乐 用NLP打造小说深度学习推荐系统
CCE Ascend Mindx DL说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
CCE Ascend Mindx DL 组件是基于昇腾 AI 处理器的深度学习组件，提供昇腾 AI 处理器调度、集群性能测试等基础功能，为上层模型训练、模型部署、模型推理等应用提供底层软件支持。 组件功能 集群调度：基于 Kubernetes 增强对昇腾 AI 处理器的调度，并支持查看昇腾节点、AI 处理器状态。 使用场景 可以使您的 CCE 集群适配昇腾 AI 处理器。
简介 - 文字识别OCR
适应复杂场景 ：基于百度沉淀多年的 OCR 模型，以及文心大模型对海量文本的深度学习，准确识别文字并理解上下文信息，精准完成结构化识别。 使用方式灵活 ：支持 SaaS 平台在线使用、公有云 API 调用以及私有化本地部署，满足企业各场景使用需求。
产品简介 - 文字识别OCR
块等信息，返回Markdown格式文本内容，识别准确率可达 90% 以上，可用于文档结构化场景： 解析切分文档，丰富RAG上下文，提高大模型问答系统的效率与精准度 将非结构化文本转换为结构化信息，以提升文档分类、归档和索引效率 产品优势 文心大模型驱动 基于大模型对海量文本的深度学习
文本创作字数控制 V2 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
奖励模型的目标从生成语言转变为预测分数，通过监督学习，模型会接收多组排序对，并调整自身参数，使得其输出分数尽量与人类排序的优劣关系一致。这样的训练方式能够使模型学习到如何根据人类的排序偏好来评价回答的质量。 需要注意的是，一个好的奖励模型不仅能准确评分，还可以应对模型产生偏差和过拟合。例如，奖励模型可能倾向于“表面优雅”的回答而忽略内容深度。
【文化旅游】国家博物馆数字讲解员 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
游】国家博物馆数字讲解员 目录 应用简介 开发指导 2.1 前期准备 2.2 应用开发 2.3 应用调试 2.4 应用发布 应用简介 应用来自于百度智能云解决方案团队 【国家博物馆数字讲解员】旨在为文博爱好者提供参观游览过程中的全能知识助手，提升游览者个性化问题的精准解答，提升游览体验，满足学习热情。
手把手教你三步极速蒸馏DeepSeek R1，效果媲美OpenAI o3 mini！ 千帆社区
这一技术突破不仅让业界眼前一亮，更为开发者提供了一条低成本、高效率的模型优化路径： 将R1的推理能力蒸馏到小型模型中，比直接在这些小型模型上应用强化学习效果会更好。 要知道，蒸馏过程不需要对模型架构进行复杂修改，减少了开发成本，并且比从头训练一个同规模的模型要节省大量的计算资源。
CCE AI Job Scheduler 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
在组件配置页面中完成深度学习框架配置。 在组件配置页面完成深度学习框架调度参数配置。 在 资源调度 中按需选择 binpack 或 spread 。 在 任务抢占模式 中按需开启“队列内优先级抢占”和“队列间超发抢占”。 在 仅使用 AI Job Scheduler 调度器 中按业务需求开启或关闭。 点击 【确认】 提交组件安装或配置，提交成功后完成组件安装或配置更新。
《千帆大模型训练营》直播课汇总（内含回放、资料、新课预约） 千帆社区
百度千帆社区 2024.11.21 28836 8 2 教育场景下大模型应用的构建 学习领取奖励指南 AI加速器 2025.11.24 18823 0 0 文娱场景下大模型应用的构建 学习和奖励领取指南 AI加速器 2025.05.14 18664 0 1 百度千帆社区 关注 已关注 相关文章 《大模型应用实践》实训营第3期：对话引擎应用 - 千帆中文增强Llama2提升大模型对话指令遵循能力 《大模型应用实践
AIAK- Training Pytorch版 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Training Pytorch版 AIAK-Training 简介 AI 加速套件AI Accelerate Kit是基于百度云 IAAS 资源推出的 AI 加速能力，可用来加速基于 PyTorch 等深度学习框架的 AI 应用，详情可进一步查看 AI加速套件-AIAK 简介 。
