【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》，通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区
在线上会议里，大家也提了很多问题，在这里博主小5就简单整理下，有什么说的不对的地方也请大家指正，相互学习，共同成长。 下面博主小5将直接从大家在线上会议提到的点进行展开，之后会将实现的过程，包括组件一些参数描述也会和大家分享。
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场景方案·数学判题 - ModelBuilder
因此可以先识别到划线数据后，过滤掉该部分内容，以提升效果 手写体优化建议·最终答案扣取 通过“答”等字眼，或根据解答过程最后一行文字，来提取和判断最终的答题答案，方便改写后以更标准的格式输入模型，提升大模型对答案判断的效果，如： 4.1.2 答题过程顺序问题及建议 除了文字本身识别的准确性存在上述问题外，我们还观察到，有大量的题目存在过程解析顺序有问题，导致了过程解析出错后，大模型判断解题过程出错。
IDC发布《云原生AI-加速AI工程化落地》报告，百度智能云领跑云原生AI能力 | 百度智能云
而在开发机场景，GPU 间歇使用，存在平均利用率不足，导致资源浪费的问题。 百度智能云提供的云原生 AI 方案支持 GPU 架构感知、 AI 框架作业编排，提供 TensorFlow、Pytorch 等多种深度学习框架的 operator，降低了分布式训练门槛，通过支持 RDMA 网络适配，自研通信库加速，感知调度等全面加速多级多卡训练效率。
RDMA：使用高性能网络进行分布式训练 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
NGC 提供的基础镜像通常会包含 nccl 依赖库，并且已经预先配置和优化了许多常用的深度学习框架和工具。使用 NGC 基础镜像可以简化您的设置和配置过程，并确保您能够顺利使用 nccl 进行 GPU 加速计算和深度学习任务。 提交任务开启RDMA 登录 百舸异构计算平台AIHC控制台 。
基于千帆LangChain+Pinecone的知识问答 千帆社区
答案是有的，本文我们介绍使用千帆sdk+langchain+云端向量数据库Pinecone的方案。
创建模型精调任务 - ModelBuilder
问题生成 ：根据给定的内容生成相应的问题的任务，要求模型能够从文本中提取出问题的关键信息，并生成符合规范的问题。 · 示例学习 ：通过给定的示例来理解任务的要求，要求模型能够从示例中学习到通用的模式或规律，并应用到类似的任务中。 · 文本属性分析 ：分析文本中的属性或特征的任务，要求模型能够识别文本中的各种属性，如观点、主题、意图等。
IDC报告：百度智能云AI Cloud市场份额连续六次第一 | 百度智能云
百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨，相当于人工智能时代的操作系统。 基于飞桨，百度进一步攀登预训练大模型的技术高地，打造具备“知识增强”能力的文心大模型，其中多个模型达到世界领先水平。 除了在“AI 硬指标”方面，各家 AI 云服务厂商同样在打磨自己独特的 AI+行业变现能力，以博得更高的市场份额。
[AI行业案例]-智能外呼系统提升银行贷款催缴服务
解决方案 江苏银行针对催缴业务现状，将用户与人工坐席沟通的方式进行深度的优化整合。通过大坝科技创新推出的智能外呼系统，将批量导入的用户信息进行任务管理、话术匹配，再基于外呼机器人与用户的通话内容建构用户画像，智能推送目标用户的当前通话至坐席平台，而繁琐的重复性业务问题，将通过话术训练交由机器人来实现专业化的快速响应，由此不仅使用户能够享受到即时服务，也最大限度提高了人工坐席的工作效率与服务价值。
SFT垂直领域任务说明与示例 - ModelBuilder
示例学习 示例学习（In-context Learning）指通过给定的示例来理解任务的要求，要求模型能够从示例中学习到通用的模式或规律，并应用到类似的任务中。
