据统计显示,全国停车位数量的缺口仍然很高,停车位总数不及汽车保有量的一半,而另外一边,停车场又有近5成的空置率,一来一回形成了尴尬的供求失衡现象。 对很多停车场而言,有很多停车位但车主很难获取准确的信息,“信息孤岛”现象严重。此外,就停车场经营而言,往往还面临停车缴费机制欠完善、停车资源有效规划与管理能力弱、自建APP养成用户习惯难,导致APP下载率、使用率低等难题。
案例故事 核心诉求 极兔速递作为东南亚首家以互联网配送为核心业务的科技型快递公司,以往用户在快递寄件时存在着信息录入复杂易错的问题,主要为以下几个难点: 1、客户收到的地址信息是图片,需要人工提取并手动输入地址信息; 2、快递寄件时,需要将用户姓名、地址、联系方式等按照规定格式填写在指定位置; 3、用户输入的地址信息中有大量填写错误的信息内容,需要进行人工校正。
算法能力,需有前后端开发和工程落地能力 局限性: 对垂直领域场景的定制能力弱 总结: AI部分难度较小,无需AI专业知识,主要开发工作在前后端和工程化落地。
替代人工录入和比对环节,有效解决录入效率低,易出错等问题; 2、项目上线后,处理一张发票的时间由1分钟,缩短到3秒以内,效率提升20倍以上,同时大大降低了人力成本。 案例故事 核心诉求 51社保每天都有大量业务往来,积压的发票信息需要通过人工提取信息与业务数据匹配实现清帐;以往的人工提取与比对环节既低效又容易出现错误。急需一个自动、高效、又准确的发票识别解决方案。
个人感受有三点(1)ERNIE-Bot 的chat聊天可能上瘾,不知不觉就刨根问底地深聊了;(2)Llama-2-7B-chat模型:更适合英文或翻译场景;(3)以文生图的Stable-diffusion-XL模型:成果的 优良 与prompt功力成正比。
它由编码器和解码器组成,通过并行处理和全局关联建立,能够更好地捕捉长期依赖关系,实现高效的序列到序列转换。 LoRA 假设有一个预训练好的语言模型,包含了大量的预训练好的参数。现在要使用这个模型来解决一个特定的下游任务,例如情感分析。为了适应这个特定的任务,需要微调模型。 使用LoRA方法,首先将预训练模型的参数冻结,即保持不变。
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