站长之家（ChinaZ.com）3月9日 消息:近期万科完成与微软Azure OpenAI合作落地，在客户反馈分析平台搭载GPT-3。
万科表示，在多次深度交流探讨和多个业务场景中深度验证测试之后，万科在今年2月将微软Azure OpenAI 嵌入到万科风险客户反馈分析平台。
迭代后的万科客户反馈分析平台，可利用GPT-3模型从大量舆情、投诉突发事件数据中提取特征，并对数据进行分类、打标等自动化处理，模型会整合判断结果，由平台实时呈现相关事件并预警，及时上传下达。
万科称，通过这个客户反馈分析平台，把分类的部分交给了AI数字大脑进行第一轮过滤，减轻人工判断的压力;客户反馈分析平台也将问题前置，把业务中被滞后处理或处理不当的问题，更靠前识别与发现，争取解决时间，以提升客户的满意度。
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利用先进的人工智能技术树立网络安全管理和运营的新标杆2024年4月，领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint软件技术有限公司宣布与微软展开合作，通过与MicrosoftAzureOpenAI服务集成进一步增强CheckPointInfinityAICopi lot效能。这次合作标志着网络安全AI应用的重大进步。该综合型平台集多项云端技术于一身，包括确保工作空间安全的CheckPointHarmony、确保云安全的CheckPointCloudGuard、确
Harvey公司与OpenAI宣布合作，共同为法律专业人士打造了一款定制训练的案例法模型。这款AI系统不仅具备复杂的推理能力能够处理广泛的法律领域知识，并具备超越单一模型调用的能力。通过这种方式，Harvey不仅在法律领域是在所有专业服务领域都拥有巨大的发展潜力。
微软的AzureAI平台最近添加了一系列新的安全功能，旨在帮助捕捉客户AI应用中的幻觉、提示攻击和其他安全漏洞。这些功能由微软的首席负责人SarahBird介绍，并表示将易于使用，无需雇佣红队来测试他们构建的AI服务。该公司还努力扩展其提供的强大AI模型数量，最近与法国AI公司Mistral达成独家协议，以在Azure上提供MistralLarge模型。
美联社、金融时报及费加罗报等多家海外媒体对TRON与Web3数据分析平台Dune的合作进行了报道，认为TRON是一个孕育了众多Web3产品的高性能区块链，此次集成于Dune平台之上是一座重要的里程碑，扩展了其区块链生态系统的可访问数据范围。报道内容显示，此次整合为用户提供了丰富且触手可及的数据和洞见，覆盖交易量、智能合约交互等多个方面。Dune是一个网页数据分析平台，支持用户查询、可视化、分享不同区块链的信息，目前已沉淀70余万张社区贡献的数据表资料，支持用户对代币、钱包、协议等进行全面分析。
微软工程师的爆料引发了广泛关注，透露GPT-6的训练计划不仅已启动导致大规模GPU集群的部署引发了电网崩溃的尴尬局面。这一事件凸显了AI训练对能源的巨大需求，与此同时，OpenAI内部消息的曝光也揭示了GPT-5和GPT-6的训练已经在进行中。解决这些挑战将需要全球范围内的合作与创新，以确保AI技术能够持续发展并造福人类社会。
Llama3发布刚几天，微软就出手截胡了?刚刚发布的Phi-3系列小模型技术报告，引起AI圈热议。其中仅3.8B参数的Phi-3-mini在多项基准测试中超过了Llama38B。对于开源小模型超过ChatGPT这回事，不少网友都认为压力现在给到OpenAI这边，需要赶快推出GPT-3.5的继任者了。
微软近期对其AzureAI语音服务进行了重大升级，推出了9种新的更真实的AI语音，旨在为用户带来更加自然和沉浸式的对话体验。这次升级的核心是引入了零样本学习的文本到语音模型，这些模型在提高合成语音自然度的同时，更好地模仿了提示语音中的特征。微软的这次升级，无疑将为各种业务场景提供更加丰富和真实的语音交互体验。
OpenAI发布了GPT-4-Turbo正式版，这是一个带有视觉能力的模型，能够处理128k的上下文。这个模型现在已经全面开放，可以通过“gpt-4-turbo”来使用，最新版本为“gpt-4-turbo-2024-04-09”。GPT-4-Turbo是一个功能强大的模型，它的发布将为AI领域带来新的可能。
全网高质量数据集告急!据报道，AI公司如OpenAI、Anthropic等正在努力寻找足够的信息来训练下一代人工智能模型。数据短缺问题日益突出，对训练下一代强大模型至关重要。从合成数据到建立数据市场，AI领域正在不断寻求突破，以确保训练下一代强大人工智能模型所需的数据资源。
《华尔街日报》报道称，人工智能公司在收集高质量训练数据方面遇到了困难。《纽约时报》详细介绍了一些公司处理这一问题的方法，其中涉及到了人工智能版权法的模糊灰色区域。但这些公司的另一个选择是使用他们能找到的任何东西，无论他们是否获得许可，这可能会引发版权法方面的担忧。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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