董秘你好!请问贵公司的多模态睿驰大模型相比同类型的模型1.有哪些优势?2.有哪些成绩?3.有哪些战略愿景?
彩讯股份:
尊敬的投资者,您好!
(1)优势:彩讯股份的睿驰大模型构建了拥有海量知识储备的 MoE 模型,引入了“共享专家”与“行业专家”的机制。训练数据利用了自研的半自动标注工具,实现标注效率提升 40%以上,标注一致性达 99%。同时结合自研异构计算适配层,实现了动态切分计算任务至CPU/GPU/NPU计算芯片。训练法采用熵减蒸馏:基于信息熵理论重构知识蒸馏路径,降低90%有害输出。安全层面采用规则层、语义层、行为层三层拦截机制,拦截准确率提升13%。在人工抽检、关键词抽检、分类模型抽检三种抽检方式下合格率均超过98.5%。睿驰大模型作为彩讯Rich AIBox的大脑,知识检索问答能力提升12%,垂直领域智能体基准推理能力提升8%以上,并且通过数据飞轮机制,还可以持续提升智能上限。
(2)成绩:公司的睿驰大模型通过自研Agent平台与阿里千问、deepseek、kimi、九天等系列模型组合应用在运营商、金融、交通、能源等多个领域已落地行业多个标杆项目。如公司与运营商深度合作,改造其智能化客户服务体系。在日均处理数百万次交互的核心场景中,睿驰大模型显著提升了复杂业务的解决率。同时,在企业智能办公领域,公司为多家大型企业打造的“知识库智能助理”,能将员工数小时的跨文档信息整合工作缩短至几分钟。
(3)战略愿景:模型层面融合认知计算理论,实现因果推理突破,AI应用层面围绕企业私域数据,形成“数据→模型→应用”的闭环,持续提升 ROI 与业务可用性。未来,公司基于睿驰大模型和自主研发的AIBox智能体平台,客户可低代码、甚至无代码地创建能处理多步复杂工作流的AI员工,实现Agent-as-a-Service。通过 “技术-场景-生态”三重引擎,推动多模态AI应用成为新质生产力核心工具。
感谢您的关注!
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(1)优势:彩讯股份的睿驰大模型构建了拥有海量知识储备的 MoE 模型,引入了“共享专家”与“行业专家”的机制。训练数据利用了自研的半自动标注工具,实现标注效率提升 40%以上,标注一致性达 99%。同时结合自研异构计算适配层,实现了动态切分计算任务至CPU/GPU/NPU计算芯片。训练法采用熵减蒸馏:基于信息熵理论重构知识蒸馏路径,降低90%有害输出。安全层面采用规则层、语义层、行为层三层拦截机制,拦截准确率提升13%。在人工抽检、关键词抽检、分类模型抽检三种抽检方式下合格率均超过98.5%。睿驰大模型作为彩讯Rich AIBox的大脑,知识检索问答能力提升12%,垂直领域智能体基准推理能力提升8%以上,并且通过数据飞轮机制,还可以持续提升智能上限。
(2)成绩:公司的睿驰大模型通过自研Agent平台与阿里千问、deepseek、kimi、九天等系列模型组合应用在运营商、金融、交通、能源等多个领域已落地行业多个标杆项目。如公司与运营商深度合作,改造其智能化客户服务体系。在日均处理数百万次交互的核心场景中,睿驰大模型显著提升了复杂业务的解决率。同时,在企业智能办公领域,公司为多家大型企业打造的“知识库智能助理”,能将员工数小时的跨文档信息整合工作缩短至几分钟。
(3)战略愿景:模型层面融合认知计算理论,实现因果推理突破,AI应用层面围绕企业私域数据,形成“数据→模型→应用”的闭环,持续提升 ROI 与业务可用性。未来,公司基于睿驰大模型和自主研发的AIBox智能体平台,客户可低代码、甚至无代码地创建能处理多步复杂工作流的AI员工,实现Agent-as-a-Service。通过 “技术-场景-生态”三重引擎,推动多模态AI应用成为新质生产力核心工具。
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(来自 深交所互动易)
答复时间 2025-08-11 20:45:10
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