东方通在多模型协同(如DeepSeek/通义千问)中,TongLMM如何通过MoE架构实现意图识别准确率升?能否量化响应延迟优化进展?东方通在AI Agent产业链的不可替代性是什么?是否涉及联合训练或算力调度优化?在反诈、政务等场景,智能体部署为企业客户带来哪些可量化的效率提升?相比大厂们的平台,东方通在私有化部署成本控制、多模态安全监测(如AIGC伪造识别)上有何差异化技术?
东方通:
您好。公司大模型中间件TongLMM(现已演化升级为东方通智能体平台TongAgentPlatform)支持在意图识别、任务分解、方案制定、任务执行、意图验证等智能体编排流程中,依据不同模型的专业能力进行模型选取,采用大小模型结合的方式,在意图识别阶段可通过设定专业领域模型来提升意图识别准确率。TongAgentPlatform作为智能体开发平台,可屏蔽不同大模型间的底层差异,包括不同量化占位的大模型,协助用户在同等算力情况获取更少的请求响应时间。公司产品暂不涉及联合训练,可支持将不同模型部署到不同算力,并通过流程中不同阶段设定不同模型来达到调度不同算力的能力;
公司在反诈领域拥有“玄武湖反诈大模型”,深度融合DeepSeek与自研能力,大幅降低模型工作量、提升涉诈号码判报准确率,构建起“事前预警-事中拦截-事后追溯”的三位一体反诈防控机制,针对电信、政务及金融等电信网络诈骗防范关键行业,实现从“单点防御”到“体系对抗”的跨越式升级。
公司在AIGC伪造识别方面拥有深度合成内容监测系统,运用图像、视频、音频高速率伪造检测技术,可针对重现、替换、合成、生成等深度学习技术产生的深伪图像和视频进行有效检测。谢谢关注。
您好。公司大模型中间件TongLMM(现已演化升级为东方通智能体平台TongAgentPlatform)支持在意图识别、任务分解、方案制定、任务执行、意图验证等智能体编排流程中,依据不同模型的专业能力进行模型选取,采用大小模型结合的方式,在意图识别阶段可通过设定专业领域模型来提升意图识别准确率。TongAgentPlatform作为智能体开发平台,可屏蔽不同大模型间的底层差异,包括不同量化占位的大模型,协助用户在同等算力情况获取更少的请求响应时间。公司产品暂不涉及联合训练,可支持将不同模型部署到不同算力,并通过流程中不同阶段设定不同模型来达到调度不同算力的能力;
公司在反诈领域拥有“玄武湖反诈大模型”,深度融合DeepSeek与自研能力,大幅降低模型工作量、提升涉诈号码判报准确率,构建起“事前预警-事中拦截-事后追溯”的三位一体反诈防控机制,针对电信、政务及金融等电信网络诈骗防范关键行业,实现从“单点防御”到“体系对抗”的跨越式升级。
公司在AIGC伪造识别方面拥有深度合成内容监测系统,运用图像、视频、音频高速率伪造检测技术,可针对重现、替换、合成、生成等深度学习技术产生的深伪图像和视频进行有效检测。谢谢关注。
(来自 深交所互动易)
答复时间 2025-03-19 20:45:40
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