金現(xiàn)代全面接入DeepSeek，AI應用體驗再升級
近期，金現(xiàn)代大模型產品全面接入DeepSeek，基于DeepSeek-R1（6710億參數）的推理能力，打造思考能力更強、準確率更高、交互體驗更好的智能中樞。
推理模型DeepSeek-R1在處理高復雜度任務上具有更高的準確性與邏輯性，不僅在一定程度上緩解了大模型幻覺問題，而且大幅降低了大模型訓練與推理成本，實現(xiàn)了技術創(chuàng)新與商業(yè)落地的雙重突破，在面向企業(yè)的ToB業(yè)務場景中表現(xiàn)突出。
金現(xiàn)代接入的大模型
金現(xiàn)代研究院人工智能研究所所長宗云兵指出，“我們看重的是DeepSeek-R1模型的推理能力，面對用戶提出的復雜任務，能夠以專家顧問的身份，串聯(lián)各類信息、做專業(yè)判斷。”目前，金現(xiàn)代大模型產品已經實現(xiàn)了文本問答、數據庫問答、智能寫作、文檔審查、工單填寫等智能應用場景模型的全面升級。
小金智問作為一款AI智能問答產品，在接入DeepSeek-R1模型之后，語義理解和邏輯推理能力取得了顯著進展。通過該模型的“思維鏈” ，小金智問可以更加精準地解讀用戶提問，將推理過程拆解成多個步驟，讓用戶可以清晰地看到模型是如何一步步推導出最終答案的，從而大幅提升了智能問答準確度，優(yōu)化了用戶的智能問答體驗，在電力安全應急管理、汽車行業(yè)合規(guī)性管理、銷售數據管理、實驗室數據管理等實際場景中展現(xiàn)出更高的價值。
基于DeepSeek-R1模型的文本問答場景
基于DeepSeek-R1模型的數據庫問答場景
比如，當用戶提問“合同中是否存在逾期付款違約金過高的風險?”時，小金智問可以模仿人類解決問題的漸進式思維，將復雜問題拆解為可解釋的中間步驟，依次提取合同中的“違約金條款”內容，以及企業(yè)財務規(guī)范中的相關要求，動態(tài)計算并判斷違約金是否超標，最后給出風險是否過高的結論。
除此之外，金現(xiàn)代的智能文檔處理平臺、知識管理平臺、智慧識才干部大數據分析系統(tǒng)等產品也接入了DeepSeek模型，讓產品在面對企業(yè)級端到端的復雜任務、流程任務、分析任務時，給出更精準、更契合用戶需求的答案，提高文檔審查、知識檢索等智能化水平。
宗云兵介紹道：“金現(xiàn)代不是DeepSeek火了之后才開始研究大模型的，而是從2020年就組建了人工智能算法團隊，2022年就開始了基于ChatGPT等國內外大模型的AI技術研究，并且已經實現(xiàn)了數十個應用案例的落地，這是我們接入DeepSeek的先發(fā)優(yōu)勢。”
此次部署基于國產化技術完成全棧適配，金現(xiàn)代在現(xiàn)有主流算力環(huán)境下實現(xiàn)了從硬件兼容到推理引擎適配的全自主可控驗證。未來，金現(xiàn)代將在繼續(xù)加大AI技術研發(fā)投入的同時，緊跟行業(yè)前沿的AI技術動態(tài)，積極引入和集成業(yè)界最先進的AI成果，幫助企業(yè)在數智時代搶占先機！
(風險提示：相關產品接入DeepSeek對業(yè)績尚不構成重大影響，對未來業(yè)績的影響不確定，請投資人注意風險)
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