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得助大模型平臺(tái)
一站式服務(wù)簡(jiǎn)化大模型訓(xùn)推評(píng)全流程
高效、低成本構(gòu)建大模型企業(yè)級(jí)應(yīng)用
知識(shí)管理
為財(cái)富顧問提供一站式智能問答服務(wù)
組合式AI打造大模型企業(yè)知識(shí)助手
智能客服
全渠道全媒體、一站式AI+呼叫中心
外呼大模型加持,聽得準(zhǔn)確說(shuō)得自然
即時(shí)文本對(duì)話,自研知識(shí)引擎
大模型擬真,千人千面沉浸式AI對(duì)練
智能運(yùn)營(yíng)
全場(chǎng)景自研AI+RTC實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)
高精度、高安全的圖文檢測(cè)識(shí)別服務(wù)
AI+RPA深度融合,賦能企業(yè)自動(dòng)化
全鏈路生物數(shù)據(jù)核驗(yàn),守衛(wèi)安全防線
大模型賦能合規(guī),金融級(jí)多模態(tài)質(zhì)檢
自然語(yǔ)言交互,可視化智能分析數(shù)據(jù)
企業(yè)出海
企業(yè)跨語(yǔ)種無(wú)界溝通,贏占國(guó)際市場(chǎng)
多語(yǔ)言國(guó)際服務(wù),跨時(shí)區(qū)溝通無(wú)障礙
多語(yǔ)言智能交互助力全球營(yíng)銷與服務(wù)
大模型賦能國(guó)際企業(yè)多模態(tài)質(zhì)檢服務(wù)
智能營(yíng)銷
智能營(yíng)銷服引擎,高效轉(zhuǎn)化私域流量
打通營(yíng)銷全鏈路,賦能企業(yè)增速業(yè)務(wù)
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其他
為企業(yè)提供多場(chǎng)景、高質(zhì)量專業(yè)服務(wù)
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中關(guān)村科金得助智能-小得
選型指南
2025-03-25 09:58:05
作者:wenqian
閱讀量:16
文章目錄
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,AI技術(shù)已成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。作為企業(yè)決策者或技術(shù)負(fù)責(zé)人,您可能正在尋找一個(gè)可靠的AI模型訓(xùn)練平臺(tái)。今天,我們就來(lái)深度剖析"得助智能AI模型訓(xùn)練平臺(tái)公司怎么樣"這個(gè)企業(yè)級(jí)用戶最關(guān)心的問題,從實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā),為您提供有價(jià)值的參考。
得助智能不是那種只會(huì)講概念的AI公司。我接觸過(guò)不少他們的客戶,反饋都很實(shí)在——這是一家專注于為企業(yè)提供垂直領(lǐng)域AI模型訓(xùn)練解決方案的技術(shù)服務(wù)商。不同于通用型AI平臺(tái),他們更懂制造業(yè)、金融、零售這些傳統(tǒng)行業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中的痛點(diǎn)。
公司核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自國(guó)內(nèi)頂尖AI實(shí)驗(yàn)室和一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有深厚積累。但最讓我印象深刻的是他們的工程化能力——很多AI公司能做出漂亮的demo,但得助智能特別擅長(zhǎng)把實(shí)驗(yàn)室技術(shù)變成企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境里真正能跑起來(lái)的系統(tǒng)。
在和數(shù)十家企業(yè)CIO的交流中,我發(fā)現(xiàn)大家在AI落地時(shí)普遍面臨這些挑戰(zhàn):
1.人才門檻高:養(yǎng)一個(gè)專業(yè)的AI團(tuán)隊(duì)成本驚人,光是幾名資深算法工程師的年薪就可能抵得上一個(gè)小型IT部門預(yù)算。
2.數(shù)據(jù)治理難:我們服務(wù)過(guò)的一家制造業(yè)客戶,積累了數(shù)十TB的生產(chǎn)數(shù)據(jù),但分散在各個(gè)系統(tǒng)中,格式混亂,根本沒法直接用于訓(xùn)練。
3.算力成本失控:某零售企業(yè)自建GPU集群訓(xùn)練商品識(shí)別模型,結(jié)果算力成本超出預(yù)期3倍,項(xiàng)目差點(diǎn)夭折。
得助智能的平臺(tái)正是針對(duì)這些痛點(diǎn)設(shè)計(jì)的。他們提供的不是一把錘子,而是整套工具箱,讓企業(yè)能用合理的成本把數(shù)據(jù)價(jià)值真正挖掘出來(lái)。
1.低代碼訓(xùn)練——讓業(yè)務(wù)專家也能參與AI開發(fā)
他們的平臺(tái)有個(gè)很實(shí)用的"可視化建模"功能。我們測(cè)試過(guò),一個(gè)懂業(yè)務(wù)流程但不寫代碼的產(chǎn)品經(jīng)理,通過(guò)拖拽方式在2小時(shí)內(nèi)就構(gòu)建出了一個(gè)工單分類模型的基礎(chǔ)框架。當(dāng)然,專業(yè)算法工程師可以用更高級(jí)的接口進(jìn)行深度定制,這種分層設(shè)計(jì)很務(wù)實(shí)。
2.行業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型——站在巨人肩膀上創(chuàng)新
得助智能最值錢的是他們積累的行業(yè)知識(shí)庫(kù)。比如在金融風(fēng)控領(lǐng)域,平臺(tái)預(yù)置了數(shù)十個(gè)經(jīng)過(guò)實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)的特征工程模版,新客戶能直接復(fù)用這些經(jīng)驗(yàn),省去了從零摸索的過(guò)程。我見過(guò)一個(gè)案例,某城商行接入他們的反欺詐模型后,迭代效率提升了6倍。
3.彈性算力管理——告別GPU資源浪費(fèi)
他們的智能算力調(diào)度系統(tǒng)確實(shí)有兩把刷子。平臺(tái)會(huì)自動(dòng)分析訓(xùn)練任務(wù)復(fù)雜度,動(dòng)態(tài)分配CPU/GPU資源。有客戶反饋,相比其他平臺(tái),完成相同訓(xùn)練任務(wù)能節(jié)省30-50%的算力成本。對(duì)于長(zhǎng)期運(yùn)行AI任務(wù)的企業(yè),這筆賬算下來(lái)很可觀。
某消費(fèi)金融公司接入得助智能的自動(dòng)化特征工程工具后,實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)開發(fā)模式到敏捷迭代的跨越式升級(jí)。
過(guò)去,該公司每上線一個(gè)新業(yè)務(wù)的風(fēng)控模型,需經(jīng)歷漫長(zhǎng)的特征篩選、工程構(gòu)建和驗(yàn)證流程,平均耗時(shí)2個(gè)月。而借助得助平臺(tái)的模型訓(xùn)練平臺(tái),這一周期被壓縮至2周內(nèi)——平臺(tái)內(nèi)置的金融風(fēng)控特征庫(kù)能快速生成候選特征,智能算法自動(dòng)篩選高價(jià)值特征,并優(yōu)化特征組合。更關(guān)鍵的是,模型效果不降反升:KS值(風(fēng)控模型區(qū)分度的核心指標(biāo))提升了15%,這意味著風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精準(zhǔn)度顯著提高。
此外,團(tuán)隊(duì)運(yùn)維效率也大幅改善。原本需要專人維護(hù)的模型,現(xiàn)在相同規(guī)模的團(tuán)隊(duì)可同時(shí)管理3倍數(shù)量的模型,真正實(shí)現(xiàn)了"小團(tuán)隊(duì),多模型"的敏捷風(fēng)控體系。這一案例證明,金融AI化不是簡(jiǎn)單的技術(shù)疊加,而是通過(guò)工具革新重構(gòu)整個(gè)工作流程。
案例最打動(dòng)我的不是技術(shù)參數(shù),而是得助團(tuán)隊(duì)對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解深度。他們不會(huì)一味追求算法精度,而是平衡效果、成本和可解釋性,這才是企業(yè)真正需要的。
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AI轉(zhuǎn)型是場(chǎng)馬拉松,選擇對(duì)的伙伴比選擇技術(shù)最超前的供應(yīng)商更重要。希望這篇深度解析能幫助您更清晰地評(píng)估得助智能是否適合您的企業(yè)需求。如果需要更具體的建議,建議預(yù)約他們的行業(yè)顧問做個(gè)免費(fèi)診斷,畢竟每個(gè)企業(yè)的痛點(diǎn)都不盡相同。
AI模型訓(xùn)練平臺(tái)作為人工智能技術(shù)的核心基礎(chǔ)設(shè)施,正深刻改變著各行各業(yè)。在AI技術(shù)加速落地的今天,企業(yè)...
在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,小模型訓(xùn)練技術(shù)以其高效、靈活的特性,成為企業(yè)智能化升級(jí)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。在這片...
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