随着DeepSeek-R1的出现，相较于以往的大模型，带来了更先进的语义理解和数据处理能力，AI技术迎来了新的里程碑。喆塔科技作为国产领先的数智化平台领跑者，其“喆学大模型”通过融合行业Know-How与AI、大数据和云计算技术，在良率提升、效率优化及成本控制方面已取得显著成效。
DeepSeek-R1的接入，“喆学大模型”能够更精准地分析复杂工业数据，提前预测设备故障，并提供科学决策建议，优化资源利用。这一结合为半导体、光电显示、新能源等高端制造行业注入了新的变革力量，帮助企业在这个竞争激烈的时代中保持领先。
接入DeepSeek-R1以后，喆学大模型显著增强了其在智能问答、决策支持、自我进化、易用性和垂直应用开发等方面的能力。这一创新不仅大幅降低了企业的学习门槛和技术障碍，还显著提升了工作效率和准确性，为企业实现更高效的生产和管理提供了强有力的支持。通过将复杂的数据转化为可操作的见解，并为决策提供科学依据，喆学大模型帮助企业应对工业AI时代的挑战，推动其实现数字化、智能化转型的新飞跃。
工程师在工作中遇到困难，只要输入问题，就能马上得到详细的答案，它能为你画图表、做分析、写报告就像身边随时有个百事通，工作效率想不高都难。
良率分析小助手：紧盯分析数据，多轮智能问答，智能问答出图，快速给出建议，节省繁琐、重复操作步骤，提升分析效率。
Text2SQL真方便：业务人员不用再费劲去学复杂的 SQL 语言了，轻松就能查询数据，工作变得更轻松。
智能 BI 很直观：它能把业务数据深度分析，还能以可视化的形式呈现出来，市场预测和策略建议都能精准给出，企业发展更有方向。
在半导体行业，面对复杂良率分析和新员工上手难的问题，喆塔科技提供了融合喆学大模型与自动良率分析的解决方案。通过智能问答模块，新手能快速掌握分析流程和数据获取；指令生成功能依据用户偏好一键创建图表，简化操作；智能根因分析则迅速定位良率问题并提供决策支持。
（信息来源：芯湃资本）
16 天前
将 DeepSeek 的深度推理、代码能力与 ChatGPT 的语言创造力、通用对话能力相结合，设计一个名为 DeepGPT 的 AI 工具，这确实是一个极具潜力的构想。它代表了一种“强强联合”的思路，旨在创造一个更全面、更强大的 AI 助手。 DeepGPT 的核心设计理念 双引擎协同架构： DeepSeek 引擎： 专注于深度理解、逻辑推理、复杂问题拆解、代码生成与解释、数学计算、事实核查、长文档处理（128K上下文）。它是“大脑”的分析中心和事实库。 ChatGPT 引擎： 专注于自然流畅的对话、创意内容生成（写作、诗歌、剧本）、多语言能力、情感理解、用户意图捕捉、通用知识问答、多模态（未来整合图像/语音等）的接口。它是“大脑”的表达中心和交互界面。 智能路由与融合层： 这是 DeepGPT 的“智能调度中心”。它根据用户查询的性质、复杂度、所需技能，动态决定： 将任务完全交给更适合的引擎处理（如：复杂代码问题 -> DeepSeek；写一首情诗 -> ChatGPT）。 将任务拆解，分发给两个引擎处理各自擅长的部分，然后融合结果（如：要求写一份包含市场数据分析的商业计划书 -> DeepSeek 处理数据分析和预测部分，ChatGPT 负责撰写叙述性内容和润色）。 让两个引擎分别处理同一问题，提供互补视角或进行“交叉验证”，然后由融合层生成最全面/可靠的答案。 强化优势，弥补短板： 利用 DeepSeek 弥补 ChatGPT 可能在复杂逻辑推理、精确代码生成、处理超长文档方面的不足。 利用 ChatGPT 弥补 DeepSeek 可能在对话自然度、创意写作多样性、情感表达方面的不足。 DeepGPT 的核心功能与应用领域 基于双引擎协同架构，DeepGPT 将成为一个超级智能工作伙伴和创意加速器，应用极其广泛： 研究与学术： 深度文献综述： 利用 DeepSeek 处理海量论文（128K上下文），提取关键论点、发现研究空白、总结趋势；ChatGPT 帮助撰写清晰的研究综述草稿。 复杂数据分析与解释： DeepSeek 进行统计分析、建模、代码实现；ChatGPT 将结果转化为易于理解的叙述，撰写报告。 假设生成与实验设计： 双引擎协作，基于现有知识进行推理（DeepSeek）并提出新颖、可行的研究思路和实验方案（ChatGPT）。 论文写作与润色： DeepSeek 确保逻辑严谨、数据准确、符合学术规范；ChatGPT 提升语言流畅度、可读性和表达多样性。 软件开发与工程： 全栈开发助手： DeepSeek 精通代码生成（多种语言）、调试、算法实现、系统设计；ChatGPT 解释代码逻辑、生成文档注释、编写用户手册、与产品经理沟通需求。 遗留代码理解与重构： DeepSeek 深入分析复杂/老旧代码库；ChatGPT 生成重构建议的说明文档。 自动化测试脚本： DeepSeek 编写精确、高效的测试用例；ChatGPT 描述测试场景和预期结果。 内容创作与营销： 高质量长文创作： ChatGPT 负责创意构思、初稿撰写、不同风格的文本生成；DeepSeek 负责事实核查、数据支撑、逻辑结构优化、SEO 关键词策略分析。 营销策略制定： DeepSeek 分析市场数据、用户行为、竞品信息；ChatGPT 生成吸引人的广告文案、社交媒体帖子、营销邮件主题。 剧本/小说创作： ChatGPT 负责情节构思、角色对话、场景描写；DeepSeek 确保情节逻辑自洽、世界观设定合理、历史/科技细节准确。 商业分析与咨询： 综合报告生成： DeepSeek 处理财务数据、市场预测模型、风险评估；ChatGPT 整合分析结果，撰写结构清晰、论点有力、面向不同受众（高管/投资者）的报告和演示文稿。 战略规划： 双引擎协作进行 SWOT 分析、情景规划、机会识别（DeepSeek 的数据推理 + ChatGPT 的创新发散）。 客户洞察： 分析大量用户反馈、评论（DeepSeek），提炼情感倾向和关键诉求（ChatGPT），形成洞察报告。 教育与学习： 个性化辅导： DeepSeek 精准解答数学、物理、编程等难题，提供严谨步骤；ChatGPT 用生动比喻、不同角度解释概念，鼓励学生，生成练习题。 学习材料制作： 根据知识点（DeepSeek 确保准确性和深度）生成不同难度和风格的讲解、示例、测验题（ChatGPT）。 研究性学习支持： 引导学生提出问题、查找资料（DeepSeek）、组织思路、撰写学习报告（ChatGPT）。 法律与合规： 合同/法律文件审阅： DeepSeek 利用长上下文处理冗长合同，识别关键条款、潜在风险点、逻辑矛盾；ChatGPT 生成摘要、风险提示报告、用更平实语言解释条款。 法律研究： 快速查找相关法条、判例（DeepSeek），并总结要点、分析适用性（ChatGPT）。 个人效率与知识管理： 智能信息处理： 阅读并总结超长的邮件、报告、网页内容（DeepSeek），提炼行动项（ChatGPT）。 决策支持： 针对个人选择（如职业规划、投资决策），DeepSeek 提供理性分析和数据支撑，ChatGPT 帮助理清个人价值观和偏好，综合给出建议。 个性化知识库构建： 用户输入笔记、收藏文章等，DeepGPT 自动整理、关联、提炼要点（双引擎协作），方便查询和复习。 DeepGPT 的关键特性与优势 更可靠的知识与推理： DeepSeek 的深度能力作为基础，减少“幻觉”，提高答案的可信度。 更自然的交互与表达： ChatGPT 的能力确保对话流畅、易懂、富有同理心。 处理超复杂任务： 双引擎协同可以处理单一模型难以胜任的、需要深度分析+创意表达+长上下文的任务。 灵活性与适应性： 智能路由确保用户始终获得最合适的“技能组合”来解决问题。 生产力倍增器： 在专业领域（研究、开发、分析、写作）显著提升效率和质量。 可能的挑战与实现考虑 技术复杂性： 双模型协同、路由决策、结果融合在工程实现上有较高难度，需要强大的基础设施和算法优化。 成本： 同时运行/调用两个顶级大模型成本高昂。 延迟： 协同处理可能比单一模型响应慢，需要优化流程。 模型一致性： 确保两个模型的知识库和价值观尽可能对齐，避免输出矛盾。 用户界面： 需要设计直观的界面，让用户理解何时、如何利用了双引擎的优势（例如，提供“思考过程”的透明度选项）。 结论 DeepGPT 代表了下一代 AI 助手的方向：不再是单一功能的聊天机器人，而是一个集深度分析能力、强大创造力、自然交互能力于一体的认知增强伙伴。它能够渗透到知识工作的核心环节，在科研、开发、创作、分析、教育、法律等诸多领域带来革命性的效率提升和可能性拓展。它将 DeepSeek 的“硬实力”（逻辑、代码、长文、精确）与 ChatGPT 的“软实力”（语言、创意、对话、通用）完美融合，目标是成为人类在复杂智力挑战中最得力的助手。 这样的工具一旦成熟落地，其影响力将远超现有的单一模型，真正开启“AI超级助手”的新时代。
1 个月前
AI技术在汽车行业应用广泛，在研发设计上，能生成设计方案、优化虚拟仿真测试；生产制造中，智能机器人提高效率与质量，AI用于检测和流程优化；自动驾驶方面，实现环境感知、决策与路径规划；智能座舱里，多模态交互和智能显示提升体验；售后服务时，可诊断预测故障、提供客户服务；在销售和市场分析中，能预测趋势、精准营销。 研发设计 方案生成与优化：AI算法能根据市场需求和消费者喜好，快速生成多种汽车外形、内饰设计方案。还可通过大模型技术筛选参数，优化设计，缩短设计、验证和修改周期。 虚拟仿真测试：利用AI进行车辆性能、安全性等方面的虚拟仿真测试，如车身气密性仿真、喷涂仿真等，减少实际测试次数，降低研发成本。 生产制造 智能机器人装配：智能机器人可精确完成复杂装配任务，通过内置传感器和智能控制系统，实时监测零部件尺寸精度、装配紧密程度等参数并及时调整。 质量检测：AI视觉检测系统对生产线上的质量图片进行分析计算，能自动识别缺陷并警告、推送责任人处理，还可自动生成统计报表。 生产流程优化：通过分析生产数据，AI找出瓶颈环节和潜在质量问题，实现生产效率最大化和产品质量最优化。数字孪生技术可创建物理车辆的虚拟副本，用于测试产品性能，优化制造过程。 自动驾驶 环境感知与决策：依靠车载传感器、摄像头和雷达收集环境信息，由AI算法分析处理，实现车辆自主导航和决策，如自适应巡航、自动紧急制动等。 路径规划：根据实时路况和目的地，AI为车辆规划最优行驶路径，同时考虑交通规则、行人等因素，确保行驶安全和高效。 智能座舱 语音交互：语音助手可识别和理解驾驶员的语音指令，实现导航、音乐播放、车窗控制等功能，让驾驶员专注于驾驶。 情感交互：通过监测驾驶员的表情、情绪等，提供情感陪伴和个性化服务，如根据驾驶员情绪调整车内氛围灯、音乐等。 售后服务 故障诊断与预测：基于车辆传感器数据和历史维修记录，AI可预测车辆可能出现的故障，提醒车主及时保养和维修。在维修时，AI系统能快速定位故障原因，提供维修方案建议。 客户服务：AI驱动的虚拟助手在售前、售中和售后为客户提供支持，解答产品咨询、处理投诉等，提供24小时不间断服务，提高客户满意度。 供应链管理 需求预测：AI通过分析市场趋势、消费者行为等数据，帮助汽车制造商预测未来市场需求，以便合理安排生产计划和原材料采购。 库存管理与物流优化：优化库存管理，减少库存积压和缺货现象。同时，AI优化物流配送路线和计划，提高物流效率，降低成本。
2 个月前
📢 OpenAI即将发布GPT-4.1，多模态能力再升级！ 据多家科技媒体报道，OpenAI计划于下周（2025年4月中旬）推出GPT-4.1，作为GPT-4o的升级版本，进一步强化多模态推理能力，并推出轻量级mini和nano版本。 🔍 关键升级点 更强的多模态处理 GPT-4.1将优化对文本、音频、图像的实时处理能力，提升跨模态交互的流畅度。 相比GPT-4o，新模型在复杂推理任务（如视频理解、语音合成等）上表现更优。 轻量化版本（mini & nano） GPT-4.1 mini 和 nano 将面向不同应用场景，降低计算资源需求，适合移动端或嵌入式设备。 配套新模型（o3 & o4 mini） OpenAI还将推出o3推理模型（满血版）和o4 mini，优化特定任务性能。 部分代码已在ChatGPT网页端被发现，表明发布临近。 ⏳ 发布时间与不确定性 原定下周发布，但OpenAI CEO Sam Altman 曾预警可能因算力限制调整计划。 同期，ChatGPT已升级长期记忆功能，可回顾用户历史对话，提供个性化服务（Plus/Pro用户已开放）。 🌍 行业影响 谷歌（Gemini AI）和微软（Copilot）近期也强化了AI记忆功能，竞争加剧。 GPT-4.1可能进一步巩固OpenAI在多模态AI领域的领先地位，推动商业应用（如智能客服、内容创作等）。 📌 总结：GPT-4.1的发布标志着OpenAI在多模态AI上的又一次突破，但具体性能提升和落地效果仍需观察。我们将持续关注官方更新！ （综合自腾讯新闻、The Verge、搜狐等）
2 个月前
2025年3月31日，在2025年汉诺威工业博览会上，一台罗尔斯-罗伊斯（Rolls-Royce）的飞机发动机被展示在微软的展台上。这家发动机制造商利用微软的人工智能技术进行数据管理和数据分析。 人工智能（AI）是汉诺威工业展2025年的核心主题。这场全球最重要的工业博览会将于3月31日至4月4日在德国汉诺威举行，届时将展示人工智能如何为工业带来革命性变革。以下是为何这一年对工业界如此重要的原因。 人工智能成为竞争力的关键 人工智能不再是科幻电影中的概念，而是已成为工业领域的现实。2025年的汉诺威工业展将展示人工智能如何通过优化生产流程、提升效率和推动创新来增强企业的竞争力。例如，人工智能助手可以支持工厂车间的日常工作，而基于数据的预测性维护则能减少停机时间。 微软等科技巨头将在展会上展示其最新的人工智能解决方案。例如，微软推出的“工厂运营代理”（Factory Operations Agent）是一种人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。它能让工人通过自然语言查询分析机器数据，帮助管理者改进生产过程并快速识别和解决问题。 一项调查显示，82%的企业认为人工智能对德国工业的竞争力至关重要。然而，46%的企业担心德国工业可能会错过人工智能革命的机遇。这使得2025年的汉诺威工业展成为展示最新技术并推动其实施的关键平台。 加拿大作为伙伴国：人工智能与可持续发展的结合 2025年的伙伴国是加拿大，该国以“未来已来”（The future's here）为主题，展示其在自动化、能源、数字化转型和绿色技术领域的优势。加拿大拥有超过200家参展企业，致力于推动绿色、数字化和可持续的工业未来。人工智能在其中扮演着重要角色，例如通过优化能源使用和支持可再生能源技术实现更可持续的生产方式。 加拿大财政部长弗朗索瓦-菲利普·尚帕涅（François-Philippe Champagne）表示：“我们很高兴能继续国际合作，并在汉诺威工业展上展示超过200家代表绿色、数字化和可持续未来的加拿大企业。”这不仅加强了德加之间的经济联系，也为全球工业的未来发展指明了方向。 人工智能的具体应用 汉诺威工业展2025将展示人工智能在工业中的多种实际应用，包括： 自动化和机器人技术：人工智能驱动的自主机器人能够执行复杂任务，提高生产效率。 预测性维护：通过分析机器数据，人工智能可以预测潜在故障，从而减少意外停机。 质量控制：人工智能系统可以通过图像识别技术快速检测产品缺陷。 供应链优化：人工智能帮助企业更好地管理库存和物流，降低成本。 这些应用不仅提高了效率，还为中小企业提供了利用尖端技术的机会。展会上还将特别设立面向中小企业的展区，展示专为这一群体设计的可负担的人工智能解决方案。 人工智能的挑战与机遇 尽管人工智能潜力巨大，但其推广也面临挑战。例如，数据隐私和人工智能系统的透明度问题引起了广泛关注。欧盟即将推出的《人工智能法案》（AI Act）将为人工智能的使用设定严格标准，这可能会影响其在欧洲的推广速度。 与此同时，人工智能也带来了巨大机遇。它不仅能提升生产力，还能加速新产品和服务的开发。例如，在制药行业，人工智能可以缩短药物研发时间，从而更快地将新药推向市场。 汉诺威工业展：通往未来的桥梁 汉诺威工业展不仅是技术的展示平台，也是全球工业界交流的中心。超过4000家来自60多个国家的参展商将在展会上展示他们的创新成果。今年的展会预计将吸引超过13万名观众，与2023和2024年的参观人数相当。 对于德国工业而言，2025年可能是决定性的一年。人工智能的广泛应用可能标志着工业4.0的新阶段，即通过数字化和智能化实现更高效、更可持续的生产方式。正如微软德国公司总经理艾格尼丝·赫夫特伯格（Agnes Heftberger）所言：“人工智能已走出试验阶段，正在工业中大规模应用。” 结语 汉诺威工业展2025将是人工智能在工业中全面展示其潜力的一年。从优化生产到推动可持续发展，人工智能正在改变工业的面貌。对于企业来说，这既是挑战也是机遇——抓住这一趋势的企业将在未来占据领先地位。 （资讯：德国商报；图片：根据现场照片豆包AI再次生成）
2 个月前
人工智能是汉诺威工业展上的主导主题 微软正在推出创新助手，旨在显著简化工厂的工作流程。在近日开幕的2025汉诺威工业博览会上，微软展示了可广泛应用于工业领域的具有人工智能的创新虚拟助手。该软件公司在此次展会上展示的新产品之一是“工厂运营代理”(Factory Operations Agent)。 据该公司介绍，这是一个人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。例如，该解决方案使工人能够通过使用自然语言查询来分析机器的数据。 “负责任的经理”将能够优化制造流程。人工智能助手还可以比以前更轻松地识别错误来源并解决问题。 微软德国公司董事总经理阿格尼丝·赫夫伯格在汉诺威工业博览会开幕式上表示，人工智能已经走出了测试和实验阶段，正在工业领域得到广泛应用。 “我们必须毫不犹豫地引入人工智能，否则德国将在国际竞争中落后。我们必须让数据宝藏为人工智能所用。” 德国人工智能已经存在 根据德国数字协会Bitkom的一项代表性调查，42%的德国工业企业已经在生产中使用人工智能，另有三分之一（35%）有相应计划。其中包括机器的监控、机器人和车辆的控制以及能源消耗的优化：这项调查是在德国 552 家拥有 100 名或更多员工的工业制造公司中进行的。82%的公司认同人工智能的使用对于德国工业的竞争力至关重要。 然而，近一半（46%）的人认为德国工业界可能会错过人工智能革命。微软与谷歌、Meta、亚马逊并列成为全球领先的人工智能系统提供商，部分原因是微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉早期投资数十亿美元与加州人工智能初创公司OpenAI及其开发的聊天机器人ChatGPT进行全面合作。 (资讯来源: tagesschau.de）
2 个月前
Ali Kashani 是 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官，自 2021 年 1 月公司成立以来一直担任这一职务。在创立 Serve Robotics 之前，Kashani 曾担任 Postmates 的副总裁，并联合创立了智能家居技术公司 Neurio Technology（后被 Generac Power Systems 收购）。他拥有计算机工程学士学位和机器人学博士学位，并拥有 15 项已授权或正在申请的专利。 业务增长与财务表现 在 Kashani 的领导下，Serve Robotics 实现了显著增长，2024 年收入达到 180 万美元，同比增长 700%。然而，公司仍处于扩张阶段，2024 年 GAAP 净亏损为 3920 万美元。该公司专注于开发低排放自动驾驶送货机器人，主要服务于美国公共空间的食品配送。 战略合作与市场扩展 Kashani 强调了与行业巨头的关键合作： Magna International：独家合同制造协议，支持机器人规模化生产。 Uber Technologies：配送服务合作，Uber 还持有价值约 7150 万美元的 Serve Robotics 股份。 NVIDIA：技术合作，增强机器人人工智能能力。 公司计划 2025 年将机器人车队扩展至 2000 台，并进军达拉斯和亚特兰大等新市场。 技术与创新 Serve Robotics 已推出第三代送货机器人，重点提升： 配送效率与安全性 降低制造成本 人工智能驱动的自主性增强 挑战与未来展望 Kashani 讨论了公司在扩展至迈阿密等新市场时面临的挑战，包括： 本地法规适应 餐厅合作伙伴的工作流程整合 最后一英里配送的优化 他认为，机器人技术在各个领域具有无限潜力，而 Serve Robotics 正处于这一变革的前沿。 （图片来源：Serve Robotics 官网）
2 个月前
Reflex Robotics 是一家专注于开发低成本、高可靠性通用人形机器人的美国初创公司，总部位于纽约布鲁克林。该公司致力于通过自动化技术解决重复性劳动问题，其机器人主要应用于仓储物流、物料搬运等领域。 以下将从其公司基本信息、技术产品特点、商业模式、发展规划等维度展开介绍： 基本信息 成立时间与地点：由美国MIT毕业生于2014年创立，他们曾在 Telsa、Boston Dynamics 和 Amazon 拥有硬件经验，在纽约和旧金山设有办事处。 团队规模：较小，仅约5人。 融资情况：已完成由Khosla Ventures领投的700万美元种子轮融资。 技术与产品特点 硬件设计：采用轮式底盘与动态躯干的组合结构，底座配备四轮驱动系统，最高时速30公里，转向半径接近零；躯干通过液压升降机构可上下调节50厘米，配合三自由度机械臂，作业空间从地面到2米。 感知系统：头部搭载多模态传感器阵列，包括双目立体视觉摄像头、激光雷达和触觉传感器，动态避障算法可在50毫秒内重新规划路线，货物分拣效率达到人工的1.8倍，错误率降低至0.03%以下。 控制模式：采用“人在回路中”的混合控制模式，操作员通过VR设备远程监控多台机器人，还可通过“众包学习”机制记录操作者示范动作数据并上传至云端知识库，供其他机器人学习，三个月内自主作业率从38%提升至67%。 应用领域 仓储物流：能在仓库中进行货物挑拣、运输、码垛等工作，在GXO物流中心，每天可完成2000箱货物的码垛作业，每层堆叠误差小于2毫米。 工业生产：可执行精密装配任务，如将直径0.5毫米的轴承准确嵌入电机转子，重复定位精度达到±5微米，也可在木工车间完成木板切割、砂光、喷涂等全流程作业。 商业模式 机器人即服务（RaaS）：企业无需购买设备，只需支付每月1500美元的服务费，即可获得包括维护、升级、保险在内的全套解决方案。 供应链布局：依托麻省理工学院的制造创新中心，将原型到量产周期压缩至90天，自主设计的柔性生产线日产能达50台，并在15个国家设立快速响应中心。 发展规划 提升自主性：计划在未来逐步实现更高的自主性，2026年人机监管比例从1:1优化至1:4。 技术升级：硬件层面引入液态金属关节提升机械臂柔顺性；软件层面训练多模态大模型，实现自然语言指令到动作的端到端转换。 （图片来源：therobotreport.com）
3 个月前
自 1 月份 DeepSeek 推出 R1 推理模型后，欧洲包括汇丰银行等主要金融机构一直在将其与其他 AI 模型一起测试，而美国银行拒绝使用。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI