HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace
介紹了一項新的系統，名為HuggingGPT，該系統利用大型語(yǔ)言模型（LLMs）來(lái)管理各種人工智能模型，以解決復雜的跨模態(tài)和L域的人工智能任務(wù)。
作者認為，LLMs在語(yǔ)言理解、生成、交互和推理方面展現了不錯的能力，可以充當控制器，管理現有的人工智能模型來(lái)解決復雜的人工智能任務(wù)。文章介紹了HuggingGPT的工作流程：當接收到用戶(hù)請求時(shí)，使用ChatGPT進(jìn)行任務(wù)規劃，根據HuggingFace中提供的功能描述選擇模型，使用選定的人工智能模型執行每個(gè)子任務(wù)，并根據執行結果進(jìn)行總結。
通過(guò)利用ChatGPT的強大語(yǔ)言能力和HuggingFace中豐富的人工智能模型，HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復雜任務(wù)，并在語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)音和其他具有挑戰性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績(jì)，為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/64264f7b90e50fcafd68e162
按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節構建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線(xiàn),9張清單,形成5個(gè)評估等級
用戶(hù)可通過(guò)二維碼對構件生產(chǎn)工藝,構件信息進(jìn)行追溯,跟蹤與管理,構件生產(chǎn)完成之后,通過(guò)一流程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實(shí)時(shí)記錄
建立標準化的能耗采集監測體系,對接入監測的數據進(jìn)行規范處理,數據的動(dòng) 態(tài)分析,及時(shí)干預,保證節能政策的正確執行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營(yíng)成本下降5%
平臺通過(guò)標識實(shí)現前端信息采集,解決了貨物確權的問(wèn)題,降低線(xiàn)下人工核驗時(shí)間95%,解決動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復質(zhì)押?jiǎn)?wèn)題,解決因重復質(zhì)押引起的融資問(wèn)題事件28起
客戶(hù)點(diǎn)檢效率提升58%,客戶(hù)滿(mǎn)意度提升20%,設備平均無(wú)故障開(kāi)機 時(shí)間增加268小時(shí),售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上
減少人工計數和匯總操作,提 升準確率70%以上,數據顆粒度提升至十位級,降低人員工時(shí)15%以上,客戶(hù)實(shí)時(shí)應答能力提 升35%,查貨調貨效率提升40%
通過(guò)統一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場(chǎng)所碼等標識數據統一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關(guān)鍵的數據支撐
以智能制造典型場(chǎng)景作為切入點(diǎn),從多個(gè)維度分析系統解決方案的發(fā)展情況,歸納系統解決方案發(fā)展現狀和圖譜,提出系統解決方案技術(shù)應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發(fā)展篇根據各個(gè)階段的工作重點(diǎn)和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
詳實(shí)數據研判了智能工廠(chǎng)發(fā)展趨勢;剖析智能制造典型應用場(chǎng)景及實(shí)施路徑;總結行業(yè)工廠(chǎng)數字化轉型差異路徑;提出工廠(chǎng)數字化轉型關(guān)鍵績(jì)效指標體系
智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提高服務(wù)水平為核心,實(shí)現智能決策;透明化管控,智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提高服務(wù)水平為核心,實(shí)現 智能決策
智能工廠(chǎng)是以提高工廠(chǎng)運營(yíng)管理水平為核心,主要目標是使生產(chǎn)資源得到最合理的配置和優(yōu)化,在設計,生產(chǎn),物流,銷(xiāo)售,服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節間實(shí)現互聯(lián)互通
