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一、智能家居AI应用1.空调智能控制下载安装「海信智慧家」或「海信爱家」APP，完成注册后绑定设备，支持远程调节温度/湿度、预约开关机、一键开启新风模式自定义AI模式：根据室内外温差自动调节运行参数，阳光唤醒模式可联动窗帘与新风系统实现场景化体验多设备配网指南：设备通电后打开蓝牙与Wi-Fi通过APP扫描设备二维码或手动添加型号...
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浪潮AI大模型作为人工智能技术创新的重要载体，正通过技术突破与生态协同加速千行百业数字化转型进程，其核心突破与赋能路径体现在以下维度：一、技术架构升级：复合AI能力驱动全栈智能化1.复合式AI技术体系浪潮海岳大模型3.0融合“生成式AI+判别式AI”，整合规则引擎、知识图谱与传统深度学习技术，形成多智能体协同架构，支持低代码开发和定制化训练，显...
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以下是2025年综合性能与用户口碑较好的AI绘画工具推荐（涵盖2023年热门产品及后续迭代版本），结合设计效率和创作自由度进行整理：一、全能型生成工具1.Midjourney特点：风格覆盖广，生成效果细腻，支持多模态创作，适合艺术设计和商业插画应用。适用场景：高精度图像生成、多风格探索^[5][7][8]^。2.百度智能云·一念特...
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一、核心技术突破1.多模态感知与自主决策能力原生多模态大模型（如Emu3）通过端到端训练实现跨模态数据统一处理，准确率提升至98%。自主决策技术通过大模型与ReAct框架结合，支持复杂任务分解与动态规划，例如生成商业邮件操作指令或自动处理订单。2.具身智能与物理交互具身小脑模型结合多模型投票机制，实现动态避障与精准操作，在物流场景中分...
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中国本土人工智能大模型的创新发展路径及其产业应用前景可综合政策导向、技术突破、行业实践等多维度分析如下：一、本土AI大模型的创新发展路径1.政策驱动与战略协同顶层设计强化：2024年“人工智能+”首次写入《工作报告》，中央经济工作会议明确开展“人工智能+”行动，地方（如北京、上海、深圳）出台专项政策推动技术创新与产业集聚^[1][3][7]^。...
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一、主流技术类型1.基础智能体分类简单反射型：仅依据当前感知做出即时反应，典型如温度调控系统。基于模型型：结合历史数据构建环境模型，如交通信号动态调整系统。基于目标型：以目标为导向规划路径，应用于机器人探索复杂地形。基于效用型：通过效用函数评估最优方案，如金融投资组合推荐。学习型：通过经验自我优化，如持续改进的智能客服系统。2....
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一、核心技术突破1.预训练架构创新基于GLM预训练架构迭代升级，2023年推出千亿基座对话模型ChatGLM，2024年发布GLM-4大模型，支持长上下文、多模态能力及更低推理成本，性能达到GPT-4的90%-100%。采用MoE（混合专家）架构训练万亿稀疏模型，实现参数效率与推理速度的平衡，支持中英双语千亿级模型GLM-130B的商用落地。...
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智能体的构建是一个系统性工程，涉及目标定义、模块设计和技术实现等多方面内容。1.目标与任务定义需明确智能体的核心任务（如家庭清洁、自动驾驶等）、操作环境（开放/封闭）及反馈机制（强化学习中的奖励函数）。应用场景的差异性直接影响感知模块的精度需求和决策算法的复杂度。2.核心模块设计感知模块：通过传感器、摄像头等设备收集环境数据，需根据场...
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一、架构设计关键要素1.多模态感知与交互层基于多模态大模型的智能体通过整合视觉、语言、环境传感器等多源数据，构建动态环境感知能力，减少传统模型在复杂场景中的幻觉问题。架构需支持实时反馈循环，例如人类行为感知与情感分析驱动的交互优化模块。2.协同决策层采用分布式多智能体框架，通过角色分工（如产品经理、开发、测试角色映射）和任务分解机制提...
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一、技术演进与核心能力突破1.自主决策闭环AI智能体通过“感知-决策-行动”闭环机制，结合大模型的知识支持与动态执行能力，实现全链条问题解决。例如金融风控场景中，智能体可在0.8秒内完成风险识别到资金冻结的全流程操作2.动态进化学习采用强化学习框架的智能体可快速迭代知识库，某电商客服智能体3个月内将投诉解决率从68%提升至92%，知识库周...
