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传统智能客服产品的AI应用，都可以借助大语言模型进行深一步改造，传统智能质检已经是非常成熟的解决方案，但需要通过复杂固定规则的设置，大量语音的训练和人工调试来进行使用。如果通过大语言模型能力，投入预训练和一定的业务规则定义，可以实现无需复杂设定，更智能的质检结果输出。如：我们向模型内投入一定数量的质量录音、文本，然后告知大语言模型都有哪些加分因子、让他自动判别生产数据的质检情况，然后不断通过手工质检的对齐调优，让模型持续不断学习和改进。浙江多模态人工智能客服机器人人工智能的研究和发展需要跨学科的合作，包括计算机科学、心理学、哲学等。

当前人工智能（AI）图像识别技术已经成为一个热门话题。它是一种基于计算机视觉和机器学习的技术，通过分析和理解图像内容，自动识别出图像中的人、物体、场景和特征。AI图像识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括智慧城管、智慧交通、无人机巡检、智慧工地、智慧园区、智慧工业、智慧能源、智慧养老等多种场景。在智慧城管应用场景中，AI图像识别技术可以帮助城市管理部门实现智能化的城市管理。例如，通过识别监控摄像头中的图像，可以自动检测和报警非法行为，例如占道经营、垃圾环境污染、人手持刀等问题，提高城市管理的效率和及时性。

知识图谱（KnowledgeGraph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的**结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。简单说来，知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，而这个知识结构，恰好就是人工智能AI的基石。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。人工智能技术的普及和应用需要考虑教育和培训，以确保人们具备相应的技能和知识。

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