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人工智能为何会产生幻觉(唠“科”)
人民日报· 2025-06-21 05:27
AI幻觉现象 - AI常生成虚构内容并编造不存在的文献档案,这种现象被称为"AI幻觉" [1] - AI大模型本质是语言概率预测和生成模型,通过分析互联网上数以万亿计文本学习词语关联规律 [1] - AI擅于模仿人类语言风格但缺乏辨别真伪的能力 [1] AI幻觉产生原因 - 训练数据源污染导致AI学习虚假信息、虚构故事和偏见性观点 [2] - 专业数据不足时AI通过模糊统计规律填补空白,如将科幻"黑科技"描述为真实技术 [2] - AI生成错误信息进入下一代AI训练内容池,形成"套娃"生态加剧幻觉 [2] - 训练奖励机制侧重语言逻辑性和格式而非事实核查 [2] - AI存在讨好用户倾向,编造虚假例证或科学术语支撑假说 [3] 用户认知现状 - 约七成受访者对AI生成虚假信息风险缺乏清晰认知 [3] 技术解决尝试 - 采用"检索增强生成"技术,回答前从最新数据库检索信息降低错误概率 [3] - 要求模型在不确定答案时承认"不知道"而非强行编造 [3] - 当前技术难以从根本上解决AI幻觉问题 [3] 系统性解决方案 - 需从公民AI素养普及、平台责任、公共传播等多维度构建"幻觉免疫力" [4] - AI产品应嵌入风险提示机制并标记可能存在的事实性错误 [4] - 提供用户事实核查和交叉验证功能 [4] - 媒体可通过发布AI伪造典型案例培养公众识别能力 [4]
从资本宠儿到IPO困兽,AI老兵明略科技的IPO突围
36氪· 2025-06-18 08:37
公司概况 - 明略科技于2025年6月10日再次向港交所递交招股书,此前2024年招股书已失效[1] - 公司成立于2006年,前身为"秒针系统",由北京大学计算机科学硕士吴明辉创立[2] - 2024年营收13.81亿元,利润790万元,较2023年双双下滑[1] - 按2023年总收入计,公司是中国最大的数据智能应用软件供应商[3] 融资历程 - 2010年以来完成27轮融资,最高估值达29亿美元(2020年E2轮)[7] - 2023年F-1轮融资前估值降至5亿美元,2024年F-3轮回升至15亿美元[7] - 早期融资包括2010年A轮465万美元,2015年B轮1300万美元,2017年C轮2500万美元[3] - 投资方包括腾讯、快手、淡马锡、华兴资本等知名机构[2] 财务表现 - 2022-2024年营收分别为12.59亿、14.62亿、13.81亿元[4] - 同期毛利率53.2%、50.1%、51.6%,相对稳定[4] - 净利润从2022年16.38亿元大幅下滑至2024年790万元[4] - 2024年末总资产23.81亿元,总负债87.81亿元,净资产-64亿元[5] - 资产负债率368.79%,较年初增长7.57个百分点[5] 业务结构 - 形成营销智能(秒针系统)、营运智能(小明助理)、行业解决方案三大业务支柱[7] - 2024年营销智能贡献73.2%毛利(5.35亿元),营运智能34.3%(1.79亿元)[16] - 行业解决方案连续三年表现不佳,2024年毛损202万元[16] - 五大客户贡献收入占比35.1%,其中四家合作超10年[12] 技术发展 - 2023年推出超图形检索增强生成(HRAG)和多模态大语言模型(MLLM)[7] - 2018年推出国内首个中文知识图谱平台"明略智图"[7] - 研发投入逐年减少:2022年7.51亿→2024年3.53亿[7] 市场竞争 - 面临AI四小龙(商汤、旷视等)在AI技术应用方面的竞争[10] - 互联网巨头(腾讯、字节跳动等)凭借用户基础和数据资源优势形成竞争[11] - 2024年中国人工智能相关企业超442万家,行业竞争白热化[11] 战略挑战 - 2018年并购精硕科技导致运营成本增加和内耗[13] - 横向拓展多个行业(公共安全、零售、医疗等)分散资源[13] - 客户留存率从2023年93.1%降至2024年87.0%[12] - 2024年客户总数1841家,较2023年减少39家[11]
1-2年期纯固收上榜产品青睐高收益非标资产,部分产品“梭哈”利率债丨机警理财日报
21世纪经济报道· 2025-06-11 21:24
本期,《机警理财日报》重点关注现金管理类理财产品、纯固收类理财产品、"固收+期权"类理财产品 三大类理财产品业绩表现。 数据说明: 现金管理类理财产品统计范围为理财公司发行的公募现金类产品;纯固收类理财产品统计范围为理财公 司发行的投资周期在1-2年(含)的公募纯固收产品,且近1年每个完整的自然季度季末均为正收 益;"固收+期权"类理财产品统计范围为理财公司发行的公募"固收+期权"产品。其中纯固收类理财产品 统计区间为近1年,其他两类产品统计区间为近6个月。 榜单排名来自理财通AI全自动化实时排名,如您对数据有疑问,请在文末联系助理进一步核实。 | | 幸福99增益固收(智享 杭银理财 4.50% 纯债)540天持有期理 | | | 0.89% | 5.04 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 财 | | | | | | | | 销售机构:杭州银行 | | | | | 4 | "添盈"固定收益类理 财产品114期 | 徽银理财 | 4.34% | 0.22% | 20.15 | | | | 销售机构:徽商银行 | | | | | ഗ | 恒源封闭债权71期A ...
独家洞察 | RAG如何提升人工智能准确性
慧甚FactSet· 2025-06-10 13:12
生成式人工智能在金融服务业的应用 - 数据准确性是金融服务公司使用生成式人工智能和大语言模型的最关键要求之一 不准确、低质量或脱节的数据会影响公司战略、运营、风险管理和合规 [1] - 文章探讨AI数据不准确的主要原因以及检索增强生成在缓解这一问题中的作用 [3] 数据不准确的主要原因 - 幻觉是导致数据不准确的主要原因之一 表现为模型生成看似可信但实际错误、误导或虚构的文本 这是由于大语言模型基于训练数据预测文本而非事实核查 [4] - 数据录入和验证错误:手动录入财务数据和质量检查不足可能导致转录错误、数据不完整、格式错误或丢失 [5] - 信息过时:缺乏定期管理会导致数据劣化 进而产生不准确分析和误导决策 [5] - 集成问题:旧系统与新技术衔接不畅造成信息不匹配或丢失 [5] - 数据标准不一致:不同部门采用不同治理标准或格式 导致信息难以整合或比较 [5] 检索增强生成(RAG)的重要性 - RAG是提高生成式人工智能准确性、减少幻觉的关键技术 通过为提示语添加上下文将生成回答与真实数据结合 [6] - RAG结合大语言模型的生成能力与有效数据检索系统 例如可提供上市公司具体投资风险并链接来源如10-Q报告 [6] - RAG可同时处理非结构化和结构化数据 统一呈现信息 连接旧系统和数据孤岛作为知识源 无需耗时迁移或重新训练模型 [7] RAG的益处 - 无需重新训练或优化调整大语言模型 [8] - 基于专有数据的回答更准确 幻觉更少 [8] - 提供回答内容来源 更具可审核性 [8] - 可集成最新知识和用户权限管理 [8] 金融业前沿应用 - 从证券到资产管理领域均有案例 [8]
卡内基梅隆大学团队:如何全面检测RAG系统鲁棒性?
搜狐财经· 2025-06-08 10:53
RAG系统鲁棒性研究 - 卡内基梅隆大学与亚马逊团队提出RARE框架,从查询扰动、文档扰动和真实世界检索扰动三方面全面评估RAG系统鲁棒性 [3][5][6] - 当前RAG评估方法依赖静态数据集,偏向依赖记忆而非检索能力的模型,导致评估结果过于乐观 [2] - RARE框架包含三大组件:RARE-Met(评估指标)、RARE-Get(数据生成管道)、RARE-Set(专业领域数据集) [3][7][10] RARE-Met评估体系 - 定义鲁棒RAG系统的两大能力:内部知识稳定性与外部检索依赖性 [5] - 引入三类扰动测试:查询扰动(字符/词级错误、语法变化)、文档扰动(词汇/答案相关性变化)、真实世界检索扰动 [5][6] - 计算四类鲁棒性指标:总体鲁棒性、查询鲁棒性、文档鲁棒性、真实世界检索鲁棒性 [6] RARE-Get数据生成技术 - 全自动四阶段管道:构建真实文本块→知识图谱提取→查询模式识别→查询生成与质检 [8] - 利用GPT-4.1提取结构化三元组,E5-Mistral-7B-Instruct标准化语义关系 [8] - 支持生成单跳和三种多跳查询模式(链式、星形、反星形),质检阈值设定为3/5分以上 [8][9] RARE-Set专业数据集 - 覆盖金融(SEC 10-k文件)、经济(经合组织调查)、政策(HUD报告)三大领域 [10] - 包含48,322个时间敏感问题,其中金融文档优先提取绩效指标和财务事件关系 [4][10] - 数据规模:150份SEC文件、114份经济调查、214份政策报告,支持动态扩展 [10][11] 实验关键发现 - 文档扰动对系统影响最大(所有类型扰动均显著降低性能),查询扰动中词级错误影响最突出 [16][17] - 模型鲁棒性不完全依赖参数规模:Qwen3-14B优于Qwen3-32B,GPT-4.1-nano超越GPT-4.1-mini [13][17] - 领域差异显著:金融领域表现最佳(标准化数据),经济领域最差(复杂因果关系) [14][15][17] - 多跳查询鲁棒性普遍低于单跳查询,小模型差距更明显 [15][17]
三大业务集体下滑,科赴“负重前行”
北京商报· 2025-05-12 21:44
三大业务销售额全面下滑,科赴依然没有走出业绩滑坡。5月12日,北京商报记者获悉,科赴2025年第 一季度净销售额再次出现下滑,其中,科赴旗下三大主营业务均处于下滑状态。这样的业绩表现被业界 认为,过去一段时间科赴进行的包括裁员、业务重组、更换管理层在内的转型依然没有明显效果。 净销售额再次下滑 根据财报数据,2025年一季度,科赴净销售额比去年同期下降3.9%,有机销售额下降1.2%。毛利率为 58%,去年同期为57.6%,调整后毛利率较上年同期收缩20个基点至60%。 具体来看,科赴的三大业务在一季度都出现不同程度下滑。根据财报数据,科赴旗下皮肤健康与美容业 务部门(Skin Health & Beauty)销售额为9.77亿美元,较上年同期下滑7.3%;个人护理业务部门(Self Care)销售额为16.67亿美元,同比下降1.8%;基础健康业务部门(Essential Health)销售额为10.97亿美 元,同比下降3.9%。 销售额36.62亿美元,同比下滑0.1%;净利润为2.93亿美元,同比下滑10%。 科赴前身为强生旗下消费者健康业务部门。2021年11月,强生宣布分拆该业务;2022年9月, ...
华厦眼科2024年净利润下滑36% 拟10派2.2元
犀牛财经· 2025-05-08 09:59
THE THE CANT The PARTICAL INFORMAL INFORMATION THE STATUS THE STATES > Mala more = 项目收入为8.72亿元,占比21.67%,因集采政策影响收入同比下滑,但通过引进强生、爱尔康高端人工晶体优化产品结构。 2024年,华厦眼科研发费用为7063.19万元,占营收的比例为1.75%,新增专利授权21项、科研文章32篇,参与制定6项专家共识,推动糖尿病视网膜病变等 诊疗标准化;拟每10股派发现金红利2.20元(含税)。 4月28日,华厦眼科发布年报,2024年实现营业收入40.27亿元,同比微增0.35%;实现归属于上市公司股东的净利润4.28亿元,同比下降35.63%;实现扣除 非经常性损益后的净利润4.08亿元,同比大幅下降38.29%;基本每股收益为0.51元/股;加权平均净资产收益率7.57%。 财务结构变化上,2024年华厦眼科毛利率同比下滑4.84个百分点至44.19%,净利率同比下降6.25个百分点至10.63%,主要受集采政策影响及成本上升拖累; 销售费用同比增长9.26%至5.82亿元,管理费用同比增长8.97%至5 ...
消融导管电极的“隐形价值”密码:消融导管回收
搜狐财经· 2025-04-30 08:46
这些不同型号的消融导管电极,在回收市场上也呈现出不同的价格态势。一般来说,回收价格会根据具体型号而定,单根回收价普遍处于几元 至几十元的价格范围。价格的差异主要受到多种因素的影响。一方面,电极中铂铱金属的含量是决定回收价格的关键因素。一些高端型号的电 极,为了追求更好的性能,可能会使用更高比例的铂铱金属,因此回收价格也相对较高。另一方面,电极的完整性、使用年限以及市场供需关 系等也会对回收价格产生影响。例如,如果电极在使用过程中没有受到严重损坏,铂铱金属的回收率更高,那么回收价格也会相应提高;而当 市场上对某种型号电极的回收需求较大时,价格也会随之上涨。 型号"百态":回收价格背后的市场"晴雨表" 目前,市场上的消融导管电极型号繁多,犹如一个琳琅满目的商品世界。从强生 ST 大头显影环,其独特的设计能够清晰地显示导管在体内的 位置,为医生提供精准的导航;到戴圣思导管电极四级,通过精确控制电流的输出,实现对病变组织的精准消融;再到心诺普十级消融电极、 波科二十级消融导管,它们凭借更多的电极触点,大大提高了消融的效率和准确性;还有心诺普二十级显影环电生理导管与惠泰五爪消融导 管,各自拥有独特的技术优势和临床应用场 ...
一文搞懂:RAG、Agent与多模态的行业实践与未来趋势
AI科技大本营· 2025-04-27 15:12
大模型技术演进 - 大模型作为产业变革核心引擎,通过RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实的交互边界,推动行业从效率革新迈向业务重构 [1][2] - RAG突破大模型静态知识边界,解决数据时效性、隐私安全与专业适配等关键难题 [2][12] - Agent重构人机协作范式,具备自主决策与多任务协同能力 [2][5] - 多模态大模型解锁复杂场景落地潜力,实现跨模态语义理解 [2][6] RAG技术 - RAG通过外挂实时知识库解决大模型知识固定、数据隐私、可解释性及成本优化问题 [12][14][15][16] - 相比传统生成模型,RAG支持动态知识更新、答案可追溯至检索文档,适用于需事实性支持的场景 [17][19] - RAG构建面临文本向量化、多模态文档处理及可控检索等挑战,需优化分块策略与检索架构 [20][21][23][27] - 未来方向包括多模态文档统一处理范式与记忆驱动RAG,后者利用LLM的KV缓存实现动态索引 [28][32][34] Agent技术 - Agent通过感知层、决策层、执行层形成自主性系统,结合LLM、规划与工具实现复杂任务处理 [39][42] - 分为自主智能体(任务执行)与生成智能体(内容创作),MetaGPT和AutoGen为当前主流框架 [44][49][50][52] - Multi-Agent系统通过分布式协作解决非线性动态任务,提升容错能力与资源管理效率 [53][56][58] - 行业应用需突破任务解构、动态环境适应及价值观对齐等难点,采用元学习、联邦学习等技术优化 [59][62][63] 多模态大模型 - 紫东太初项目将目标检测、分割等CV任务统一到图文大模型,增强局部感知能力,在RefCOCO等任务中精度超越专有模型 [67][69][73][74] - 360研究院开放世界目标检测技术提升图像理解与语义融合能力,应用于自动驾驶等领域 [78][79][83] - 腾讯视频号审核系统融合多模态内容理解与文本RAG,通过垂类大模型与分甬道审核提升效率 [84][85][88][92][96] 未来趋势 - 算法层面向全模态能力发展,产品层面涌现人机协同复杂系统,领域层面与垂类场景深度结合 [98][100][103] - RAG、Agent与多模态将深度融合,形成感知-认知-决策闭环,催生手术机器人等新一代产业智能体 [100]
明略科技冲刺港交所:国内最大的智能数据应用软件供应商,累计完成6轮融资
IPO早知道· 2024-12-03 11:57
已为135家财富世界500强公司提供服务。 本文为IPO早知道原创 作者|Stone Jin 微信公众号|ipozaozhidao 据IPO早知道消息,汇智控股有限公司(以下简称"明略科技")于2024年11月29日正式向港交所递 交招股说明书,拟主板挂牌上市,中金公司担任独家保荐人。 这里需要指出的一点是,作为一家成立18年之余、估值数十亿美元的公司,明略科技本次赴港上市 采取的是"同股不同权"制度。 成立于2006年的明略科技作为一家数据智能应用软件公司,致力于通过整合大模型、行业特定知识 和多模态数据,改变企业营销和营运决策及流程。具体来讲:通过创新的数据智能应用软件,明略科 技帮助客户收集、整合、管理和分析来自线上和线下运营的多模态数据,生成可执行的商业见解以满 足业务需求,使客户能够不断提高运营效率并加速创新。 2021年至2023年、以及今年上半年,明略科技的毛利率分别为61.0%、53.2%、50.1%以及 50.6%。 2021年至2023年,明略科技的调整后净亏损分别为10.67亿元、10.60亿元和1.74亿元;今年上半 年,明略科技的调整后净亏损为0.48亿元,较2023年同期的1.78 ...