新闻资讯 - 国广清科

自公司推出清科大模型以来，公司各个业务线的效率都有了显著的提升。其中，智能客服助手的应用在提升客户服务质量和效率方面发挥了关键作用。智能客服助手的应用极大地提高了我们的服务效率。以前，客服人员需要花费大量时间来处理客户的咨询，而现在，智能客服助手能够快速、准确地理解客户的问题，并给出合适的解决方案。这不仅减少了客服人员的工作压力，让他们能够更加专注于提供更高质量的服务，还极大地提升了服务效率。

发布时间：2024-02-04

国广清科：清科大模型助力高效工作，内部测试与应用全景解析

我司自研的清科大模型采用了先进的深度学习架构，具备强大的自然语言处理能力和图像识别功能。在内部测试阶段，我们针对模型的准确性、稳定性和效率进行了严格的评估。测试结果表明，清科模型在处理复杂任务时表现出色，能够准确理解并响应各种指令，同时保持高效的运行状态。

发布时间：2024-01-22

国广清科：隐私计算与数据资产管理，在保护与利用中寻找平衡

在当今的数字化世界中，数据已成为关键的资产。随着技术的发展，我们正面临一个矛盾的现象：数据的重要性与日俱增，但与此同时，数据的获取、处理和利用方式也引发了大量的争议和担忧。尤其是在数据的隐私保护方面，社会各界都在呼吁更为严格和全面的解决方案。这其中，隐私计算技术的崛起为我们提供了一个可能的解决路径。

发布时间：2024-01-15

国广清科：苹果和迪士尼的股东大会——人工智能与隐私问题的新挑战

随着科技的快速发展，人工智能(AI)已经成为我们日常生活和工作的一部分。然而，随着其应用的不断扩大，AI的隐私问题也引起了越来越多的关注。最近，苹果和迪士尼在股东大会上的事件，再次引发了这一问题的讨论。

发布时间：2024-01-09

国广清科：传媒巨头与AI的共赢之道——OpenAI与施普林格Axel Springer的战略合作

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）在各个领域的应用越来越广泛。最近，传媒业巨头施普林格Axel Springer与AI公司OpenAI宣布了战略合作，这一合作被视为传媒业与AI技术的重要里程碑。本文将详细介绍这一合作的重要意义以及合作协议中的重要内容。

发布时间：2023-12-28

国广清科：让数据回归用户，重塑社交媒体生态

随着互联网的普及和信息技术的快速发展，社交媒体已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而，在社交媒体的发展过程中，数据的隐私和安全问题逐渐凸显，成为了社会关注的焦点。如何让数据回归用户，重塑社交媒体生态，成为了一个亟待解决的问题。

发布时间：2023-12-18

国广清科：博弈论在人工智能领域的拓展和深化

博弈论是一门研究决策制定和策略选择的学科，它在人工智能领域的应用已经引起了广泛关注。随着人工智能技术的不断发展，博弈论在AI中的应用也愈发重要，不仅在智能系统的设计中起到关键作用，还在多领域产生了深远影响。

发布时间：2023-11-10

隐私计算的发展是保护个人隐私的前沿技术

随着信息技术的迅猛发展，个人隐私的安全性也备受关注。在大数据时代，海量的个人数据被采集、存储和分析，但这也带来了隐私泄露的风险。隐私计算应运而生，它是一项关注个人隐私保护的前沿技术，旨在在数据分析和隐私保护之间找到平衡点。随着隐私计算技术的不断发展，我们正进入一个更加安全和可信的数字时代。

发布时间：2023-10-30

国广清科售前总监肇中山：神经形态计算的基本原理与发展前景

神经形态计算是一种受到生物神经系统启发的计算方法，它模拟了神经系统中神经元和突触之间的连接和信息传递过程。这一领域的研究旨在构建具有人工智能和认知能力的系统，将人工智能技术与生物神经系统的机理相结合。神经形态计算的基本原理包括仿生学、神经网络和突触可塑性等方面，它在模式识别、机器学习和智能控制等领域有着广泛的应用，并且在未来的发展中具有巨大的前景。

发布时间：2023-10-13

国广清科：生成式人工智能对行业的影响和意义

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是企业界的一项革命性技术，已经在各个领域产生了深远的影响，它可能会创造出一种更为深刻的人机关系，甚至比云计算、智能手机和互联网所带来的影响还要大，并且为企业带来了许多机遇和挑战。

发布时间：2023-09-26

国广清科首席科学家郑丰：10项增强隐私的技术

隐私增强技术包括任何提高敏感数据隐私和安全性的技术——关键信息，如客户姓名、电话号码、电子邮件地址和社会安全号码（SSN），本文主要介绍10项增强隐私的技术。

发布时间：2023-09-14

国广清科：人工智能的“奇点”，隐私计算的“原爆点”

隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。基于这一特性，隐私计算可以确保在不泄露数据内容的情况下，帮助人工智能获取更多、更广、更深的数据资源。

发布时间：2023-09-05