| 創澤機器人 |
| CHUANGZE ROBOT |
在大模型時代，AIOps（智能運維）正面臨技術挑戰，需要整合語言模型與現有小模型工具，實現更智能的運維決策。
AIOps小模型數量眾多，但通識大模型在運維L域的表現參差不齊，需要解決技術挑戰，如運維語料不足、結構化數據處理、以及與現有AIOps工具的融合。
大語言模型的模型棧分為L1、L2、L3三層，分別對應不同的應用場景和技術挑戰，如私有部署、多模態數據處理和知識融合。
運維大語言模型的應用案例包括數字化運維助手、私有文檔問答、腳本解讀和數據注釋，這些應用旨在提G運維效率和準確性。
運維大語言模型的中長期應用定位為從助手到內部專家的角色轉變，通過智能體和基礎模型編程框架，實現復雜運維任務的自動化。
報告強調，盡管存在挑戰，但通過技術思路和策略，如檢索增強、課程學習、模型分層等，可以逐步克服這些問題，實現AIOps的廣泛應用。
 |
| 機器人底盤 Disinfection Robot 消毒機器人 講解機器人 迎賓機器人 移動機器人底盤 商用機器人 智能垃圾站 智能服務機器人 大屏機器人 霧化消毒機器人 紫外線消毒機器人 消毒機器人價格 展廳機器人 服務機器人底盤 核酸采樣機器人 機器人代工廠 智能配送機器人 噴霧消毒機器人 圖書館機器人 導引機器人 移動消毒機器人 導診機器人 迎賓接待機器人 前臺機器人 消殺機器人 導覽機器人 酒店送物機器人 云跡科技潤機器人 云跡酒店機器人 |
