导图社区 AIGC 大模型能力评估清单
大模型能力评测意义重大,评测结果可让供需两侧了解各家大模型能力的优势与不足,做出更好的产品调优与应用选择。随着大模型产业的发展迭代,评测基准体系也在不断完善。未来大模型的产品服务能力评测将作为一项工具包,打包在大模型平台中为客户提供产品服务。 亿图展示一份AIGC大模型能力评估清单,全维度定位大模型产品的基模性能与商业能力,为业内各界对模型评估有结果需求的客户提供信息参考。
可信数据要素流通平台是数据要素在安全合规前提下高效流通的关键支撑平台,精心构建了多个核心模块,为数据要素的全生命周期管理提供了全面且可靠的解决方案。该平台打造了统一的数据要素流通门户,作为数据要素流通的总入口,整合了各类资源与服务,为数据提供方、使用方等不同角色提供了便捷的操作界面,极大地提升了用户体验和操作效率。可信数据交易平台是其中的重要组成部分,它承担着数据产品登记、存证、发布等关键职能。通过严格的登记流程,确保数据产品的来源合法、权属清晰;利用先进的存证技术,为数据交易提供可信的证据支撑,保障交易的公平性和合法性;而规范的发布机制,则让优质的数据产品能够被市场广泛知晓。流递服务平台专注于数据交易后的交付与服务,实现了交易数据的精准传递和计费功能。它能够根据不同的交易场景和需求,灵活计算费用,确保交易的公正透明。通过这些模块的协同运作,平台实现了数据产品从登记到计费的全流程安全合规流通服务。无论是金融、医疗、交通等不同行业的数据流通需求,还是政务、企业等不同主体的数据共享场景,该平台都能够提供定制化的解决方案,推动数据要素在各领域的高效配置和充分利用。
业务架构的核心价值在于优化业务视图的展现形式。通过精心描绘业务上下层之间的逻辑关系,它能够将原本错综复杂的业务系统进行合理拆解与整合,梳理出一套完整且简洁的业务视图。这不仅极大地降低了业务系统的复杂度,让业务运作的脉络一目了然,还显著提高了外部客户和内部人员对业务的理解程度。对于外部客户而言,能够更清晰地了解企业的业务范围和服务流程,增强合作信心;对于内部人员,尤其是新员工,可以快速熟悉业务架构,明确自身在业务链条中的位置与职责,从而提升工作效率。业务架构图的构建遵循三大核心原则,即分层、分模块、分功能。分层让业务架构具有清晰的层级结构,从战略层到执行层,层次分明;分模块将业务划分为不同的业务板块,便于独立管理与分析;分功能则进一步细化每个模块的具体功能,使业务细节得以清晰展现。为了帮助大家更好地应用业务架构图,万兴脑图贴心地列举了30个覆盖不同场景和行业的业务架构图示例。无论是互联网行业的电商业务架构,还是制造业的生产管理业务架构等,都一应俱全。这些示例为各行业的企业和从业者提供了丰富的参考借鉴,大家可以根据自身业务特点,猛猛拿去用起来,打造出适合自己业务发展的业务架构图。
在当今竞争激烈且复杂多变的市场环境中,供应链的优化与管理成为企业提升竞争力的关键因素。智慧供应链借助先进的技术和创新的理念,能够实现供应链各环节的高效协同与精准决策。这张思维导图围绕智慧供应链方案展开,详细阐述了模型与算法、端到端流程以及匹配的场景方案等多方面内容。智慧供应链引入AI 技术,能提前预判问题、主动管理。企业不再是 “出了问题再反应”,而是 “提前知道要出问题”。集成供应链联动整个供应链环节,实现从头到尾的流程协同。通过全流程追踪和绩效可视化,把订单、生产、物流这些环节无缝接起来。高度集成、实时协同、透明度高、沟通成本低、能快速应对风险,实现“一屏看全局,协同不再难”!这张思维导图以结构清晰、内容全面的方式,将智慧供应链的复杂体系直观呈现。企业管理人员可依据它制定战略决策,优化供应链布局;供应链从业者能从中获取实用的操作方法和流程指导,提升工作效率。对于企业管理人员、供应链从业者以及致力于企业数字化转型的专业人士来说,这张智慧供应链方案思维导图模板是一份极具价值的参考指南,是构建高效、智能供应链体系的实用蓝图。
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AIGC 大模型能力评估清单
平台资源:提供大模型关联能力资源,如数据管理、算力资源、云服务能力等
维度2
平台生态能力 (Platform)
生态合作:生态联盟友好度,基于生态合作伙伴完成应用落地的正向循环
迁移性:从基础大模型到下游二开微调的适配度
维度1
工程化能力 (Engineering)
落地性:将大模型能力封装到产品或解决方案中,与实际需求达成高质效结合
价格:从需求侧出发,产品模式及价格适配是核心选择要素之一
行业覆盖:从行业落地上,对金融、零售、工业、汽车等领域的覆盖度
场景覆盖:从服务模块上,对财务、营销、客服、推荐等场景的覆盖度
需求匹配能力 (Demand)
大模型产品能力
维度3
偏见评估:评估性别歧视、伦理问题、偏见、刻板印象、黄色暴力、不良引导等情况
安全可信:确保数据安全、模型安全、内容安全、指令安全
安全可控性 (Safety)
虚假信息甄别:甄别Prompt中的虚假信息与不合理前提
Prompt效率:调试后的问题优化,提升质量
情感理解:对情绪的感知与判断
回复质量:综合文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态能力维度
性能优越性 (Performance)
不确定提示:反馈模型的不确定信息,助力人工判断引入
鲁棒性:改变拼写、大小写、Prompt衡量模型- Invariance and equation transformation
响应速度:评估问题生成时间/字数比
效率稳定性 (Efficiency)