weBank2通用大模型不能直接應用例子：例子：問：請總結以下新能源車的介紹，答：總體上看，這款最新的XXX車性能優異，尤其是其續航里程達到了2千公里。?大模型生成的回復違背了用戶輸入中的任務指示或者任務輸入；?大模型生成的回復出現了自我矛盾；?大模型生成的回復與公認的事實知識出現了沖突。?需要不斷增加高質量的標注數據，優化模型加以解決通用大模型如直接用于各行各業，模型表現得專業知識不足，并不能滿足業務要求；需要利用本地數據訓練垂類行業大模型，大幅度提升模型性能模型實現模型實現注環節的耗時占比可達25%訓練垂類行業模型時，面臨保護各類本地數據隱私的問題。包括，訓練數據，本地模型，提示詞等。多個數據源聯合訓練一個大模型時極有可能會暴露每個數據源的用戶隱私和影響信3AIAgent如何解決通用大模型短板辦法：數據/專業數據；效果：1.知識庫反饋的信息，免了幻覺；AIAgent如何解決生成式大模型短板大模型微調（Finetune)據/專業數據；（微調）大模型；求，性能更優；AIAgent如何解決生成式大模型短板及解題步驟（思維鏈）；2.利用這些數據修正（微調）大模型；垂類應用要求，性能更優；2.微調后的大模型，事實性微調數據（思維鏈）微調效果：AIAgent如何解決原生大模型短板決數據稀缺/標注不足問題；2.利用聯邦學習技術，在保護設備上的私域數據；1.聯邦大模型，整體性能更優；2.聯邦大模型，有效保護了私3.本地的聯邦模型，無需高性AIAgent是大模型面向應用端發展的下一階段9比爾·蓋茨（微軟聯合創始人）Agent更加智能。它們是主動的，能夠在你提出請求之前就提供建議；比爾·蓋茨（微軟聯合創始人）Agent更加智能。它們是主動的，能夠在你提出請求之前就提供建議；LilianWeng（OpenAISafety團隊負責人）意味著基于LLM的Agent助手以后將會服務AIAgent與大模型的關系AI助手（Agent）可以幫助人們創造內容來更好地表達其想法，或者李彥宏（百度創始人、董事長兼首席執行官）AIAgent的特點AIAgent技術底座WeBankAIAgent（WeAIA）AIAgent技術底座8用戶端8用戶端ò視覺引擎營銷:智能營銷Agent——大模型高效生成豐富營銷素材體架構以We大模型為代表的AI技術服務平臺（生態）體架構以We大模型為代表的AI技術服務平臺（生態）AR/VRAIAI技術棧整…大模型聯邦大模型FATE-LLM…大模型聯邦學習核心思想數據不動模型動，數據可用不可見傳統方法：將草從各地集中到一起喂羊，傳統方法：將草從各地集中到一起喂羊，領銜聯邦學習相關研究與應用二2018-2024)?牽頭《人工智能聯邦學習技術規范》國家標準的制定，2023?信通院標準《基于多方安全計算的數據流通產品技術要求與2018-2024)?牽頭《人工智能聯邦學習技術規范》國家標準的制定，2023?信通院標準《基于多方安全計算的數據流通產品技術要求與測試方法》和《聯邦學習技術與應用》?金融行業標準：央行金融標準化委員會《多方安全計算金融ArtificialIntelligence》?聚焦聯邦學習的可信賴、可解釋、可優化、可監管的可信聯邦學習標準?聯邦學習貢獻度評估標準IEEEP框架FATE。社區以“開源開放，共力創新”為愿景，匯聚了4000+FederatedNITechnologyEnabler口LFAI&DATATencent騰訊題美團Tencent騰訊8騰訊云mmware 《Federated應用)》領銜聯邦學習相關前沿研究：聯邦遷移大模型FTL-LLM基于“可信聯邦學習”的理論框架，在業內提出“聯邦遷移大服