在當(dāng)今數(shù)字化飛速發(fā)展的時代,金融行業(yè)對于智能化服務(wù)的需求日益增長。然而,傳統(tǒng)的 AI 話術(shù)配置存在諸多痛點,如流程復(fù)雜、固化、不自然,服務(wù)多樣性與應(yīng)答能力不足等,這些問題嚴(yán)重制約了金融服務(wù)的質(zhì)量和效率。馬上消費金融股份有限公司(簡稱“馬上消費金融”)作為一
8月11日-16日,第62屆國際計算語言學(xué)年會(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,簡稱 ACL)在泰國曼谷舉行。云天勵飛大模型團隊的論文《Generation Meets Verification: Accelerating Large Language Model Inference with Smart Parallel Au