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腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

王林
发布: 2024-04-23 08:13:27
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在4月22日,腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入腾讯混元大模型,除企业微信、腾讯会议、腾讯文档等“一门三杰”产品,腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷、腾讯云AI代码助手等协作SaaS产品也都已实现智能化升级。

腾讯混元自上线起即突出其实用性标签,核心使命之一是优化腾讯系产品的使用体验。腾讯混元大模型目前已扩展至万亿级参数规模,在国内率先采用混合专家模型 (MoE) 结构,更擅长处理复杂场景和多任务场景,中文整体表现上较于业界领先水平。 腾讯混元在数学、代码、逻辑推理、多轮对话和文生成等层面性能卓越,同时提供不同尺寸的模型,以适应更多需求低成本和高推理性能的应用场景。外部开发者和企业可以通过腾讯云上 API 直接调用腾讯混元能力。这些能力与 SaaS 产品结合,可以在具体场景中解决用户的痛点问题。

在企业内部学习和培训场景中,腾讯乐享将大模型能力与企业内部知识结合,用AI助手辅助学习,提升知识传递的效率;在电子合同场景下,腾讯电子签借助大模型和AI能力,提升合同起草、审阅效率,智能筛查风险;在问卷调研场景中,腾讯问卷打造了全流程的AI解决方案,覆盖问卷设计、投放、回收、分析环节,大幅提升调研质量与效率。在开发场景下,腾讯云AI代码助手基于腾讯专业编码模型,面向开发者、开发团队及企业客户提供安全合规、高粘度体验的编码场景 AIGC 服务。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

在协同办公场景下,腾讯会议将混杂的会议纪要、课程笔记、待办事项交给 AI 小助手与智能录制,让参会者在会中有效提升专注度,让沟通更高效;腾讯文档依托大模型能力让用户通过一句话指令即可通过 AI 智能助手,快速处理各种文档、高效创作。

腾讯乐享:AI 助手辅助学习,提升知识传递效率

腾讯乐享是企业内部的知识学习协作平台,为企业提供学习培训、知识管理和文化建设等服务。目前已服务超过30万家客户,授权用户超过1亿。

基于腾讯混元大模型和知识引擎,乐享上线了 AI 助手,帮助企业提升知识生产和学习的效率。乐享 AI 助手将大模型能力和企业内部知识整合,提供智能问答、智能生成和辅助创作能力。通过与用户的互动,AI 助手能够快速获得问题的答案,并根据企业需求生成相关文档和内容,提供智能辅助创作能力。

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相比传统的搜索模式,AI智能问答可以整合产品文档、视频等多模态信息,总结生成自然语言答案,进一步缩短信息获取链路。

在培训场景下,AI 智能生成功能可以总结生成直播内容和课程的知识点,帮助员工提升学习效率。同时,能根据培训内容自动生成考题测试,帮助培训方检验培训效果。

辅助创作功能则可以根据文档内容进行续写、润色、缩写、纠偏等,帮助用户快速生成材料。

在知识门槛较高的行业,乐享 AI 助手显著提升了知识传递的效率。湖南的旷真律师事务所将 4 万多份员工编撰的内部知识文档导入到腾讯乐享中,构建起专属 AI 知识库,实现了 AI 智能问答功能。员工调研显示,对典型问题的 AI 回答满意度高达 93 分,端到端问题准确率达 91%。

腾讯电子签:提升合同起草、审阅效率,智能筛查风险

腾讯电子签是腾讯打造电子合同管理工具,因其基于微信生态可以快速发起和签署合同,上线后增长迅速,目前已经服务了超过 3000 万个人和企业用户。

在接入腾讯混元大模型后,腾讯电子签在合同的拟、审、签、管全生命周期提供智能化支持。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

在合同起草时,用户可以用自然语言输入合同要求,通过腾讯混元直接生成合同。在审阅过程中,利用文本总结能力,提炼不同角色的审批意见,方便参与方快速审核合同。同时,结合 PDF 解析和文档智能多模态能力,实现合同内容的结构化呈现,精准对比多合同、多版本之间差异,提升合同审阅效率。在风险筛查层面,利用 AI 智能文件审查系统,精准识别合同风险条款,生成 AI 审查的结果,便于企业把控合同风险。

企业对合同的风险控制需求各不相同。腾讯电子签还利用大模型和 few-shot 技术训练适合客户行业的垂类小模型,实现低成本运行。同时,通过混合云的模式,支持数据、模型的私有化部署,解决效率问题的同时保证合规。

在合同和文件众多的政府部门,电子签的智能化能力显着提升了合同管理效率。某市区政府基于腾讯电子签打造了“智慧合同” 系统,在党组织关系迁入、建房审批、土地租赁、私人充电桩安装申请等合同、协议场景,引入了智能对比和风险筛查能力。测试数据显示,其审批效率提升了 97%。

腾讯问卷:智能设计、投放、分析,大幅提升调研效率

腾讯问卷是腾讯旗下专业的在线问卷调查平台,提供基于数据收集的专业调查研究解决方案,拥有超百万级的真实样本用户。截至目前,腾讯问卷服务的用户数超过超 4800 万,注册团队数超 20 万,帮助用户回收 34 亿份问卷。

基于大模型,腾讯问卷打造了全流程的 AI 解决方案,覆盖问卷设计、投放、回收、分析环节,大幅提升调研质量与效率 。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

在问卷设计环节,用户可以直接用自然语言描述需求,腾讯问卷的AI 解决方案可以自动生成定制化问卷,包括问卷调查、信息上报、在线考试、360 度评估、投票评选、报名打卡、在线测评等多种类型。

在问卷投放环节,AI 可以实现样本的自动圈定、投放、筛选。在投放过程中,大模型还可以根据调研方的需求生成针对性问题,对样本进行筛选,排除掉不符合要求的样本,提升投放的精准度。

问卷投放完成后,AI 可以识别无效问卷并剔除,一键生成全面、专业的分析报告,涵盖频数分析、文本分析等结论,有效提升分析效率。同时,AI 还可以对问卷中的主观文本题进行观点聚类和总结,帮助问卷发放者快速理解填答者的观点及关注点。

AI 代码助手:强化编码AIGC 服务,助开发者提质增效

腾讯云AI 代码助手是一款定位代码智能补全和生成的数字化工具,它基于腾讯专业编码模型,可以为开发者、开发团队及企业客户提供安全合规、高粘度体验的编码场景AIGC 服务,具备代码补全、技术对话、代码诊断、单元测试等功能。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

在代码补全方面,AI 代码助手可基于多文件理解、根据上下文提供体验良好的自动补全,有效提升编码效率和质量。在技术对话方面,它能够帮助开发者随时进行技术问答,并给予具备推理性价值的技术答复;也支持内联对话与代码解释,引导开发者精准理解工程上下文,指导解决问题。在代码诊断方面,它则可以帮助开发者诊断代码问题,给予修正建议的同时,还能发现规则不能发现的问题,并提供有价值可读性高的建议。在单元测试方面,则可根据可执行测试代码生成单元测试用例并执行用例,减少写单测时间,尽可能为开发者的开发学习工作提质增效。

据了解,腾讯云AI 代码助手目前在某合作企业内部已经实现了40% 以上的开发岗员工覆盖,其代码生成率约30%,采纳率约20%,入库率60 % 以上,补全耗时低于500ms。结合腾讯云内部大规模投产经验,编码效率提升了 20% 以上。

企业微信:已在邮箱和客户服务场景投入应用

作为微信团队为企业打造的企业通讯和办公工具,企业微信已连接超1200 万真实企业及组织,企业每天通过企业微信服务的微信用户数达5 亿;随着越来越多的企业基于企业微信构建私域经营阵地,企业通过企业微信私域成交规模已达上千亿元。

目前,企业微信已接入腾讯混元大模型,以提升产品体验。在企业邮箱中,腾讯混元大模型已用于英文输入时的拼写和语法检查,提升准确性;在客户服务场景,企业微信结合腾讯混元大模型为客户提供更好的服务,并提升服务效率。

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腾讯会议:AI 小助手、智能录制、实时字幕翻译,让会议讨论更沉浸

过去,用户在开会或上课时总是难免要忙于记纪要、写笔记,往往分散了对会议或课程内容的注意力,导致效率较低。

腾讯会议持续投入智能技术研发与能力打造,将冗杂的会议纪要、课程笔记、待办等事项交给 AI 小助手与智能录制,让参会者在会中有效提升专注度,投入到会议内容本身,可以更积极地思考问题、理解内容与反馈意见,让沟通更高效。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

本次,腾讯会议展示了更多 AI 技术能力,如通过 AI 小助手实现个性化提醒、提炼关键信息等功能,助力用户轻松应对复杂庞大的课程和会议信息;通过智能录制在会后及时查看智能转写与全文总结内容,了解会议纪要和待办,以及通过智能章节或发言人等维度帮助用户快速找到目标议题和内容等;此外,面向跨语种会议或课程时,实时字幕翻译还可降低用户理解成本。

腾讯文档:“一句话” 开启高效创作新体验

腾讯文档作为一款可协作编辑的云端效率工具,目前月活跃用户已经超过 2 亿,用户累计创建文档数量超 50 亿篇,服务企业和组织数超 120 万家。

依托 AI 大模型,腾讯文档智能助手已全面应用于文档、表格、幻灯片、PDF、智能文档、收集表、思维导图等文档类型,涵盖了文本内容秒级处理、函数公式运算应用、表格数据精准呈现、PPT 快速生成美化、收集结果自动分析、思维导图一键生成等多项能力,并支持跨品类文档内容畅通流转。用户在腾讯文档电脑端或移动端,通过 “一句话” 的指令,即可开启 AI 融合后的智能办公和高效创作体验。

腾讯旗下协作SaaS产品全面接入混元大模型,实现智能化升级

目前,腾讯内部已有超过 400 个业务及场景已接入腾讯混元大模型,在产品创新和降本增效层面取得显著进展。腾讯混元也在积极发展多模态模型,进一步加强文生图和文生视频能力,为更多场景和产品提供服务,助力企业实现智能化。

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来源:jiqizhixin.com
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