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Al的进化超出预期，AI将推动全球生产力结构变革，进入人机协同时代2025将是AI应用落地元年
重复性工作自动化创新周期缩短
AI 将重塑服务业成为超级智能体
软件是信息记录工具，而A1带来的是生产力，我们覆盖三个重点场景我们做的不是工具，而是新的生产力，利用端到端的人工智能技术，重塑一个行业
从中国落地，未来全球化发展
AI+销售：丰田销售助理解决方案：助理小懂+Workflow+DearLinkWorkflow工作流允许用户实现复杂且稳定的业务流程编排，解决用户复杂线索搜集问题，有效切换回复不同类型问题
AI+反诈：AI让电信诈骗识别时间从24小时缩到1小时
AI+教育：清华大学人工智能助教，AI将全面渗透教学环节清华大学行健书院《科研导引》课上引入人工智能助教，帮助学生开展科研工作、探索未知
在课上引入人工智能助教有助于：
1、激发学生的学术热情、发展学生的学术志趣
2、提升学生的创新思维，扩展研究方法
3、为学生提供过程性支持、个性化指导
产品介绍——助理小懂智能体平台+行业数据，形成行业解决方案
有目标，有智慧，专业性的智能体
独到科技致力于研发基于端到端深度推理技术的多模态企业级智能体平台独到科技可以敏锐洞察技术趋势，快速找到技术发展和产品场景的最佳匹配
企业案例：小懂——多渠道的越用越聪明的AI员工支持在校内网、第三方网站、公众号、小程序、企微微信群、企微私聊等多种沟通渠道与用户进行智能问答，提供便捷的用户接入方式
通过使用大模型技术，提供与用户进行真人化对话的体验，增加用户互动和参与度；支持接入小冰等数字人，支持实现数字人实时交互；支持人声声音模拟TTS，实现实时语音，电话交互
关于独到科技成立背景
独到科技（北京）有限公司（Doodod），创立于2012年，是由清华大学计算机系人工智能所技术成果转化而来的公司，专注于增强智能技术研发和数据服务，通过“人工智能+RPA+大数据+机器人”四要素为企业提供数字化劳动力，让传统劳动力从流程性业务中解放出来，创造更具价值的工作，为企业实现长效增长
独到科技核心团队由清华大学计算机专业人工智能方向博土组建，背靠清华人工智能研究院，研发核心团队全清华系，来自腾讯、微软、Google等海内外知名大厂
团队介绍和科技成果：人工智能向量计算方法等技术在顶级期刊发表“Batch-Orthogonal Locality-Sensitive Hashing for Angular Similarity”,inlEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （TPAMl）
“Similarity-Preserving Binary Signature for Linear Subspaces”,in TheTwenty-Eighth AAAl Conference on Artificial Intelligence （AAAI）
“Min-Max Hash for Jaccard Similarity” , in lEEE International Conferenceon Data Mining （ICDM）
“Super-Bit Locality-Sensitive Hashing" ,in Advances in NeuralInformation Processing Systems （NeurlPS）
“Angular-Similarity-Preserving Binary Signatures for Linear SubspaceslEEE Transactions on lmage Processing （TlP）
An Efficient Bit-wise Locality Sensitive Hashing Method withApplications[J],Knowledge based Systems （KBS）
Find product weakness from Chinese reviews by using aspects basedsentiment analysis[l,Expert System with Applications, （ESWA）
Niu, Lushuai, et al. “Residual vector product quantization for approximate nearest neighbor search.” Expert Systems with Applications （ESWA）
Xu, Zhi, et al. “Structure-preserving hashing for tree-structured data.Signal, lmage and Video Processing（SlVP）
“Similarity-Preserving Binary Signature for Linear Subspaces”,in TheTwenty-Eighth AAAl Conference on Artificial Intelligence （AAAI）
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An Efficient Bit-wise Locality Sensitive Hashing Method withApplications[J],Knowledge based Systems （KBS）
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