解放日報
2024-12-05 
蜜度“雙模”賦能樹創新應用行業標桿
在不久前舉辦的2024世界智能產業博覽會上，蜜度科技股份有限公司研發的“文修智能校對大模型”尤為吸睛，更令人欣喜的是，一本20萬字的書稿，在大模型輔助下，約90秒就能完成審校。截至目前，以“文修”為技術底座的“蜜度校對通”軟件，已在全國擁有上萬家合作伙伴。
據悉，“文修智能校對大模型”的訓練數據規模高達8000億個詞符。巨大的訓練數據之外，強大的算法同樣是這一大模型具備快速精準反應能力的根基。
蜜度，這家看似“甜蜜”實則硬核的公司，究竟什么來頭？
兩大模型已完成備案
蜜度科技股份有限公司成立于2009年，是一家以人工智能技術為核心的語言智能和垂直大模型企業，專注于多模態、多語言智能科技，以數據與AI算法雙輪驅動，賦能千行百業實現數智化轉型升級。
今年4月，國家網信部門會同相關單位，按照《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要求，公布了《關于發布生成式人工智能服務已備案信息的公告》。在全國已完成備案的117個生成式人工智能服務中，蜜度的“文修”和“蜜巢”名列其中。
蜜度自研兩個垂直大模型——“蜜巢”“文修”，并融合了大量先進前沿的人工智能技術，如多語言校對（MLC）、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、跨模態檢索（CMR）、內容生成（AIGC）、知識圖譜（KG）等，以及六大AI算法引擎，圍繞智能檢索、智能校對、智能生成三大核心能力，在智能辦公、智能服務、智能營銷、城市治理四大應用場景中，為全行業客戶提供“AI+”解決方案。蜜度迄今已推出十余款產品，在政務、金融、媒體與出版、醫療等行業累計服務用戶超過4萬家。
在跨模態信息檢索和智能校對SaaS（軟件運營服務）細分領域中，蜜度2020年和2021年的市場占有率分別超過12%和15%，全國排名前三。
為各行各業高效賦能
各行各業被蜜度大模型“附體”后，會出現怎樣的變化？
先看政務熱線12345。該熱線長期面臨熱線數量巨大、工單快速分類難、訴求分析少、輔助決策難等痛點。為此，蜜度通過運用“蜜巢大模型”的知識問答、材料分析能力，定制開發了一體化智能解決方案，并引入先進AI算法，將業務工作層、數據分析層、治理決策層進行一體化整合，逐一擊破業務難點。熱線話務員可通過向大模型提問的方式，實現快速、準確的信息檢索，其業務效率提升超過80%。
又如應急執法。執法文書對精準性有著嚴格標準和要求，撰寫往往耗時長，還存在易出錯、格式不規范等困擾。蜜度基于海量安全生產標準作業數據，構建應急管理安全生產知識庫，將案件過程材料上傳到主題知識庫中，系統可根據指定知識庫輔助生成對應事件的相關文書。而在政府部門的市場監督管理中，人工撰寫文書耗時費力，且涉及業務復雜、法律法規多，信息易缺漏出錯。蜜度基于“蜜巢”構建了市場監管領域的專屬知識庫，可輔助生成符合要求的調查報告、行政處罰決定書等文書，同時保障文書的規范性與準確性，輔助執法人員高效完成文書寫作，助力提高執法效能和服務水平。
“文修智能校對大模型”則擅長新聞出版、媒體稿件、政務公文等專業領域。“文修”可巧妙地融入銀行辦公自動化（OA）系統，無論是起草文件、審批流程還是會議記錄，大模型都能實時提供校對服務，有效解決企業內部OA文檔的質量審核和安全問題。
另外以圖書出版審校場景為例，根據《圖書質量管理規定》，差錯率超過萬分之一的圖書就屬不合格。圖書出版涉及多個環節，包括選題、編輯、校對和印刷，每個環節都需嚴謹細致。但在應對大量稿件時，人工審校的效率往往難以滿足出版周期要求。“文修”將出版行業的隱性知識轉化為可復用的顯性知識，形成文字標點差錯、知識性差錯、內容導向風險識別三大審校類型，涉及35個細分方向，還能夠對文本進行修飾和優化，解決用詞不當、句式雜糅等措辭與表述問題，使句子表達更為流暢。
萬+創新應用未來落地
近年來，蜜度積極拓展合作，同知名院校和機構建立合作關系，如與武漢大學共建“智能態勢感知聯合實驗室”，在社交媒體傳播、新聞事件傳播、商務廣告傳播等多個領域開展前沿研究合作；加入多模態人工智能產業聯合體，與多家機構共同推動技術創新和產業發展；與華為等頭部企業在自然語言理解、邊緣計算、數據中心計算領域開展深度合作等。
蜜度堅持以實用的AI產品為客戶創造更大價值。未來，蜜度將繼續深化AI技術與場景應用的融合，將前沿技術轉化為實際生產力。對于“文修智能校對大模型”，蜜度計劃從兩個方面發力：一是要加速國產化適配的進度；二是充分與出版、媒體、政務等垂直領域融合，加速構建行業專有數據庫，例如行業術語、專業術語等。
而對于“蜜巢大模型”，蜜度將以20+成熟應用場景以及推進中的40+大模型創新應用項目為基礎，以“小切口、大縱深”的市場拓展思路，朝著未來五年實現1萬+項目落地的長遠目標穩步前行，樹立垂直大模型創新應用行業標桿。
（文章來源：解放日報）
相關推薦
- 免責聲明
- 本文所包含的觀點僅代表作者個人看法，不代表新火種的觀點。在新火種上獲取的所有信息均不應被視為投資建議。新火種對本文可能提及或鏈接的任何項目不表示認可。 交易和投資涉及高風險，讀者在采取與本文內容相關的任何行動之前，請務必進行充分的盡職調查。最終的決策應該基于您自己的獨立判斷。新火種不對因依賴本文觀點而產生的任何金錢損失負任何責任。
