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共 2287 条，当前第 18 / 191 页
其他行业 · AI应用
简化遗留代码库管理与现代化
Leidos在高度安全的隔离环境中处理庞大、复杂且遗留的代码库，需要自动化处理日常编码任务、调试和代码解释。Leidos将Llama 3.1 70B Instruct与Sourcegraph集成，创建了一个在AWS LISA隔离环境中安全运行的代码管理和生成助手。Llama的可移植性、开放权重和广泛的上下文窗口使其在此受限环境中实现了高性能代码生成和分析。
Leidos · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
自动化职位研究及报告生成
PROA员工手动为学生创建职位研究档案，每份报告约需30分钟，随着项目增长成为不可持续的瓶颈。PROA通过OCI生成式AI API使用Llama 3.1 70B Instruct，结合RAG管道和外部搜索引擎API。该解决方案使学生能够在5分钟内自主生成详尽、详细的档案，释放员工时间用于更高价值的辅导。
Instituto PROA · 未披露
更新于 2026年7月
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从数十亿产品图像和列表文本中提取元数据以大规模生成产品属性
商家手动创建产品属性导致数百万商店的列表不完整且搜索可见性差。Shopify 需要 AI 从数十亿产品图像和文本中提取准确一致的信息。他们使用基于 Llama 2 7B 微调的轻量级 LLaVA 多模态模型，创建了实时商家支持和高容量离线目录审查智能体。这种开源方法解决了每天处理数百亿令牌的可扩展性和成本挑战。
Shopify · 未披露
更新于 2026年7月
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为学生提供基于聊天的大学和课程研究
学生在研究高等教育时耗时费力，依赖分散的资源和缺乏上下文理解的关键词搜索。Info Edge创建了ShikshaGPT，一个基于Llama 3.1 8B的本地对话式聊天机器人。该聊天机器人使用RAG和专门的预处理（如Hinglish纠正）来理解复杂查询，并实时提供关于大学、课程和考试的个性化准确回答。
Info Edge (Shiksha.com) · 未披露
更新于 2026年7月
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实现提示增强、语义搜索和摘要
球探需要花费 200-300 小时梳理超过 30 万份非结构化球探报告，使得球员评估变得困难且耗时。Sevilla FC 使用 Llama 3.1 70B Instruct 和 IBM watsonx 创建了 Scout Advisor。该应用利用提示增强（处理足球术语）和 RAG，以对话方式搜索和总结球员表现，将评估时间从数小时缩短至数秒。
Sevilla Fútbol Club (Sevilla FC) · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
为现场工程师提供按需专家建议
领先的IC制造商Aimoatic面临响应时间低效和客户支持质量不一致的问题，因为现场工程师难以获取复杂技术信息和专家知识。Aitomatic开发了基于Llama 3.1 70B的领域专家代理（DXA），捕获数十年的专业专家知识。DXA综合经验知识和合成知识，连接到专有规格，提供专家级见解和建议。
Aiomatic · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
增强实时内容发现
Scribd, Inc. 的 Everand 图书馆依赖低效的关键词搜索和通用推荐。该公司使用多模型 Llama 方法开发了生成式 AI 助手 Ask AI。Llama 3.1 405B 生成合成训练数据，Llama 3.1 70B 生成内容元数据，微调的 Llama 3.1 8B 驱动实时意图检测和个性化推荐，显著提高了准确性和速度。
Scribd, Inc. · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
数据提取与分类
从数百万份房地产文档中手动捕获数据成本高昂、容易出错且难以扩展。该公司使用在Databricks Mosaic AI上微调的Llama 3.1 8B，创建了智能数据提取管道。AI代理每天对超过一百万份文档进行分类、提取、理解和编辑数据。微调较小的开源模型实现了高准确性，同时最小化计算成本并消除了按token收费。
First American Data Tree LLC · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
加速放射学报告生成以缩短周转时间
Rology 旨在简化“印象”（报告摘要）的起草，这曾是放射学报告中的瓶颈并导致周转延迟。团队在大量放射学报告领域特定数据集上微调了 Llama 3.1 8B。微调后的模型使用带有动态提示的 RAG 设置，生成临床准确且上下文相关的印象。这种自托管解决方案确保了医疗数据所需的合规性和数据隐私。
Rology · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
通过智能助手增强客户支持
Exati的支持代理在客户通话中花费大量时间搜索分散的多模态数据（视频、图像、文本），导致解决速度慢。Exati通过Oracle云基础设施（OCI）实施了基于Llama的AI助手，实时综合多模态数据。它使用Llama 3.2 Vision 90B进行图像描述，Llama 3.3 70B通过RAG工作流进行文本摘要，确保高准确性和合规性。
Exati · 未披露
更新于 2026年7月