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摩根大通人工智能研究部推出 FlowMind 工具
可自动化金融工作流程
FlowMind 利用GPT自动生成工作流程，在金融行业，处理诸如信货审批、风险评估、合规监测等任务时，自动化这些流程，提高效率并减少人为错误。
由于FlowMind常用于处理敏感数据（特别是在金融行业），其架构特别强调数据安全和隐私保护：
LLM在生成和执行工作流时，并不直接接触或处理任何敏感数据或专有代码。所有操作都通过抽象的API描述进行，这些描述只提供足够的信息以供LLM理解和执行任务，而不暴露底层数据细节。
传统自动化工具往往缺乏用户参与和个性化配置的空间。FlowMind通过集成用户反馈机制，允许用户直接参与工作流的优化和定制，使最终的自动化解决方案更符合用户的具体需求。
详细介绍：https://xiaohu.ai/p/6943
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InternVL：GPT-4V的开源可商用替代方案InternVL是迄今为止最接近GPT-4V性能的可商用开源模型。InternVL不仅能够处理图像和文本数据，还能理解它们之间的复杂联系，例如图像中物体与相关描述之间的对应关系。在OCR和文档理解方面，该模型特别擅长，能有效识别和解释文档图像中的文字，并支持最高4K分辨率的输入。InternVL还可以与现有的大型语言模型整合，共同创建功能丰富的多模态对话系统。InternVL 1.5在多项关键基准测试中表现出色，包括文档理解（DocVQA）、图表分析（ChartQA）和数学视觉问答（MathVista）等方面。在这些测试中，InternVL 1.5不但能与现有的顶尖商业模型如GPT-4V和Gemini Pro竞争，有时甚至能超过它们。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/6958GitHub：https://github.com/OpenGVLab/InternVL
