在人工智能的快速发展中，混合模型凭借其整合多种算法和技术的优势，为复杂问题提供了更为精准和高效的解决方案。如何让大模型更专业，更准确地解决企业的办公问题成为了众多企业探讨的关键。达观垂直大模型采用大模型兼容并包的策略，不仅支持混合多种基础模型，还通过技术创新，实现了模型间的无缝协作。这种混合多种基座模型的设计，使得达观能够在保持高性能的同时，提供更加灵活和个性化的服务，满足了市场对于智能系统多样化需求的期待。
兼容多种基座模型
达观大模型采用大模型兼容并包的研发策略。不仅拥有自主研发的“曹植”大模型，还成功整合了百川、智谱、Llama等第三方基座模型。这种开放的兼容性策略，不仅丰富了模型的功能，也提高了其在不同应用场景中的适应性和灵活性。用户可以根据自己的需求，选择最合适的模型组合，实现资源的最优配置和效率的最大化。这种兼容性强、实用性高的模型策略，为企业在实际应用中提供了更多更广的资源选择。
让大模型更懂业务
达观垂直大模型通过积累大量的高质量行业数据，对混合增量预训练进行优化，构建出强大的垂直领域基座。这种专业的场景应用处理能力，使得达观大模型在特定领域内的表现更为出色。无论是金融、医疗还是法律等专业领域，达观垂直大模型都能够提供精准的分析和决策支持，极大地提升了业务处理的效率和质量。达观数据采用深入业务、专业性强的模型设计，全面提升了大模型在专业场景的企业级应用能力。
达观垂直大模型以其深度学习和自然语言处理的先进技术，针对专业场景进行了精准的定制开发。它不仅提供了专业报告写作的功能，使得报告生成更为高效和标准化，还实现了在严格行业规则指导下的文档审阅，确保了文档内容的合规性和专业性。此外，达观垂直大模型还推出了专业Agent助手，能够提供个性化的客户服务和决策支持，极大地提升了客户体验和业务执行效率。通过这些专业工具的集成，达观垂直大模型为企业提供了一站式的定制化解决方案。这些解决方案能够根据不同企业的具体需求，进行个性化调整和优化，帮助企业解决复杂的业务问题，提升决策质量。
