MỹCông nghệ và viễn thông2025 – đang tiếp diễn

AT&T

Tác nhân chăm sóc khách hàng Ask AT&T với các mô hình được tinh chỉnh

NVIDIA cho biết độ chính xác của câu trả lời tăng tới 40% sau khi AT&T huấn luyện thêm các tác nhân AI

Đã có kết quảNghiên cứu trường hợp của nhà cung cấpNhà cung cấp ↗

Vấn đề

Chi phí tính toán và thời gian phản hồi đang tăng. Gần 10.000 tài liệu thay đổi nhiều lần mỗi tuần, khiến việc giữ cho câu trả lời của mô hình chính xác trở nên khó khăn.

Cách tiếp cận

AT&T và Quantiphi dùng NVIDIA NeMo và NIM để chuẩn bị dữ liệu, tinh chỉnh mô hình và đánh giá kết quả nhiều lần. Mistral 7B cho kết quả tốt nhất trong các mô hình được thử nghiệm. Các tác nhân dùng cơ chế truy xuất để tiếp cận tài liệu hiện hành.

Số liệu chính

Up to 40%Mức cải thiện độ chính xác phản hồi của tác nhân sau khi huấn luyện bổ sungNghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp[1]

84%mức giảm chi phí phân tích tổng đài, theo NVIDIANghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp[1]

Bài học

AT&T kết hợp tinh chỉnh mô hình với đánh giá lặp lại và truy xuất các tài liệu hiện hành.

Phân loại

Quy mô: Doanh nghiệp lớn
Ngành: Công nghệ và viễn thông
Chức năng kinh doanh: Dịch vụ khách hàng CNTT và R&D
Loại hình đổi mới: Đổi mới quy trình
Công nghệ AI: Tác tử AI AI tạo sinh
Hình thức triển khai: Đồng phát triển với đối tác
Mục tiêu: Chất lượng và rủi ro Tiết kiệm chi phí
Căn cứ: Nghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp

Nguồn

AT&T drives AI agents with NeMo
NVIDIA2025Tài liệu của nhà cung cấp

Tóm tắt nguồn

[1]NVIDIA2025

NVIDIA cho biết AT&T đã tinh chỉnh các mô hình cho tác nhân chăm sóc khách hàng bằng NeMo và NIM. NVIDIA cho biết độ chính xác phản hồi tăng tới 40% sau khi huấn luyện thêm và chi phí phân tích tổng đài giảm 84%.

Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.

Ngày đăng 25 thg 10, 2026 · Ngày cập nhật 25 thg 10, 2026