Die Anwendung der KI-Branche beschleunigt sich wieder, und KI-Basissoftware spielt eine große Rolle

Am 31. Mai wurde das [Creating Intelligence·Exploring the Unknown] Hangzhou General Artificial Intelligence Forum – AI Basics von der China Academy of Information and Communications Technology und der China Artificial Intelligence Industry Development Alliance ausgerichtet und von Beijing Jiuzhang Yunji mitorganisiert Technology Co., Ltd. Das Software Frontier Technology-Unterforum wurde erfolgreich in Hangzhou abgehalten. Die Konferenz konzentriert sich auf die Spitzentechnologie der KI-Basissoftware, untersucht das neue Wachstum, das die Basissoftware für künstliche Intelligenz + große Modelle für die Branche der künstlichen Intelligenz mit sich bringt, erörtert die Herausforderungen und Chancen, denen sich die KI-Technik in praktischen Anwendungen gegenübersieht, und fördert effektiv die Integrierte Entwicklung der KI-Infrastruktur meines Landes.

Gleichzeitig fand auf der Konferenz eine Unterzeichnungszeremonie für die Zusammenarbeit zwischen der China Academy of Information and Communications Technology und der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company statt, um die „Industrialisierung hochwertiger KI-Infrastruktur“ zu vertiefen. Die beiden Parteien werden die Formulierung bisheriger Standards bereichern , Evaluierung und Evaluierung, technologische Innovation, industrielle Forschung usw. Auf der Grundlage der Zusammenarbeit werden sie ihre jeweiligen Ressourcenvorteile in der theoretischen Forschung, technologischen Innovation und Anwendungspraxis in Richtung KI-Infrastruktur voll ausschöpfen, den Upstream öffnen und nachgelagerte ökologische Ketten der KI-Infrastruktur und bauen gemeinsam ein offenes, leistungsstarkes und flexibles KI-Infrastruktur-Ökosystem auf. Wei Kai, stellvertretender Direktor des Cloud Institute der China Academy of Information and Communications Technology, sagte, dass sich die Jiuzhang Yunji DataCanvas Company und das Cloud Institute der China Academy of Information and Communications Technology erneut zusammengetan haben, um sich auf den Aufbau eines zu konzentrieren System für die große Modellindustrie und beschleunigen Sie die Anwendung großer Modelle in vertikalen Branchen wie Finanzen, Kommunikation und Transport.

Das Cloud Institute of China Academy of Information and Communications Technology und die Jiuzhang Yunji DataCanvas Company vertieften die Unterzeichnungszeremonie der Zusammenarbeit zum Thema „Industrialisierung hochwertiger KI-Infrastruktur“

Eine neue Ära von Große Modelle haben begonnen und KI-Basissoftware Die Kernposition wird hervorgehoben

Shang Mingdong, Mitbegründer der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, sagte auf dem Treffen, dass große Modelle in Zukunft vielfältige Entwicklungspfade aufweisen werden. „Rechenleistung, Daten und Basissoftware sind die drei wichtigen Faktoren, die die Entwicklung großer Modelldiversifizierungspfade beeinflussen. Mit der allmählichen Homogenisierung und Standardisierung der Rechenleistung werden in Zukunft die Unterschiede bei den Daten und der Personalisierung der Unternehmensanforderungen schrittweise zunehmen.“ Die Steigerung der „KI-Basissoftware“ wird zu einem entscheidenden Faktor für die Effizienz des Modelltrainings und der Rechenleistungsnutzungseffizienz. Als Rückgrat des Modellökosystems wird die KI-Basissoftware zur wichtigsten Effizienzunterstützung für die Implementierung großer Modellanwendungen und bildet durch die Kombination von großen Modellen + kleinen Modellen ein neues Paradigma für das Modelltraining.

Shang Mingdong, Mitbegründer der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company

„Das massive multimodale Datenmanagement auf der unteren Ebene und der Bedarf an genauerer Analyse und Entscheidungsfindung auf der oberen Ebene werden vorantreiben „Die Integration digitaler Intelligenz in den Tiefseebereich und die Bereitstellung von Basissoftware für Gebäude-KI bringt neue Möglichkeiten.“ Li Haoran, leitender Analyst für künstliche Intelligenz und Big Data bei IDC China, prognostiziert, dass Kunden sich mehr Sorgen um die Basissoftware der Entwicklungsdienstleistungsplattform machen Darüber hinaus sollten Technologieunternehmen von Komponenten mit vollständigem Lebenszyklus ausgehen. Die Konstruktion erfolgt in sechs Aspekten: Code, automatisches maschinelles Lernen, Algorithmusmodellbibliothek, Visualisierung, Bereitstellung und Betrieb und konzentriert sich auf die Integration mit Cloud-Diensten und Big Datenkomponenten.

Li Haoran, Senior Analyst von IDC China Artificial Intelligence and Big Data

Technologische Anwendung ist das ultimative Ziel, und Tausende von Branchen werden die groß angelegte Anwendung von KI beschleunigen

Für die sechs Zhou Xiaoling, Vizepräsident von Jiuzhang Yunji DataCanvas, sagte, dass das Unternehmen über eine langfristige Ausrichtung dieser wichtigen technischen Fähigkeiten verfüge und diese in den Bereichen Finanzen, Kommunikation, Transport, Fertigung, Energie und anderen Bereichen anwendet Branchen durch ein komplettes Set an KI-Basissoftwareprodukten. Er sagte, dass der Entwicklungspfad der KI-Technologie von dezentralen Modellen zu integrierter Intelligenz und dann zu allgemeiner künstlicher Intelligenz die Welle der digitalen Intelligenz in Regierungen und Unternehmen stark vorangetrieben habe. Jede Branche habe ihre eigenen Entwicklungsmerkmale und Unterschiede in der Transformationsphase erhebliche Nachfrage nach iterativen Upgrades von KI-Plattformen und KI-Anwendungsfunktionen in technischen Bereichen wie Automatisierung, Multimodalität und Vertrieb. Es gibt immer noch großen Raum für die Entwicklung von KI-Anwendungen von Betrieb zu Betrieb.

Zhou Xiaoling, Vizepräsident der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company Spitzentechnologie. Zhao Chenguang, ein technischer Experte aus der Abteilung für Einzelhandelsfinanzierung der Hangzhou Bank, hielt auf dem Treffen eine Grundsatzrede zum Thema „Verkäufer und Käufer von KI-Banking“. Aus der Sicht tatsächlicher Nutzer der KI-Technologie teilte er Einblicke in die Anwendung des Schneidens Modernste Technologie der künstlichen Intelligenz in mehreren Frontline-Geschäftsszenarien von Banken. Er wies darauf hin, dass die aus Modellschicht, Datenschicht und Anwendungsschicht aufgebaute KI-Pyramide eine solide Grundlage für KI-Banken bietet, die in Zukunft intelligentere, effizientere und genauere Betriebs- und Servicefunktionen für Banken aufbauen wird.

Zhao Chenguang, technischer Experte der Retail Finance-Abteilung der Hangzhou Bank

Unabhängige Innovation ist die Kraftquelle und Open Source ist die treibende Kraft

Da die Daten- und Nachfrageumgebung in Der digitale Aufrüstungsprozess wird immer komplexer. Je komplexer die Situation, desto wissenschaftlicher und effizienter werden die auf Daten basierenden Entscheidungen von Regierungen und Unternehmen getroffen. Yang Jian, Chefarchitekt der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, sagte, dass in diesem Zusammenhang die Technologie der künstlichen Intelligenz, dargestellt durch Entscheidungsintelligenz, zu einer unverzichtbaren technischen Unterstützung bei der Modernisierung der digitalen Intelligenz geworden sei. Das Open-Source-Team des Jiuzhang Yunji D-Lab erforscht und sammelt seit vielen Jahren kontinuierlich Informationen zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage strukturierter Daten und hat mehr als zehn Open-Source-Projekte im Zusammenhang mit automatischem maschinellem Lernen, tiefem Lernen und Kausalität veröffentlicht Lernen und andere damit verbundene Technologien sollen Regierungen und Unternehmen in die Lage versetzen, eine datengesteuerte automatisierte und intelligente Entscheidungsfindung besser umzusetzen. Im Rahmen des Technologiebooms von AIGC führt das Open-Source-Team des D-Lab von Jiuzhang Yunji typübergreifende Forschung durch, um die Integration und Innovation modernster KI-Technologien zu beschleunigen.

Yang Jian, Chefarchitekt der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company

Industrie fördert Technologie und Technologie stärkt die Industrie. Derzeit wird der Umfang der industriellen Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz immer größer und der Betrieb immer komplexer, sagte bei dem Treffen dass MLOps die „Schwierigkeiten in der Produktion, Nachhaltigkeit und Schwierigkeiten“ lösen werden, mit denen KI-Engineering-Managementprobleme wie Reproduzierbarkeit und Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit konfrontiert sind. Mit MLOps können Benutzer nicht nur die Kosten erheblich senken und die Effizienz von KI-Anwendungen steigern, sondern es entstehen auch beliebte Berufe wie MLOps-Ingenieure. Der zukünftige Entwicklungstrend ist offensichtlich. Im Jahr 2023 wird die China Academy of Information and Communications Technology den ersten MLOps-Praxisleitfaden des Landes veröffentlichen. Zusammen mit den beiden zuvor veröffentlichten MLOps-Standards und der kommenden Reihe von Standards wie dem LMOps-Standard für große Modelloperationen und dem Modelloperationsstandard China Die Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie wird die MLOps-Technologie implementieren und einen Beitrag zur Industriestandardisierung und zum Anwendungsumfang leisten.

Hu Hui, Ingenieur am Cloud Institute der China Academy of Information and Communications Technology

Am selben Tag veröffentlichte die China Academy of Information and Communications Technology eine Reihe von Standards für KI-Entwicklungsplattformen. Darunter war die Jiuzhang Yunji DataCanvas Company maßgeblich an den „Allgemeinen Entwicklungsplattformen für künstliche Intelligenz“ beteiligt. Fähigkeitsanforderungen, Teil 2: Sicherheitsanforderungen, „Technische Anforderungen und Testmethoden für Plattformen für automatisches maschinelles Lernen, Teil 1: Plattformfunktionen“, „Technische Anforderungen und Testmethoden für „Plattformen für maschinelles Lernen für strukturierte Daten Teil 1: Funktionale Anforderungen“ „Deep Learning“ Die Formulierung von vier Standards für „Technische Anforderungen und Testmethoden für Plattformen Teil 1: Plattformfunktion“ und Erhalt der Lizenz von den teilnehmenden Kerneinheiten.

Die aktuelle Welle, die von ChatGPT und AIGC ausgelöst wurde, hatte enorme Auswirkungen und eine tatsächliche Nachfrage in der Branche. Das groß angelegte Aufkommen generativer KI wird 2023 voraussichtlich zu einem entscheidenden Jahr für künstliche Intelligenz machen, um Tausende von Branchen wirklich zu stärken. IDC prognostiziert, dass groß angelegte Basismodelle bis 2026 zu einem Standard-Industriedienstprogramm großer Anbieter werden werden. KI-Basissoftware wird die Antwort auf Eigenständigkeit und technologische Innovation geben, die von der Zeit und der Branche vorangetrieben werden.

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