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Vortragsreservierung | Fünf Experten diskutierten: Wie wirken sich große KI-Modelle auf die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente aus?
Vortragsreservierung | Fünf Experten diskutierten: Wie wirken sich große KI-Modelle auf die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente aus?
1978 gründeten Stuart Marson und andere von der University of California das weltweit erste kommerzielle CADD-Unternehmen und leisteten Pionierarbeit bei der Entwicklung eines chemischen Reaktions- und Datenbankabrufsystems.
Seitdem ist das computergestützte Arzneimitteldesign (CADD) in eine Ära rasanter Entwicklung eingetreten und hat sich für Pharmaunternehmen zu einem wichtigen Mittel für die Arzneimittelforschung und -entwicklung entwickelt, was zu revolutionären Verbesserungen in diesem Bereich geführt hat.
Am 5. Oktober 1981 veröffentlichte das Fortune-Magazin einen Titelartikel mit dem Titel „Die nächste industrielle Revolution: Merck entwirft Medikamente durch Computer“, in dem offiziell die Einführung der CADD-Technologie angekündigt wurde.
Im Jahr 1996 wurde der erste auf SBDD (Structure-Based Drug Design) basierende Carboanhydrasehemmer erfolgreich auf den Markt gebracht und auch die Bedeutung von CADD in der Arzneimittelforschung und -entwicklung bestätigt.
In den folgenden Jahrzehnten hat sich die strukturbasierte CADD als wirksame Methode für das Arzneimittelscreening erwiesen.
Gleichzeitig fördert der Aufstieg der Strukturbiologie, Genomik, Proteomik, Bioinformatik und anderer Technologien auch die Entwicklung von CADD.
Bis zum allmählichen Aufstieg der KI-Technologie in den letzten Jahren hat sich die traditionelle CADD-Technologie weiterentwickelt und ist in ein fortgeschrittenes Stadium eingetreten – datengesteuertes AIDD (Medikamentenforschung und -design mit künstlicher Intelligenz).
Im Jahr 2020 wurde ein von der britischen Firma Exscientia auf Basis von KI entwickeltes Medikament für die klinische Prüfung zugelassen. Dies ist das weltweit erste von KI entwickelte Molekül, das in die klinische Phase gelangt, und stellt damit einen wichtigen Meilenstein auf dem Gebiet der KI-Arzneimittel dar.
2020 war auch das erste Jahr, in dem die inländische KI-Pharmafinanzierung explodierte. Im Laufe des Jahres kam es zu insgesamt 12 Finanzierungsereignissen mit einem Gesamtbetrag von mehr als 2,7 Milliarden Yuan, was einer Steigerung von etwa dem Zehnfachen gegenüber dem Vorjahr entspricht.
Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat sich die Medikamentenforschung und -entwicklung in den nächsten zwei bis drei Jahren von einem unbemerkten Zustand in der Vergangenheit zu einem großen Interesse entwickelt. Bis 2022 gab es 144 Finanzierungen im Zusammenhang mit der globalen KI-Pharmaindustrie mit einem Gesamtvolumen von mehr als 6 Milliarden US-Dollar.
Seit der Gründung des weltweit ersten KI-Pharmaunternehmens im Jahr 2012 hat AIDD 10 Jahre der Industrialisierung hinter sich.
Während sich der Dunst der Epidemie allmählich auflöst, ist die KI-Pharmaindustrie allmählich in eine Abkühlungsphase eingetreten. Das Thema KI-Arzneimittel scheint vor zwei oder drei Jahren wieder in Mode gekommen zu sein, was auf den rasanten Aufstieg großer KI-Modelle zurückzuführen ist.
Welche Art von Sturm werden große KI-Modelle als leistungsstarkes Werkzeug im Zeitalter der künstlichen Intelligenz in der Pharmaindustrie auslösen?
Wie kann die KI-Technologie den Engpass der traditionellen Arzneimittelforschung und -entwicklung durchbrechen und Arzneimittel schneller auf den Markt bringen?
Können KI-Arzneimittel eine Chance für inländische Arzneimittelinnovationen und Überholmanöver in Kurven werden?
Um die vielen Probleme, mit denen inländische Pharmaunternehmen bei der Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel konfrontiert sind, eingehender und systematischer zu diskutieren, wird Leifeng.com im Rahmen der „Mensch-Maschine-Zusammenarbeit“ ein Seminar zum Thema „Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel“ abhalten „Model“ am 8. Juni von 20 bis 22 Uhr 》Online-Roundtable-Forum.
Moderatoren dieses Forums sind Xie Changyu, Professor an der Zhejiang University School of Pharmacy, Liu Zhenming, Forscher an der Peking University School of Pharmacy, Liu Wei, Leiter der AIDD-Technologie bei Tencent Healthcare, Duan Hongliang, Dekan der Zhejiang University of Zhang Yu, Direktor der Abteilung für Entwicklung und Zusammenarbeit, nahm an der Diskussion teil.
Leser können den QR-Code auf dem Poster am Ende des Artikels scannen, um in die Experten-Community zu gelangen. Wir sammeln und fassen Ihre Fragen zusammen, geben sie an die Gäste zurück und beantworten sie während der Diskussionsrunde.
Gastvorstellung
Moderator: Xie Changyu, Professor der Fakultät für Pharmazie, Zhejiang-Universität
Professor der School of Pharmacy der Zhejiang-Universität, Professor für Qiushi-Ingenieurwesen, ein Wissenschaftler mit doppeltem Hintergrund in Quantenphysik und künstlicher Intelligenz, der sich auf modernste Algorithmenforschung im Arzneimitteldesign kleiner Moleküle konzentriert.
Professor Xie Changyu schloss sein Studium 2006 an der University of Toronto, Kanada, mit einem Bachelor-Abschluss in technischer Physik ab und erhielt 2012 einen Doktortitel in Naturwissenschaften von der University of Ottawa, Kanada. Er ist an der kanadischen Universität in der Quantencomputing-Forschung tätig Nationales Forschungsinstitut. Es folgte eine Postdoc-Forschung in theoretischer Chemie und offenen Quantensystemen an der University of Toronto bzw. am MIT. Im Jahr 2018 trat Professor Xie Changyu dem neu gegründeten Quantum Laboratory bei Tencent bei und leitete ein Theorie- und Algorithmenteam, um die Anwendung modernster Computertechnologien (wie Quantencomputer und künstliche Intelligenz) im Bereich der Naturwissenschaften, einschließlich des Designs, zu untersuchen von Medikamenten und organischen Materialien. Von September 2022 bis heute ist Professor Xie Changyu an der Fakultät für Pharmazie der Zhejiang-Universität tätig.
In den letzten fünf Jahren hat Professor Xie Changyu viele Artikel über KI-Pharmazeutika und Wissenschaft in internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht, darunter Nat. Lett., Chem. Sci. usw. Er hat fast 40 Artikel zum Thema Quantencomputing und Quantencomputing veröffentlicht. Gewann den 24. China Patent Award – Silver Award.
Liu Zhenming, Forscher an der Peking University School of Pharmacy
Dieser Wissenschaftler ist der Experte meines Landes für die Forschung und Entwicklung innovativer Antitumormedikamente und AIDS. Er ist außerdem Leiter der Zweigstelle der National Compound Resource Library an der Universität Peking. Seine aktuelle Forschungsrichtung ist medizinische Chemie und Arzneimitteldesign.
Professor Liu Zhenming schloss im Jahr 2000 sein Studium an der Fakultät für Pharmazie der Universität Peking mit einem Bachelor-Abschluss in medizinischer Chemie ab. Im Jahr 2005 erhielt er einen Doktortitel in physikalischer Chemie von der Fakultät für Chemie und Molekulartechnik der Universität Peking. Im selben Jahr wechselte er an die Fakultät der Universität Peking der Pharmazie als Lehrer.
Als Projektleiter und Hauptmitglied hat Professor Liu an 21 nationalen wissenschaftlichen Forschungsprojekten teilgenommen und diese abgeschlossen, darunter die National Natural Science Foundation, das 863-Programm, große nationale Wissenschafts- und Technologieprojekte, nationale Forschungs- und Entwicklungspläne für Wissenschaft und Technologie sowie die Beijing Natural Science Foundation , usw. In den letzten fünf Jahren hat er mehr als 70 Forschungsarbeiten in wichtigen in- und ausländischen wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht, leitete und beteiligte sich an der Erstellung von fünf Lehrbüchern und Monographien, beantragte und erhielt 5 chinesische Erfindungspatente und mehr als 10 Computersoftware Urheberrechtszertifikate. Er hat 10 verwandte Artikel zum Design von Arzneimittelmolekülen und zur Proteinfunktionsforschung veröffentlicht, und alle diese Artikel wurden in SCI aufgenommen.
Liu Wei, Tencent Healthcare AIDD technischer Leiter
Tencent Healthcare AIDD technischer Leiter. Seit seinem Eintritt bei Tencent im Jahr 2017 ist er für die Forschungs- und Entwicklungsarbeit im Zusammenhang mit Anwendungen der medizinischen künstlichen Intelligenz verantwortlich. Im Jahr 2019 begann er, sich auf die Entwicklung der AIDD-Technologieplattform zu konzentrieren, die derzeit die wichtigsten präklinischen Forschungsstadien kleiner Moleküle abdeckt und das Design großer Moleküle; in dieser Zeit hat er mehrere Auszeichnungen bei internationalen und nationalen KI-Wettbewerben gewonnen.
Bevor Liu Wei zu Tencent kam, beschäftigte er sich hauptsächlich mit der Anwendung von maschinellem Lernen in verschiedenen Szenarien wie Internetsuche und Werbung. Er war einer der ersten Ingenieure in China, der sich mit Anwendungen für maschinelles Lernen beschäftigte.
Duan Hongliang, Dekan des Intelligent Pharmaceutical Research Institute der Zhejiang University of Technology
Professor der Zhejiang University of Technology, Dekan des Intelligent Pharmaceutical Research Institute der Zhejiang University of Technology, der sich hauptsächlich mit der KI-Arzneimittelforschung beschäftigt. Angesichts des „Schmerzpunkts“ des gravierenden Datenmangels in der KI-Arzneimittelforschung und -entwicklung war er Pionier der Nutzung der von HTS erhaltenen Arzneimittel-Big-Data- und KI-Technologie. Gemeinsam sind wir bestrebt, eine Arzneimittelentwicklungsplattform auf Basis der „HTS + AI“-Dual-Drive-Technologie zu etablieren, die sich auf die intelligente und optimierte Entdeckung präklinischer Wirkstoffkandidaten konzentriert.
Professor Duan Hongliang erhielt einen Doktortitel in medizinischer Chemie vom Shanghai Institute of Materia Medica der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und einen Master-Abschluss in künstlicher Intelligenz von der Homer University in Ohio, USA. Professor Duan beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Entwicklung neuer Medikamente auf Basis des Hochdurchsatz-Screenings (HTS) bei der Oklahoma Medical Foundation in den USA. Das als Kernmitglied entwickelte Antidiabetikum wurde an die französische Servier Pharmaceutical übertragen Unternehmen für 200 Millionen Yuan.
Professor Duan Hongliang hat Dutzende hochwertiger SCI-indizierter Artikel veröffentlicht. Die als Kernmitglied entwickelten Antidiabetika wurden für 200 Millionen Yuan an ausländische Pharmaunternehmen übertragen derzeit in der klinischen Forschungsphase.
Zhang Yu, Direktor der Abteilung für strategische Entwicklung und Zusammenarbeit, Tsinghua University Intelligent Industry Research Institute
Assistent des Dekans des Forschungsinstituts für intelligente Industrie der Tsinghua-Universität und Direktor der Abteilung für strategische Entwicklung und Zusammenarbeit.
Direktor Zhang Yu erhielt seinen Bachelor- und Master-Abschluss von der Abteilung für Elektrotechnik der Tsinghua-Universität und seinen Doktortitel in Management vom Beijing Institute of Technology. Er arbeitet seit mehr als 15 Jahren für Microsoft und war als Microsoft Asia Pacific Education Cooperation Manager tätig. Education Industry Manager, Government Industry Director und Microsoft-Assistent des Vorsitzenden der Asia Pacific R&D Group, außerdem war er Vorsitzender der Rongquan Holdings (China) Group, Executive Director von Hailan Holdings, Vizepräsident der SkyOcean Holdings Group usw .
Während seiner Amtszeit bei Microsoft erhielt Direktor Zhang Yu zahlreiche Auszeichnungen und Ehrungen von Microsoft, darunter den Top Attainment Award von Microsoft und den Circle of Excellence Platinum Award des Unternehmens.
Regisseur Zhang Yu hat in vielen Bereichen geforscht und den „King's Choice“-Preis für Wissenschaft und Technologie, den „Best Creative Award“ des National College and Middle School Student Theme Design Competition „Challenge Cup“ und den ersten Preis von Beijing Good gewonnen News und der National Outstanding Educator Er hat viele Auszeichnungen gewonnen und fungiert außerdem als Gastprofessor an vielen Universitäten und als Entwicklungsberater für viele Provinzen und Städte.
Vorlesungsinformationen
Thema: Neue Arzneimittelforschung und -entwicklung nach dem Modell der „Mensch-Maschine-Kollaboration“
Zeit: 8. Juni, 20:00–22:00 Uhr Pekinger Zeit
Veranstalter: Leifeng.com GAIR Live & „Medical Health AI Nuggets“
So können Sie der Expertengruppe zuschauen und beitreten:
Leser können den QR-Code auf dem Poster am Ende des Artikels scannen, den Planer Wu Tong auf WeChat hinzufügen (WeChat-ID: icedaguniang) und „Name + Position“ notieren, um der Expertengruppe beizutreten, dieses Online-Forum anzusehen und kommunizieren und Fragen in Echtzeit stellen.
Über GAIR Live
Die „Global Conference on Artificial Intelligence and Robotics“ (GAIR) wurde 2016 als CCF-GAIR-Konferenz gegründet, die von Leifeng.com und der China Computer Federation (CCF) gemeinsam gegründet wurde. Ziel ist es, eine Konferenz zu schaffen, die Wissenschaft und Industrie verbindet , und Investitionen im Zuge der künstlichen Intelligenz. Auf dieser Konferenz wurde auch die neue Positionierung von Leifeng.com „die drei Welten verbinden“ festgelegt.
Nach mehreren Jahren der Entwicklung hat sich die GAIR-Konferenz zu einem Branchenmaßstab entwickelt. Sie ist die mit Abstand größte, hochkarätigste und umfassendste akademische, industrielle und investitionsorientierte Veranstaltung im Bereich der künstlichen Intelligenz im Raum Guangdong-Hongkong-Macau Großraum Bay Area.
GAIR Live, als Live-Videomarke unter Leifeng.com, zielt darauf ab, frische, ausführliche und originelle Interviews und Dialoginhalte mit Prominenten zu veröffentlichen und eine einzigartige Online-Plattform zu schaffen, die Industrie, Lernen, Forschung und Investitionen ausstrahlt.
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Große KI-Modelle sind sehr teuer und nur große Unternehmen und Superreiche können sie erfolgreich einsetzen
Apr 15, 2023 pm 07:34 PM
Der ChatGPT-Brand hat zu einer weiteren Welle der KI-Begeisterung geführt. Die Branche geht jedoch allgemein davon aus, dass sich nur große Unternehmen und superreiche Unternehmen KI leisten können, wenn die KI in die Ära großer KI-Modelle eintritt, da die Erstellung großer KI-Modelle sehr teuer ist . Das erste ist, dass es rechenintensiv ist. Avi Goldfarb, Marketingprofessor an der University of Toronto, sagte: „Wenn Sie ein Unternehmen gründen, selbst ein großes Sprachmodell entwickeln und es selbst berechnen möchten, sind die Kosten zu hoch. OpenAI ist sehr teuer und kostet Milliarden von Dollar.“ „Mietcomputer werden sicherlich viel billiger sein, aber Unternehmen müssen immer noch hohe Gebühren an AWS und andere Unternehmen zahlen. Zweitens sind Daten teuer. Trainingsmodelle erfordern riesige Datenmengen, manchmal sind die Daten leicht verfügbar und manchmal nicht. Daten wie CommonCrawl und LAION können kostenlos sein
Wie baut man ein KI-orientiertes Data-Governance-System auf?
Apr 12, 2024 pm 02:31 PM
In den letzten Jahren sind mit dem Aufkommen neuer Technologiemodelle, der Wertsteigerung von Anwendungsszenarien in verschiedenen Branchen und der Verbesserung der Produkteffekte aufgrund der Ansammlung riesiger Datenmengen Anwendungen der künstlichen Intelligenz aus Bereichen wie Konsum und Internet ausgestrahlt worden zu traditionellen Branchen wie Fertigung, Energie und Elektrizität. Der Reifegrad der Technologie und Anwendung künstlicher Intelligenz in Unternehmen verschiedener Branchen in den Hauptbereichen wirtschaftlicher Produktionsaktivitäten wie Design, Beschaffung, Produktion, Management und Vertrieb verbessert sich ständig und beschleunigt die Implementierung und Abdeckung künstlicher Intelligenz in allen Bereichen schrittweise Integration in das Hauptgeschäft, um den Industriestatus zu verbessern oder die Betriebseffizienz zu optimieren und die eigenen Vorteile weiter auszubauen. Die groß angelegte Implementierung innovativer Anwendungen der Technologie der künstlichen Intelligenz hat die starke Entwicklung des Big-Data-Intelligence-Marktes vorangetrieben und auch den zugrunde liegenden Data-Governance-Diensten Marktvitalität verliehen. Mit Big Data, Cloud Computing und Computing
Populärwissenschaft: Was ist ein KI-Großmodell?
Jun 29, 2023 am 08:37 AM
Unter KI-Großmodellen versteht man Modelle der künstlichen Intelligenz, die mithilfe umfangreicher Daten und leistungsstarker Rechenleistung trainiert werden. Diese Modelle weisen in der Regel ein hohes Maß an Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeiten auf und können auf verschiedene Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Spracherkennung usw. angewendet werden. Das Training großer KI-Modelle erfordert eine große Menge an Daten und Rechenressourcen, und in der Regel ist es erforderlich, ein verteiltes Computer-Framework zu verwenden, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Der Trainingsprozess dieser Modelle ist sehr komplex und erfordert eine eingehende Untersuchung und Optimierung der Datenverteilung, Merkmalsauswahl, Modellstruktur usw. KI-Großmodelle haben ein breites Anwendungsspektrum und können in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, z. B. im intelligenten Kundenservice, im Smart Home, beim autonomen Fahren usw. In diesen Anwendungen können große KI-Modelle Menschen dabei helfen, verschiedene Aufgaben schneller und genauer zu erledigen und die Arbeitseffizienz zu verbessern.
Vivo bringt ein selbst entwickeltes Allzweck-KI-Modell auf den Markt – das Blue Heart Model
Nov 01, 2023 pm 02:37 PM
Vivo veröffentlichte am 1. November auf der Entwicklerkonferenz 2023 seine selbst entwickelte allgemeine Matrix für künstliche Intelligenz – das Blue Heart Model. Vivo kündigte an, dass das Blue Heart Model 5 Modelle mit unterschiedlichen Parameterebenen auf den Markt bringen wird : Milliarden, Dutzende Milliarden und Hunderte von Milliarden, die Kernszenarien abdecken, und ihre Modellfähigkeiten nehmen eine führende Position in der Branche ein. Vivo ist der Ansicht, dass ein gutes selbstentwickeltes großes Modell die folgenden fünf Anforderungen erfüllen muss: großer Maßstab, umfassende Funktionen, leistungsstarke Algorithmen, sicher und zuverlässig, unabhängige Entwicklung und sollte weitgehend Open Source sein. Der neu geschriebene Inhalt ist wie folgt: Unter ihnen Das erste ist das Blue-Heart-Modell Modell 7B, ein 7-Milliarden-Level-Modell, das duale Dienste für Mobiltelefone und die Cloud bereitstellen soll. Vivo sagte, dass dieses Modell in Bereichen wie Sprachverständnis und Texterstellung eingesetzt werden kann.
Im Zeitalter großer KI-Modelle fördern neue Datenspeicherbasen den Übergang zur digitalen Intelligenz in der Bildung und wissenschaftlichen Forschung
Jul 21, 2023 pm 09:53 PM
Generative KI (AIGC) hat eine neue Ära der allgemeinen künstlichen Intelligenz eingeleitet. Der Wettbewerb um große Modelle ist zu einem spektakulären Schwerpunkt geworden, und das Erwachen der Macht ist zunehmend zu einem Branchenkonsens geworden. In der neuen Ära bewegen sich große Modelle von Einzelmodalität zu Multimodalität, die Größe von Parametern und Trainingsdatensätzen wächst exponentiell und riesige unstrukturierte Daten erfordern gleichzeitig die Unterstützung leistungsstarker Mischlastfunktionen; datenintensiv Das neue Paradigma erfreut sich immer größerer Beliebtheit und Anwendungsszenarien wie Supercomputing und High Performance Computing (HPC) rücken in die Tiefe. Bestehende Datenspeichergrundlagen sind nicht mehr in der Lage, den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Wenn Rechenleistung, Algorithmen und Daten die „Troika“ sind, die die Entwicklung künstlicher Intelligenz vorantreibt, dann müssen diese drei angesichts der enormen Veränderungen im äußeren Umfeld dringend wieder an Dynamik gewinnen
Fünf neue Technologietrends im Jahr 2022
Apr 08, 2023 pm 09:51 PM
Heutzutage gibt es viele aufkommende Technologietrends für Unternehmen. Als Unternehmer ist es sehr wichtig, sich über neue Trends im Klaren zu sein, da diese dem Unternehmen Auftrieb geben können. Mit diesen Informationen können wir unser Unternehmen problemlos aufwerten, sodass potenzielle Kunden problemlos mit uns in Kontakt treten können. Darüber hinaus ermöglichen die neuesten Technologietrends Unternehmen, in der Technologiewelt relevant zu bleiben. Vom 3D-Druck bis zur Eliminierung von Hackern durch Cybersicherheit ist es wichtig, diese Technologietrends zu übernehmen, damit Ihr Unternehmen wachsen und Kunden binden kann. Hier sind die fünf wichtigsten neuen Technologietrends im Jahr 2022, die Ihrem Unternehmen zu einem deutlichen Wachstum verhelfen können. 1. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Obwohl künstliche Intelligenz vor einigen Jahren populär wurde, lässt sie nicht nach. Es entwickelt sich weiter und wird im Jahr 2022 zur Spitzentechnologie. Zum Beispiel sind heute einige beliebt
Wird das Lernen des Vergessens in Bezug auf das menschliche Gehirn große KI-Modelle besser machen?
Mar 12, 2024 pm 02:43 PM
Kürzlich entwickelte ein Team von Informatikern ein flexibleres und belastbareres Modell für maschinelles Lernen mit der Fähigkeit, bekannte Informationen regelmäßig zu vergessen, eine Funktion, die in bestehenden groß angelegten Sprachmodellen nicht zu finden ist. Tatsächliche Messungen zeigen, dass die „Vergessensmethode“ in vielen Fällen beim Training sehr effizient ist und das Vergessensmodell eine bessere Leistung erbringt. Jea Kwon, ein KI-Ingenieur am Institute for Basic Science in Korea, sagte, die neue Forschung bedeute einen erheblichen Fortschritt auf dem Gebiet der KI. Die Trainingseffizienz der „Vergessensmethode“ ist sehr hoch. Die meisten gängigen KI-Sprach-Engines verwenden künstliche neuronale Netzwerktechnologie. Jedes „Neuron“ in dieser Netzwerkstruktur ist eigentlich eine mathematische Funktion. Sie sind miteinander verbunden, um Informationen zu empfangen und zu übertragen.
KI-Großmodelle sind beliebt! Technologiegiganten haben sich angeschlossen, und vielerorts haben die Richtlinien ihre Umsetzung beschleunigt.
Jun 11, 2023 pm 03:09 PM
Künstliche Intelligenz ist in jüngster Zeit wieder in den Fokus menschlicher Innovationen gerückt und der Rüstungswettbewerb rund um KI ist intensiver denn je. Nicht nur aus Angst, den neuen Trend zu verpassen, versammeln sich Technologiegiganten, um sich dem Kampf der großen Modelle anzuschließen, sondern auch Peking, Shanghai, Shenzhen und andere Orte haben Richtlinien und Maßnahmen eingeführt, um Forschung zu Algorithmen und Schlüsselinnovationen für große Modelle durchzuführen Technologien, um ein Hochland für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu schaffen. Große KI-Modelle boomen, und große Technologiegiganten haben sich angeschlossen. Der kürzlich auf dem Zhongguancun-Forum 2023 veröffentlichte „China Artificial Intelligence Large Model Map Research Report“ zeigt, dass Chinas große KI-Modelle einen boomenden Entwicklungstrend aufweisen, und das gibt es auch viele Unternehmen der Branche. Robin Li, Gründer, Vorsitzender und CEO von Baidu, sagte unverblümt, dass wir an einem neuen Ausgangspunkt stehen
