


Yuntian Lifei, ein Unternehmen in der Jing'an Daning Functional Zone, trat auf der Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2023 auf und stellte seine KI-Hardpower unter Beweis!
Die Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2023 fand vom 6. bis 8. Juli in Shanghai statt. Das Thema dieser Konferenz lautet „Intelligent Connected World Generates the Future“. Die Zahl der Aussteller und die Ausstellungsfläche haben den höchsten Stand aller Zeiten erreicht. Auf dieser Konferenz stellte Shenzhen Yuntian Lifei Technology Co., Ltd. (im Folgenden „Yuntian Lifei“ genannt), das KI-Einhornunternehmen in der Jing'an Daning Functional Zone, seinen unabhängig entworfenen und entwickelten Edge-Computing-Chip der neuen Generation vor Und kündigte die neuesten Entwicklungen des „Book of Heaven“-Großmodells an.
Als führendes inländisches Unternehmen für künstliche Intelligenz beteiligt sich Yuntian Lifei aktiv am inländischen Ökosystem der KI-Industrie und trägt zur gesunden und geordneten Entwicklung des Ökosystems der KI-Industrie bei. Dieser Auftritt auf der Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2023 ist ein weiteres wichtiges Ereignis für Yuntian Lifei, nachdem es am 4. April dieses Jahres erfolgreich im Science and Technology Innovation Board der Shanghai Stock Exchange gelistet wurde. Es ist auch der Hauptbestandteil des Baus von Jing'an Daning Functional Zone-Shanghai University. Eine weitere große Errungenschaft der Ning Asset Management (Group) Co., Ltd. (im Folgenden „Da Ning Group“ genannt) besteht darin, den Bedürfnissen von Unternehmen, die wissenschaftliche und technologische Innovationen einführen, umfassend gerecht zu werden und Unternehmensentwicklungsprobleme zu lösen und schützen Sie die Geschäftsentwicklung Ihres Unternehmens mit verfeinerten Services über den gesamten Lebenszyklus.
Es wird davon ausgegangen, dass der von Yuntian Lifei dieses Mal vorgestellte Edge-Computing-Chip der Deep Edge10-Serie SoC-Chip der neuen Generation Ende 2022 erfolgreich auf Tape-out gebracht wurde. Er übernimmt inländische fortschrittliche Technologie und unterstützt die Multi-Core-Erweiterungs-Chiplet-Technologie, die Folgendes ermöglichen kann 12TOPS (INT8) Integer Die Deep-Learning-Inferenz-Rechenleistung von Berechnungen und 2T FLOPS (FP16)-Gleitkommaberechnungen erfüllt die Anforderungen des Marktes an Verarbeitungschips hinsichtlich Algorithmenvielfalt, Genauigkeit, Rechenleistungsdichte und Leistung und kann in AIoT weit verbreitet eingesetzt werden Edge-Video, mobile Szenarien wie Roboter werden voraussichtlich noch in diesem Jahr in Massenproduktion gehen. Darüber hinaus umfasst die grundlegende Großmodellarchitektur von „Yuntian Tianshu“ auch drei Ebenen: allgemeines Großmodell, Industrie-Großmodell und Szenen-Großmodell. Yuntian Lifei basiert auf der Algorithmus-Entwicklungsplattform und der Algorithmus-Chip-Plattform und erstellt allgemeine große Modelle durch umfangreiches Vortraining mit hochwertigen Daten. und dann auf der Grundlage großer Industriemodelle. Auf der Grundlage der Feinabstimmung des großen F&E-Szenariomodells durch unterteilte Szenariodaten. Durch eine solche dreistufige Architektur können große Modelle Tausende von Branchen stärken.
Da die Wissenschafts- und Technologieinnovationsbranche im Jahr 2021 mit der starken Unterstützung des Bezirksausschusses und der Bezirksregierung als Schwerpunkt der industriellen Entwicklung in der Daning Functional Zone gilt, ist die Daning Group durch den „Park“ in nur zwei Jahren von Grund auf gewachsen + Fund“ „Investment + Investment“ hat endlich das Investitionsanziehungsmodell „Vermieter + Anteilseigner“ verwirklicht und eine große Anzahl hochwertiger Innovationsunternehmen aus Wissenschaft und Technologie dazu gebracht, sich in Daning niederzulassen, um Hauptsitze und Forschungs- und Entwicklungszentren einzurichten und sich um die Gründung zu bemühen Eine einflussreiche Demonstrationszone für wissenschaftliche und technologische Innovationen in der Stadt Shanghai. Wissenschaftliche und technologische Innovation. Ein wichtiger Lagerbereich für den Zentralbau. Bisher hat die Daning Functional Zone mehr als 250 wissenschaftliche und technologische Unternehmen angezogen. Die Industrieagglomeration hat nach und nach eine Größenordnung gebildet und einen immer deutlicheren Agglomerationseffekt gezeigt. Gleichzeitig lädt die Daning Group Finanzinstitute ein, umfassende Finanzdienstleistungslösungen für Unternehmen maßgeschneidert und systematisch zu planen und kontinuierlich „Blut zu spenden“ für Unternehmen. Darüber hinaus führt sie eine strategische Zusammenarbeit mit Shanghai Guochuang Science and Technology Industry Innovation durch Entwicklungszentrum zur Stärkung der „professionellen „Jingtexin“-Unternehmensbewertung und -kultivierung; in Zusammenarbeit mit dem Jing'an District Talent Service Center zur Formulierung exklusiver Personalplanungspläne für Unternehmen, um Unternehmen bei der Einführung herausragender Talente zu unterstützen, damit diese sich sicher in der Daning Functional Zone entwickeln können. ..
Mao Lipeng, Sekretär des Parteikomitees und Vorsitzender der Daning Group, sagte, dass sich die Daning Group in der nächsten Phase eng auf die strategischen Aufgaben des Aufbaus eines „globalen Innovationszentrums für Wissenschaft und Technologie“ und eines „internationalen digitalen Kapitals“ in Shanghai konzentrieren werde , und gewissenhafte Umsetzung der „Eine Achse und drei Gürtel“ im Bezirk Jing'an. Die Entwicklungsstrategie und der Plan „Verstärkung der wissenschaftlichen und technologischen Innovationsdynamik“ werden die Servicekapazitäten und das Niveau der Daning Functional Zone in den Bereichen Investitionsförderung und Wirtschaft weiter verbessern Inkubation, Finanzdienstleistungen, Talentdienstleistungen und andere Aspekte sowie die kontinuierliche Verbesserung der Relevanz und Wirksamkeit von Dienstleistungen für Wissenschafts- und Technologieunternehmen, um die „vier Integrationen“ durch die Schaffung von „einem Kern, zwei industriellen Agglomerationskreisen und einem“ zu erreichen kommerzieller Agglomerationsgürtel“ und nutzen Sie die vier charakteristischen Vorteile der Parkökologie, des bequemen Transports, der vollständigen unterstützenden Einrichtungen und der hochwertigen Dienstleistungen des Funktionsgebiets weiter aus. Der Bau der Daning Functional Zone ist zu einem Wegbereiter für das internationale Jing'an Ecological Business geworden Bezirk, was dem Bezirk Jing'an weiter dabei hilft, den Aufbau einer herausragenden modernen internationalen Stadt zu beschleunigen.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
