


Schaffen Sie eine rundum intelligente Haushälterin: Huawei Xiaoyi AI Addition meistert die Herausforderung großer Modelle
Viele Menschen haben am internen Betatest des Hongmeng 4-Systems von Huawei teilgenommen. Im Laufe der Zeit wird das Hongmeng 4-System auf der diesjährigen Huawei Developer Conference (HDC2023) offiziell veröffentlicht. Während der internen Testphase erhielt das Hongmeng 4-System allgemein positive Rückmeldungen, einige bezeichneten es sogar als einen qualitativen Sprung, der die Vorfreude bei den Menschen noch größer macht
Vor nicht allzu langer Zeit hat Huawei das große Yunpangu-Modell 3.0 offiziell veröffentlicht. Es wird gesagt, dass das Pangu-Modell fast alle Bereiche abdeckt, einschließlich Finanzen, Bergbau, Fertigung, Elektrizität, Eisenbahn, Codeentwicklung, Generierung digitaler Inhalte usw., und zum Inbegriff des Internet of Everything wird. Unter anderem wurde das Pangu Meteorological Model auch im berühmten Naturwissenschaftsmagazin Nature veröffentlicht, was die Anerkennung des Huawei Cloud Pangu Model 3.0
durch die internationale Gemeinschaft zeigt
Ich weiß nicht, ob Sie in letzter Zeit etwas entdeckt haben. Die Wetter-App des Hongmeng-Systems ist genauer. Bevor wir einen bestimmten Aussichtspunkt besuchen möchten, können wir direkt nach dem Namen des Aussichtspunkts suchen Sogar der Aussichtspunkt am Mount Everest kann liefern. Sie können sehen, dass dahinter das Verdienst des Pangu-Wettermodells steckt, und das Hongmeng 4-System hat äußerst genaue Änderungen in den Wettervorhersagefähigkeiten verschiedener Orte erzielt und damit den hohen Bedarf an Ortung wirklich erkannt wo zu treffen.
Der intelligente Rahmen von Hongmeng 4 ist mehr als nur Dialog und Ausführung, er verfügt über ein tieferes Verständnis der künstlichen Intelligenz. Hongmeng System war von Anfang an bestrebt, eine intelligentere und menschlichere Interaktionsplattform zu werden. Mit der Einführung des Hongmeng 4-Systems hat der technologische Fortschritt ein besseres Umfeld für die Entwicklung intelligenter Systeme geschaffen
Wenn man bedenkt, dass der intelligente Assistent Xiaoyi, der im Weibo von Huawei Terminal BG erwähnt wurde, über bestimmte Fähigkeiten zur KI-Generierung im Hongmeng 4-System verfügt, können die Erwartungen der Menschen an dieses System nur steigen. Dies könnte bedeuten, dass etwas hinter dem Hongmeng 4 steckt System. Leistungsstarke Unterstützung für große Modelle
Vielleicht können wir Xiaoyi in zukünftigen Huawei-Endgeräten verwenden, um die unabhängige Bearbeitung von Inhalten durchzuführen. Den von Xiaoyi generierten Einladungen nach zu urteilen, wird sein Konzept, das auf dem großen Yunpangu-Modell basiert, immer klarer. Xiaoyi ist nicht mehr nur ein Sprachassistent, sondern ein echter Assistent für das Leben und die Arbeit der Benutzer. Es kombiniert die kompatible Ökologie von Hongmeng mit den aktiven kognitiven Lernfähigkeiten großer Modelle, um immer intelligenter zu werden. Es entwickelt sich nicht mehr im Laufe der Jahre weiter, sondern wird Durchbrüche erzielen, wenn Benutzer es weiterhin verwenden
Xiaoyi kann Benutzern direkt einen vollständigen Satz von Reiseplanungsprozessen basierend auf großen Wettermodellen und Reiseinformationen der Benutzer bereitstellen und so eine echte intelligente Reiseunterstützung realisieren. Dies ist nur ein kleiner Punkt, über den ich vor der offiziellen Veröffentlichung nachgedacht habe. Ich glaube, dass Huawei die Stärke von Xiaoyi in weiteren Szenarien nutzen kann
In diesem Zusammenhang hat Huawei das Konzept von 5.5G veröffentlicht. Es wird erwartet, dass die Endgeräteprodukte von Huawei in Zukunft erhebliche Fortschritte bei den Kommunikationsfähigkeiten machen werden, was auch die verfeinerte und schnellere Entwicklung des KI-Ökosystems von Xiaoyi fördern wirdDas obige ist der detaillierte Inhalt vonSchaffen Sie eine rundum intelligente Haushälterin: Huawei Xiaoyi AI Addition meistert die Herausforderung großer Modelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Am 30. Mai kündigte Tencent ein umfassendes Upgrade seines Hunyuan-Modells an. Die auf dem Hunyuan-Modell basierende App „Tencent Yuanbao“ wurde offiziell eingeführt und kann in den App-Stores von Apple und Android heruntergeladen werden. Im Vergleich zur Hunyuan-Applet-Version in der vorherigen Testphase bietet Tencent Yuanbao Kernfunktionen wie KI-Suche, KI-Zusammenfassung und KI-Schreiben für Arbeitseffizienzszenarien. Yuanbaos Gameplay ist außerdem umfangreicher und bietet mehrere Funktionen für KI-Anwendungen , und neue Spielmethoden wie das Erstellen persönlicher Agenten werden hinzugefügt. „Tencent strebt nicht danach, der Erste zu sein, der große Modelle herstellt.“ Liu Yuhong, Vizepräsident von Tencent Cloud und Leiter des großen Modells von Tencent Hunyuan, sagte: „Im vergangenen Jahr haben wir die Fähigkeiten des großen Modells von Tencent Hunyuan weiter gefördert.“ . In die reichhaltige und umfangreiche polnische Technologie in Geschäftsszenarien eintauchen und gleichzeitig Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer gewinnen

Tan Dai, Präsident von Volcano Engine, sagte, dass Unternehmen, die große Modelle gut implementieren wollen, vor drei zentralen Herausforderungen stehen: Modelleffekt, Inferenzkosten und Implementierungsschwierigkeiten: Sie müssen über eine gute Basisunterstützung für große Modelle verfügen, um komplexe Probleme zu lösen, und das müssen sie auch Dank der kostengünstigen Inferenzdienste können große Modelle weit verbreitet verwendet werden, und es werden mehr Tools, Plattformen und Anwendungen benötigt, um Unternehmen bei der Implementierung von Szenarien zu unterstützen. ——Tan Dai, Präsident von Huoshan Engine 01. Das große Sitzsackmodell feiert sein Debüt und wird häufig genutzt. Das Polieren des Modelleffekts ist die größte Herausforderung für die Implementierung von KI. Tan Dai wies darauf hin, dass ein gutes Modell nur durch ausgiebigen Gebrauch poliert werden kann. Derzeit verarbeitet das Doubao-Modell täglich 120 Milliarden Text-Tokens und generiert 30 Millionen Bilder. Um Unternehmen bei der Umsetzung groß angelegter Modellszenarien zu unterstützen, wird das von ByteDance unabhängig entwickelte Beanbao-Großmodell durch den Vulkan gestartet

„Hohe Komplexität, hohe Fragmentierung und Cross-Domain“ waren schon immer die Hauptprobleme auf dem Weg zur digitalen und intelligenten Modernisierung der Transportbranche. Kürzlich ist das „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ mit einer Parameterskala von 100 Milliarden, das gemeinsam von China Science Vision, der Bezirksregierung Xi'an Yanta und dem Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center entwickelt wurde, auf den Bereich des intelligenten Transports ausgerichtet und bietet Dienstleistungen für Xi'an und die umliegenden Gebiete. Die Region wird ein Dreh- und Angelpunkt für intelligente Transportinnovationen sein. Das „Qinling·Qinchuan Traffic Model“ kombiniert Xi'ans umfangreiche lokale verkehrsökologische Daten in offenen Szenarien, den ursprünglich von China Science Vision unabhängig entwickelten fortschrittlichen Algorithmus und die leistungsstarke Rechenleistung der Shengteng AI des Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center Überwachung des Straßennetzes, intelligente Transportszenarien wie Notfallkommando, Wartungsmanagement und öffentlicher Verkehr führen zu digitalen und intelligenten Veränderungen. Das Verkehrsmanagement weist in verschiedenen Städten und auf verschiedenen Straßen unterschiedliche Merkmale auf

1. Produktpositionierung von TensorRT-LLM TensorRT-LLM ist eine von NVIDIA entwickelte skalierbare Inferenzlösung für große Sprachmodelle (LLM). Es erstellt, kompiliert und führt Berechnungsdiagramme auf der Grundlage des TensorRT-Deep-Learning-Kompilierungsframeworks aus und stützt sich auf die effiziente Kernels-Implementierung in FastTransformer. Darüber hinaus nutzt es NCCL für die Kommunikation zwischen Geräten. Entwickler können Betreiber entsprechend der Technologieentwicklung und Nachfrageunterschieden an spezifische Anforderungen anpassen, beispielsweise durch die Entwicklung maßgeschneiderter GEMM auf Basis von Entermessern. TensorRT-LLM ist die offizielle Inferenzlösung von NVIDIA, die sich der Bereitstellung hoher Leistung und der kontinuierlichen Verbesserung ihrer Praktikabilität verschrieben hat. TensorRT-LL

Laut Nachrichten vom 4. April hat die Cyberspace Administration of China kürzlich eine Liste registrierter großer Modelle veröffentlicht, in der das „Jiutian Natural Language Interaction Large Model“ von China Mobile enthalten ist, was darauf hinweist, dass das große Jiutian AI-Modell von China Mobile offiziell generative künstliche Intelligenz bereitstellen kann Geheimdienste nach außen. China Mobile gab an, dass dies das erste groß angelegte Modell sei, das von einem zentralen Unternehmen entwickelt wurde und sowohl die nationale Doppelregistrierung „Generative Artificial Intelligence Service Registration“ als auch die „Domestic Deep Synthetic Service Algorithm Registration“ bestanden habe. Berichten zufolge zeichnet sich Jiutians großes Modell für die Interaktion mit natürlicher Sprache durch verbesserte Branchenfähigkeiten, Sicherheit und Glaubwürdigkeit aus und unterstützt die vollständige Lokalisierung. Es hat mehrere Parameterversionen wie 9 Milliarden, 13,9 Milliarden, 57 Milliarden und 100 Milliarden gebildet. und kann flexibel in der Cloud eingesetzt werden, Edge und End sind unterschiedliche Situationen

1. Einführung in den Hintergrund Lassen Sie uns zunächst die Entwicklungsgeschichte von Yunwen Technology vorstellen. Yunwen Technology Company ... 2023 ist die Zeit, in der große Modelle vorherrschen. Viele Unternehmen glauben, dass die Bedeutung von Diagrammen nach großen Modellen stark abgenommen hat und die zuvor untersuchten voreingestellten Informationssysteme nicht mehr wichtig sind. Mit der Förderung von RAG und der Verbreitung von Data Governance haben wir jedoch festgestellt, dass eine effizientere Datenverwaltung und qualitativ hochwertige Daten wichtige Voraussetzungen für die Verbesserung der Wirksamkeit privatisierter Großmodelle sind. Deshalb beginnen immer mehr Unternehmen, darauf zu achten zu wissenskonstruktionsbezogenen Inhalten. Dies fördert auch den Aufbau und die Verarbeitung von Wissen auf einer höheren Ebene, wo es viele Techniken und Methoden gibt, die erforscht werden können. Es ist ersichtlich, dass das Aufkommen einer neuen Technologie nicht alle alten Technologien besiegt, sondern auch neue und alte Technologien integrieren kann.

Wenn die Testfragen zu einfach sind, können sowohl Spitzenschüler als auch schlechte Schüler 90 Punkte erreichen, und der Abstand kann nicht vergrößert werden ... Mit der Veröffentlichung stärkerer Modelle wie Claude3, Llama3 und später sogar GPT-5 ist die Branche in Bewegung Dringender Bedarf an einem schwierigeren und differenzierteren Benchmark-Modell. LMSYS, die Organisation hinter der großen Modellarena, brachte den Benchmark der nächsten Generation, Arena-Hard, auf den Markt, der große Aufmerksamkeit erregte. Es gibt auch die neueste Referenz zur Stärke der beiden fein abgestimmten Versionen der Llama3-Anweisungen. Im Vergleich zu MTBench, das zuvor ähnliche Ergebnisse erzielte, stieg die Arena-Hard-Diskriminierung von 22,6 % auf 87,4 %, was auf den ersten Blick stärker und schwächer ist. Arena-Hard basiert auf menschlichen Echtzeitdaten aus der Arena und seine Übereinstimmungsrate mit menschlichen Vorlieben liegt bei bis zu 89,1 %.

Laut Nachrichten vom 13. Juni hat Xiaomis Assistent für künstliche Intelligenz „Xiao Ai“ laut Bytes öffentlichem Bericht „Volcano Engine“ eine Zusammenarbeit mit Volcano Engine erzielt. Die beiden Parteien werden ein intelligenteres interaktives KI-Erlebnis auf der Grundlage des großen Beanbao-Modells erzielen . Berichten zufolge kann das von ByteDance erstellte groß angelegte Beanbao-Modell bis zu 120 Milliarden Text-Tokens effizient verarbeiten und täglich 30 Millionen Inhalte generieren. Xiaomi nutzte das große Doubao-Modell, um die Lern- und Denkfähigkeiten seines eigenen Modells zu verbessern und einen neuen „Xiao Ai Classmate“ zu schaffen, der nicht nur die Benutzerbedürfnisse genauer erfasst, sondern auch eine schnellere Reaktionsgeschwindigkeit und umfassendere Inhaltsdienste bietet. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einem komplexen wissenschaftlichen Konzept fragt, &ldq
