


Das KI-Großmodell von Xiaomi hat einen wichtigen Durchbruch erzielt. Lei Jun gab bekannt, dass die Teamgröße mehr als 3.000 Personen erreicht hat
Xiaomi, gegründet von Lei Jun, hielt am Abend des 14. August seine Jahresrede 2023 im National Convention Center in Peking. In seiner Rede teilte Lei Jun die wichtigen Wachstumserfahrungen und Erkenntnisse von Xiaomi in den letzten 30 Jahren und enthüllte Xiaomis neueste Fortschritte im Bereich der Großmodelle
Zunächst enthüllte Lei Jun Xiaomis detailliertes Layout und seine kontinuierlichen Investitionen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es stellt sich heraus, dass Xiaomi seit 2016 mit der Forschung und Entwicklung großer Modelle begonnen hat und in diesem Jahr ein eigenes Team für große Modelle gegründet hat. Derzeit besteht Xiaomis KI-bezogenes Team aus mehr als 3.000 Mitarbeitern. Diese Zahl zeigt Xiaomis Fokus und Entschlossenheit auf künstliche Intelligenz. Dieses tiefgreifende F&E-Layout und die Talentreserve sind zweifellos wichtige Garanten für Xiaomis Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Xiaomi hat mit seinen großen Modellen erhebliche Fortschritte gemacht. Berichten zufolge wurde Xiaomis neuestes großes KI-Modell mit 1,3 Milliarden Parametern erfolgreich lokal auf dem Telefon ausgeführt, und die Ergebnisse sind in einigen Szenarien sogar mit dem 6-Milliarden-Parameter-Modell vergleichbar, das in der Cloud läuft. Diese bahnbrechende Leistung zeigt nicht nur Xiaomis Stärke in der Technologie der künstlichen Intelligenz, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Anwendungen der künstlichen Intelligenz auf Mobiltelefonen
Diese große Entwicklung bedeutet, dass Xiaomis Stärke im Bereich KI weiter gestärkt wurde. Im hart umkämpften Umfeld der Mobilfunkbranche sind KI-Fähigkeiten zu einem wichtigen Indikator zur Unterscheidung von Marken und Produkten geworden. Die Rede von Lei Jun zeigte zweifellos Xiaomis führende Position im Bereich der Mobiltelefon-KI und das feste Vertrauen des Unternehmens in die zukünftige Entwicklung.
Darüber hinaus hat Xiaomis Assistent für künstliche Intelligenz, Xiaoai, damit begonnen, die Fähigkeiten seiner KI-Großmodelle zu verbessern. Auf der Pressekonferenz eröffnete Xiaomi Einladungstests, um Benutzern die Möglichkeit zu geben, die neuen KI-Funktionen großer Modelle vorab kennenzulernen. Diese Aktion zeigt, dass Xiaomi aktiv auf Benutzerfeedback hört und das große KI-Modell schrittweise verbessert und perfektioniert, um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten
Die Entwicklungsgeschichte von Xiaomi zeigt, dass es sich um ein Unternehmen handelt, das stets am Innovationsgeist festhält. Von der Einführung von KI durch Lei Jun im Jahr 2016 bis zur Gründung eines großen Modellteams ist Xiaomi stets dem Trend der technologischen Entwicklung gefolgt und steht an der Spitze der Branche. Dieser Geist des Mutes zur Entdeckung und Innovation ist der Schlüssel zum kontinuierlichen Wachstum von Xiaomi
Im Allgemeinen können wir in dieser jährlichen Rede Xiaomis detailliertes Layout und bemerkenswerte Errungenschaften auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz sehen. Dies wird zweifellos tiefgreifende Auswirkungen auf die gesamte Branche der künstlichen Intelligenz haben und die weitere Entwicklung der Branche fördern. Wir freuen uns darauf, dass Xiaomi in den kommenden Tagen weitere Durchbrüche bei der Entwicklung und Anwendung großer KI-Modelle erzielen, die tiefe Integration von Technologie und Leben weiter vorantreiben und Benutzern auf der ganzen Welt weitere Überraschungen bereiten wird.
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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

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

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

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