


iFlytek Spark ist einfach und leicht zu bedienen, sodass jeder die „intelligentsten' KI-Großmodelle nutzen kann
Nach Angaben der maßgeblichen Forschungsorganisation iResearch wird die Größe der chinesischen AIGC-Industrie im Jahr 2023 etwa 14,3 Milliarden betragen, mit einer Wachstumsrate von 469,9 %. Die Branche geht allgemein davon aus, dass die KI von der „Nokia-Ära“ in die Zukunft übergeht „iPhone-Ära“. In den letzten Tagen hat die große Modellindustrie mit der Verbesserung und Weiterentwicklung der Gesetze und Vorschriften der relevanten Abteilungen eine Welle des Überlebens des Stärkeren nach einem standardisierten Management eingeläutet.
Als „Nationalmannschaft“ der Großmodelle erhielt das Spark Cognitive Large-Scale Model von iFlytek als erstes die „Geburtsurkunde“ und öffnete die Registrierung für alle Menschen, was auch den Weg der Kommerzialisierung beschleunigte. Derzeit gibt es in der Großmodellindustrie zwei gängige Geschäftsmodelle: Das eine besteht darin, durch universelle kognitive Großmodelle eine umfassende Befähigung zu erreichen, wodurch C-End-Benutzer und Tausende von Branchen befähigt werden, und das andere darin, die Produktivität zu befreien. Konkrete Großmodelle werden gezielt gestärkt und setzen auf einen privatisierten Einsatz, um Sicherheit, Autonomie und ein hohes Maß an Kontrollierbarkeit zu erreichen.
iFlytek Spark ist eines der wenigen großen Modelle, das auf „zwei Beinen“ läuft. Es berücksichtigt das Geschäftsmodell sowohl allgemeiner als auch dedizierter großer Modelle. Auf der Spark V2.0-Startkonferenz am 15. August arbeitete iFlytek mit Huawei zusammen, um eine privatisierte Spark-All-in-One-Maschine für die Branche zu entwickeln. Öffentlichen Daten zufolge ist dieses Gerät mit einer Kunpeng-CPU und einer Ascend-GPU mit einer Rechenleistung von bis zu 2,5 PFlops ausgestattet. Es unterstützt nicht nur das Training großer Modelle mit Hunderten von Milliarden Parametern, sondern realisiert auch die integrierte Bereitstellung von Training und Schlussfolgerung, Konsolidierung der unabhängigen Innovation inländischer Produkte. Große Modellrechenleistungsbasis.
Für die breite Öffentlichkeit sind die mehr als 12.000 Assistenten von iFlytek Spark wie die „Schatzkiste“ von Jingle Cat. Eltern können mit dem Spark Picture Book Story Creation Assistant ihrer Fantasie freien Lauf lassen und mit ihren Kindern eine „Utopie“ in der Märchenwelt erschaffen; Verkaufselite nutzen den Spark Weekly Assistant, um Daten schnell zu „durchkämmen“ und am Freitag pünktlich von der Arbeit zu kommen um ihre Familien zu begleiten; Künstler Um ein Werbeplakat zu erstellen, müssen Sie nur den Spark Drawing Assistant verwenden, um „einen Prototyp zu erstellen“, und der Film kann schnell „produziert“ werden. Seit der offiziellen Eröffnung am 5. September können Benutzer die „iFlytek Spark“-App in den großen App-Stores herunterladen oder sich auf der offiziellen Website „iFlytek Spark“ anmelden, um sich zu registrieren und sie direkt zu nutzen. Es wird berichtet, dass die Zahl der Benutzer von iFlytek Spark in den ersten 14 Stunden nach seiner Einführung 1 Million überschritten hat.
Iflytek Spark ermöglicht auch intelligenten Hardwareprodukten einen „intelligenten“ Sprung. Durch die KI-Lernmaschine, die mit dem Spark-Modell ausgestattet ist, können Schüler intelligentes Programmieren einzeln lernen, ohne das Haus verlassen zu müssen, wodurch die hohen Studiengebühren für außerschulische Programmierkurse eingespart werden. Führungskräfte ausländischer Unternehmen können den Übersetzungsbedarf ausländischer Kommunikation decken, indem sie auf die iFlytek Smart Screen Enjoy Edition des Spark Model zugreifen. Berufstätige am Arbeitsplatz können das intelligente Office-Notizbuch von iFlytek mit Spark nutzen, um schnell besser lesbare offizielle Besprechungsprotokolle zu erstellen. Sie können den gesamten Inhalt und die wichtigsten Informationen der Besprechung auf einen Blick erfassen, wodurch die Besprechung qualitativ hochwertig und effizient wird.
Man kann sagen, dass iFlytek mit Hilfe des Spark-Modells von iFlytek einen weiteren wichtigen Schritt in Richtung „Jedermanns persönlicher Assistent“ gemacht hat. Vor allem mit dem Segen des iFlytek Spark Assistant, der jedem zur Verfügung steht, ist es derzeit das „anwendbarste“ große Modell geworden, das für mehr Menschen und mehr Szenen geeignet ist, für Männer, Frauen, Alt und Jung und für alle geeignet ist Leben und Werk. Wenn Sie mir jetzt immer noch sagen, dass Sie das Spark Cognitive Model noch nie verwendet haben, dann sind Sie wirklich OUT!
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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

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

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.

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

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.

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.

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

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 (Computer Aided Drug Design, 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 (Structur-Based Drug Design) basierende Carboanhydrase-Inhibitor erfolgreich auf den Markt gebracht und fand breite Anwendung in der Arzneimittelforschung und -entwicklung.
