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Die China Academy of Information and Communications Technology hat den Aufbau einer groß angelegten Modellplattform für den öffentlichen Dienst vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie in Zusammenarbeit mit 360, JD.com, SenseTime usw. in Auftrag gegeben.
Die China Academy of Information and Communications Technology hat den Aufbau einer groß angelegten Modellplattform für den öffentlichen Dienst vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie in Zusammenarbeit mit 360, JD.com, SenseTime usw. in Auftrag gegeben.
Neuigkeiten von dieser Website am 20. Oktober Die China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) veröffentlichte Neuigkeiten: Am 25. September 2023 veröffentlichte das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie „2023 Industrial Technology Basic Public Service Platform-Oriented to Artificial Intelligence Large Model“. „Engineering Technology and Application“ „Industrial Public Service Platform Project“ gab den Gewinner bekannt. Das Konsortium unter der Leitung der China Academy of Information and Communications Technology (im Folgenden „CAICT“ genannt) (Beteiligte Einheiten: Beijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research Institute, Institute of Information Engineering, Chinesische Akademie der Wissenschaften, 360 Technology Group Co., Ltd., Shanghai SenseTime Technology Development Co., Ltd., Jingdong Technology Information Technology Co., Ltd., Beijing Zhipu Huazhang Technology Co., Ltd., Jiadu Technology Group Co., Ltd. und das Institute of Comprehensive Technology and Economics of Machinery Industry Instruments ) Hat die Ausschreibung als erster Kandidat erfolgreich gewonnen.
Die chinesische Akademie für Informations- und Kommunikationstechnologie erklärte, dass die durch große Modelle dargestellte Technologie der künstlichen Intelligenz eine Schlüsseltechnologie ist, die eine neue Runde der wissenschaftlichen und technologischen Revolution und des industriellen Wandels anführt, um die Forschung zu Schlüsseltechnologien der Großmodelltechnik voranzutreiben Bei der Implementierung intelligenter Erzeugungsanwendungen für wichtige Industrieanwendungen übernimmt die China Academy of Information and Communications Technology die Führung bei der Förderung des Aufbaus einer Open-Source- und offenen „Industrial Public Service Platform for Artificial Intelligence Large Model Engineering Technology and Application“ (im Folgenden bezeichnet). als „Public Service Platform“), um die drei Hauptprobleme „Modelloffenheit, Modelltests und Content Governance“ zu lösen. Die Branchennachfrage besteht darin, die „letzte Meile “ der Implementierung großer Modelle zu überwinden und zu schützen die Anwendung großer Modelltechnik.
Derzeit schreitet der Aufbau der öffentlichen Serviceplattform stetig voran. Nach ihrer Fertigstellung wird sie sich an große Modellbauunternehmen, Anwendungsunternehmen, Regierungsabteilungen, einzelne Entwickler usw. richten.Bereitstellung von Community-Betrieb, Tool-Support und Daten Offenheit festlegen, große Modelltests, 7 Hauptkategorien von Diensten, einschließlich intelligent generierter Inhaltsüberwachung, intelligent generierter Inhaltsidentifizierung und Schulung.
Berichten zufolge wird die Umsetzung dieses Projekts die Stärke aller vor- und nachgelagerten Parteien in der Branche bündeln, den Prozess der technologischen Innovation und technischen Umsetzung großer Modelle beschleunigen und den Wohlstand und die Entwicklung meines Unternehmens fördern die große Modellökologie des Landes und unterstützen die Technologie der künstlichen Intelligenz, um die Realwirtschaft besser zu stärken. Hinweis auf dieser Website: Die China Academy of Information and Communications Technology ist eine wissenschaftliche Forschungseinrichtung direkt unter dem Ministerium für Industrie und Informationstechnologie mit der Entwicklungspositionierung „National High-end Professional Think Tank Industry Innovation and Development Platform“. Es spielt eine führende Rolle in wichtigen Strategien, Plänen, Richtlinien, Standards und Vorschriften in der Informations- und Kommunikationsbranche. Spielen Sie eine unterstützende Rolle bei Tests und Zertifizierungen. Werbeaussage: Die im Artikel enthaltenen externen Sprunglinks (einschließlich, aber nicht beschränkt auf Hyperlinks, QR-Codes, Passwörter usw.) dienen der Übermittlung weiterer Informationen und der Zeitersparnis bei der Auswahl. Die Ergebnisse dienen nur als Referenz Diese Website enthält diese Erklärung.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie China Academy of Information and Communications Technology hat den Aufbau einer groß angelegten Modellplattform für den öffentlichen Dienst vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie in Zusammenarbeit mit 360, JD.com, SenseTime usw. in Auftrag gegeben.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Fortgeschrittene Praxis des industriellen Wissensgraphen
Jun 13, 2024 am 11:59 AM
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.
Xiaomi Byte schließt sich zusammen! Ein großes Modell von Xiao Ais Zugang zu Doubao: bereits auf Mobiltelefonen und SU7 installiert
Jun 13, 2024 pm 05:11 PM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
KI-Hardware fügt ein weiteres Mitglied hinzu! Kann NotePin länger halten, als Mobiltelefone zu ersetzen?
Sep 02, 2024 pm 01:40 PM
Bisher hat kein Produkt im Bereich der tragbaren KI-Geräte besonders gute Ergebnisse erzielt. AIPin, das Anfang dieses Jahres auf dem MWC24 vorgestellt wurde, begann nach der Auslieferung des Evaluierungsprototyps mit dem „KI-Mythos“, der zum Zeitpunkt seiner Veröffentlichung hochgejubelt wurde, zu zerplatzen, und es erlebte innerhalb von nur wenigen Tagen große Erfolge Das RabbitR1, das sich anfangs ebenfalls gut verkaufte, war relativ gut, erhielt aber auch negative Bewertungen, ähnlich wie „Android-Hüllen“, als es in großen Mengen ausgeliefert wurde. Jetzt ist ein anderes Unternehmen in die Branche der tragbaren KI-Geräte eingestiegen. Das Technologiemedium TheVerge hat gestern einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es heißt, dass das KI-Startup Plaud ein Produkt namens NotePin auf den Markt gebracht hat. Im Gegensatz zu AIFriend, das sich noch in der „Malerei“-Phase befindet, ist NotePin jetzt gestartet
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
