


Das NetEase Fuxi Danqing Model wurde erfolgreich in die Topliste „Bright Stars' der Love Analysis Large Model 2023 aufgenommen
Am 9. Januar 2024 veranstaltete Peking erfolgreich das Love Analysis·AI and Large Model Summit Forum mit dem Thema „Intelligent Emergence Value Renewal“. Im Forum wurde die Topliste der Großmodelle „Bright Stars“ veröffentlicht. Nach mehrmaliger Sammlung und Auswahl durch iAnalysis und renommierte wissenschaftliche Forschungseinrichtungen wurde das NetEase Fuxi Danqing-Modell schließlich erfolgreich gelistet, was seinen einzigartigen Wert unter Beweis stellte.
Die „Bright Stars“-Topliste für Großmodelle ist die erste umfassende Bewertungsreihenliste im Bereich Großmodelle mit dem Ziel, Technologiehersteller mit herausragender Gesamtstärke im Bereich Großmodelle auszuwählen. Der Zweck dieser Liste besteht darin, Unternehmensanwendern ein umfassendes Verständnis der Stärke großer inländischer Technologiehersteller im Bereich Großmodelle zu vermitteln und der gesamten Branche Entscheidungsgrundlagen und Unterstützung bei der Auswahl ökologischer Partner und herausragender Investitionsziele zu bieten. Anders als bei der traditionellen Liste großer Modelle konzentriert sich diese Liste auf die umfassende Stärke der ausgewählten Hersteller und nicht nur auf die Laufleistung des Modells. Darüber hinaus werden in der Liste auch die tatsächlichen Implementierungsergebnisse hervorgehoben, nicht nur die Modellfreigabephase.
Das NetEase Fuxi Danqing-Modell ist das Ergebnis von Forschung und Entwicklung, die auf dem äußerst großen Pre-Training-Cloud-Plattformprojekt des Schlüsselforschungs- und Entwicklungsplans der Provinz Zhejiang basiert. Ab 2022 wird sich das Modell für das Training auf die selbst erstellten chinesischen Daten von NetEase stützen und eine groß angelegte Vektor-Engine sowie eine selbst entwickelte chinesische Bild- und Textverständnistechnologie verwenden. Die Trainingsdaten werden einer strengen Text- und Bildprüfung unterzogen, um sicherzustellen, dass die Datenquelle konform ist und der generierte Inhalt konform ist. Gleichzeitig wurde das Modell umfassend semantisch, ästhetisch und geisteswissenschaftlich optimiert und aufgewertet, um den Bedürfnissen chinesischer Nutzer gerecht zu werden. Durch diese Optimierungen und Upgrades verfügt das NetEase Fuxi Danqing-Modell über starke Chinesisch-Verständnisfähigkeiten und kann Werke schaffen, die besser der chinesischen Ästhetik entsprechen. Dadurch kann das Modell die Benutzeranforderungen besser erfüllen und den Benutzern ein besseres Inhaltserlebnis bieten. Die Entwicklung des NetEase Fuxi Danqing-Modells zielt darauf ab, fortschrittliche Technologie und chinesische Ästhetik zu integrieren, um Benutzern einzigartige und personalisierte kreative Werke zu bieten.
Das NetEase Fuxi Danqing-Modell ist ein zu 100 % im Inland hergestelltes Großmodell, das im Vergleich zu ähnlichen Konkurrenzprodukten offensichtliche Vorteile bietet. Derzeit verfügt das Danqing-Modell über eine Milliarde, drei Milliarden und zehn Milliarden Parameterversionen und unterstützt mehr als sechs sekundäre Domänenmodellfunktionen. Es kann sich an das Lernen anpassen und seine Abhängigkeit von Rechenleistung und Daten erheblich reduzieren, wodurch die Effizienz der nachgelagerten Geschäftsanpassung und -implementierung effektiv verbessert wird. Als Vertreter neuer Technologien und neuer Anwendungen für die nationale Berufskonformität bestätigt die Aufnahme von NetEase Fuxi Danqing Model in die „Bright Stars“-Topliste nicht nur seine Stärke bei der Anwendung großer Modelle, sondern unterstreicht auch die herausragende Innovation von NetEase Fuxi in der Branche und Führung.
Mit der kontinuierlichen Innovation und Weiterentwicklung der Großmodelltechnologie können wir davon ausgehen, dass Großmodelle in Zukunft schneller in den Alltag der Menschen und in verschiedene Industriebereiche Einzug halten und einen wichtigen Einfluss auf die menschliche Arbeit und Lebensqualität haben werden. Als inländische Institution für künstliche Intelligenz, die sich auf die Forschung und Anwendung von KI-Technologie in Spielen und im Metaversum konzentriert, wird NetEase Fuxi dieses Ranking als neuen Ausgangspunkt betrachten, sich weiterhin mit der KI-Technologieforschung befassen und weiterhin die Anwendung großer Modelle erforschen Technologie in verschiedenen Anwendungsszenarien. Wir werden die Exploration und Forschung in vielen Aspekten wie der Modernisierung der Großmodelltechnologie, der praktischen Umsetzung und der industriellen Anwendung stärken und zur Innovation und Entwicklung der Digitalisierung und Großmodelle beitragen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas NetEase Fuxi Danqing Model wurde erfolgreich in die Topliste „Bright Stars' der Love Analysis Large Model 2023 aufgenommen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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
