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Huawei Cloud et Ping An : créez un sommet de puissance de calcul de l'intelligence artificielle et ouvrez un nouveau chapitre dans l'intégration des données et de la réalité
Huawei Cloud et Ping An : créez un sommet de puissance de calcul de l'intelligence artificielle et ouvrez un nouveau chapitre dans l'intégration des données et de la réalité
Le 26 mai, l'Exposition internationale de l'industrie du Big Data en Chine 2023 (ci-après dénommée « l'Expo Big Data ») a ouvert ses portes à Guiyang. Avec le thème « Intégration des données et de la réalité, l'informatique pour ouvrir l'avenir », la conférence adhère au concept de « vision globale, perspective nationale, perspective industrielle et position d'entreprise » pour construire une plate-forme mondiale visant à promouvoir l'efficacité. flux et utilisation des données et responsabiliser l’économie réelle.
▲ Zhang Pingan, directeur général de Huawei et PDG de Huawei Cloud
Lors de la cérémonie d'ouverture, Zhang Pingan, directeur général de Huawei et PDG de Huawei Cloud, a prononcé un discours : « L'intelligence artificielle a un impact profond sur tous les secteurs. Nous pensons que les grands modèles d'IA vont remodeler la transformation numérique et la mise à niveau intelligente de diverses industries. À l'avenir, nous augmenterons nos investissements dans le Guizhou pour faire du centre de données Gui'an Yunshangtun le principal centre de calcul d'intelligence artificielle de Chine, aidant ainsi le Guizhou à devenir un haut lieu de puissance de calcul de l'intelligence artificielle, un haut plateau écologique de l'IA et une base écologique de données.
▶Accélérer la construction de nouveaux centres de données pour aider les entreprises à entrer sur la voie rapide des « données numériques de l'Est et informatique de l'Ouest »Avec l'approfondissement continu des technologies émergentes telles que le cloud computing, le big data et l'IA, le processus de transformation numérique dans tous les domaines s'accélère et « l'intégration numérique-réel » est entrée dans la zone des eaux profondes. Face à la tendance générale à la numérisation, de nombreuses entreprises ont choisi de construire leurs propres centres de données au début de leur transformation afin d'améliorer leur niveau d'informatisation. Par rapport au cloud, les centres de données auto-construits ont des coûts élevés, une consommation d'énergie élevée et une faible consommation d'énergie. l’efficacité et les difficultés d’expansion. Ils sont devenus un bagage numérique qui entrave le développement des entreprises.
Dans ce contexte, les services cloud sont devenus un choix inévitable pour la mise à niveau numérique des entreprises, et la technologie cloud peut résoudre efficacement les problèmes ci-dessus.
Prenons l'exemple des départements des ressources humaines, des finances et de la R&D de Huawei. Après que l'ensemble de l'entreprise ait migré vers le cloud, l'utilisation du processeur des serveurs utilisés par chaque département a considérablement augmenté. l'efficacité a été doublée et le système était sûr et fiable. En outre, Huawei Cloud fournit également une technologie en tant que service. De nouvelles technologies telles que la puissance de calcul et les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être obtenues à la demande sur le cloud, ce qui permet à l'entreprise de réduire considérablement ses coûts.
- En termes d'économie d'énergie verte
Depuis que le projet « Eastern Digital and Western Computing » a été officiellement mis en œuvre, la manière de permettre à davantage d'entreprises de fonctionner sur le hub central occidental avec des ressources cloud massives est devenue un sujet brûlant d'intérêt commun à tous les secteurs de l'industrie. Pour que « Eastern Digital » réalise véritablement « le calcul occidental », le « stockage occidental » et la « formation occidentale », trois défis clés doivent être surmontés au niveau des infrastructures :
Tout d’abord, il doit répondre aux exigences de latence des différents services sans affecter l’expérience utilisateur.
Par exemple, selon une analyse réelle, 90 % des activités de Huawei, plus de 2 700 systèmes d'application et 700 Po de données peuvent être exécutés dans les centres de données de Huawei Cloud au Guizhou et en Mongolie intérieure. En utilisant cela comme référence, on peut dire que 90. % des applications de la plupart des entreprises. Toutes peuvent être déployées de manière centralisée dans le hub principal de Western Cloud.
Deuxièmement, il doit répondre aux exigences de sécurité des différentes applications et données d'entreprise avec différents niveaux de confidentialité.
Par exemple, Huawei Cloud prend la protection des données au cœur et fournit aux clients quatre niveaux de sécurité de services de zone cloud, couvrant S1 à S4, correspondant aux activités non confidentielles, aux activités à faible niveau de confiance, aux activités clés et au noyau top-secret. entreprise. Répondez aux besoins de cloud sécurisé des différentes activités des entreprises.
Troisièmement, l'application doit être capable de réaliser un déploiement automatique global et un ajustement dynamique sans prêter attention aux ressources sous-jacentes.
Par exemple, Huawei Cloud a proposé l'architecture KooVerse Regionless, qui permet aux applications de s'exécuter automatiquement dans plusieurs centres de données cloud s'étendant sur un rayon de 3 000 kilomètres, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle des applications, utilisant efficacement les ressources et réduisant considérablement les coûts de déploiement et l'énergie. consommation.▶Embrassez la nouvelle ère de l'IA, construisez un nouvel écosystème de données en Chine et accélérez la modernisation des applications
Face à la nouvelle vague de développement de l'IA, de nombreuses entreprises saisissent les opportunités de développement de l'époque. L'IA a pénétré dans les systèmes centraux des entreprises et a commencé à créer une plus grande valeur. Dans le passé, à l'ère traditionnelle de l'IA, différents scénarios correspondaient à différents petits modèles. Aujourd'hui, à mesure que les scénarios commerciaux deviennent plus complexes, l'intelligence artificielle a montré une tendance à évoluer progressivement des petits modèles vers les grands modèles.
Selon les prévisions des agences industrielles, la puissance de calcul mondiale de l’IA sera multipliée par 500 entre 2020 et 2030. À l'heure actuelle, Huawei Cloud AI a mis en œuvre plus de 1 000 projets dans divers secteurs et a déjà publié le modèle de base Pangu en 2021, qui comprend des modèles de vision par ordinateur CV, des modèles de traitement du langage naturel PNL et des modèles de calcul scientifique, etc., accélérant encore davantage L’intégration profonde de l’IA et de l’industrie.
En termes de services logiciels SaaS
Sur les marchés des pays développés, le SaaS est devenu la principale forme de services numériques fournis par les entreprises modernes. Il est prouvé depuis longtemps que le marché chinois du SaaS devrait maintenir un taux de croissance élevé. plus de 30 % dans les années à venir. Une fois les entreprises et les données transférées vers le cloud, l'écosystème SaaS est considéré comme un nouvel océan bleu pour la numérisation future. De toute évidence, la décennie dorée du développement du SaaS en Chine ne fait que commencer.
Au cours des trois dernières années, Huawei a achevé le remplacement et le SaaS de 78 outils de développement logiciel et matériel autour du développement logiciel et du développement matériel et d'autres lignes de production R&D, répondant pleinement aux besoins des entreprises en matière de services SaaS, tout en fournissant également l'IA et la gouvernance des données. , contenu numérique Le développement collaboratif et l'orchestration à la demande ont considérablement amélioré l'efficacité du travail des développeurs d'applications, des scientifiques en IA et des ingénieurs de données, leur permettant de créer des applications modernes plus rapidement et de promouvoir diverses industries pour accélérer la cloudification et la numérisation.
Actuellement, la numérisation est au centre de la révolution technologique mondiale et de la transformation industrielle. Il est particulièrement essentiel de saisir l'opportunité et de saisir les sommets de l'innovation et du développement. À la fin du discours, Zhang Pingan a déclaré que la numérisation était au centre de la révolution technologique mondiale et de la transformation industrielle. « Que le cloud soit partout, que l'intelligence soit partout et construisons conjointement une base cloud pour un monde intelligent », telle est la vision et la mission de Huawei Cloud. Huawei Cloud pratique « tout est un service » et continuera de fournir les technologies les plus avancées aux clients, partenaires et développeurs du monde entier via le cloud, aidant ainsi les clients de divers secteurs à réussir en affaires.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
