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Gao Tongqing, directeur général adjoint de China Mobile : Créer un nouveau paradigme d'exploitation de services intelligents à l'ère de l'intelligence artificielle
Gao Tongqing, directeur général adjoint de China Mobile : Créer un nouveau paradigme d'exploitation de services intelligents à l'ère de l'intelligence artificielle
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Le 9 juin, la Conférence 2023 sur les sources intelligentes de Pékin, un forum spécial sur les nouvelles infrastructures à grande échelle et les opérations intelligentes, a été organisée par l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle des sources intelligentes de Pékin et co-organisée par le Comité de travail sur l'intelligence artificielle de l'Internet Society of China et le China Mobile Research Institute, organisés avec succès à Pékin. Le directeur général adjoint Gao Tongqing a assisté au forum et a prononcé un discours intitulé « Opération de service intelligent basée sur de grands modèles ».
Selon Gao Tongqing, nous entrons actuellement dans une nouvelle ère d'application populaire de l'intelligence artificielle, qui entraînera de profonds changements à l'échelle mondiale. Construire une infrastructure d'intelligence artificielle solide et créer des services d'intelligence artificielle et des capacités opérationnelles universelles et sûres constituent la base de la réalisation de la sécurité nationale, de l'inclusivité intelligente, de l'ubiquité intelligente et du développement efficace et à grande échelle des industries intelligentes.
Gao Tongqing a souligné que la nouvelle ère nécessite un nouveau paradigme d'opérations de services intelligents. La première consiste à innover dans le modèle d'exploitation et d'approvisionnement pour réaliser l'exploitation et la fourniture de capacités tous scénarios et tous facteurs ; la deuxième consiste à innover dans le modèle d'autonomisation des entreprises pour réaliser le changement fondamental de X+AI à AI+X ; troisièmement, il s'agit d'innover dans le modèle de coopération industrielle pour réaliser la transition vers une approche systématique d'innovation collaborative.
Gao Tongqing a déclaré que face aux nouvelles tendances en matière de technologie de l'intelligence artificielle et de développement de l'industrie, China Mobile a fait de l'intelligence artificielle un élément central de la stratégie de transformation de l'entreprise. Elle a pris des dispositions précoces et a mené une série d'explorations. et les pratiques en matière d'innovation en matière d'exploitation de services intelligents.
L'objectif global est de construire une « plate-forme d'intelligence artificielle » pour l'intelligence artificielle générale afin de parvenir à l'innovation dans le paradigme de l'exploitation des services intelligents. La plate-forme se positionne comme un nouveau type d'infrastructure d'intelligence artificielle et un vecteur clé pour réaliser l'innovation dans les paradigmes d'exploitation de services intelligents. Elle comprend un centre informatique intelligent à grande échelle, une plate-forme d'agrégation de données, une plate-forme de services de formation et de promotion de modèles d'intelligence artificielle. et un grand modèle intelligent général pour les entités économiques nationales, les grands modèles industriels et d'autres composants, il peut fournir des services intelligents au niveau social ouverts, efficaces, sûrs et contrôlables basés sur des réseaux de puissance de calcul omniprésents.
La seconde consiste à consolider globalement les fondations des infrastructures réseau, informatique et numérique. China Mobile a construit un système de réseau de communication offrant la couverture la plus large et la plus grande base d'utilisateurs au monde, avec un total de 3,96 millions de stations de base 4G et 5G en service et des capacités haut débit Gigabit couvrant 300 millions de foyers. En termes de puissance de calcul, China Mobile a construit un réseau de puissance de calcul de premier plan et formé un agencement complet de centre de données « 4+N+31+X ». La puissance de calcul totale a atteint 8 EFLOPS, formant trois niveaux de 20 ms au niveau national et 5 ms au niveau provincial. , et 1 ms au niveau de la préfecture. Cercle de retard de puissance de calcul. En termes de données, nous avons accumulé une grande quantité de données diverses de haute qualité. À l'heure actuelle, l'ensemble du réseau a collecté plus de 650 Po de données de grande valeur, créant ainsi une plate-forme informatique collaborative distribuée Big Data.
La troisième consiste à construire un cerveau informatique et réseau pour stimuler pleinement les avantages de tous les éléments du réseau, de l'informatique et de l'intelligence. En partant du principe de répondre aux besoins fondamentaux des utilisateurs en matière de ressources, de coûts et de capacités, grâce à une détection intelligente, une orchestration intelligente, une planification intelligente et une analyse intelligente, le cerveau du réseau informatique peut trouver la solution optimale dans la sélection des nœuds de puissance de calcul, des chemins de réseau et Modèles d'IA, réalisant une correspondance efficace et optimisée du réseau sous-jacent, des ressources informatiques et des capacités intelligentes avec les besoins commerciaux des utilisateurs.
Le quatrième consiste à mettre en œuvre un nouveau moteur informatique intelligent avec la plate-forme d'intelligence artificielle « Jiutian » comme noyau. En réponse à la demande de services ouverts pour les grands modèles, la plate-forme « Jiutian » prend en charge une puissance de calcul intelligente diversifiée, des cadres d'apprentissage profond, une planification efficace basée sur une puissance de calcul hétérogène inter-domaines, une accélération de la formation de modèles hautes performances dans le parallélisme des kilocalories et un formation avec une collaboration à la pointe du cloud. Les nouvelles technologies informatiques intelligentes telles que push et push peuvent fournir des capacités de R&D intégrées complètes pour la formation et le push de grands modèles ainsi que de nouvelles capacités MaaS.
Le cinquième consiste à créer des capacités de services à grande échelle pour l'industrie de l'intelligence artificielle. China Mobile a constitué une gamme complète de produits de services intelligents de niveau industriel allant des plates-formes, des capacités aux applications à grande échelle, y compris 8 produits de plate-forme et plus de 370 capacités d'IA dans divers domaines tels que la vision industrielle, la parole, le traitement du langage naturel et les réseaux. Intelligence. Desservant 830 applications dans 27 domaines internes et externes majeurs, la valeur annuelle de ces produits a dépassé 3,9 milliards de yuans.
Le sixième est d'établir un système technologique original d'"intelligence artificielle systématique". China Mobile a courageusement assumé la tâche importante de l'innovation scientifique et technologique nationale, mené des recherches approfondies sur les technologies de base de l'intelligence artificielle et proposé à l'origine une technologie d'intelligence artificielle systématique (IA holistique). L'objectif est de s'appuyer sur des réseaux de communication omniprésents et une puissance de calcul intelligente pour planifier, configurer et exploiter de manière flexible et efficace les capacités d'IA à la demande dans un environnement ouvert basé sur les besoins intelligents de l'entreprise, afin qu'elle puisse utiliser les ressources du réseau informatique les plus raisonnables. servir sur Internet pour répondre aux besoins commerciaux numériques et intelligents de plus en plus diversifiés, tout en garantissant que les activités d'IA sont fiables, contrôlables et sécurisées.
Le septième consiste à construire un mécanisme d'autonomisation collaborative grand modèle + petit modèle basé sur « l'intelligence artificielle systématique ». Lorsqu'il répond aux besoins intelligents des entreprises, le système d'exploitation IA systématique peut détecter automatiquement les besoins en connexions, en puissance de calcul, en données et en modèles, planifier à la demande, adapter de manière flexible et efficace les capacités d'IA standardisées analysées intelligemment au réseau informatique, au cloud et à la périphérie, et à l'IA. les modèles et les capacités sont démantelés et reconstruits de manière atomique pour obtenir une réutilisation combinée, une mise à l'échelle élastique, une itération en boucle fermée, une évolution collaborative et une sécurité endogène du côté du cloud, du côté périphérique et du côté des appareils.
Le huitième consiste à établir un système d'exploitation de services à grande échelle qui intègre l'approvisionnement, l'agrégation et l'exploitation. China Mobile exploite sa technologie de base et ses capacités opérationnelles pour élaborer un nouveau plan opérationnel de service à grande échelle basé sur le modèle trinitaire. Fournir des modèles généraux à grande échelle auto-construits ou développés en coopération et des modèles industriels à grande échelle pour devenir un fournisseur d'intelligence générale. La seconde consiste à rassembler, évaluer et transporter les modèles exceptionnels de l'industrie comme une convergence de l'intelligence générale. Les opérateurs du renseignement général devraient fournir des services intelligents au niveau social qui soient sûrs, efficaces, flexibles, populaires et dont les coûts marginaux sont faibles.
Le neuvième objectif est de créer une nouvelle écologie de coopération industrielle basée sur de grandes plates-formes nationales et des plans de coopération spéciaux. China Mobile joue pleinement le rôle de « pôle d'épaule » de la chaîne industrielle, s'appuie sur de grandes plates-formes nationales et construit un écosystème de coopération industrielle de l'intelligence artificielle « neuf jours et lune » grâce à une collaboration multi-chaînes de la chaîne d'innovation, de la chaîne d'approvisionnement et chaîne de capital et construit des infrastructures logicielles de base avec l'industrie. Des normes techniques telles que le matériel et les grands modèles favoriseront le développement vigoureux d'applications industrielles à grande échelle basées sur de grands modèles et accéléreront la formation d'un cercle de rayonnement propice à divers domaines économiques et sociaux. .
Face à l'avenir, Gao Tongqing a déclaré que China Mobile était prête à travailler avec des partenaires pour créer un nouvel avenir pour les opérations de services intelligents à l'ère de l'intelligence artificielle générale, afin que les industries puissent utiliser l'intelligence artificielle comme les services de communication mobile.
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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.
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
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.
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
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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
