


Le Conseil communautaire Open Source de Shengsi a été créé et le grand modèle entièrement modal « Zidong. Taichu 2.0 » basé sur le framework Shengsi AI a été publié.
Blue Whale TMT Channel a rapporté le 16 juin que 18 sociétés, sociétés, universités et instituts de recherche scientifique d'IA ont publié conjointement l'Initiative écologique pour le cadre de co-construction d'intelligence artificielle, que le Conseil communautaire Open Source de Shengsi MindSpore a été créé et que le Shanghai Shengsi AI a été créé. Le cadre a été établi. & Le centre d'innovation des grands modèles a été lancé et le premier lot de 22 unités s'est installé, et le grand modèle entièrement modal « Zidong. Taichu 2.0 » a été lancé.
"Zidong. Taichu 2.0" est un modèle entièrement modal à grande échelle basé sur la technologie Shengsi, publié par l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences. Les responsables ont déclaré que le grand modèle est une mise à niveau basée sur le grand modèle trimodal de 100 milliards de paramètres "Zidong. Taichu" 1.0. En plus de la voix, des images et du texte, il ajoute également de la vidéo, des signaux de capteurs, des nuages de points 3D. etc. Plus de modalités, l'architecture technique réalise un accès ouvert tout modal aux données structurées et non structurées, et est prise en charge par des technologies clés telles que la corrélation multimodale améliorée sur le plan cognitif, prenant en charge plusieurs séries de questions et réponses, la création de texte et la génération d'images. , compréhension 3D, analyse du signal et autres tâches intermodales, et dispose de capacités d'annotation intelligentes entièrement modales, qui peuvent réaliser la découverte automatique de cibles inconnues.
Il est rapporté que sur la base de "Zidong. Taichu" 2.0, la plate-forme de service ouverte "Zidong. Taichu" avec localisation full-stack et développement unique low-code a été lancée, prenant en charge le déploiement en un clic de cloud public et privé. des nuages.
Selon les rapports, fin mai 2023, le nombre de téléchargements de la communauté open source Shengsi dépassait 4,74 millions, avec 13 000 contributeurs communautaires, 5 500 sociétés de services, une coopération avec 240 instituts de recherche scientifique et plus de 400 open source. modèles, publiés Il y a plus de 900 articles à la conférence la plus importante.
Au total, 18 unités, dont des sociétés de puces IA, des sociétés d'applications IA, des universités et des établissements universitaires, ont été annoncées comme le premier groupe de membres du Conseil communautaire de Shengsi. Selon certaines informations, le conseil créera conjointement un environnement écologique technologique de cadre d'IA ouvert, diversifié et inclusif basé sur la technologie de base de l'IA.
Lors de la réunion, Ding Cheng, président de la communauté Shengsi, a présenté quatre orientations majeures en matière d'innovation pour l'avenir, notamment l'innovation technologique basée sur « la construction d'un processus complet d'activation de grands modèles et de nouveaux paradigmes de calcul scientifique » pour accélérer l'incubation de nouvelles IA. applications ; L'innovation opérationnelle de « Large Model Platform, Study Group, Geek Week et Global Open Source Ecosystem » permet de promouvoir plus efficacement les résultats de la communauté auprès des utilisateurs en s'appuyant sur « la fourniture de différents modèles de formation pour les développeurs à différents stades d'apprentissage ; croissance et recherche" Innover et cultiver le sol de l'industrie de l'IA ; innovation écologique basée sur "la création de consortiums industriels, de zones industrielles et d'autres nouveaux moyens pour continuer à améliorer la puissance de calcul diversifiée et le support matériel".
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Le 30 mai, Tencent a annoncé une mise à niveau complète de son modèle Hunyuan. L'application « Tencent Yuanbao » basée sur le modèle Hunyuan a été officiellement lancée et peut être téléchargée sur les magasins d'applications Apple et Android. Par rapport à la version de l'applet Hunyuan lors de la phase de test précédente, Tencent Yuanbao fournit des fonctionnalités de base telles que la recherche IA, le résumé IA et l'écriture IA pour les scénarios d'efficacité du travail ; pour les scénarios de la vie quotidienne, le gameplay de Yuanbao est également plus riche et fournit de multiples fonctionnalités d'application IA. , et de nouvelles méthodes de jeu telles que la création d'agents personnels sont ajoutées. « Tencent ne s'efforcera pas d'être le premier à créer un grand modèle. » Liu Yuhong, vice-président de Tencent Cloud et responsable du grand modèle Tencent Hunyuan, a déclaré : « Au cours de l'année écoulée, nous avons continué à promouvoir les capacités de Tencent. Grand modèle Tencent Hunyuan. Dans la technologie polonaise riche et massive dans des scénarios commerciaux tout en obtenant un aperçu des besoins réels des utilisateurs.

Tan Dai, président de Volcano Engine, a déclaré que les entreprises qui souhaitent bien mettre en œuvre de grands modèles sont confrontées à trois défis clés : l'effet de modèle, le coût d'inférence et la difficulté de mise en œuvre : elles doivent disposer d'un bon support de base de grands modèles pour résoudre des problèmes complexes, et elles doivent également avoir une inférence à faible coût. Les services permettent d'utiliser largement de grands modèles, et davantage d'outils, de plates-formes et d'applications sont nécessaires pour aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios. ——Tan Dai, président de Huoshan Engine 01. Le grand modèle de pouf fait ses débuts et est largement utilisé. Le polissage de l'effet de modèle est le défi le plus critique pour la mise en œuvre de l'IA. Tan Dai a souligné que ce n'est que grâce à une utilisation intensive qu'un bon modèle peut être poli. Actuellement, le modèle Doubao traite 120 milliards de jetons de texte et génère 30 millions d'images chaque jour. Afin d'aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios de modèles à grande échelle, le modèle à grande échelle beanbao développé indépendamment par ByteDance sera lancé à travers le volcan.

1. Positionnement du produit TensorRT-LLM TensorRT-LLM est une solution d'inférence évolutive développée par NVIDIA pour les grands modèles de langage (LLM). Il crée, compile et exécute des graphiques de calcul basés sur le cadre de compilation d'apprentissage en profondeur TensorRT et s'appuie sur l'implémentation efficace des noyaux dans FastTransformer. De plus, il utilise NCCL pour la communication entre les appareils. Les développeurs peuvent personnaliser les opérateurs pour répondre à des besoins spécifiques en fonction du développement technologique et des différences de demande, comme le développement de GEMM personnalisés basés sur le coutelas. TensorRT-LLM est la solution d'inférence officielle de NVIDIA, engagée à fournir des performances élevées et à améliorer continuellement sa praticité. TensorRT-LL

Selon des informations du 4 avril, l'Administration du cyberespace de Chine a récemment publié une liste de grands modèles enregistrés, et le « Grand modèle d'interaction du langage naturel Jiutian » de China Mobile y a été inclus, indiquant que le grand modèle Jiutian AI de China Mobile peut officiellement fournir des informations artificielles génératives. services de renseignement vers le monde extérieur. China Mobile a déclaré qu'il s'agit du premier modèle à grande échelle développé par une entreprise centrale à avoir réussi à la fois le double enregistrement national « Enregistrement du service d'intelligence artificielle générative » et le double enregistrement « Enregistrement de l'algorithme de service de synthèse profonde domestique ». Selon les rapports, le grand modèle d'interaction en langage naturel de Jiutian présente les caractéristiques de capacités, de sécurité et de crédibilité améliorées de l'industrie, et prend en charge la localisation complète. Il a formé plusieurs versions de paramètres telles que 9 milliards, 13,9 milliards, 57 milliards et 100 milliards. et peut être déployé de manière flexible dans le Cloud, la périphérie et la fin sont des situations différentes

Si les questions du test sont trop simples, les meilleurs étudiants et les mauvais étudiants peuvent obtenir 90 points, et l'écart ne peut pas être creusé... Avec la sortie plus tard de modèles plus puissants tels que Claude3, Llama3 et même GPT-5, l'industrie est en besoin urgent d'un modèle de référence plus difficile et différencié. LMSYS, l'organisation à l'origine du grand modèle Arena, a lancé la référence de nouvelle génération, Arena-Hard, qui a attiré une large attention. Il existe également la dernière référence pour la force des deux versions affinées des instructions Llama3. Par rapport à MTBench, qui avait des scores similaires auparavant, la discrimination Arena-Hard est passée de 22,6 % à 87,4 %, ce qui est plus fort et plus faible en un coup d'œil. Arena-Hard est construit à partir de données humaines en temps réel provenant de l'arène et a un taux de cohérence de 89,1 % avec les préférences humaines.

« Une complexité élevée, une fragmentation élevée et des domaines interdomaines » ont toujours été les principaux problèmes sur la voie de la mise à niveau numérique et intelligente du secteur des transports. Récemment, le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » avec une échelle de paramètres de 100 milliards, construit conjointement par China Science Vision, le gouvernement du district de Xi'an Yanta et le centre informatique d'intelligence artificielle du futur de Xi'an, est orienté vers le domaine des transports intelligents. et fournit des services à Xi'an et ses environs. La région créera un pivot pour l'innovation en matière de transport intelligent. Le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » combine les données écologiques massives du trafic local de Xi'an dans des scénarios ouverts, l'algorithme avancé original développé indépendamment par China Science Vision et la puissante puissance de calcul de l'IA Shengteng du futur centre informatique d'intelligence artificielle de Xi'an pour fournir la surveillance du réseau routier, les scénarios de transport intelligents tels que la commande d'urgence, la gestion de la maintenance et les déplacements publics entraînent des changements numériques et intelligents. La gestion du trafic présente des caractéristiques différentes selon les villes, et le trafic sur différentes routes

1. Introduction au contexte Tout d’abord, présentons l’historique du développement de la technologie Yunwen. Yunwen Technology Company... 2023 est la période où les grands modèles prédominent. De nombreuses entreprises pensent que l'importance des graphiques a été considérablement réduite après les grands modèles et que les systèmes d'information prédéfinis étudiés précédemment ne sont plus importants. Cependant, avec la promotion du RAG et la prévalence de la gouvernance des données, nous avons constaté qu'une gouvernance des données plus efficace et des données de haute qualité sont des conditions préalables importantes pour améliorer l'efficacité des grands modèles privatisés. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises commencent à y prêter attention. au contenu lié à la construction des connaissances. Cela favorise également la construction et le traitement des connaissances à un niveau supérieur, où de nombreuses techniques et méthodes peuvent être explorées. On voit que l'émergence d'une nouvelle technologie ne détruit pas toutes les anciennes technologies, mais peut également intégrer des technologies nouvelles et anciennes.

Selon les informations du 13 juin, selon le compte public « Volcano Engine » de Byte, l'assistant d'intelligence artificielle de Xiaomi « Xiao Ai » a conclu une coopération avec Volcano Engine. Les deux parties réaliseront une expérience interactive d'IA plus intelligente basée sur le grand modèle beanbao. . Il est rapporté que le modèle beanbao à grande échelle créé par ByteDance peut traiter efficacement jusqu'à 120 milliards de jetons de texte et générer 30 millions de contenus chaque jour. Xiaomi a utilisé le grand modèle Doubao pour améliorer les capacités d'apprentissage et de raisonnement de son propre modèle et créer un nouveau « Xiao Ai Classmate », qui non seulement saisit plus précisément les besoins des utilisateurs, mais offre également une vitesse de réponse plus rapide et des services de contenu plus complets. Par exemple, lorsqu'un utilisateur pose une question sur un concept scientifique complexe, &ldq
