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La solution intégrée de formation et de promotion de grands modèles Shengteng AI sera publiée au WAIC
La solution intégrée de formation et de promotion de grands modèles Shengteng AI sera publiée au WAIC
Le 6 juillet 2023, Shanghai accueillera la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle (WAIC) sur le thème « Connecter le monde intelligent, façonner l'avenir ». Dans le cadre d'une partie importante de la conférence, le « Ascend Artificial Intelligence Industry Summit Forum » organisé par l'Alliance stratégique pour l'innovation technologique de l'industrie de l'intelligence artificielle de nouvelle génération (AITISA) et la China Artificial Intelligence Industry Development Alliance (AIIA) et hébergé par Huawei sera également qui s'est tenu ce jour-là, en se concentrant sur les points chauds industriels tels que les grands modèles et l'intelligence scientifique (AI for Science, en abrégé « AI4S »), explorera la technologie de pointe de l'intelligence artificielle et cherchera conjointement des moyens pour que l'intelligence artificielle s'approfondisse et devienne plus pratique. dans l'industrie, et gagnant-gagnant dans la nouvelle ère de l'intelligence.
Shengteng AI adhère au principe du « matériel ouvert, des logiciels open source, des partenaires habilitants et du développement des talents », et unit des partenaires technologiques et commerciaux pour créer une industrie de l'intelligence artificielle de « co-construction, partage et gagnant-gagnant ». Elle a actuellement développé plus de 1,8 million de développeurs, ouvert des cours d'intelligence artificielle liés à l'IA Shengteng dans plus de 300 universités, développé plus de 1 200 partenaires industriels, incubé conjointement plus de 2 500 solutions et embauché 4 académiciens et 14 leaders de l'industrie en tant que consultants honoraires et MVP de . Shengteng. Diriger et contribuer à l'essor de l'industrie de l'IA, en particulier dans l'innovation conjointe à grande échelle, la recherche scientifique AI4S, le développement industriel, la construction écologique, la coopération industrie-université, etc., avec des résultats remarquables, fournissant une base solide et stable. pour l'industrie chinoise de l'intelligence artificielle.
Publication de la solution intégrée de formation et de promotion des grands modèles d'IA Shengteng
L'intelligence artificielle entre dans l'ère de la génération de contenu, bouleversant des milliers d'industries et apportant une imagination illimitée. Le développement de grands modèles a entraîné une croissance explosive de la demande de puissance de calcul. Sur la base d'innovations individuelles, Huawei a exploité pleinement les avantages globaux du cloud, de l'informatique, du stockage, du réseau et de l'énergie, et a mené des innovations architecturales pour créer le meilleur. Le cluster Ascend AI est encore plus performant et plus fiable. À l'heure actuelle, environ la moitié des grands modèles sont développés sur la base de Shengteng AI. Shengteng AI fournit des plates-formes logicielles et matérielles d'intelligence artificielle de base, travaille avec des partenaires pour incuber de grands modèles et des applications d'IA innovants et construit un système permettant l'ensemble des processus pour les grands modèles. de la planification, du développement à l'industrialisation. Huawei Travailler avec des partenaires pour améliorer l'efficacité et la précision du développement, de la formation et du déploiement de grands modèles, faciliter la formation et le déploiement efficaces de grands modèles, accélérer le lancement commercial et promouvoir la transformation numérique et la mise à niveau de l'industrie. Lors du forum, Huawei collaborera avec plus de 20 unités de R&D de grands modèles pour lancer conjointement une cérémonie d'innovation de grands modèles basée sur Ascend AI afin d'accélérer la R&D et l'innovation d'applications de grands modèles par toutes les parties. Dans le même temps, Huawei travaillera également avec des partenaires pour lancer une solution intégrée pour la formation et la promotion des grands modèles Ascend AI afin de résoudre les problèmes de l'industrie tels que les coûts élevés, les cycles longs et les difficultés techniques dans le développement et l'application de grands modèles, et promouvoir l'application de grands modèles dans diverses industries.
Les résultats de l'AI4S sont publiés
Le nouveau paradigme de l'AI4S est piloté par l'intelligence artificielle pour guider les expériences, stimuler l'exploration théorique et algorithmique, et accélérer et optimiser les calculs scientifiques. Le grand modèle « Eastern Wing Wind » développé par COMAC Shanghai Aircraft Design and Research Institute basé sur Shengteng AI sera également publié, qui réalisera une simulation tridimensionnelle supercritique du fluide de l'aile et permettra une simulation rapide et de haute précision du vol dans un scénario complet. Conditions des gros avions. , accélérant le processus de recherche et de développement des gros avions.
Lors du forum, l'Institut chinois de l'information scientifique et technologique publiera la carte de l'innovation en recherche scientifique AI4S. Ascend AI se concentre sur les capacités logicielles de base d'AI4S, fournit une base de puissance de calcul de base, prend en charge les laboratoires nationaux, les plates-formes de services de puissance de calcul publiques, etc. dans la construction d'une puissance de calcul indépendante, et fournit des cadres localisés, des bibliothèques d'accélération, des suites, des chaînes d'outils, etc. ., pour permettre le développement écologique d’AI4S.
La mise en œuvre de l'industrie et l'essor de l'IA créent un nouvel avenir pour l'industrie
Lors du forum, des académiciens, des experts, des universitaires et des chefs d'entreprise de l'intelligence artificielle, de la mécanique des fluides, des communications, de la fabrication, de l'énergie et d'autres domaines discuteront des technologies de pointe. tendances technologiques et partage Les derniers résultats de la recherche scientifique dans le secteur de l'intelligence artificielle et les derniers progrès dans l'industrie basée sur l'IA. Des représentants de Commercial Aircraft Corporation of China, de China Merchants Bank, d'iFlytek et d'autres sociétés démontreront les pratiques d'intégration d'Ascend AI avec l'IA dans. mécanique des fluides, finance, technologie et autres domaines.
Dans le même temps, Shengteng AI et Shengsi Open Source Community se sont associés à des partenaires de tous horizons pour organiser conjointement une exposition, présentant une variété des derniers produits et solutions matérielles de Shengteng AI, ainsi que plusieurs modèles à grande échelle. expériences interactives et mises en œuvre technologiques. Dans la zone de conférence publique de Shengteng AI, il y aura également plus de 20 activités passionnantes telles que la sortie de nouveaux produits, des signatures conjointes et le partage d'experts.
Des contenus plus passionnants peuvent être trouvés sur le Forum du Sommet de l'industrie de l'intelligence artificielle de Shengteng Visitez la communauté Shengteng pour prendre rendez-vous pour regarder la diffusion en direct : hiascend.com
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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
