AI大型モデルはスマートシティにどのような新たな変化をもたらすのでしょうか?
最近、第 16 回(2023 年)中国国際社会公安製品博覧会で、SenseTime は、交通や公共の安全などを効果的に解決するだけでなく、スマート シティにおける AI の大規模モデルのアプリケーションを共有しました。 多様化する都市管理の問題 は新しい道をもたらし、アプリケーションのしきい値を効果的に引き下げ、スマート シティ開発のための新世代の AI インフラストラクチャを構築します。
センスタイム展示エリア
AI テクノロジーが都市の「神経終末」に浸透し続けるにつれて、シーンの要件は急激に増加し、シーンの配布はますます細分化されており、アルゴリズム モデルの開発は大きな課題に直面しています。
さらに、管理ソフトウェアの複雑な対話ロジックには専門的なスキルを備えた人材が必要であり、その使用の難しさはますます顕著になっています。
今回の中国セキュリティ博覧会では、都市のデジタルアップグレードの需要に直面して、センスタイムは、AI ラージモデルに依存した都市デジタル変革インフラストラクチャの構築について説明することに重点を置き、
「1 つのネットワークを介した AI 統合管理」という新たなパラダイムを創出しました。都市ガバナンス: 過去からのターゲティング さまざまなシナリオに合わせてモデルをカスタマイズする非効率なモードは、「ベース モデルの方向性を微調整する」という効率的な開発モードに変換されました。基本モデルに基づいて、開発者は特定のシナリオ データを提供するだけで、複雑なロングテール アプリケーションの新たなニーズを満たす「オールラウンド ジェネラリスト」のように、優れたパフォーマンスを備えたインダストリ モデルを迅速に作成できます。
ビッグモデルがもたらすビジネスモデルの変化
将来の大規模ソフトウェアは、従来のメニューベースのプロフェッショナルソフトウェアから、テキスト、音声、画像などをベースにしたマルチモーダルな会話型インタラクションへとソフトウェアの形態を変えていくでしょう。 AIはビジネスに精通した「インテリジェントアシスタント」として、ユーザーの質問を通じて分析結果を直接提供することで、アプリケーションの敷居を下げることができます。
SenseTime AI 信号トラフィック アプリケーション
インテリジェントなエッジ製品は迅速な反復と効率的なコラボレーションを実現します
スマート シティ構築の重要な部分として、エッジ デバイスのインテリジェンスも、大規模モデルによってもたらされる新しい生産パラダイムの恩恵を受け、ソフトウェア アルゴリズムの効率的な OTA アップデートを実現し、複数のシナリオで洗練された管理機能を向上させます。
SenseTime は、このカンファレンスでSenseNebula AIE スマート エッジ ボックスをデモしました
これは、分析機能、ソフトウェア、ハードウェアを、花火、非常階段の占有、車両以外の侵入、消火器の検出などの複数のアルゴリズムと統合します。統合された設計により、強力なクラウド エッジ コラボレーション機能がスマート パークやスマート ビルディングに提供されます。Nebula AIE インテリジェント エッジ ボックス
SenseNebula Nebula AIE Longteng A が数百の製品の中で傑出しており、このカンファレンスの最高賞である 主要産業イノベーション貢献賞
SenseTime Nebula Passインテリジェントオールインワンパスマシン
SenseTime Nebula Pass シリーズ製品
工業生産に関して、センスタイムはまた、化学工業、冶金、炭鉱、輸送、繊維、機械などのさまざまなシナリオでリスク特定、異常行動警告、およびその他の機能を提供するスターセレクション安全生産情報システムのデモンストレーションを行いました。生産の安全性を確保するためです。
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ChatGPT の炎上により、AI ブームの新たな波が起きていますが、業界では一般に、AI が大規模モデルの時代に入ると、大規模な AI モデルの作成には非常に費用がかかるため、AI を導入できるのは大企業と超富裕層だけであると考えられています。 。 1 つ目は、計算コストが高いということです。トロント大学のマーケティング教授であるアヴィ・ゴールドファーブ氏は、「会社を立ち上げ、大規模な言語モデルを自分で開発し、自分で計算したいと思ったら、コストが高すぎる。OpenAIは非常に高価で、数十億ドルかかる」と述べた。レンタルコンピューティングは確かにそうなります。はるかに安価ですが、企業は依然として AWS やその他の企業に高額な料金を支払わなければなりません。第二に、データは高価です。モデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、データがすぐに利用できる場合もあれば、そうでない場合もあります。 CommonCrawl や LAION などのデータは無料で利用可能

近年、新たな技術モデルの登場や、さまざまな産業における応用シナリオの価値の磨き上げ、膨大なデータの蓄積による製品効果の向上などにより、消費やインターネットなどの分野から人工知能の応用が広がりを見せています。製造、エネルギー、電力などの伝統的な産業まで。人工知能技術の成熟度と、設計、調達、生産、管理、販売などの経済生産活動の主要なリンクにおけるさまざまな業界の企業の応用は継続的に向上しており、すべてのリンクでの人工知能の実装と範囲が加速しています。産業上の地位の向上や経営効率の最適化を図るため、徐々に本業と融合させ、自社の優位性をさらに拡大していきます。人工知能テクノロジーの革新的なアプリケーションの大規模な実装は、ビッグデータインテリジェンス市場の精力的な発展を促進し、基盤となるデータガバナンスサービスに市場の活力を注入しました。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、コンピューティング

AI ラージ モデルとは、大規模なデータと強力なコンピューティング能力を使用してトレーニングされた人工知能モデルを指します。これらのモデルは通常、高度な精度と一般化機能を備えており、自然言語処理、画像認識、音声認識などのさまざまな分野に適用できます。大規模な AI モデルのトレーニングには大量のデータとコンピューティング リソースが必要であり、通常、トレーニング プロセスを高速化するには分散コンピューティング フレームワークを使用する必要があります。これらのモデルのトレーニング プロセスは非常に複雑で、データ分布、特徴の選択、モデル構造などについての綿密な調査と最適化が必要です。 AI 大型モデルは幅広い用途があり、スマート カスタマー サービス、スマート ホーム、自動運転などのさまざまなシナリオで使用できます。これらのアプリケーションでは、AI 大型モデルは、人々がさまざまなタスクをより迅速かつ正確に完了し、作業効率を向上させるのに役立ちます。

スマートシティは絶えず発展しており、都市建設の新たな方向性と目標となっています。スマートシティは、人工知能、モノのインターネット技術、その他の手段を使用して、都市の情報化、インテリジェンス、持続可能な開発を実現します。 Java 言語は、スマート シティ アプリケーション開発の主要ツールの 1 つです。 1. スマートシティアプリケーション開発における Java 言語の役割 Java 言語は、主流のプログラミング言語として、クロスプラットフォーム性と移植性に優れており、さまざまなオペレーティング システムやハードウェア プラットフォームに適用できます。 Java言語はオブジェクト指向プログラミングをサポートします

生成 AI (AIGC) は、人工知能の一般化の新たな時代を切り開きました。大規模モデルをめぐる競争は壮絶なものになっています。コンピューティング インフラストラクチャが競争の主な焦点であり、権力の覚醒が業界のコンセンサスになりつつあります。新しい時代では、大規模なモデルは単一モダリティからマルチモダリティに移行しており、パラメータとトレーニング データセットのサイズは指数関数的に増大しており、大規模な非構造化データには高性能の混合負荷機能のサポートが必要です。データ集約型 新しいパラダイムが人気を博しており、スーパーコンピューティングやハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) などのアプリケーション シナリオが深化しており、既存のデータ ストレージ ベースでは、アップグレードされ続けるニーズを満たすことができなくなりました。コンピューティング能力、アルゴリズム、データが人工知能の開発を推進する「トロイカ」である場合、外部環境の大きな変化の中で、この 3 つは早急にダイナミックな状態を取り戻す必要があります。

Vivoは、11月1日に開催された2023年開発者カンファレンスで、自社開発の汎用人工知能大型モデルマトリックスであるBlue Heart Modelを発表しましたが、Vivoは、Blue Heart Modelは、それぞれ異なるパラメータレベルを持つ5つのモデルを発売すると発表しました。 : 数十億、数百億、数千億でコアシナリオをカバーしており、そのモデル機能は業界をリードする地位にあります。 Vivo は、優れた自社開発大型モデルには、大規模、包括的な機能、強力なアルゴリズム、安全で信頼できる、独自の進化、広くオープンソースという 5 つの要件を満たす必要があると考えており、リライトされた内容は次のとおりです。 1 つ目は Lanxin Big Model 7B です。これは、携帯電話とクラウドの二重サービスを提供するように設計された 70 億レベルのモデルです。 Vivoは、このモデルは言語理解やテキスト作成などの分野で使用できると述べた。

最近、コンピューター科学者のチームは、既知の情報を定期的に忘れる機能を備えた、より柔軟で回復力のある機械学習モデルを開発しました。これは、既存の大規模言語モデルには見られない機能です。実際の測定によると、多くの場合、「忘却法」は学習において非常に効率的であり、忘却モデルのパフォーマンスが向上します。韓国基礎科学研究所のAIエンジニア、Jea Kwon氏は、新たな研究はAI分野における大きな進歩を意味すると述べた。 「忘却法」の学習効率は非常に高く、現在主流のAI言語エンジンのほとんどは人工ニューラルネットワーク技術を使用しています。このネットワーク構造の各「ニューロン」は実際には数学関数であり、互いに接続されて情報を送受信します。

近年、人工知能が人類のイノベーションの焦点として再び注目されており、AIを巡る兵器競争はこれまで以上に激化しています。新しいトレンドに乗り遅れることを恐れて、大手テクノロジー企業が大型モデルの戦いに参加するために集まっているだけでなく、北京、上海、深センなどでも、大型モデルの革新アルゴリズムと主要な研究を実施するための政策や措置を導入しています。人工知能イノベーションの高地を生み出す技術。 AI大型モデルがブームとなっており、大手テクノロジー企業も参入している。最近、2023年中関村フォーラムで発表された「中国人工知能大型モデル地図研究報告書」によると、中国の人工知能大型モデルは活況な開発傾向を示しており、業界内で多くの企業が参加しており、影響力のある大型モデル。 Baidu の創設者、会長兼 CEO である Robin Li 氏は、私たちは新たな出発点に立っていると率直に述べました。
