北京市の汎用人工知能産業イノベーションパートナープログラムのリストが発表され、JDテクノロジーが「コンピューティングパワーパートナー」に選ばれた
7 月 2 日、2023 年世界デジタル経済会議の人工知能サミット フォーラムで、北京総合人工知能産業イノベーション パートナーシップ プログラム (以下、「パートナーシップ プログラム」といいます) の第 2 期が発表されました。コスト効率の高いコンピューティング リソース、ストレージ リソース、一般的なコンピューティング リソース、AI 開発プラットフォームなどの運用能力が、パートナーシップ プログラムの第 2 グループの「コンピューティング パートナー」になりました。
業界は「パートナーシッププログラム」の第2期募集に積極的に応じ、広く参加したことが伺えます。 6月30日現在、北京市内外から計416社の大型模型研究開発・応用企業が入居を申請している。学界、産業界、投資界の専門家による広範なデモンストレーションと市場メカニズムの評価を組み合わせた結果、合計63社が無事に選定されました。パートナーは、コンピューティング パートナー 10 社、データ パートナー 10 社、モデル パートナー 10 社、アプリケーション パートナー 24 社、投資パートナー 9 社で構成されています。さらに、30 人のモデル観察者が評価されました。
現在、大規模モデルに代表される人工知能技術は急速に発展しており、大規模モデルのトレーニングにはコンピューティング能力に対するより高い要件が求められています。 JD Cloud は、人工知能コンピューティング パワー サービスには分業が必要であり、異なることを行うために異なる効率的なツールを使用する必要があると考えており、さまざまなコンピューティング パワー ニーズをサポートするには、より効率的な異種インフラストラクチャ リソースを可能な限り使用する必要があります。
JD Technologyは、2021年初めに重慶に世界初のスーパーコンピューティングセンターの設立を開始し、主に人工知能や量子コンピューティングなどの分野の科学研究と探査を行っている。コンピューティング能力に対する需要の増大に直面して、JD Technology のコンピューティングおよびストレージ ネットワークは高性能 RDMA を完全にサポートしており、大規模モデルのトレーニング、自動運転、科学技術コンピューティングなどに高性能、高帯域幅、低遅延のコンピューティング クラスターを提供できます。 。
さらに、JD Technology の GPU を利用したクラウド ホストとベア メタル サーバーには、25G デュアル ネットワーク カードと自社開発の Jingang スマート ネットワーク カードが装備されており、仮想化の損失をゼロに抑え、コンピューティング、ストレージ、およびネットワークのパフォーマンスを大幅に向上させます。ハイブリッド マルチクラウド環境では、安定した安全なハイパフォーマンス コンピューティング機能を迅速に構築し、大規模モデルのトレーニングの効率を包括的に向上させることができます。
コンピューティング パワー クラスターの柔軟なスケジューリングは、大規模なモデルのトレーニングの基礎となります。 Jingdong Technology が独自に開発したハイブリッド マルチクラウド オペレーティング システム Yunjian は、ハイブリッド マルチクラウド CPU コンピューティング パワー プーリング機能の独自のサポートに基づいて、大規模なアプリケーションに必要な汎コンピューティング パワー プーリング機能を備えた AI アプリケーションに必要なスケジューリングをさらに強化しました。カード管理、ノード管理、異種リソース スケジューリング管理などの管理機能により、大規模なモデル トレーニングを含むさまざまな AI アプリケーションにワンストップのコンピューティング パワー プーリング ソリューションが提供され、リソースの使用率が包括的に向上します。
パートナーシップ プログラムの「コンピューティング パワー パートナー」の第 2 グループとして、JD Technology は世界有数のコンピューティング パワー クラスターを使用して大規模モデルの研究開発の反復とデモンストレーション アプリケーションを支援し、北京による人工知能ソースの作成の加速を支援します。技術革新と産業発展の高地デジタル経済の質の高い発展を効果的にサポートできる、完全な要素、最先端の技術、完全なエコロジーを備えた一般的な人工知能産業の発展パターンができるだけ早く形成されます。
以上が北京市の汎用人工知能産業イノベーションパートナープログラムのリストが発表され、JDテクノロジーが「コンピューティングパワーパートナー」に選ばれたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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