中国情報通信技術院は工業情報化部から大規模モデル公共サービスプラットフォームの構築を引き受け、360、JD.com、SenseTimeなどと協力した。
このサイトからのニュース 10 月 20 日 中国情報通信技術院 CAICT がニュースを発表 2023 年 9 月 25 日、工業情報化部は「2023 年産業技術基礎公共サービスプラットフォーム - 「人工知能大学と向き合う」 「モデルエンジニアリング技術と応用のための産業公共サービスプラットフォームプロジェクト」が落札を発表 中国情報通信学院主導のコンソーシアム(参加単位:北京知源人工知能研究院)中国科学院情報工学研究所、360科技集団有限公司、上海センスタイム技術開発有限公司、京東科技信息技術有限公司、北京芝埔華庄科技有限公司、嘉都科技集団有限公司、機械産業機器機器総合技術経済研究院連合会)が第一候補として入札に成功した。
中国情報通信技術院は、大型モデルに代表される人工知能技術は科学技術革命と産業変革の新たなラウンドをリードする主要技術であり、大型モデルを推進するための重要な技術であると述べた。主要な産業アプリケーションのための主要な技術研究とインテリジェンスをエンジニアリングするアプリケーションを生成し実装するために、中国情報通信技術院は、オープンソースでオープンな「人工知能大規模モデルエンジニアリングのための産業公共サービスプラットフォーム」の構築を主導して推進しました。 「モデルオープンとモデルテスト」の課題を解決する「テクノロジーとアプリケーション」(以下、「公共サービスプラットフォーム」)は、「コンテンツ管理」の 3 つの主要な業界ニーズは であり、目標は 大規模モデル実装の「ラスト マイル 」を乗り越え、大規模モデル テクノロジのアプリケーションを保護します。 現在、公共サービスプラットフォームの構築は着々と進んでおり、完成後は大規模なモデル構築会社、アプリケーション会社、政府部門、個人開発者などに向けて提供される予定です。主にコミュニティ運営、ツールサポートを提供します。サービスには、データセットのオープン、大規模モデルのテスト、インテリジェントに生成されたコンテンツのモニタリング、インテリジェントに生成されたコンテンツの識別、トレーニングを含む 7 つの主要なカテゴリがあります。
報告書によると、このプロジェクトの実施を通じて、業界のすべての当事者の力を結集し、技術革新と大型モデルのエンジニアリング実装のプロセスを加速し、我が国の繁栄と発展を促進します。大規模モデルのエコロジーを構築し、人工知能テクノロジーのより良いエンパワーメントをサポートし、実体経済を可能にします。 このサイトに関する注意: 中国情報通信技術院は工業情報化部直属の科学研究機関であり、「国家ハイエンド専門シンクタンク産業革新開発」の発展方向性を持っています。プラットフォーム」では、情報通信業界の主要な戦略、計画、開発において主導的な役割を果たします。ポリシー、標準、テスト、認証は補助的な役割を果たします。
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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、

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。

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq

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

これまでのところ、AI ウェアラブル デバイス分野で特に優れた結果を達成した製品はありません。今年初めのMWC24で発表されたAIPinは、評価プロトタイプが出荷されると、発表当時に喧伝された「AI神話」が崩れ始め、わずか1年で大規模なリターンを獲得した。数か月; RabbitR1 も当初は比較的よく売れましたが、大量に出荷されたときは「Android ケース」と同様に否定的な評価を受けました。さて、別の企業がAIウェアラブルデバイス分野に参入しました。テクノロジーメディアのTheVergeは昨日、AIスタートアップのPlaudがNotePinという製品を発売したとのブログ投稿を公開した。まだ「絵を描いている」段階にあるAIFriendとは異なり、NotePinはすでに開始されています

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