Yunzhisheng はまもなく開始され、汎用人工知能 (AGI) を使用して相互接続された直感の世界を構築します
新たな技術革命と新たな産業生態系の構築の加速に伴い、人工知能の影響力は増大し続けています。概念から実用化、そしてさまざまな業界への浸透に至るまで、人工知能は雲直盛などの多くの大手企業の取り組みと切り離すことができません。継続的な探査において、Yunzhisheng はその堅実な取り組みにより業界でも認められ、いくつかの重要な賞を受賞しました。
10月12日から14日まで、深セン市福田にて「AI統合イノベーション・高品質開発の推進」をテーマとした深セン国際人工知能展示会が開催され、会期中に「2023 GAIE」の年間選考結果が発表されました。賞』が発表されました。 Yunzhisheng はカンファレンスへの参加に招待され、人工知能分野における継続的な努力と革新的な実践により、Yunzhisheng は「最優秀人工知能企業」の名誉称号を授与されました。
中国における人工知能技術の産業化の先駆者の 1 つとして、UniBrain は 2016 年に Atlas 人工知能インフラストラクチャの構築を開始し、これに基づいて UniBrain テクノロジー センターを設立しました。ミドルプラットフォームは、山海(UniGPT)の一般的な認知大規模モデルをコアとして採用し、マルチモーダルな知覚と生成、ナレッジグラフ、IoTプラットフォーム、その他のインテリジェントコンポーネントを組み合わせて、YunzhishengのスマートIoT、スマート医療、その他のビジネスに効率的なソリューションを提供します。引き続き「U(クラウドブレイン)×(アプリケーションシナリオ)」戦略レイアウトの開発を推進していきます
スマート医療の分野で、Yunzhisheng は過去のデータと経験の蓄積を統合し、山海モデルに基づいて、外科医療記録作成アシスタント、外来医療記録生成システム、商業保険インテリジェント請求という 3 つの主要な医療製品アプリケーションを開始しました。システム、スマート医療イノベーションの開発をリードし続けます。 Yunzhisheng が山海の大型モデルに基づいて構築した外来医療記録生成システムが、北京の人工知能業界における大型モデルの適用事例の第一弾や 2023 年北京人工知能業界のエンパワーメント代表賞などの名誉賞を受賞したことは言及に値します。これは、スマート医療分野での応用価値における成功を完全に裏付けています。
人工知能は大きな進歩を遂げましたが、将来の発展には長い道のりがあります。この時代において、Yunzhisheng は技術革新を積極的に探求し、人工知能を特定のシナリオと組み合わせる新しい方法を拡大し続けており、多くの業界パートナーと協力して人工知能の新時代の創造に力を注ぎ、企業の発展と産業の発展を結びつけることを主張しています。共生・共成長を実現する。
以上がYunzhisheng はまもなく開始され、汎用人工知能 (AGI) を使用して相互接続された直感の世界を構築しますの詳細内容です。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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![広東省も積極的に頑張っています!一般的な人工知能産業におけるイノベーションの主導的な場所の構築の加速を促進する[インテリジェントコンピューティングセンター産業市場分析付録]](https://img.php.cn/upload/article/000/887/227/169994745364509.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
書き換える必要がある内容は次のとおりです。 画像出典: Photo Network 11 月 13 日、広東省人民政府の公式ウェブサイトは、「一般人工知能産業におけるイノベーションの先導地の建設の加速に関する実施意見」を発表しました。広東省を国家総合人工知能産業に構築し、人工知能産業のイノベーションを先導し、国家インテリジェントコンピューティングハブ、広東・香港・マカオ大湾区のデータゾーン、国家実証高地を構築する。 「計算力の相互接続、アルゴリズムのオープンソース、データ融合、アプリケーションの出現」という優れた開発パターンを形成しています。実施意見では、広東省の一般人工知能産業の発展に関する具体的な目標も提示されています。2025 年までに、インテリジェントコンピューティング能力の規模は国内初、世界をリードし、一般人工知能技術革新システムが実現します。比較的完全で、高レベルの人工知能アプリケーション シナリオはさらに拡大され、中核となる業界規模が拡大します。

「生成人工知能は、過去 40 年間で最も重要な技術革命である。」これは、マイクロソフト共同創設者ビル ゲイツの最新の判断です。インテリジェンスが出現すると、科学研究とアプリケーションのイノベーションをどのように促進するかが業界の焦点になります。 9 月 7 日、2023 外灘カンファレンスの「新世代データベース - グラフ インテリジェンスの応用と開発の探求」サブフォーラムで、アント グループは融合研究「ラージ グラフ モデル」(ラージ グラフ モデル、以下「ラージ グラフ モデル」と呼ぶ)を発表しました。 LGM)。この研究では、グラフ コンピューティングをグラフ学習および大規模言語モデルと組み合わせ、大規模言語モデルの生成機能とグラフ コンピューティングの相関分析機能を使用して、より直感的で包括的な情報プレゼンテーションとより正確な洞察を提供し、それによって大規模で複雑なデジタル アプリケーションをより適切に解決します。問題。現在のところ

8月16日に開催されたWaveSummit2023ディープラーニング開発者カンファレンスで、Baiduの最高技術責任者であり、ディープラーニング技術と応用のための国家工学研究センター所長であるWang Haifeng氏は、大規模な言語モデルには、理解、生成、ロジックとメモリ、一般的な人工知能の夜明けをもたらします。 Feipiao のエコシステムには 800 人の開発者が集まり、800,000 のモデルが作成されています。王海峰氏の見解では、作成、プログラミング、問題解決、計画などの人工知能の典型的な機能はすべて、理解、生成、生成という 4 つの主要な要素に依存しています。さまざまな程度の論理力と記憶力、コアとなる基本的な能力。問題解決を例に挙げると、問題を読んでから、その質問に答え、最終的には答えを書くまで、人工知能は理解、記憶、論理、生成という 4 つの主要な能力の組み合わせにすぎません。人工知能でビッグ 4 を獲得する方法

人工知能を真に理解するには、研究者は人間の環境理解を再現できる基本的な基盤となる AGI テクノロジーの開発に注意を向ける必要があります。 Google、Microsoft、Facebook などの業界大手、イーロン・マスク氏の OpenAI などの研究所、さらには SingularityNET などのプラットフォームさえも、汎用人工知能 (AGI)、つまり人間が達成できない知的タスクを理解または学習するインテリジェント エージェントの能力に賭けています。人工知能テクノロジーの未来を表します。しかし、やや驚くべきことに、これらの企業はいずれも、人間の文脈上の理解を再現する基本的な基盤となる AGI テクノロジーの開発に注力していません。これでその理由が説明できるかもしれません

最近、Zhiding Technology と Zhiding Think Tank は、世界の生成 AI リーダーの 2023 年 TOP60 リストを正式に発表しました。 Yunzhisheng は卓越した技術力とシーン実装能力でトップとなり、その総合力が業界に改めて認められました。現在の人工知能分野の最前線として、生成 AI は世界で最もホットな科学技術トピックとなっています。 2023 年以降、世界のテクノロジー企業や研究機関は生成 AI への研究開発投資を増やし、インフラストラクチャ、モデル、アプリケーションで重要な成果を継続的に発表し、人工知能のイノベーションと商業化プロセスを促進し続けています。生成AIの分野で優れた成果を上げた同社は、生成AI産業の発展をさらに促進し、一般的な人工知能の実装を加速します。

生成型人工知能の登場は業界に新しいパラダイムを生み出すのでしょうか?技術の急速な反復と産業の進歩の加速という状況の中で、企業はどのようにして自社のイノベーション能力を導き、優れたリソースを収集し、産業レイアウトをリードし、安定的かつ持続可能な発展を確保できるでしょうか?このケースのクラスでは、いくつかの答えが見つかるかもしれません。ナレッジイノベーションプロジェクトの「スリーフィート表彰台計画」がつい最近復ダンに来て、最初の実践事例授業が上海長江デルタビジネスイノベーション研究院と復ダン経営学院の共催で行われた。復旦管理学院のWang Youwei教授とYunzhisheng会長兼最高技術責任者(CTO)のLiang Jiaen氏は、Yunzhisheng企業の発展を実際の事例サンプルとして使用し、AIの波における産業機会とビジネスの可能性について議論した。 ■戦略は実行してこそ意味がある。 ■技術的に正しくあることに加えて、私たちは業界に実際的な問題を解決できる力を与えなければなりません。

北京時間2023年8月16日、国家深層学習技術応用工学研究センター主催でWAVESUMMITディープラーニング開発者カンファレンスが開催され、百度最高技術責任者兼深層学習技術国家工学研究センター所長がこの会議に出席した。およびアプリケーションの王海峰氏が基調講演を行いました。王海峰氏は、大規模言語モデルが理解、生成、論理、記憶といった人工知能の中核となる基本機能をすでに備えており、一般的な人工知能の開発に新たな希望をもたらしていると初めて公に述べた。パドルして作成 80万以上のモデルを擁するWAVESUMMITディープラーニング開発者カンファレンスは2019年4月から開催されています。最初の会議で王海峰氏は、ディープラーニングには幅広い応用性があり、生産を工業化する能力があると指摘した。

交通量の多い都市部の道路交差点では、自動車、非自動車、歩行者の違法行為が即座に捕捉され、全国の多くの高速道路で予期せぬ事故が発生した場合、将来の交通状況を予測しながら救助車両を効率的に派遣することができます。これはどのように行われるのでしょうか? Pudong Enterprise Shanma Intelligence が AI テクノロジーを使用してこれらのシナリオを 1 つずつ特定、分析、適用する方法を見てみましょう。街中には公共カメラの映像が数多く存在し、インターネット上には毎日大量の映像データが生成されていますが、これらの映像リソースをどのように活用すればよいのでしょうか? 2023 年の世界人工知能会議で、Shanma Intelligence は ATOMAI 生産性プラットフォームを発表しました。技術成果の蓄積とデータ資産の蓄積を確実にすることがこのプラットフォームの主な目標であり、リソースを部分に分割し、効果的な再利用を実現するのが ATOMAI 生産性プラットフォームに基づいています。
