「AI消滅説」は百害あって一利、vivo自社開発の大型モデル・OS発売、世界最強の長文大型モデルは一度に35万字の漢字を読み取れる丨AI新小売朝報
AI マーケティング観察の重要性は、人工知能テクノロジーを使用して市場動向を分析し、消費者の行動を予測し、これらの洞察に基づいてマーケティング戦略を策定することにあります。 AI を使用すると、ターゲット ユーザーをより正確に特定し、製品やサービスをパーソナライズしてプッシュし、マーケティングの効果を向上させることができます。 AI はマーケティング プロセスを自動化し、効率を向上させ、人的資源への投資を削減することもできます。 AI テクノロジーの継続的な開発と応用により、AI マーケティング観察は企業が市場での競争上の優位性を獲得するための重要なツールになるでしょう。
AI は、たった数語で中止されてしまう 28 件の外国貿易注文を 1 か月間で保存しました >> アリババ国際ステーションのAI製品「ビジネスアシスタント」は11月1日に発売され、加盟店の海外渡航の効率性と確実性の向上を支援するため、すべての加盟店に公開されています。機能:スマートヘア製品、スマート受付などの機能があり、ワンクリックでタイトルの最適化、商品紹介の改善、商品写真や動画の生成、言葉の磨き、専門用語の出力などが可能です。 (出典:「天霞オンラインビジネス」WeChat公式アカウント) アンドリュー・ン氏がチューリング賞受賞者のディスカッションに参加: 「AI 絶滅理論」は利益よりも害のほうが大きい>> Andrew Ng 氏がチューリング賞受賞者とのディスカッションに参加します。彼は、リスクを過度に誇張すると、オープンソースを抑圧し、イノベーションを抑制する規制につながる可能性があると考えています。バイデン氏、生成 AI に関する初の大統領令に署名: バイデン米国大統領は、人工知能の開発と使用にガードレールを設定しました。この命令は、安全性、信頼性、信頼性などの側面をカバーする、米国におけるこれまでで最も包括的な AI 規制原則です。 (出典: WeChat 公開アカウント「Heart of the Machine」) 大きなモデルだけに焦点を当てるのではなく、AI の将来はこれまでにないほどクラウドに依存するようになりました。>> 大規模モデルの開発と適用には、強力なクラウド コンピューティングのサポートが必要です。クラウド コンピューティングは AI の将来の重要な要素となり、市場と投資家にとって懸念の指標となっています。 Alibaba Cloud は、基盤となるコンピューティング能力から AI プラットフォーム、モデル サービスに至るまで、あらゆるレベルで技術革新を行い、クラウド コンピューティング システムをアップグレードし、数千億のパラメータを備えた自社開発の大規模モデルである Tongyi Qianwen 2.0 を作成し、オープンソース化しました。 72Bバージョン。 (出典:「シリコンスタープロ」WeChat公開アカウント) 大規模モデルの適用に関する観察vivo の自社開発大型モデル/オペレーティング システムが利用可能になりました。ブルーハートモデルは最新のOriginOS4》をサポートしています vivo は、1B、7B、70B、130B、175B の 5 つの一般的な大型モデルをリリースしています。このうち、7Bバージョンは外部にオープンソースとなるが、130Bバージョンはすでにデバイス側に実装されている。 vivo は、自社開発した大規模モデル機能に基づいて、Lanxin Qianxun 自然言語対話ロボットと Lanxin Xiao V アシスタントも発売しました。前者は自然対話などの機能を備え、後者はvivoの最新OriginOS4システムに組み込まれたシステムレベルのAIアシスタントです。 (出典: 「Qubit」WeChat 公開アカウント) 一度に 350,000 個の漢字を読み取ることができる世界で最も強力な長文モデル: Baichuan2-192K がオンラインです>>
Baichuan Intelligence がリリースした Baichuan2-192K 大型モデルは、コンテキスト ウィンドウの長さが世界で最も長く、一度に約 35 万字の漢字を処理できる大型モデルです。メディア、金融、法律などの分野に適しており、長い文書を迅速に理解して分析し、質疑応答などの機能を提供します。このモデルの技術的な利点は、アルゴリズムとエンジニアリングの極端な最適化を通じて、ウィンドウの長さとモデルのパフォーマンスのバランスを達成できることにあります。 (出典: WeChat 公開アカウント「Heart of the Machine」)
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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

Volcano Engine の社長である Tan Dai 氏は、大規模モデルを実装したい企業は、モデルの有効性、推論コスト、実装の難易度という 3 つの重要な課題に直面していると述べました。複雑な問題を解決するためのサポートとして、適切な基本的な大規模モデルが必要です。また、サービスは低コストの推論を備えているため、大規模なモデルを広く使用できるようになり、企業がシナリオを実装できるようにするためには、より多くのツール、プラットフォーム、アプリケーションが必要になります。 ——Huoshan Engine 01 社長、Tan Dai 氏。大きなビーンバッグ モデルがデビューし、頻繁に使用されています。モデル効果を磨き上げることは、AI の実装における最も重要な課題です。 Tan Dai 氏は、良いモデルは大量に使用することでのみ磨かれると指摘しました。現在、Doubao モデルは毎日 1,200 億トークンのテキストを処理し、3,000 万枚の画像を生成しています。企業による大規模モデルシナリオの実装を支援するために、バイトダンスが独自に開発した豆包大規模モデルが火山を通じて打ち上げられます。

「高度な複雑性、高度な断片化、およびクロスドメイン」は、輸送業界のデジタル化およびインテリジェントなアップグレードに向かう上で常に主要な問題点でした。最近、チャイナビジョン、西安雁塔区政府、西安未来人工知能コンピューティングセンターが共同で構築したパラメータースケール1000億の「秦嶺・秦川交通モデル」は、スマート交通・交通分野を指向している。西安とその周辺地域にサービスを提供しており、この地域はスマート交通イノベーションの拠点となるでしょう。 「秦嶺・秦川交通モデル」は、オープンシナリオにおける西安の膨大な地元交通生態データ、中国科学ビジョンが自社開発したオリジナルの高度なアルゴリズム、そして西安未来人工知能コンピューティングセンターのShengteng AIの強力なコンピューティング能力を組み合わせたものです。道路網の監視を提供するため、緊急指令、メンテナンス管理、公共交通機関などのスマートな交通シナリオは、デジタルでインテリジェントな変化をもたらします。交通管理には都市ごとに異なる特徴があり、道路の交通状況も異なります。

1. TensorRT-LLM の製品位置付け TensorRT-LLM は、NVIDIA が開発した大規模言語モデル (LLM) 向けのスケーラブルな推論ソリューションです。 TensorRT 深層学習コンパイル フレームワークに基づいて計算グラフを構築、コンパイル、実行し、FastTransformer の効率的なカーネル実装を利用します。さらに、デバイス間の通信には NCCL を利用します。開発者は、カットラスに基づいてカスタマイズされた GEMM を開発するなど、技術開発や需要の違いに基づいて特定のニーズを満たすためにオペレーターをカスタマイズできます。 TensorRT-LLM は、NVIDIA の公式推論ソリューションであり、高いパフォーマンスを提供し、実用性を継続的に向上させることに尽力しています。 TensorRT-LL

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。

4月4日のニュースによると、中国サイバースペース局は最近、登録された大型モデルのリストを発表し、その中にチャイナモバイルの「九天自然言語インタラクション大型モデル」が含まれており、チャイナモバイルの九天AI大型モデルが生成人工言語を正式に提供できることを示した。外部世界への諜報機関。チャイナモバイルは、これは中央企業が開発した初めての大規模モデルであり、国家の「生成人工知能サービス登録」と「国内深層合成サービスアルゴリズム登録」の二重登録を通過したと述べた。報告によると、Juiutian の自然言語インタラクション大規模モデルは、強化された業界能力、セキュリティ、信頼性の特徴を持ち、フルスタック ローカリゼーションをサポートしており、90 億、139 億、570 億、1000 億などのさまざまなパラメータ バージョンを形成しており、クラウド、エッジ、エンドでは状況が異なりますが、柔軟に導入できます。

テストの問題が簡単すぎると、上位の生徒も下位の生徒も 90 点を獲得でき、その差は広がりません。Claude3、Llama3、さらには GPT-5 などのより強力なモデルが後にリリースされるため、業界はより困難で差別化されたモデルのベンチマークが緊急に必要です。大型モデルアリーナの背後にある組織 LMSYS は、次世代ベンチマーク Arena-Hard を発表し、広く注目を集めました。 Llama3 命令の 2 つの微調整されたバージョンの強度に関する最新のリファレンスもあります。全員が同様のスコアを持っていた以前の MTBench と比較すると、アリーナとハードの識別は 22.6% から 87.4% に増加し、一目で強くも弱くもなりました。 Arena-Hard は、アリーナからのリアルタイムの人間データを使用して構築されており、人間の好みとの一致率は 89.1% です。

この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は
