Kunlun Wanwei CEO Fang Han: 생성 AI 데이터에 병목 현상이 발생하여 산업별 대형 모델을 구축하는 것이 좋습니다.
Kunlun Wanwei CEO Fang Han: 생성 AI 데이터에 병목 현상이 발생하여 산업별 대형 모델을 구축하는 것이 좋습니다
5월 19일 보도에 따르면 Kunlun Wanwei Company의 Fang Han CEO는 최근 공식 공개 계정에서 생성 인공 지능에 대한 자신의 견해를 자세히 설명했습니다. Fang Han은 생성 AI의 병목 현상은 데이터에 있으며, 데이터 임계값은 여전히 매우 높다고 지적했습니다. 향후 대규모 AI 모델의 비즈니스 모델은 비용 절감과 효율성 향상을 통해서만 실현될 수 있습니다. 업계에서는 가능한 한 빨리 대형 모델을 수용해 자국 업계 전용 대형 모델을 만드는 것이 필요하며, 구체적으로 "게임 업계에서는 AIGC를 사용하는 것을 권장하지 않으며, 이를 어떻게 활용할 것인지에 더 많은 관심을 기울여야 한다"고 밝혔다. 게임 플레이를 개선하기 위해 AIGC 기술을 사용합니다." 또한 그는 대형 모델 엔지니어링의 다중 양식 가능성에 대해 낙관적입니다.
Fang Han은 또한 대형 모델 엔지니어링에서 다중 양식의 전망에 대해 낙관적입니다. 통합 멀티모달 기술은 오디오, 텍스트, 이미지 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있어 대형 모델의 성능을 더욱 향상시킵니다. 연구기관 IDTechEx는 최근 2023년부터 2033년까지 AI 칩 시장 동향을 전망하는 보고서를 발표했다. 2033년까지 AI 칩 시장 규모는 2,576억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 대형 모델 기술도 대세로 자리잡을 전망이다. 중요한 성장 동력.
AI 기술의 적용은 점차 다양한 산업으로 확산되고 있으며, 그 중 글로벌 게임 시장은 2022년에 1조 1,107억 6천만 위안에 이를 것입니다. 전 세계 모바일 게임 시장 규모는 약 5,945억 1,900만 위안 규모입니다. 게임 산업에서는 NPC 행동 시뮬레이션, 게임 장면 생성, 화면 최적화 및 기타 측면이 포함됩니다. 이러한 애플리케이션에서 생성 AI 기술은 홍보에 중요한 역할을 합니다.
예를 들어, "The Witcher 3"에서는 NPC 캐릭터의 인공 지능이 플레이어의 행동에 따라 적절하게 반응하여 게임 경험을 더욱 현실감 있게 만들어줍니다. 'Red Dead Redemption 2'에서는 생성 AI 기술을 사용하여 게임 장면의 디테일과 이미지 품질을 크게 향상시켰습니다.
게임 개발자는 생성 AI 기술을 활용해 고품질의 게임 콘텐츠를 더 빠르게 제작할 수 있어 제작 비용을 절감하고 경쟁력을 높일 수 있습니다.
향후 게임 산업 발전에서 AI 기술의 역할은 점점 더 중요해질 것입니다. 향후 게임 개발자의 경쟁에서는 AI 기술을 능숙하게 적용하여 게임 경험을 향상하고 효율성을 높이며 비용을 절감하는 방법이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
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5월 30일, Tencent는 Hunyuan 모델의 포괄적인 업그레이드를 발표했습니다. Hunyuan 모델을 기반으로 하는 앱 "Tencent Yuanbao"가 공식 출시되었으며 Apple 및 Android 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다. 이전 테스트 단계의 Hunyuan 애플릿 버전과 비교하여 Tencent Yuanbao는 일상 생활 시나리오를 위한 작업 효율성 시나리오를 위한 AI 검색, AI 요약 및 AI 작성과 같은 핵심 기능을 제공하며 Yuanbao의 게임 플레이도 더욱 풍부해지고 다양한 기능을 제공합니다. , 개인 에이전트 생성과 같은 새로운 게임 플레이 방법이 추가됩니다. Tencent Cloud 부사장이자 Tencent Hunyuan 대형 모델 책임자인 Liu Yuhong은 "Tencent는 먼저 대형 모델을 만들기 위해 노력하지 않을 것입니다."라고 말했습니다. Tencent Hunyuan 대형 모델 비즈니스 시나리오에서 풍부하고 방대한 폴란드 기술을 활용하면서 사용자의 실제 요구 사항에 대한 통찰력을 얻습니다.

Volcano Engine의 Tan Dai 사장은 대형 모델을 구현하려는 기업은 모델 효율성, 추론 비용, 구현 어려움이라는 세 가지 주요 과제에 직면하게 된다고 말했습니다. 복잡한 문제를 해결하기 위한 지원으로 좋은 기본 대형 모델이 있어야 하며, 서비스를 통해 대규모 모델을 널리 사용할 수 있으며 기업이 시나리오를 구현하는 데 더 많은 도구, 플랫폼 및 애플리케이션이 필요합니다. ——Tan Dai, Huoshan Engine 01 사장. 대형 빈백 모델이 출시되어 많이 사용되고 있습니다. 모델 효과를 연마하는 것은 AI 구현에 있어 가장 중요한 과제입니다. Tan Dai는 좋은 모델은 많은 양의 사용을 통해서만 연마될 수 있다고 지적했습니다. 현재 Doubao 모델은 매일 1,200억 개의 텍스트 토큰을 처리하고 3,000만 개의 이미지를 생성합니다. 기업이 대규모 모델 시나리오를 구현하는 데 도움을 주기 위해 ByteDance가 독자적으로 개발한 beanbao 대규모 모델이 화산을 통해 출시됩니다.

제너레이티브 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인간 인공지능 기술의 일종이다. 그렇다면 인공지능이란 무엇인가? 인공지능과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요? 인공 지능은 자율적으로 추론하고, 학습하고, 행동을 수행할 수 있는 시스템인 지능형 에이전트의 생성을 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 기본적으로 인공지능은 인간처럼 생각하고 행동하는 기계를 만드는 이론과 방법에 관심이 있습니다. 이 분야 내에서 머신러닝 ML은 인공지능 분야입니다. 입력 데이터를 기반으로 모델을 훈련하는 프로그램 또는 시스템입니다. 훈련된 모델은 모델이 훈련된 통합 데이터에서 파생된 새롭거나 보이지 않는 데이터로부터 유용한 예측을 할 수 있습니다.

1. TensorRT-LLM의 제품 포지셔닝 TensorRT-LLM은 NVIDIA에서 LLM(대형 언어 모델)을 위해 개발한 확장 가능한 추론 솔루션입니다. TensorRT 딥 러닝 컴파일 프레임워크를 기반으로 계산 그래프를 구축, 컴파일 및 실행하고 FastTransformer의 효율적인 커널 구현을 활용합니다. 또한 장치 간 통신에는 NCCL을 활용합니다. 개발자는 커틀라스를 기반으로 한 맞춤형 GEMM을 개발하는 등 기술 개발 및 수요 차이를 기반으로 특정 요구 사항을 충족하도록 운영자를 맞춤화할 수 있습니다. TensorRT-LLM은 고성능을 제공하고 실용성을 지속적으로 개선하기 위해 노력하는 NVIDIA의 공식 추론 솔루션입니다. 텐서RT-LL

4월 4일 뉴스에 따르면 중국 사이버공간국은 최근 등록된 대형 모델 목록을 공개했는데, 여기에 차이나 모바일의 'Jiutian Natural Language Interaction Large Model'이 포함돼 있어 차이나 모바일의 Jiutian AI 대형 모델이 공식적으로 생성 인공 지능을 제공할 수 있음을 알렸다. 외부 세계에 대한 정보 서비스. 차이나 모바일은 이 모델이 중앙 기업이 개발한 최초의 대규모 모델로 국가 '생성 인공 지능 서비스 등록'과 '국내 심층 합성 서비스 알고리즘 등록' 이중 등록을 모두 통과했다고 밝혔습니다. 보고서에 따르면 Jiutian의 자연어 상호 작용 대형 모델은 향상된 산업 역량, 보안 및 신뢰성을 갖추고 있으며 풀 스택 현지화를 지원하며 90억, 139억, 570억, 1000억 등 다양한 매개변수 버전을 형성했습니다. 클라우드에 유연하게 배포할 수 있으며 엣지와 엔드는 상황이 다릅니다.

시험 문제가 너무 단순하면 상위권 학생과 하위 학생 모두 90점을 받을 수 있어 격차가 더 벌어질 수 없다… 클로드3, 라마3, 심지어 GPT-5 등 더욱 강력한 모델이 출시되면서 업계는 보다 어렵고 차별화된 모델 벤치마크가 시급히 필요합니다. 대형 모델 아레나를 운영하는 조직인 LMSYS가 차세대 벤치마크인 Arena-Hard를 출시해 큰 관심을 끌었습니다. Llama3 명령의 두 가지 미세 조정 버전의 강점에 대한 최신 참조도 있습니다. 이전에 비슷한 점수를 받았던 MTBench와 비교하면 Arena-Hard 판별력이 22.6%에서 87.4%로 증가해 한눈에 봐도 강하고 약해졌습니다. Arena-Hard는 경기장의 실시간 인간 데이터를 사용하여 구축되었으며 인간 선호도와 89.1%의 일치율을 가지고 있습니다.

1. 배경 소개 먼저 Yunwen Technology의 발전 역사를 소개하겠습니다. Yunwen Technology Company...2023년은 대형 모델이 유행하는 시기입니다. 많은 기업에서는 대형 모델 이후 그래프의 중요성이 크게 감소했으며 이전에 연구된 사전 설정 정보 시스템이 더 이상 중요하지 않다고 생각합니다. 그러나 RAG의 홍보와 데이터 거버넌스의 확산으로 우리는 보다 효율적인 데이터 거버넌스와 고품질 데이터가 민영화된 대형 모델의 효율성을 향상시키는 중요한 전제 조건이라는 것을 알게 되었습니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 주목하기 시작했습니다. 지식 구축 관련 콘텐츠에 이는 또한 탐구할 수 있는 많은 기술과 방법이 있는 더 높은 수준으로 지식의 구성 및 처리를 촉진합니다. 신기술의 출현이 기존 기술을 모두 패배시키는 것이 아니라, 신기술과 기존 기술을 통합할 수도 있음을 알 수 있습니다.

6월 13일 뉴스에 따르면 Byte의 'Volcano Engine' 공개 계정에 따르면 Xiaomi의 인공 지능 비서인 'Xiao Ai'가 Volcano Engine과 협력을 이루었습니다. 두 당사자는 beanbao 대형 모델을 기반으로 보다 지능적인 AI 상호 작용 경험을 달성할 것입니다. . ByteDance가 만든 대형 빈바오 모델은 매일 최대 1,200억 개의 텍스트 토큰을 효율적으로 처리하고 3,000만 개의 콘텐츠를 생성할 수 있는 것으로 알려졌습니다. Xiaomi는 Doubao 대형 모델을 사용하여 자체 모델의 학습 및 추론 능력을 향상시키고 사용자 요구를 보다 정확하게 파악할 뿐만 아니라 보다 빠른 응답 속도와 보다 포괄적인 콘텐츠 서비스를 제공하는 새로운 "Xiao Ai Classmate"를 만들었습니다. 예를 들어, 사용자가 복잡한 과학 개념에 대해 질문하면 &ldq
