Shengteng AI 기술을 사용한 Qinling·Qinchuan 교통 모델은 Xi'an이 스마트 교통 혁신 센터를 구축하는 데 도움이 됩니다.
"매우 복잡하고, 고도로 단편적이며, 도메인 간"은 운송 산업의 디지털 및 지능적 업그레이드로 가는 길에서 항상 주요 문제점이었습니다. 최근 중국사이언스비전, 시안옌타구정부, 시안미래인공지능컴퓨팅센터가 공동으로 구축한 매개변수 규모 1000억 규모의 '친링·친촨 교통 모델'이 스마트 교통 분야를 지향하고 있다. 시안과 주변 지역에 서비스를 제공하여 스마트 교통 혁신의 거점을 만들 것입니다.
'친링·친촨 교통 대형 모델'은 대규모 공개 시나리오에서 시안의 지역 교통 생태 데이터, 중국 사이언스 비전이 독자적으로 개발한 독창적인 고급 알고리즘, 시안 미래 인공 지능 컴퓨팅의 Shengteng AI의 강력한 컴퓨팅 성능을 결합합니다. Center를 통해 도로에 대한 로드맵을 제공하고, 네트워크 모니터링, 비상 명령, 유지 관리, 대중 교통 및 기타 스마트 교통 시나리오를 제공하여 디지털 혁신을 가져옵니다.
교통 관리는 도시마다 특성이 다릅니다. 도로의 교통 특성, 운전 패턴 및 교통 흐름에 큰 차이가 있습니다. 따라서 교통사고 관리, 특별 거버넌스, 종합 운영 측면에서 목표한 개선 조치가 여전히 필요합니다
교통안전 관리 분야에서는 지방 전역의 불법 차량 강화의 어려움, 종합적인 도로 안전 관리의 어려움, 쓰레기 수거차 등 운행 차량에 대한 포괄적인 법 집행의 문제 등 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 특정 시나리오. 이러한 문제점을 해결하기 위해 "친링·친촨 교통 모델"은 고유한 모델 기능을 활용하여 유리한 솔루션을 제공합니다
2인승 및 1인승 차량, 쓰레기 수거차, 유해 화학물질 수거차 등 특수 차량에 대한 종합 관리 계획에서 카메라를 사용하는 '재사용' 방법은 빛 등 실제 조건에 따라 달라질 수 있습니다. , 촬영 각도, 이미지 배경 및 폐색 문제의 영향으로 인해 이러한 작동 차량의 식별 및 추적에 영향을 미칩니다. 이 변형 가능한 모델 구조는 대상의 위치와 규모에 따라 이미지를 적응적으로 분할하고, 차량 자세, 각도, 폐색 등 변수로 인한 간섭 요인을 효과적으로 극복하고, 차량의 다양한 특수 카테고리를 엔드 투 엔드로 정확하게 식별할 수 있습니다. 엔드엔드 솔루션 제공 시 애플리케이션 구현 문제를 더욱 안정적으로 해결
도로 관리 및 유지보수 시나리오에서는 다양한 유형의 도로 질병 데이터 수집 차량, 복잡한 유형의 도로 명백한 질병 데이터, 밀리미터 수준 식별의 어려움 등 다양한 요인으로 인해 PCI 및 PQI 보고서 전달 주기가 길고 빈번합니다. 재작업 문제, "Qinling·Qinchuan 교통 모델"은 고속도로, 국도 및 지방 고속도로와 같은 고속도로 소유자가 업계의 일반적인 문제점을 효과적으로 해결할 수 있도록 지원하는 탁월한 역량을 갖추고 있습니다.
예를 들어, 고속도로의 미세한 균열 식별에서 모델은 사전 학습 단계에서 풍부한 사전 지식을 학습했기 때문에 롱테일 데이터 세트로 전송하면 특징 표현을 더 쉽게 학습할 수 있습니다. 꼬리 카테고리 . 작은 유형의 도로 질병 식별과 같은 실제 응용 분야에 구현하면 식별 정확도도 기존 수동 및 반자동 마킹 방법보다 더 정확하고 효율적입니다. 도시 교통 혼잡 관리 시나리오에서는 솔루션을 도시의 교통 특성과 결합하여 도시 교통 관리자 전체를 지원하여 교통 비상 관리 및 상황 분석의 포괄적인 역량을 향상시켜야 합니다
.'친링·친촨 교통 모델'은 자체 다중 모드 감지 신호 융합 기능과 교차로 파견 의사 결정 기능을 시안의 '체스판 도로 네트워크, 여러 센터가 있는 하나의 도시' 도시 도로 분배와 결합하여 감지할 수 있습니다. 다양한 지역의 핵심 교차로 및 간선의 차량, 보행자, 도로의 현황과 과거 교통 데이터의 특성 분포를 기반으로 도시 교통 관리자가 이에 따른 교통 흐름 조정 계획을 제공할 수 있도록 지원하여 교통 혼잡을 완화할 뿐만 아니라, 혼잡으로 인한 사고 가능성도 최소화합니다.
핵심 비즈니스 시나리오를 심층 분석한 '친링·친촨 교통 모델'은 현재 도시 교통에 대한 종합적인 교통 안전 관리, 지능형 데이터 분석 및 판단 등 성숙한 응용 기능을 갖추고 있으며, 지능 수준은 현재 응용 상태보다 훨씬 뛰어납니다. 업계의.
차이나비전은 앞으로도 시안시정부, 시안미래인공지능컴퓨팅센터와 지속적으로 협력해 자율주행 보조 등 측면에서 '친링·친촨 교통 모델' 적용 가능성을 공동으로 모색할 예정이다. 차량-도로 협업 V2X는 Shengteng AI 기본 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼을 기반으로 합니다. 우리는 뛰어난 과학기술력과 디지털 혁신기술을 활용하여 도시교통에 힘을 실어주고, 도시교통의 디지털 업그레이드를 촉진하며, 교통강국 건설에 지혜와 기술력을 기여하겠습니다!
China Vision Language에 대한 내용을 다시 작성해야 합니다
시노비전은 중국과학원 자동화 연구소 산하 기업으로 20년 이상 인공지능 분야에 주력해 왔으며 풍부한 기술 경험을 축적해 왔습니다. 우리는 다중 이종 센싱 및 세밀한 인식을 위한 핵심 기술 개발에 전념하고 있으며, 스마트 교통 분야를 위한 광범위한 인공 지능 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼과 솔루션을 제공합니다
시노비전은 스마트 교통 분야의 대표적인 성장 기업으로서 다년간의 스마트 교통 분야의 깊은 재배와 축적을 바탕으로 한 뛰어난 기술력으로 운송 산업에서 보편적인 시각적 모델의 "최적 솔루션"을 지속적으로 탐구하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 운송.
스마트 교통 분야에서 Sinovision은 현재 도시, 농촌 지역, 고속도로 및 교통 허브 등 4가지 교통 응용 시나리오에 디지털 지능형 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 우리는 이를 달성하기 위해 최첨단 기술 제품을 사용합니다
시안미래인공지능컴퓨팅센터 소개
Xi'an 미래 인공 지능 컴퓨팅 센터는 중국의 차세대 인공 지능 공공 컴퓨팅 파워 개방형 혁신 플랫폼으로서 중국 북서부 최초의 대규모 인공 지능 컴퓨팅 파워 클러스터이며 "독립적으로 혁신적인 인공 지능 소프트웨어 및 하드웨어"를 사용합니다. "인프라"를 One Center 구축의 핵심 지원으로 인공지능 대학, 기업 및 과학 연구 기관에 정확하고 신뢰할 수 있는 모델 훈련 및 추론 서비스를 제공하고 컴퓨팅 파워에 대한 산업 발전의 다양한 요구를 충족하며 " 인공지능의 정책-산업-학술-대학". "연구 및 사용"의 폐쇄 루프.
아래 사진을 슬라이드 해주세요
자세히 알아보기【화웨이 중국 정부 및 기업 비즈니스】최신 뉴스
매번 '바라보는' 모습을 볼 수 있어요!
위 내용은 Shengteng AI 기술을 사용한 Qinling·Qinchuan 교통 모델은 Xi'an이 스마트 교통 혁신 센터를 구축하는 데 도움이 됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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.

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.

"높은 복잡성, 높은 단편화 및 교차 도메인"은 항상 운송 산업의 디지털 및 지능적 업그레이드로 가는 길의 주요 문제점이었습니다. 최근에는 China Vision, Xi'an Yanta District Government, Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center가 공동으로 구축한 매개변수 규모 1,000억 규모의 '친링·친추안 교통 모델'이 스마트 교통 및 스마트 교통 분야를 지향하고 있습니다. 시안과 그 주변 지역에 서비스를 제공하여 스마트 교통 혁신의 거점을 만들 것입니다. '친링·친추안 교통 모델'은 개방형 시나리오의 시안의 대규모 지역 교통 생태 데이터, China Vision이 독자적으로 개발한 독창적인 고급 알고리즘, 시안 미래 인공 지능 컴퓨팅 센터의 Shengteng AI의 강력한 컴퓨팅 성능을 결합하여 도로를 제공합니다. 네트워크 모니터링, 비상 명령, 유지 관리, 대중 교통 등 스마트 교통 시나리오는 디지털 및 지능적 변화를 가져옵니다. 교통 관리는 도시마다 특성이 다르며 도로 교통도 다릅니다.

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
