Rumah Peranti teknologi AI Gao Tongqing, Timbalan Pengurus Besar China Mobile: Mewujudkan paradigma baharu operasi perkhidmatan pintar dalam era kecerdasan buatan

Gao Tongqing, Timbalan Pengurus Besar China Mobile: Mewujudkan paradigma baharu operasi perkhidmatan pintar dalam era kecerdasan buatan

Jun 10, 2023 pm 10:25 PM
AI Perkhidmatan pintar Paradigma operasi baharu

Berita Rangkaian Kewangan Operator

Pada 9 Jun, Persidangan Sumber Pintar Beijing 2023 - forum khas mengenai infrastruktur baharu berskala besar dan operasi pintar, dihoskan oleh Institut Penyelidikan Kepintaran Buatan Sumber Pintar Beijing dan dianjurkan bersama oleh Jawatankuasa Kerja Kepintaran Buatan Internet Persatuan China dan Institut Penyelidikan Mudah Alih China, telah diadakan dengan jayanya di Beijing. Timbalan Pengurus Besar Gao Tongqing menghadiri forum itu dan menyampaikan ucaptama bertajuk "Operasi Perkhidmatan Pintar Berdasarkan Model Besar".

Gao Tongqing, Timbalan Pengurus Besar China Mobile: Mewujudkan paradigma baharu operasi perkhidmatan pintar dalam era kecerdasan buatan

Menurut Gao Tongqing, kami sedang memasuki era baharu penerapan kecerdasan buatan yang meluas, yang akan membawa perubahan global yang mendalam. Membina infrastruktur kecerdasan buatan yang kukuh dan mewujudkan perkhidmatan kecerdasan buatan yang universal dan selamat serta keupayaan operasi adalah asas untuk merealisasikan keselamatan negara, keterangkuman pintar, kepintaran di mana-mana, dan pembangunan industri pintar yang cekap dan berskala besar.

Gao Tongqing menegaskan bahawa era baharu memerlukan paradigma baharu operasi perkhidmatan pintar. Yang pertama adalah untuk menginovasikan model operasi dan pembekalan untuk merealisasikan operasi dan bekalan semua senario dan keupayaan semua faktor; ketiga ialah menginovasikan model kerjasama industri untuk merealisasikan Peralihan kepada pendekatan inovasi kolaboratif yang sistematik.

Gao Tongqing berkata bahawa dalam menghadapi trend baharu dalam teknologi kecerdasan buatan dan pembangunan industri, China Mobile telah menjadikan kecerdasan buatan sebagai bahagian teras strategi transformasi syarikat Ia telah membuat pengaturan awal dan telah menjalankan beberapa siri penerokaan dan amalan dalam inovasi operasi perkhidmatan pintar.

Matlamat keseluruhan adalah untuk membina "platform kecerdasan buatan" untuk kecerdasan buatan am untuk mencapai inovasi dalam paradigma operasi perkhidmatan pintar. Platform ini diletakkan sebagai jenis infrastruktur kecerdasan buatan baharu dan pembawa utama untuk mencapai inovasi dalam paradigma operasi perkhidmatan pintar Ia termasuk pusat pengkomputeran pintar berskala besar, platform pengagregatan data, latihan model kecerdasan buatan dan platform perkhidmatan promosi. dan model besar pintar am untuk entiti ekonomi negara , model besar industri dan komponen lain, ia boleh menyediakan perkhidmatan pintar peringkat sosial yang terbuka, cekap dan boleh dikawal berdasarkan rangkaian kuasa pengkomputeran di mana-mana.

Yang kedua ialah untuk menyatukan asas rangkaian, pengkomputeran dan infrastruktur digital secara menyeluruh. China Mobile telah membina sistem rangkaian komunikasi dengan liputan paling meluas dan pangkalan pengguna terbesar di dunia, dengan sejumlah 3.96 juta stesen pangkalan 4G dan 5G sedang beroperasi, dan keupayaan jalur lebar Gigabit meliputi 300 juta isi rumah. Dari segi kuasa pengkomputeran, China Mobile telah membina rangkaian kuasa pengkomputeran terkemuka dan membentuk susun atur pusat data "4+N+31+X" yang lengkap Jumlah kuasa pengkomputeran telah mencapai 8 EFLOPS, membentuk rangkaian tiga dimensi 20ms di seluruh negara. , 5ms secara wilayah dan 1ms peringkat wilayah pengkomputeran bulatan kelewatan. Dari segi data, kami telah mengumpul sejumlah besar data yang pelbagai dan berkualiti tinggi Pada masa ini, keseluruhan rangkaian telah mengumpulkan lebih daripada 650PB data bernilai tinggi, mewujudkan platform pengkomputeran kolaboratif teragih data besar.

Yang ketiga ialah membina otak pengkomputeran dan rangkaian untuk merangsang sepenuhnya kelebihan semua elemen rangkaian, pengkomputeran dan kecerdasan. Atas dasar memenuhi keperluan asas pengguna untuk sumber, kos dan keupayaan, melalui penderiaan pintar, orkestrasi pintar, penjadualan pintar, dan analisis pintar, otak rangkaian pengkomputeran boleh mencapai penyelesaian optimum dalam pemilihan nod kuasa pengkomputeran, laluan rangkaian, dan Model AI, mencapai padanan yang cekap dan dioptimumkan bagi rangkaian asas, sumber pengkomputeran dan keupayaan pintar dengan keperluan perniagaan pengguna.

Keempat ialah melaksanakan enjin pengkomputeran pintar baharu dengan platform kecerdasan buatan "Jiutian" sebagai teras. Sebagai tindak balas kepada permintaan untuk perkhidmatan terbuka untuk model besar, platform "Jiutian" menyokong kuasa pengkomputeran pintar yang pelbagai, rangka kerja pembelajaran mendalam, penjadualan yang cekap berdasarkan kuasa pengkomputeran heterogen merentas domain, pecutan latihan model berprestasi tinggi dalam keselarian kilokalori dan bersepadu. latihan dengan kerjasama cloud-edge Teknologi pengkomputeran pintar baharu seperti push and push boleh menyediakan keupayaan R&D bersepadu yang komprehensif untuk latihan model besar dan keupayaan MaaS baharu.

Yang kelima ialah membentuk keupayaan perkhidmatan industri kecerdasan buatan berskala besar. China Mobile telah membentuk produk perkhidmatan pintar peringkat industri yang komprehensif daripada platform, keupayaan kepada aplikasi berskala besar, termasuk 8 produk platform dan lebih daripada 370 keupayaan AI dalam pelbagai bidang seperti penglihatan mesin, pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan rangkaian 830 permohonan dalam 27 bidang dalaman dan luaran utama, nilai membolehkan tahunan produk ini telah melebihi 3.9 bilion yuan.

Yang keenam ialah mewujudkan sistem teknologi asli "kecerdasan buatan sistematik". China Mobile dengan berani memikul tugas penting inovasi saintifik dan teknologi negara, menjalankan penyelidikan mendalam tentang teras teknologi kecerdasan buatan, dan pada asalnya mencadangkan teknologi kecerdasan buatan sistematik (Holistik AI). Matlamatnya adalah untuk bergantung pada rangkaian komunikasi di mana-mana dan kuasa pengkomputeran pintar untuk secara fleksibel dan cekap menjadualkan, mengkonfigurasi dan mengendalikan keupayaan AI atas permintaan dalam persekitaran terbuka berdasarkan keperluan perniagaan pintar, supaya ia boleh menggunakan sumber rangkaian pengkomputeran yang paling munasabah berkhidmat di Internet untuk memenuhi keperluan perniagaan digital dan pintar yang semakin pelbagai, sambil memastikan perniagaan AI boleh dipercayai, boleh dikawal dan selamat.

Ketujuh ialah membina mekanisme pemerkasaan kolaboratif model besar + model kecil berdasarkan "kecerdasan buatan sistematik". Apabila memenuhi keperluan perniagaan pintar, OS AI yang sistematik secara automatik boleh merasakan keperluan untuk sambungan, kuasa pengkomputeran, data dan model, jadual atas permintaan, dan secara fleksibel dan cekap memadankan keupayaan AI terpiawai yang dihuraikan secara pintar kepada rangkaian pengkomputeran, awan dan tepi, dan Model dan keupayaan AI dibongkar secara atom dan dibina semula untuk mencapai penggunaan semula gabungan, penskalaan anjal, lelaran gelung tertutup, evolusi kolaboratif dan keselamatan endogen di bahagian awan, sisi tepi dan bahagian peranti.

Yang kelapan ialah mewujudkan sistem operasi perkhidmatan model besar yang mengintegrasikan bekalan, pengagregatan dan operasi. China Mobile memanfaatkan teknologi teras dan keupayaan operasinya untuk membina pelan operasi perkhidmatan berskala besar baharu berdasarkan model triniti. Menyediakan model berskala besar am yang dibina sendiri atau dibangunkan bersama dan model skala besar industri untuk menjadi pembekal kecerdasan am. Yang kedua ialah mengumpul, menilai dan membawa model cemerlang industri sebagai penumpuan kecerdasan am. Pengendali kecerdasan am harus menyediakan perkhidmatan pintar peringkat sosial yang selamat, cekap, fleksibel, popular dan mempunyai kos marginal yang rendah.

Kesembilan ialah mewujudkan ekologi baharu kerjasama industri berdasarkan platform utama negara dan rancangan kerjasama khas. China Mobile memberikan permainan sepenuhnya kepada "peranan kutub bahu" rantaian industri, bergantung pada platform utama negara, dan membina ekosistem kerjasama industri kecerdasan buatan "sembilan hari dan bulan" melalui kerjasama pelbagai rantaian rantaian inovasi, rantaian bekalan, dan rantaian modal, dan membina infrastruktur lembut asas dengan industri Piawaian teknikal seperti perkakasan dan model besar akan menggalakkan pembangunan pesat aplikasi industri berskala besar berdasarkan model besar dan mempercepatkan pembentukan bulatan sinaran yang membolehkan untuk pelbagai bidang ekonomi dan sosial. .

Menghadapi masa depan, Gao Tongqing berkata bahawa China Mobile bersedia bekerjasama dengan rakan kongsi untuk mencipta masa depan baharu operasi perkhidmatan pintar dalam era kecerdasan buatan am, supaya industri boleh menggunakan kecerdasan buatan seperti perkhidmatan komunikasi mudah alih.

Atas ialah kandungan terperinci Gao Tongqing, Timbalan Pengurus Besar China Mobile: Mewujudkan paradigma baharu operasi perkhidmatan pintar dalam era kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles