


Penyelesaian bersepadu latihan dan promosi model besar Shengteng AI akan dikeluarkan di WAIC
Pada 6 Julai 2023, Shanghai akan menjadi tuan rumah Persidangan Kepintaran Buatan Dunia (WAIC) dengan tema "Pintar Menghubungkan Dunia, Membentuk Masa Depan". Sebagai bahagian penting dalam persidangan itu, "Forum Sidang Kemuncak Industri Kepintaran Buatan Naik" yang dihoskan oleh Perikatan Strategik Inovasi Teknologi Industri Kepintaran Buatan Generasi Baharu (AITISA) dan Perikatan Pembangunan Industri Kepintaran Buatan China (AIIA) dan dihoskan oleh Huawei juga akan diadakan pada hari itu, memfokuskan pada kawasan tumpuan Perindustrian seperti model besar dan kecerdasan saintifik (AI untuk Sains, disingkat sebagai "AI4S") menerokai teknologi termaju kecerdasan buatan, dan bekerjasama untuk menjadikan kecerdasan buatan lebih praktikal dalam industri dan memenangi -menang dalam era baru kecerdasan.
Shengteng AI mematuhi prinsip "perkakasan terbuka, perisian sumber terbuka, rakan kongsi yang membolehkan dan membangunkan bakat", dan menyatukan teknologi dan rakan kongsi perniagaan untuk mencipta industri kecerdasan buatan "pembinaan bersama, perkongsian dan menang-menang" . Pada masa ini ia telah membangunkan 1.8 juta+ pembangun, membuka kursus kecerdasan buatan berkaitan Shengteng AI di lebih 300 universiti, membangunkan 1,200+ rakan kongsi industri, bersama-sama mengeram lebih daripada 2,500 penyelesaian, dan mengupah 4 ahli akademik dan 14 pemimpin industri sebagai perunding kehormat dan MVP bagi Shengteng. Memimpin dan menyumbang kepada kebangkitan industri AI, terutamanya dalam inovasi bersama model besar, penyelidikan saintifik AI4S, pembangunan industri, pembinaan ekologi, kerjasama industri-universiti, dll., dengan hasil yang luar biasa, menyediakan asas yang kukuh dan stabil. untuk industri kecerdasan buatan China.

Shengteng AI model besar penyelesaian latihan dan promosi yang dikeluarkan
Kecerdasan buatan sedang bergerak ke era penjanaan kandungan, menumbangkan beribu-ribu industri dan membawa imaginasi tanpa had. Pembangunan model besar telah membawa pertumbuhan pesat dalam permintaan untuk kuasa pengkomputeran Berdasarkan inovasi individu, Huawei telah memainkan sepenuhnya kelebihan awan, pengkomputeran, penyimpanan, rangkaian dan tenaga, dan menjalankan inovasi seni bina untuk membuat. Gugus AI Ascend berprestasi lebih tinggi Dan lebih dipercayai. Pada masa ini, kira-kira separuh daripada model besar dibangunkan berdasarkan Shengteng AI Shengteng AI menyediakan perisian asas kecerdasan buatan dan platform perkakasan, bekerjasama dengan rakan kongsi untuk mengeram model besar yang inovatif dan aplikasi AI, dan membina sistem pembolehan proses penuh untuk model besar. daripada perancangan, pembangunan kepada perindustrian Huawei Bekerjasama dengan rakan kongsi untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan model besar, latihan dan penggunaan, memudahkan latihan cekap dan penggunaan model besar, mempercepatkan pelancaran perniagaan, dan mempromosikan transformasi digital dan peningkatan industri. Pada forum itu, Huawei akan bekerjasama dengan lebih 20 unit R&D model besar untuk bersama-sama melancarkan majlis inovasi model besar berdasarkan Ascend AI untuk mempercepatkan R&D dan inovasi aplikasi model besar oleh semua pihak. Pada masa yang sama, Huawei juga akan bekerjasama dengan rakan kongsi untuk mengeluarkan penyelesaian bersepadu untuk latihan dan promosi model besar Ascend AI untuk menyelesaikan masalah kesakitan industri seperti kos yang tinggi, kitaran panjang dan kesukaran teknikal dalam pembangunan dan aplikasi model besar, dan mempromosikan aplikasi model besar dalam pelbagai industri.
Hasil AI4S dikeluarkan
Paradigma baharu AI4S didorong oleh kecerdasan buatan untuk membimbing eksperimen, merangsang penerokaan teori dan algoritma, serta mempercepat dan mengoptimumkan pengiraan saintifik. Model besar "Eastern Wing Wind" yang dibangunkan oleh COMAC Shanghai Aircraft Design and Research Institute berdasarkan Shengteng AI juga akan dikeluarkan, yang akan merealisasikan simulasi cecair sayap superkritikal tiga dimensi dan membolehkan simulasi pantas dan berketepatan tinggi bagi penerbangan senario penuh keadaan pesawat besar , mempercepatkan proses penyelidikan dan pembangunan pesawat besar.
Di forum itu, Institut Maklumat Saintifik dan Teknologi China akan mengeluarkan peta inovasi penyelidikan saintifik AI4S. Ascend AI memfokuskan pada keupayaan perisian asas AI4S, menyediakan pangkalan kuasa pengkomputeran asas, menyokong makmal nasional, platform perkhidmatan kuasa pengkomputeran awam, dsb. dalam membina kuasa pengkomputeran bebas, dan menyediakan rangka kerja setempat, perpustakaan pecutan, suite, rantai alat, dsb. ., untuk membolehkan pembangunan ekologi AI4S.
Pelaksanaan industri dan peningkatan AI mencipta masa depan baharu untuk industri
Di forum itu, ahli akademik, pakar, cendekiawan dan pemimpin perniagaan daripada kecerdasan buatan, mekanik bendalir, komunikasi, pembuatan, tenaga dan bidang lain akan membincangkan terkini trend teknologi dan perkongsian Hasil penyelidikan saintifik terkini dalam industri kecerdasan buatan dan kemajuan terkini dalam industri berdaya AI Wakil daripada Commercial Aircraft Corporation of China, China Merchants Bank, iFlytek dan syarikat lain akan menunjukkan amalan integrasi Ascend AI dengan AI dalam. mekanik bendalir, kewangan, teknologi dan bidang lain.
Pada masa yang sama, Shengteng AI dan Komuniti Sumber Terbuka Shengsi berganding bahu dengan rakan kongsi dari semua lapisan masyarakat untuk bersama-sama mengadakan pameran, memaparkan pelbagai produk dan penyelesaian perkakasan terkini Shengteng AI, serta berbilang model berskala besar pengalaman interaktif dan pelaksanaan teknologi. Di kawasan syarahan awam AI Shengteng, juga akan terdapat lebih daripada 20 aktiviti menarik seperti keluaran produk baharu, pemeteraian bersama dan perkongsian pakar.
Lebih banyak kandungan yang menarik boleh didapati di Forum Sidang Kemuncak Industri Kepintaran Buatan Shengteng Lawati komuniti Shengteng untuk membuat temu janji menonton siaran langsung: hiascend.com
Atas ialah kandungan terperinci Penyelesaian bersepadu latihan dan promosi model besar Shengteng AI akan dikeluarkan di WAIC. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
