


Neusoft menubuhkan Institut Penyelidikan Teknologi Ajaib untuk secara aktif menyusun strategi kejuruteraan sistem model bahasa besar untuk menyambut era AI.
Neusoft baru-baru ini mengumumkan penubuhan Institut Penyelidikan Teknologi Sihir Neusoft, yang bertujuan untuk terus meneroka inovasi dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan untuk menggalakkan pelaksanaan strategi kejuruteraan sistem model bahasa besar dan bertindak balas secara menyeluruh terhadap peluang dan cabaran yang dibawa oleh era model besar
Institut Penyelidikan Teknologi Neusoft Magic akan menggunakan pengetahuan industri sedia ada syarikat, data domain dan sejumlah besar sumber kod untuk membangunkan teknologi dan produk utama untuk mencapai matlamat teras "pengeluaran perisian pintar" dan "perkhidmatan pintar perisian". Institut itu akan menyokong transformasi perniagaan Neusoft daripada pembangunan perisian dipacu fungsi kepada pengeluaran perisian dipacu kecerdasan, serta migrasi daripada penggunaan perisian dipacu perniagaan kepada perkhidmatan perisian dipacu pengetahuan
Institut Penyelidikan Teknologi Neusoft Magic merancang untuk melancarkan platform pembangunan universal Neusoft LLM-SE, yang direka untuk memenuhi keperluan teras aplikasi peringkat perusahaan, termasuk profesionalisme, konsistensi, kebolehtafsiran dan keselamatan. Platform ini akan merangkumi pelbagai bidang seperti penjagaan perubatan, sumber manusia dan keselamatan sosial, insurans perubatan, hal ehwal kerajaan, kewangan, media, sumber manusia dan kereta pintar, dan membina aplikasi lapangan Neusoft LLM-SE+ untuk mencapai aplikasi praktikal dan promosi berskala besar. daripada senario biasa, mencipta platform baharu untuk Neusoft berdasarkan Menyediakan sokongan menyeluruh untuk transformasi perniagaan model besar AI
Selain itu, Institut Penyelidikan Teknologi Neusoft Magic juga akan bekerja keras untuk membina ekosistem kerjasama luaran, termasuk membina pusat kuasa pengkomputeran Neusoft AI dan menjalankan penyelidikan aplikasi mengenai teknologi berkaitan AIGC untuk mewujudkan ekosistem kecerdasan buatan Neusoft yang lengkap
Sila nyatakan bahawa hak cipta adalah milik "Teknologi Pengetahuan Baharu iNews", sila jangan menghasilkan semula tanpa kebenaran
Atas ialah kandungan terperinci Neusoft menubuhkan Institut Penyelidikan Teknologi Ajaib untuk secara aktif menyusun strategi kejuruteraan sistem model bahasa besar untuk menyambut era AI.. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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





Penterjemah |. Tinjauan Bugatti |. Chonglou Artikel ini menerangkan cara menggunakan enjin inferens GroqLPU untuk menjana respons sangat pantas dalam JanAI dan VSCode. Semua orang sedang berusaha membina model bahasa besar (LLM) yang lebih baik, seperti Groq yang memfokuskan pada bahagian infrastruktur AI. Sambutan pantas daripada model besar ini adalah kunci untuk memastikan model besar ini bertindak balas dengan lebih cepat. Tutorial ini akan memperkenalkan enjin parsing GroqLPU dan cara mengaksesnya secara setempat pada komputer riba anda menggunakan API dan JanAI. Artikel ini juga akan menyepadukannya ke dalam VSCode untuk membantu kami menjana kod, kod refactor, memasukkan dokumentasi dan menjana unit ujian. Artikel ini akan mencipta pembantu pengaturcaraan kecerdasan buatan kami sendiri secara percuma. Pengenalan kepada enjin inferens GroqLPU Groq

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

Potensi model bahasa besar dirangsang - ramalan siri masa berketepatan tinggi boleh dicapai tanpa melatih model bahasa besar, mengatasi semua model siri masa tradisional. Monash University, Ant dan IBM Research bersama-sama membangunkan rangka kerja umum yang berjaya mempromosikan keupayaan model bahasa besar untuk memproses data jujukan merentas modaliti. Rangka kerja telah menjadi inovasi teknologi yang penting. Ramalan siri masa bermanfaat untuk membuat keputusan dalam sistem kompleks biasa seperti bandar, tenaga, pengangkutan, penderiaan jauh, dsb. Sejak itu, model besar dijangka merevolusikan perlombongan data siri masa/spatiotemporal. Pasukan penyelidikan rangka kerja pengaturcaraan semula model bahasa besar am mencadangkan rangka kerja umum untuk menggunakan model bahasa besar dengan mudah untuk ramalan siri masa umum tanpa sebarang latihan. Dua teknologi utama dicadangkan terutamanya: pengaturcaraan semula input masa; Masa-

Artikel ini akan membuka sumber hasil "Pengedaran Tempatan Model Bahasa Besar dalam OpenHarmony" yang ditunjukkan pada Persidangan Teknologi OpenHarmony ke-2 alamat sumber terbuka: https://gitee.com/openharmony-sig/tpc_c_cplusplus/blob/master/thirdparty/. InferLLM/docs/ hap_integrate.md. Idea dan langkah pelaksanaan adalah untuk memindahkan rangka kerja inferens model LLM ringan InferLLM kepada sistem standard OpenHarmony dan menyusun produk binari yang boleh dijalankan pada OpenHarmony. InferLLM ialah L yang mudah dan cekap

Petang ini, Hongmeng Zhixing secara rasmi mengalu-alukan jenama baharu dan kereta baharu. Pada 6 Ogos, Huawei mengadakan persidangan pelancaran produk baharu Hongmeng Smart Xingxing S9 dan senario penuh Huawei, membawakan sedan perdana pintar panoramik Xiangjie S9, M7Pro dan Huawei novaFlip baharu, MatePad Pro 12.2 inci, MatePad Air baharu, Huawei Bisheng With banyak produk pintar semua senario baharu termasuk pencetak laser siri X1, FreeBuds6i, WATCHFIT3 dan skrin pintar S5Pro, daripada perjalanan pintar, pejabat pintar kepada pakaian pintar, Huawei terus membina ekosistem pintar senario penuh untuk membawa pengguna pengalaman pintar Internet Segala-galanya. Hongmeng Zhixing: Pemerkasaan mendalam untuk menggalakkan peningkatan industri kereta pintar Huawei berganding bahu dengan rakan industri automotif China untuk menyediakan

Model bahasa besar (LLM) menunjukkan prestasi yang mengagumkan dalam pemahaman bahasa dan pelbagai tugas penaakulan. Walau bagaimanapun, peranan mereka dalam penaakulan spatial, aspek utama kognisi manusia, masih belum dipelajari. Manusia mempunyai keupayaan untuk mencipta imej mental objek ghaib dan tindakan melalui proses yang dikenali sebagai mata minda, membolehkan untuk membayangkan dunia ghaib. Diilhamkan oleh keupayaan kognitif ini, penyelidik mencadangkan "Visualization of Thought" (VoT). VoT bertujuan untuk membimbing penaakulan spatial LLM dengan menggambarkan tanda penaakulan mereka, dengan itu membimbing langkah penaakulan seterusnya. Penyelidik menggunakan VoT untuk tugas penaakulan spatial berbilang hop, termasuk navigasi bahasa semula jadi, penglihatan

Model Bahasa Besar (LLM) telah berkembang pesat dalam dua tahun yang lalu, dan beberapa model dan produk yang fenomenal telah muncul, seperti GPT-4, Gemini, Claude, dll., tetapi kebanyakannya adalah sumber tertutup. Terdapat jurang yang besar antara kebanyakan LLM sumber terbuka yang kini boleh diakses oleh komuniti penyelidikan dan LLM sumber tertutup Oleh itu, meningkatkan keupayaan LLM sumber terbuka dan model kecil lain untuk mengurangkan jurang antara mereka dan model besar sumber tertutup telah menjadi tempat tumpuan penyelidikan. dalam padang ini. Keupayaan berkuasa LLM, terutamanya LLM sumber tertutup, membolehkan penyelidik saintifik dan pengamal industri menggunakan output dan pengetahuan model besar ini apabila melatih model mereka sendiri. Proses ini pada asasnya adalah penyulingan pengetahuan (Knowledge, Dist

Risiko terbesar yang dihadapi oleh teknologi kecerdasan buatan pada masa ini ialah pembangunan dan kelajuan aplikasi model bahasa besar (LLM) dan teknologi kecerdasan buatan generatif telah jauh melebihi kelajuan keselamatan dan tadbir urus. Penggunaan AI generatif dan produk model bahasa besar daripada syarikat seperti OpenAI, Anthropic, Google dan Microsoft berkembang dengan pesat. Pada masa yang sama, penyelesaian model bahasa besar sumber terbuka juga berkembang pesat komuniti kecerdasan buatan sumber terbuka seperti HuggingFace telah menyediakan sejumlah besar model sumber terbuka, set data dan aplikasi AI. Untuk menggalakkan pembangunan kecerdasan buatan, organisasi industri seperti OWASP, OpenSSF dan CISA sedang giat membangun dan menyediakan aset utama untuk keselamatan dan tadbir urus kecerdasan buatan, seperti OWASPAIExchange,
