


Sun Lei, timbalan pengurus besar Penggunaan Segera: Kepintaran buatan telah digunakan untuk semua bidang perniagaan syarikat dan telah menjadi asas pembangunan
Pada 28 Mac, "Forum Inovasi Produktiviti Kualiti Baharu Kewangan Didorong oleh Model Besar dan Pengeluaran "Model Besar Kewangan"" Pertama Negara telah diadakan di Beijing, anjuran bersama Masha Consumption, Akhbar Sains dan Teknologi China. , dan industri kewangan.
Persidangan ini mengumpulkan lebih 300 pemimpin akademik seperti Jiang Changjun, Sun Maosong, dan Zeng Gang, serta eksekutif kanan daripada institusi kewangan dan perusahaan penting dalam rantaian industri. Para tetamu di mesyuarat itu mengadakan pertukaran mendalam mengenai aplikasi dan pemerkasaan model besar dalam bidang kewangan, dan menjalankan perbincangan mendalam dan berkesan mengenai pembangunan dan pembinaan produktiviti kewangan baharu.
Dalam konteks peletakan jawatan pemimpin, Sun Lei, timbalan pengurus besar Penggunaan Segera, berkata dalam beberapa tahun kebelakangan ini, industri kewangan telah melakukan banyak usaha dalam menggunakan kecerdasan buatan Sebagai digital yang dipacu teknologi institusi kewangan, Penggunaan Segera telah pun Mengaplikasikan kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang pembangunan perniagaan telah menjadikannya asas pembangunan syarikat. Sun Lei yakin bahawa gelombang kecerdasan buatan ini dengan model besar sebagai titik pencetus pasti akan membawa kita kemajuan revolusioner.
Berikut ialah teks penuh ucapan tetamu:
Ahli Akademik Jiang Changjun yang dihormati, tetamu yang dihormati, rakan-rakan sekerja yang dikasihi, selamat tengah hari:
Tolong izinkan saya, bagi pihak saya, untuk menyatakan terima kasih yang tidak terhingga kepada semua yang hadir ke mesyuarat ini Para tetamu dan rakan-rakan mengucapkan selamat datang dan ucapan terima kasih yang tidak terhingga. Pada masa negara sedang bersungguh-sungguh menyokong "mempercepatkan pembangunan tenaga produktif baharu", kami akan bersama-sama menyaksikan keluaran buku model berskala besar domestik pertama dalam bidang kewangan, "Model Besar Kewangan", dan bersama-sama meneroka aplikasi kuasa produktif baharu dalam industri kewangan.
En. Jiang Ning dan para tetamu akan memberikan ucapan profesional Sebagai seorang yang tidak profesional, saya akan bercakap tentang pemahaman mudah saya di sini, dan saya boleh menggunakannya sebagai titik permulaan. Tolong kritik dan betulkan saya.
Orang ramai sentiasa bekerja keras untuk menyelamatkan tenaga fizikal dan mental mereka, dan memperbaiki diri, mengubah dunia, dan membentuk semula masa depan dalam proses menjadi malas dan rajin. Revolusi perindustrian telah memanjangkan badan kita, membolehkan kita melakukan lebih banyak dan menghasilkan lebih banyak kecerdasan buatan telah mengembangkan kuasa otak kita, membolehkan kita melihat dengan lebih jelas dan berfikir dengan lebih mendalam.
Jangkaan manusia dan penerokaan kecerdasan buatan adalah konsisten. Beberapa buku mengatakan ia boleh dikesan kembali ke Dinasti Zhou Barat. Walaupun 1956 dianggap sebagai tahun pertama kecerdasan buatan, ia masih mempunyai sejarah 80 tahun. Dalam penerokaan simbolisme, keterkaitan, tingkah laku dan hala tuju lain, saintis telah mencapai hasil yang membuahkan hasil dalam teori dan amalan, tetapi tiada seorang pun daripada mereka yang mempunyai kejutan dan kesan yang begitu besar terhadap klasifikasi manusia dengan kemunculan model yang besar. Seluruh dunia bersorak untuk pencapaian kecerdasan buatan dan penuh dengan jangkaan untuk masa depan Negara kita juga memasukkan "kecerdasan buatan +" dalam laporan kerja kerajaan tahun ini.
Industri kewangan adalah industri berintensifkan kecerdasan Ia tidak banyak mendapat manfaat semasa revolusi industri, tetapi dalam era kecerdasan buatan, ia pasti akan mendapat banyak manfaat. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, seluruh industri telah melakukan banyak usaha dalam menggunakan kecerdasan buatan Sebagai sebuah institusi kewangan digital yang dipacu teknologi, Penggunaan Segera telah menggunakan kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang pembangunan perniagaan, menjadikannya asas pembangunan syarikat. Tetapi saya masih percaya bahawa gelombang kecerdasan buatan dengan model besar sebagai titik pencetus pasti akan membawa kita kemajuan revolusioner.
Sebab terdapat perbezaan yang ketara antara dua period sebelum dan selepas. Dalam era pra-model besar, aplikasi kecerdasan buatan tertumpu pada penggunaan kuasa pengkomputeran dan kuasa analisisnya, memfokuskan pada pengenalan ciri, ringkasan peraturan, dan pertimbangan serta ramalan masa depan berdasarkan masa lalu. Era model pasca besar akan menumpukan pada memanfaatkan kefahaman, pembelajaran dan keupayaan generatifnya, yang akan meningkatkan keupayaan input, pemprosesan dan output maklumat tidak berstruktur dan mengubah interaksi dan pengalaman antara manusia dan mesin Dapatkan penyelesaian yang lebih baik dan pemahaman baharu daripada ilmu terkumpul.
Sama seperti enjin wap tidak boleh mengubah industri pengangkutan melainkan ia menjadi lokomotif, model besar am tidak boleh mengubah industri kewangan melainkan ia dilaksanakan dalam senario kewangan. Industri kewangan telah menjalankan penyelidikan mendalam tentang model kewangan yang besar, dan banyak institusi juga telah menerapkannya dalam amalan. Pada Ogos 2023, Penggunaan Segera mengeluarkan model kewangan besar pertama dalam industri, dan merumuskan pemikiran dalam membina model kewangan yang besar ke dalam buku "Model Besar Kewangan". Hari ini kami menjemput Academician Jiang, Academician Sun dan pakar industri lain untuk berkomunikasi Di satu pihak, kami akan melaporkan pengalaman dan pengalaman kami Sebaliknya, kami juga akan mengambil peluang ini untuk meningkatkan pemahaman kami, memperjelaskan hala tuju masa depan usaha, dan lebih baik mewujudkan kualiti kewangan baharu.
Di sini, saya ingin mengucapkan terima kasih kepada En. Jiang Ning, Dr. Lu Quan, Dr. Deng Weihong dan rakan-rakan dari Institut Penyelidikan Kepintaran Buatan syarikat. Usaha andalah yang membolehkan kami mengadakan pentas paparan sebegitu, dan terima kasih khas kepada semua tetamu Ketibaan dan dorongan anda yang membuatkan kami terus maju.
Terima kasih semua, saya doakan mesyuarat ini berjaya sepenuhnya dan berharap untuk mendengar ucapan indah semua orang.
Atas ialah kandungan terperinci Sun Lei, timbalan pengurus besar Penggunaan Segera: Kepintaran buatan telah digunakan untuk semua bidang perniagaan syarikat dan telah menjadi asas pembangunan. 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

Pada 30 Mei, Tencent mengumumkan peningkatan menyeluruh model Hunyuannya Apl "Tencent Yuanbao" berdasarkan model Hunyuan telah dilancarkan secara rasmi dan boleh dimuat turun dari kedai aplikasi Apple dan Android. Berbanding dengan versi applet Hunyuan dalam peringkat ujian sebelumnya, Tencent Yuanbao menyediakan keupayaan teras seperti carian AI, ringkasan AI, dan penulisan AI untuk senario kecekapan kerja untuk senario kehidupan harian, permainan Yuanbao juga lebih kaya dan menyediakan pelbagai ciri , dan kaedah permainan baharu seperti mencipta ejen peribadi ditambah. "Tencent tidak akan berusaha untuk menjadi yang pertama membuat model besar, Liu Yuhong, naib presiden Tencent Cloud dan orang yang bertanggungjawab bagi model besar Tencent Hunyuan, berkata: "Pada tahun lalu, kami terus mempromosikan keupayaan untuk Model besar Tencent Hunyuan Dalam teknologi Poland yang kaya dan besar dalam senario perniagaan sambil mendapatkan cerapan tentang keperluan sebenar pengguna

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

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

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

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

Menurut berita pada 13 Jun, menurut akaun awam “Volcano Engine” Byte, pembantu kecerdasan buatan Xiaomi “Xiao Ai” telah mencapai kerjasama dengan Volcano Engine Kedua-dua pihak akan mencapai pengalaman interaktif AI yang lebih pintar berdasarkan model besar beanbao . Dilaporkan bahawa model beanbao berskala besar yang dicipta oleh ByteDance boleh memproses sehingga 120 bilion token teks dengan cekap dan menjana 30 juta keping kandungan setiap hari. Xiaomi menggunakan model besar Doubao untuk meningkatkan keupayaan pembelajaran dan penaakulan modelnya sendiri dan mencipta "Xiao Ai Classmate", yang bukan sahaja memahami keperluan pengguna dengan lebih tepat, tetapi juga menyediakan kelajuan tindak balas yang lebih pantas dan perkhidmatan kandungan yang lebih komprehensif. Contohnya, apabila pengguna bertanya tentang konsep saintifik yang kompleks, &ldq

1. Latar Belakang Pengenalan Pertama, mari kita perkenalkan sejarah pembangunan Teknologi Yunwen. Syarikat Teknologi Yunwen...2023 ialah tempoh apabila model besar berleluasa Banyak syarikat percaya bahawa kepentingan graf telah dikurangkan dengan ketara selepas model besar, dan sistem maklumat pratetap yang dikaji sebelum ini tidak lagi penting. Walau bagaimanapun, dengan promosi RAG dan kelaziman tadbir urus data, kami mendapati bahawa tadbir urus data yang lebih cekap dan data berkualiti tinggi adalah prasyarat penting untuk meningkatkan keberkesanan model besar yang diswastakan Oleh itu, semakin banyak syarikat mula memberi perhatian kepada kandungan berkaitan pembinaan pengetahuan. Ini juga menggalakkan pembinaan dan pemprosesan pengetahuan ke peringkat yang lebih tinggi, di mana terdapat banyak teknik dan kaedah yang boleh diterokai. Dapat dilihat bahawa kemunculan teknologi baru tidak mengalahkan semua teknologi lama, tetapi mungkin juga mengintegrasikan teknologi baru dan lama.
