


iFlytek Spark V3.5 dikeluarkan secara rasmi, berdasarkan latihan platform kuasa pengkomputeran nasional 'Flying Star One'
iFlytek akan mengadakan persidangan naik taraf V3.5 untuk Model Besar Kognitif Spark pada 30 Januari. Liu Qingfeng, Pengerusi iFlytek, dan Liu Cong, Dekan Institut Penyelidikan, secara rasmi mengeluarkan iFlytek Spark V3.5 berdasarkan latihan kuasa pengkomputeran industri nasional yang pertama.
iFlytek mengumumkan bahawa pada 24 Oktober 2023, ia akan mengeluarkan platform kuasa pengkomputeran domestik Wanka pertama "Feixing No. 1" yang menyokong latihan model besar dengan bertrilion parameter, dan akan dilancarkan secara rasmi. Dalam lebih 90 hari sejak pelancarannya, iFlytek Spark telah melancarkan latihan model berskala besar dengan parameter yang lebih besar untuk menanda aras GPT-4 berdasarkan "Flying Star One", menghasilkan peningkatan iFlytek Spark V3 pada 30 Januari. 5 dikeluarkan.
Berdasarkan latihan National Open Large Model, National Open Large Model Fire V3.5 telah mencapai peningkatan menyeluruh dalam tujuh aspek: pemahaman bahasa, penjanaan teks, soal jawab pengetahuan, penaakulan logik, kebolehan matematik, kebolehan pengekodan dan pelbagai- keupayaan modal. Antaranya, pemahaman bahasa dan keupayaan matematik melebihi GPT-4+Turbo, kod mencapai GPT-4+Turbo+96%, dan pemahaman pelbagai mod mencapai GPT-4V+91%.
Pada masa ini, iFlytek Spark telah memperkasakan perusahaan terkemuka dalam bidang insurans, perbankan, tenaga, kereta, komunikasi, dll., melalui kerjasama dengan China Pacific Insurance, melalui kerjasama dengan Spark Pacific Insurance, dan melalui Pelan Spark Pacific untuk memperkasakan dalaman perkhidmatan pengetahuan, pejabat dan pengauditan, industri pameran, dsb., untuk mewujudkan penanda aras bagi penerapan buruh digital dalam bidang insurans bergabung tenaga dengan Bank of Communications untuk memperkasakan perkhidmatan pelanggan, industri pameran, pejabat, penyelidikan dan pembangunan; dsb., memfokuskan pada mewujudkan penanda aras bagi penerapan keupayaan kod dalam bidang perbankan bergabung tenaga dengan Kumpulan Tenaga Nasional untuk memperkasakan arang batu dan tenaga elektrik , pengangkutan, industri kimia, dsb., untuk mencipta penanda aras aplikasi model yang besar untuk hubungan bersepadu kumpulan perusahaan pusat; bersama-sama dengan Kumpulan Tenaga Nasional untuk memperkasakan arang batu, elektrik, pengangkutan, industri kimia, dan lain-lain, untuk mewujudkan penanda aras aplikasi model besar untuk rangkaian bersepadu kumpulan perusahaan pusat.
Selain itu, "Model Besar Sumber Terbuka iFlytek Spark" yang disesuaikan secara mendalam kepada kuasa pengkomputeran domestik telah dikeluarkan buat kali pertama, dengan kesan aplikasi adegan terkemuka, dan Komuniti Sumber Terbuka Shengsi secara bersama melancarkannya buat kali pertama.
Sumber terbuka ini mempunyai 130 juta parameter (13B), termasuk model asas iFlytekSpark-13B-base, model penalaan halus iFlytekSpark-13B-chat, alat penalaan halus iFlytekSpark-13B-Lora, dan alat penyesuaian iFlytekSpark -13B-Charater. Penyelidikan perusahaan akademik boleh melatih model besar khusus mereka sendiri dengan lebih mudah berdasarkan suite pengoptimuman Spark autonomi dan terkawal timbunan penuh.
Liu Qingfeng mendedahkan bahawa model sumber terbuka besar Spark telah membentuk kelebihan berbeza dalam teknologi. Spark Open Source-13B berada di kedudukan antara yang terbaik dalam beberapa tugas penilaian awam yang terkenal Dalam senario perusahaan biasa seperti penjanaan teks, pemahaman bahasa, penulisan semula teks, Soal Jawab industri, terjemahan mesin, dsb., melalui penyelidikan mendalam dan. pengoptimuman dalam bidang seperti bantuan pembelajaran dan pemahaman bahasa, Prestasi telah bertambah baik dan lebih selesa apabila memproses tugas bahasa semula jadi yang kompleks.
Berdasarkan latihan "Flying Star One", penyesuaian domestik susunan penuh dan pengoptimuman model besar sumber terbuka Spark adalah mudah dan mudah digunakan, dengan kesan aplikasi adegan terkemuka Strategi latihan sangat dioptimumkan untuk kuasa pengkomputeran Ascend , dan kecekapan latihan mencapai 90% daripada A100. Ini bukan sahaja pengoptimuman yang lebih mendalam bagi perkakasan Ascend AI, tetapi juga menunjukkan keazaman dan keupayaan kuasa pengkomputeran domestik untuk mengejar tahap lanjutan antarabangsa.
Sumber terbuka boleh meningkatkan kerjasama ekologi dengan lebih baik hanya apabila lebih banyak senario dilaksanakan. Pada masa ini, Komuniti Sumber Terbuka Huawei Shengsi telah melancarkan secara rasmi Spark Large Model Open Source Version-13B, yang percuma sepenuhnya untuk penyelidikan akademik dan korporat, sambil meningkatkan kerjasama akademik dan penerokaan industri.
Menantikan pembangunan model besar iFlytek Spark pada tahun 2024, Liu Qingfeng menunjukkan tiga perkara: "Pertama, kita mesti terus menanda aras keupayaan asas model besar umum terhadap peringkat antarabangsa yang paling maju, dan membuat kemajuan dalam penyelidikan algoritma termasuk kuasa pengkomputeran yang lebih kecil "Keputusan yang agak lebih baik." latihan pembelajaran mendalam modal, dan pemahaman mendalam ultra-kompleks iFlytek Spark mempunyai Keyakinan mengejar tahap terbaik semasa GPT-4 pada separuh pertama tahun ini. “Model besar umum hari ini tidak semestinya mewakili keseluruhan masa depan kecerdasan buatan Masih terdapat banyak inovasi yang perlu dilakukan, seperti interaksi sains otak, sambungan mendalam rangkaian lawan, dan lain-lain, yang memerlukan keseluruhan ekosistem yang inovatif, tetapi. kita mesti mempunyai keberanian dan harapan untuk maju ke hadapan." Liu Qingfeng menunjukkan.
"Kedua, pada tahun 2024, kualiti dan kualiti model besar mesti benar-benar bertambah baik, bukan sahaja dalam aplikasi industri, tetapi juga dalam menghubungkan model besar dalam banyak inovasi teknologi utama. Komuniti perniagaan dan komuniti saintifik China yakin untuk mencapai transendensi. "
" Ketiga, bangunan bertingkat tinggi mesti dibina di atas platform yang selamat dan terkawal, dan kita mesti mencapai kemakmuran ekologi pada platform yang bebas dan terkawal." Liu Qingfeng berkata bahawa dia yakin bahawa dia dapat merealisasikan pembinaan algoritma, data, senario aplikasi dan kuasa pengkomputeran Ekosistem kecerdasan buatan yang makmur yang sepenuhnya berautonomi dan boleh dikawal.
Atas ialah kandungan terperinci iFlytek Spark V3.5 dikeluarkan secara rasmi, berdasarkan latihan platform kuasa pengkomputeran nasional 'Flying Star One'. 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

Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Mula Pantas dengan PyCharm Edisi Komuniti: Tutorial Pemasangan Terperinci Analisis Penuh Pengenalan: PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang berkuasa yang menyediakan set alat yang komprehensif untuk membantu pembangun menulis kod Python dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang Edisi Komuniti PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Langkah 1: Muat turun dan pasang Edisi Komuniti PyCharm Untuk menggunakan PyCharm, anda perlu memuat turunnya dari tapak web rasminya terlebih dahulu

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, bahasa C merupakan salah satu bahasa asas yang mesti dipelajari bagi mereka yang ingin melibatkan diri dalam pengaturcaraan komputer. Walau bagaimanapun, bagi pemula, mempelajari bahasa pengaturcaraan baharu boleh menjadi sukar, terutamanya disebabkan kekurangan alat pembelajaran dan bahan pengajaran yang berkaitan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan lima perisian pengaturcaraan untuk membantu pemula memulakan bahasa C dan membantu anda bermula dengan cepat. Perisian pengaturcaraan pertama ialah Code::Blocks. Code::Blocks ialah persekitaran pembangunan bersepadu sumber terbuka (IDE) percuma untuk

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python
