數據驅動的人工智慧普遍被認可為產業共識,對高品質數據的需求呈指數級增長
近日,由中國資訊通信研究院(以下簡稱“中國信通院”)主辦、人工智慧關鍵技術和應用評測工業和資訊化部重點實驗室協辦的“2024中國信通院ICT深度觀察報告會”人工智慧夥伴分論壇在北京召開。會上,中國信通院啟動了「CAICT人工智慧夥伴計畫」,並對外發布了大模型落地路線圖1.0、2023大模型資料資源地圖和治理路徑等重磅成果。
據了解,「2023年大模型資料資源地圖與治理路徑」為大模型訓練「尋數」提供了一套有效的「按圖索驥」的工具方法;「人工智慧資料集治理標準體系V1.0 」為建構高品質資料集提供治理方法借鏡與參考,以更好推動模型的開發與應用。目前,已完成3項行業標準立項,部分標準已完成初稿編製。
大模型對資料的需求量在持指數級增長,高品質、大規模和多樣性的資料成為保障我國人工智慧快速發展的根本要素,「以資料為中心的人工智慧」(Data-Centric AI)成為產業共識。雲端測試資料是高品質、場景化的人工智慧資料服務商代表,也作為核心參編單位參與了《面向人工智慧的資料交付服務能力成熟度模型》、《人工智慧資料集品質管理能力評估方法》的標準編制,為產業的高速、健康發展貢獻力量。
雲測數據在人工智慧資料領域擁有豐富的實務經驗和深厚的專業背景,持續為智慧駕駛、智慧城市、智慧家庭、智慧金融等眾多領域提供高品質資料集、資料擷取/資料標註服務、資料標平台&資料管理工具,實現場景資料專業化、高品質交付,幫助企業更快更好地實現AI應用成功落地。在業務端,雲測資料針對人工智慧時代資料需求與發展趨勢,以技術創新加速產業發展為己任,先後推出「雲測資料標註平台」、「AI資料集管理系統」等技術成果,助力企業AI資料訓練綜合效率提升200%、標註精準度最高達到99.99%,促使人工智慧產業加速發展,提升Al應用的規模化落地效果。
在今年,雲測數據針對行業垂直大模型的特點和應用需求,率先推出的面向垂直行業大模型的AI數據解決方案,以幫助企業快速獲取多樣化訓練數據、高效完成數據標註、建立統一規範的資料管理系統、輸出標準化可直接用於模型訓練的資料集、提供端到端全流程的資料服務等,從而滿足大模型持續迭代的需求,加速模型在實際場景中的落地應用,助力企業在資料層面提升大模型應用的效能,獲得核心競爭力。
目前,雲端測資料深度合作夥伴涵蓋了汽車、安防、手機、家居、金融、教育、新零售、生態系統等產業。其中包含眾多世界500強企業、大學研究機構、政府機構、頭部AI企業和大型網路企業,涵蓋了電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。
以上是數據驅動的人工智慧普遍被認可為產業共識,對高品質數據的需求呈指數級增長的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Meta的Llama 3.2:多模式和移動AI的飛躍 Meta最近公佈了Llama 3.2,這是AI的重大進步,具有強大的視覺功能和針對移動設備優化的輕量級文本模型。 以成功為基礎

嘿,編碼忍者!您當天計劃哪些與編碼有關的任務?在您進一步研究此博客之前,我希望您考慮所有與編碼相關的困境,這是將其列出的。 完畢? - 讓&#8217

本週的AI景觀:進步,道德考慮和監管辯論的旋風。 OpenAI,Google,Meta和Microsoft等主要參與者已經釋放了一系列更新,從開創性的新車型到LE的關鍵轉變

Shopify首席執行官TobiLütke最近的備忘錄大膽地宣布AI對每位員工的基本期望是公司內部的重大文化轉變。 這不是短暫的趨勢。這是整合到P中的新操作範式

介紹 想像一下,穿過美術館,周圍是生動的繪畫和雕塑。現在,如果您可以向每一部分提出一個問題並獲得有意義的答案,該怎麼辦?您可能會問:“您在講什麼故事?

介紹 Openai已根據備受期待的“草莓”建築發布了其新模型。這種稱為O1的創新模型增強了推理能力,使其可以通過問題進行思考

斯坦福大學以人為本人工智能研究所發布的《2025年人工智能指數報告》對正在進行的人工智能革命進行了很好的概述。讓我們用四個簡單的概念來解讀它:認知(了解正在發生的事情)、欣賞(看到好處)、接納(面對挑戰)和責任(弄清我們的責任)。 認知:人工智能無處不在,並且發展迅速 我們需要敏銳地意識到人工智能發展和傳播的速度有多快。人工智能係統正在不斷改進,在數學和復雜思維測試中取得了優異的成績,而就在一年前,它們還在這些測試中慘敗。想像一下,人工智能解決複雜的編碼問題或研究生水平的科學問題——自2023年

Meta's Llama 3.2:多式聯運AI強力 Meta的最新多模式模型Llama 3.2代表了AI的重大進步,具有增強的語言理解力,提高的準確性和出色的文本生成能力。 它的能力t
