APUS李涛:为中国定制大模型,让AI创造更多价值
10月24日,第三届中国(宁波)软件峰会暨程序员节召开,中国工程院院士倪光南、中国工程院院士沉昌祥及多位企业大咖现场汇聚,为软件业发展把脉论道。国内AI大模型企业APUS董事长兼CEO李涛,在本次峰会中围绕“AI向新智领未来”主题,解析了大模型如何引领产业变革,创造价值并推动社会进步,创造性地提出了AI大模型价值创造“六要素”观点。
(APUS李涛现场发言)
AI大模型带来全面变革
人工智能大模型技术发展迅猛,正逐渐在各个场景中落地生花,并创造出丰富的应用价值,成为推动产业升级的重要驱动力,也成为改变社会的重要力量。
李涛提出,在AI重构产业的趋势下,大模型发挥着底层“操作系统”的作用,对算力、数据、应用等资源整合、调度、分配,全面推动构建产业网。例如:
工业互联网领域,多模态大模型能力可以对生产线数据进行实时监测和分析,提供预测性维护、质量控制和生产优化等支持,提高工业制造的效率和质量;
在农业互联网领域,多模态大模型重启农业数字网构建,用AI提升“产供销服管”全链条智能化水平,推动数字机械、数字直播等创新应用为生产与销售提效;
在物联网领域,智能硬件与大模型的多模态能力联接,使其自主具备感知力、认知力,为创新研发提供了全面、高效、可靠的指导;
在探索元宇宙征途上,大模型的强大推理能力帮助元宇宙构建认知,支持空间下的精美设计、复杂建模、人机交互、机制建立与空间运维等快速生成,让元宇宙的构想落地成为可能。
(AI变革产业要素)
以大模型为驱动力除了带来了互联网产业的变革,也带来IT要素的迭代升级。李涛认为,随着AI 普及,未来编程将从广泛使用自然语言,人可以直接与机器对话;同时,程序员、产品经理、设计师等职能岗位也将转型成为需求的“设计者”。把冗杂、机械、重复性工作交给大模型,把价值创造性工作交给人,社会资源分配也将更合理。
构建中国大模型竞争力
无论是面向产业还是IT要素,AI大模型展示出了强大的重构能力。 “虽然大模型看似‘无所不能’,但并不是所有的模型都能得到实践验证,也不是所有的模型都能创造实实在在的价值。”李涛说到。他认为,AI大模型发展的落脚点在于价值创造,而实现价值创造必须兼备“六要素”:强健的算力、全球知识库、高质量数据、持续进化的算法、价值观对齐、场景接轨价值创造。
(AI大模型价值创造六要素)
相较于国外领先大模型,中国大模型事业起步晚,算法算力等技术瓶颈很难在短时间内突破;且受到中文语料数据限制,训练大模型的高质量数据少,中国的大模型还“不够聪明”。 “在全球知识库中中文语料仅占3%,突破数据瓶颈也是中国大模型厂商必须联合起来攻坚的难题。”李涛说道。
虽然某些模型看似已经“足够聪明”,但存在价值观未对齐等问题。对此APUS认为,中国AI应用研发仍要基于中国的大模型,因此中国大模型厂商要有独立意识、肩负起自主创新的职责;立足中国市场需求构建差异化壁垒,打造符合中国需求与价值观准确的AI大模型,创造新的AI生产力。
让应用与价值创造接轨
当前大模型市场仍处于商用落地的探索期,让大模型创造好的AI应用、服务好市场需求早已成为行业共识。李涛指出:“中国的数字化建设是持续迭代的过程,需要大模型'底座'支撑智能场景快速变革。面向复杂的需求,APUS将持续为中国市场定制AI大模型,让AI应用与价值创造接轨。 ”
(APUS的AI战略)
在数据方面,APUS以过往9年全球化业务和24亿全球用户为根基,形成了独特的全球用户数据与高质量语料库;同时APUS与国内语料厂商合作,共建面向中国市场的、价值观正向的“红色语料库”。算力方面,APUS在全球投资建设2大智算中心,并与阿里、百度、腾讯等云计算厂商联动,为需求方提供多种算力组合与弹性扩容方案,帮助企业与开发者实现研发迅速落地、成本大幅降低。
(为中国打造的AI大模型)
目前,APUS已与多个医疗、网信、制造、电商等多个行业合作伙伴,联合打造大模型的行业解决方案,用AI助力伙伴硬件基础设施升级、基础模型平台搭建、具体业务应用创新。
同时,APUS也持续开放生态,与百度、腾讯云、阿里云等厂商深度合作,构建起灵活的产业协同。例如APUS大模型开放了模型插件,开发者可以自主接入外部模型,通过“模型组”的能力解决复杂场景需求。
(APUS构建灵活的产业协同)
“做中国的大模型”是一件长期正确的事情,APUS也正秉持这一初心持续夯实平台能力,训练大模型向更高阶的方向推理演进。李涛表示:“我们期待APUS大模型能到千行百业中发挥底座价值;也期待更多的开发者加入APUS生态,使用大模型创造更多有生命力的AI应用。”
本届大会以“数字赋能、智创未来”为主题,聚焦国产开源生态、AI大模型、工业软件赋能等热门话题。活动包括院士报告、发布仪式、特别报告、签约仪式、大咖报告、发布会、压轴报告等环节。除了邀请到倪光南、沈昌祥,更有联通云、金蝶云、老虎工业云集团等企业代表传递“技术之声”。
以上是APUS李涛:为中国定制大模型,让AI创造更多价值的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

5月30日,腾讯宣布旗下混元大模型全面升级,基于混元大模型的App“腾讯元宝”正式上线,苹果及安卓应用商店均可下载。相比此前测试阶段的混元小程序版本,面向工作效率场景,腾讯元宝提供了AI搜索、AI总结、AI写作等核心能力;面向日常生活场景,元宝的玩法也更加丰富,提供了多个特色AI应用,并新增了创建个人智能体等玩法。“腾讯做大模型不争一时之先。”腾讯云副总裁、腾讯混元大模型负责人刘煜宏表示:“过去的一年,我们持续推进腾讯混元大模型的能力爬坡,在丰富、海量的业务场景中打磨技术,同时洞察用户的真实需求

火山引擎总裁谭待企业要做好大模型落地,面临模型效果、推理成本、落地难度的三大关键挑战:既要有好的基础大模型做支撑,解决复杂难题,也要有低成本的推理服务让大模型被广泛应用,还要更多工具、平台和应用帮助企业做好场景落地。——谭待火山引擎总裁01.豆包大模型首次亮相大使用量打磨好模型模型效果是AI落地最关键的挑战。谭待指出,只有大的使用量,才能打磨出好模型。目前,豆包大模型日均处理1,200亿tokens文本、生成3,000万张图片。为助力企业做好大模型场景落地,字节跳动自主研发的豆包大模型将通过火山

“高度复杂、碎片化程度高、跨领域”一直是交通行业数智化升级路上的首要痛点。近日,由中科视语、西安市雁塔区政府、西安未来人工智能计算中心联合打造的参数规模千亿级的“秦岭·秦川交通大模型”,面向智慧交通领域,为西安及其周边地区打造智慧交通创新支点。 “秦岭·秦川交通大模型”结合西安当地海量开放场景下的交通生态数据、中科视语自研的原创先进算法以及西安未来人工智能计算中心升腾AI的强大算力,为路网监测、应急指挥、养护管理、公众出行等智慧交通全场景带来数智化变革。交通管理在不同城市有不同的特点,不同道路的交

一、TensorRT-LLM的产品定位TensorRT-LLM是NVIDIA为大型语言模型(LLM)开发的可扩展推理方案。它基于TensorRT深度学习编译框架构建、编译和执行计算图,并借鉴了FastTransformer中高效的Kernels实现。此外,它还利用NCCL实现设备间的通信。开发者可以根据技术发展和需求差异,定制算子以满足特定需求,例如基于cutlass开发定制的GEMM。TensorRT-LLM是NVIDIA官方推理方案,致力于提供高性能并不断完善其实用性。TensorRT-LL

一、背景简介首先来介绍一下云问科技的发展历程。云问科技公...2023年,正是大模型盛行的时期,很多企业认为已经大模型之后图谱的重要性大大降低了,之前研究的预置的信息化系统也都不重要了。不过随着RAG的推广、数据治理的盛行,我们发现更高效的数据治理和高质量的数据是提升私有化大模型效果的重要前提,因此越来越多的企业开始重视知识建设的相关内容。这也推动了知识的构建和加工开始向更高水平发展,其中有很多技巧和方法可以挖掘。可见一个新技术的出现,并不是将所有的旧技术打败,也有可能将新技术和旧技术相互融合后

4月4日消息,日前,国家网信办公布已备案大模型清单,中国移动“九天自然语言交互大模型”名列其中,标志着中国移动九天AI大模型可正式对外提供生成式人工智能服务。中国移动表示,这是同时通过国家“生成式人工智能服务备案”和“境内深度合成服务算法备案”双备案的首个央企研发的大模型。据介绍,九天自然语言交互大模型具有行业能力增强、安全可信、支持全栈国产化等特点,已形成90亿、139亿、570亿、千亿等多种参数量版本,可灵活部署于云、边、端不同场

如果试题太简单,学霸和学渣都能考90分,拉不开差距……随着Claude3、Llama3甚至之后GPT-5等更强模型发布,业界急需一款更难、更有区分度的基准测试。大模型竞技场背后组织LMSYS推出下一代基准测试Arena-Hard,引起广泛关注。Llama3的两个指令微调版本实力到底如何,也有了最新参考。与之前大家分数都相近的MTBench相比,Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%,孰强孰弱一目了然。Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建,与人类偏好一致率也高达89.1%

注意看,这个男人把超1000种大模型接入,让你可插拔无缝切换使用。最近还上线了可视化的AI工作流:给你一个直观的拖放界面,拖拖、拉拉、拽拽,就能在无限画布上编排自己个儿的Workflow。正所谓兵贵神速,量子位听说,这个AIWorkflow上线不到48小时,就已经有用户配出了100多个节点的个人工作流。不卖关子,今天要聊的就是LLMOps公司Dify,及其CEO张路宇。张路宇也是Dify的创始人。投身创业前,有11年的互联网从业经验。搞产品设计,懂项目管理,也对SaaS有点自己的独到见解。后来他
