


Gao Tongqing, stellvertretender General Manager von China Mobile: Schaffung eines neuen Paradigmas für den Betrieb intelligenter Dienste im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
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Am 9. Juni fand die Beijing Intelligent Source Conference 2023 statt – ein Sonderforum zu groß angelegten neuen Infrastrukturen und intelligenten Abläufen, veranstaltet vom Beijing Intelligent Source Artificial Intelligence Research Institute und mitorganisiert vom Artificial Intelligence Working Committee der Internet Society of China und das China Mobile Research Institute wurden erfolgreich in Peking abgehalten. Der stellvertretende General Manager Gao Tongqing nahm an dem Forum teil und hielt eine Grundsatzrede mit dem Titel „Intelligent Service Operation Based on Large Models“.
Laut Gao Tongqing treten wir derzeit in eine neue Ära der populären Anwendung künstlicher Intelligenz ein, die tiefgreifende globale Veränderungen mit sich bringen wird. Der Aufbau einer soliden Infrastruktur für künstliche Intelligenz sowie die Schaffung universeller und sicherer Dienste und Betriebsfähigkeiten für künstliche Intelligenz sind die Grundlage für die Verwirklichung nationaler Sicherheit, intelligenter Inklusivität, intelligenter Allgegenwart und einer effizienten und groß angelegten Entwicklung intelligenter Industrien.
Gao Tongqing wies darauf hin, dass die neue Ära ein neues Paradigma intelligenter Serviceabläufe erfordert. Die erste besteht darin, das Betriebs- und Versorgungsmodell zu erneuern, um den Betrieb und die Bereitstellung von All-Szenario- und All-Faktor-Fähigkeiten zu realisieren; die zweite besteht darin, das Geschäftsbefähigungsmodell zu erneuern, um den grundlegenden Wandel von X+KI zu KI+X zu verwirklichen; Drittens geht es darum, das industrielle Kooperationsmodell zu erneuern, um den Übergang zu einem systematischen kollaborativen Innovationsansatz zu realisieren.
Gao Tongqing sagte, dass China Mobile angesichts neuer Trends in der Technologie der künstlichen Intelligenz und der Branchenentwicklung künstliche Intelligenz zu einem zentralen Bestandteil der Transformationsstrategie des Unternehmens gemacht, frühzeitig dargelegt und eine Reihe von Untersuchungen und Praktiken im Bereich intelligenter Dienste durchgeführt hat Betriebsinnovation.
Das übergeordnete Ziel besteht darin, eine „Plattform für künstliche Intelligenz“ für allgemeine künstliche Intelligenz aufzubauen, um Innovationen im Paradigma des intelligenten Servicebetriebs zu erreichen. Die Plattform ist als neuartige Infrastruktur für künstliche Intelligenz und als wichtiger Träger für die Erzielung von Innovationen bei intelligenten Service-Betriebsparadigmen positioniert. Sie umfasst ein großes intelligentes Rechenzentrum, eine Datenaggregationsplattform und eine Plattform für die Schulung und Förderung von Modellen für künstliche Intelligenz. und ein allgemeines intelligentes Großmodell für nationale Wirtschaftseinheiten, Industrie-Großmodelle und andere Komponenten, es kann offene, effiziente, sichere und kontrollierbare intelligente Dienste auf sozialer Ebene bereitstellen, die auf allgegenwärtigen Rechenleistungsnetzwerken basieren.
Die zweite besteht darin, die Grundlagen der Netzwerk-, Computer- und digitalen Infrastruktur umfassend zu konsolidieren. China Mobile hat mit insgesamt 3,96 Millionen in Betrieb befindlichen 4G- und 5G-Basisstationen und Gigabit-Breitbandfähigkeiten, die 300 Millionen Haushalte abdecken, ein Kommunikationsnetzwerksystem mit der größten Abdeckung und der größten Nutzerbasis der Welt aufgebaut. In Bezug auf die Rechenleistung hat China Mobile ein führendes Rechenleistungsnetzwerk aufgebaut und ein komplettes „4+N+31+X“-Rechenzentrumslayout geschaffen. Die Gesamtrechenleistung hat 8 EFLOPS erreicht, was drei Ebenen von 20 ms auf nationaler Ebene und 5 ms auf provinzieller Ebene darstellt und 1 ms Verzögerungskreis auf Präfekturebene. Was die Daten betrifft, haben wir eine große Menge an vielfältigen und qualitativ hochwertigen Daten gesammelt. Derzeit hat das gesamte Netzwerk mehr als 650 PB an hochwertigen Daten gesammelt und so eine verteilte kollaborative Big-Data-Computing-Plattform geschaffen.
Die dritte besteht darin, ein Computer- und Netzwerkgehirn aufzubauen, um die Vorteile aller Elemente von Netzwerk, Computer und Intelligenz voll auszuschöpfen. Unter der Prämisse, den Grundbedarf der Benutzer an Ressourcen, Kosten und Fähigkeiten zu decken, kann das Computernetzwerk-Gehirn durch intelligente Erfassung, intelligente Orchestrierung, intelligente Planung und intelligente Analyse optimale Lösungen bei der Auswahl von Rechenleistungsknoten, Netzwerkpfaden usw. erzielen KI-Modelle ermöglichen eine effiziente und optimierte Abstimmung des zugrunde liegenden Netzwerks, der Rechenressourcen und der intelligenten Funktionen mit den Geschäftsanforderungen der Benutzer.
Die vierte besteht darin, eine neue intelligente Computer-Engine mit der künstlichen Intelligenzplattform „Jiutian“ als Kern zu implementieren. Als Reaktion auf die Nachfrage nach offenen Diensten für große Modelle unterstützt die „Jiutian“-Plattform diversifizierte intelligente Rechenleistung, Deep-Learning-Frameworks, effiziente Planung basierend auf domänenübergreifender heterogener Rechenleistung, leistungsstarke Modelltrainingsbeschleunigung in Kilokalorien-Parallelität und integrierte Training mit Cloud-Edge-Zusammenarbeit Neue intelligente Computertechnologien wie Push und Push können umfassende integrierte F&E-Funktionen für das Training großer Modelle sowie Push- und neue MaaS-Funktionen bereitstellen.
Die fünfte besteht darin, groß angelegte Dienstleistungskapazitäten für die Branche der künstlichen Intelligenz zu schaffen. China Mobile hat eine umfassende Palette intelligenter Serviceprodukte auf industrieller Ebene entwickelt, von Plattformen und Funktionen bis hin zu Großanwendungen, darunter 8 Plattformprodukte und mehr als 370 KI-Funktionen in verschiedenen Bereichen wie maschinelles Sehen, Sprache, Verarbeitung natürlicher Sprache und Netzwerk Intelligence bedient 830 Anwendungen in 27 wichtigen internen und externen Bereichen und der jährliche Wert dieser Produkte liegt bei über 3,9 Milliarden Yuan.
Die sechste besteht darin, ein originelles Technologiesystem der „systematischen künstlichen Intelligenz“ zu etablieren. China Mobile hat die wichtige Aufgabe der nationalen wissenschaftlichen und technologischen Innovation mutig übernommen, umfassende Forschung zu Kerntechnologien der künstlichen Intelligenz durchgeführt und ursprünglich eine systematische Technologie der künstlichen Intelligenz (Holistic AI) vorgeschlagen. Das Ziel besteht darin, sich auf allgegenwärtige Kommunikationsnetzwerke und intelligente Rechenleistung zu verlassen, um KI-Funktionen flexibel und effizient nach Bedarf in einer offenen Umgebung auf der Grundlage intelligenter Geschäftsanforderungen zu planen, zu konfigurieren und so die sinnvollsten Rechennetzwerkressourcen zu nutzen dienen im Internet dazu, den immer vielfältigeren digitalen und intelligenten Geschäftsanforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig sicherzustellen, dass das KI-Geschäft vertrauenswürdig, kontrollierbar und sicher ist.
Siebtens besteht darin, einen kollaborativen Empowerment-Mechanismus für ein großes Modell + ein kleines Modell zu entwickeln, der auf „systematischer künstlicher Intelligenz“ basiert. Bei der Erfüllung intelligenter Geschäftsanforderungen kann das systematische KI-Betriebssystem automatisch den Bedarf an Verbindungen, Rechenleistung, Daten und Modellen erkennen, nach Bedarf planen und die standardisierten KI-Funktionen flexibel und effizient anpassen, die intelligent auf das Computernetzwerk, die Cloud und den Edge analysiert werden KI-Modelle und -Fähigkeiten werden atomar zerlegt und rekonstruiert, um kombinierte Wiederverwendung, elastische Skalierung, Iteration im geschlossenen Regelkreis, kollaborative Weiterentwicklung und endogene Sicherheit auf der Cloud-, Edge- und Geräteseite zu erreichen.
Achtens besteht darin, ein groß angelegtes Service-Betriebssystem einzurichten, das Bereitstellung, Aggregation und Betrieb integriert. China Mobile nutzt seine Kerntechnologie und Betriebsfähigkeiten, um einen neuen groß angelegten Service-Betriebsplan auf der Grundlage des Trinity-Modells zu erstellen. Bieten Sie selbst gebaute oder gemeinsam entwickelte allgemeine Großmodelle und Industrie-Großmodelle an, um ein Anbieter allgemeiner Intelligenz zu werden. Die zweite besteht darin, die herausragenden Modelle der Branche als Konvergenz allgemeiner Intelligenz zu sammeln, zu bewerten und zu verbreiten. Betreiber allgemeiner Nachrichtendienste sollten intelligente Dienste auf sozialer Ebene bereitstellen, die sicher, effizient, flexibel und beliebt sind und niedrige Grenzkosten aufweisen.
Neuntens besteht darin, eine neue Ökologie der industriellen Zusammenarbeit zu schaffen, die auf großen nationalen Plattformen und speziellen Kooperationsplänen basiert. China Mobile spielt die Rolle der „Schulterstange“ der Industriekette voll aus, stützt sich auf große nationale Plattformen und baut durch die mehrkettige Zusammenarbeit von Innovationskette, Lieferkette usw. ein „Nine Days and Moon“-Kooperationsökosystem für die Branche der künstlichen Intelligenz auf Kapitalkette und baut mit der Industrie eine grundlegende Soft-Infrastruktur auf. Technische Standards wie Hardware und große Modelle werden die starke Entwicklung groß angelegter Industrieanwendungen auf der Grundlage großer Modelle fördern und die Bildung eines förderlichen Strahlungskreises für verschiedene wirtschaftliche und soziale Bereiche beschleunigen .
Mit Blick auf die Zukunft sagte Gao Tongqing, dass China Mobile bereit sei, mit Partnern zusammenzuarbeiten, um im Zeitalter der allgemeinen künstlichen Intelligenz eine neue Zukunft intelligenter Serviceabläufe zu schaffen, damit Branchen künstliche Intelligenz wie mobile Kommunikationsdienste nutzen können.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
