Jiuzhang Yunji DataCanvas Company führt die KI-Revolution an und veröffentlicht AIFS+DataPilot

Am 30. Juni fand in Peking die Konferenz zur Einführung neuer Produkte von Jiuzhang Yunji DataCanvas statt, darunter die Tsinghua-Universität, die China Academy of Information and Communications Technology, IDC China und Xinhua Nachrichtenagentur, Gäste aus Institutionen und Medien waren Zeugen der Geburt zweier transformativer KI-Produktserien, „AIFS Artificial Intelligence Basic Software“ und „DataPilot Data Navigator“, gemeinsam mit der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company.

Technische Durchbrüche bei groß angelegten KI-Modellen haben eine neue Perspektive eröffnet, die es den Menschen ermöglicht, sich sofort auf eine farbenfrohe Zukunft zu freuen. Wenn der Glaube zu einer Kraft wird, wird er unermessliche Entwicklungssprünge ermöglichen. Auf der Pressekonferenz erläuterte Fang Lei, Vorsitzender der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, das einzigartige Weltbild großer Modelle aus der Sicht von KI-Technologieunternehmen.

„Die Ära der großen Modelle erfordert vollständige Infrastruktur-Upgrades, anstatt sich auf ein einziges großes Modell zu verlassen, um alle Probleme zu lösen. Die Implementierung großer Modelle wird schwierigere Probleme lösen und weitreichendere Auswirkungen haben, und das ist nicht einfacher als bei kleinen.“ Modelle.“

Fang Lei wies darauf hin, dass eine vollständige Infrastruktur drei Hauptelemente umfasst: Rechenleistung, Daten und Basissoftware. Ob große Modelle eine zeitübergreifende Entwicklung erreichen können, hängt von der Häufigkeit des Fortschritts der drei Hauptelemente ab.

Den aktuellen Trends zufolge kündigt die kontinuierliche Verbesserung der Rechenleistung die Weiterentwicklung der Hardware an, sodass die Ressourcenlücke kein Problem mehr darstellt. Es gibt noch viel Raum für die effektive Speicherung, Berechnung und Verbreitung von Daten. In der realen Welt gibt es viele unabhängige Datengebiete zwischen Branchen, Unternehmen und Berufen allgemeine Schwierigkeiten bei der Landung. Die Implementierung großer Modelle wird sich früher und stärker in vertikalen großen Modellen wie Branchen und Unternehmen widerspiegeln. Ebenso wird die Anzahl vertikaler großer Modelle die allgemeinen großen Modelle deutlich übersteigen. Bei der Basissoftware gibt es große Unterschiede in Leistung und Kosten. Der Ort, an dem sich die Innovationskraft am stärksten konzentriert, ist der einheitliche Optimierungsbereich von Software, Modellen und Hardware, betonte Fang Lei.

KI-Technologie erfordert im Zeitalter großer Modelle immer noch die Integration der „letzten Meile“. Der aktivste Ort für Innovation sei der riesige Raum für die einheitliche Optimierung von Software, Modellen und Hardware, betonte Fang Lei. Basissoftware mit hoher Flexibilität, die ein offenes und flexibles White-Box-Modell verwendet und von geschäftserfahrenen Fachleuten gesteuert wird, wird auf der letzten Meile schnell Durchbrüche erzielen. Das auf dieser Produktkonferenz vorgestellte Produktsystem AIFS & DataPilot ist eine völlig neue technologische Errungenschaft mit diesem Ziel.

AIFS, nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI, um die Grenzen der Modellanwendungsmöglichkeiten zu erkunden

AIFS (AI Foundation Software) ist die Antwort von Jiuzhang Yunji DataCanvas auf den umfassenden Aufbau von KI-Funktionen in der neuen KI-Ära, die von großen Modellen dominiert wird. Es ist auch das neueste Upgrade der DataCanvas-Produktfamilie.

AIFS ist eine branchenführende Infrastrukturplattform für den Aufbau künstlicher Intelligenz, die das Training, die Feinabstimmung, die Komprimierung, die Bereitstellung, die Inferenz und die Überwachung großer Modelle sowie den gesamten Lebenszyklusprozess kleiner Modelle abdeckt Entwickler People und Business Experts stellen eine Reihe von Tools bereit, mit denen Menschen in unterschiedlichen Rollen zusammenarbeiten können, um Daten einfach zu verarbeiten und zu nutzen, um Modelle in jeder Größenordnung zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen.

Als Basissoftwaresystem für künstliche Intelligenz umfasst AIFS hauptsächlich das große Modell DataCanvas Alaya Jiuzhangyuanshi, die maschinelle Lernplattform DataCanvas APS, die geschäftsorientierte automatische Modellierungsplattform DataCanvas BAP, die Open-Source-Software DAT für automatisches maschinelles Lernen, die Open-Source-Software YLearn für kausales Lernen usw. Vollständig offene, hochautomatisierte und hochgradig kollaborative Softwaretools bieten Benutzern aus einer Hand Unterstützung bei der unabhängigen Erstellung „großer + kleiner“ Modelle während des gesamten Lebenszyklus.

Das neu veröffentlichte DataCanvas Alaya Nine Chapter Yuanshi-Großmodell weist die Merkmale einer Modellmatrix der Serie „Allgemeinwissen + Industrie“, eines multimodalen Großmodells, eines optimierten Trainingsmechanismus und einer benutzerfreundlichen Open-Source-Protokollverwaltung auf. In Bezug auf die Open-Source-Unterstützung unterstützt Jiuzhang Yuanshi nicht nur das Apache 2.0-Protokoll, sondern stellt Benutzern auch White-Box-Modelle zur Verfügung, was in der aktuellen Großmodellbranche wirklich herausragend ist. Yu Jiangang betonte, dass das Unternehmen damit auf der „Offenheit“ des Produkts beharrt und darauf abzielt, den Benutzern mehr Freiheit bei den KI-Innovationsfähigkeiten zu geben, um die Anwendung großer Modelle in verschiedenen Geschäftsszenarien zu beschleunigen.

Multimodalität ist das nächste wichtige technische Glied im großen Modell der künstlichen Intelligenz. Miao Xu, Chef-KI-Wissenschaftler der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, hob den technischen Weg des großen Modells Jiuzhang Yuanshi in die multimodale Richtung hervor. Um verschiedene Branchen zu unterstützen, entwickelt Jiuzhang Yuanshi die Integration und Ausrichtung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten energisch weiter, sodass große Modelle nicht nur Textinformationen, sondern auch Branchendatenbanken und eine große Anzahl von Sensoren nutzen können, die nicht einfach zu verarbeiten sind . Sequence bringt die Intelligenz näher an Geschäftsszenarien heran. Darüber hinaus bietet Jiuzhang Yuanshi auch Technologieinnovationen zur Feinabstimmung für die Erstellung unternehmenseigener großer Modelle. Es verbessert die Effizienz, indem es komplexe Feinabstimmungsaufgaben in verschiedene Unteraufgaben aufteilt und so die Anpassung großer Modelle erleichtert.

DataCanvas AIFS ist kein kleiner Schritt von kleinen Modellen zur „großen + kleinen“ Modellära, sondern ein großer Schritt, der die Integration von Kernsoftwarefunktionen und White-Box-Modellen in die Ära der großen Modelle darstellt. AIFS kann auch eine enorme Leistungsfähigkeit für die Anwendungsseite erreichen, personalisierte und unabhängige große Modelle für zukünftige Unternehmen erstellen und die großen Modelle mit den in der Vergangenheit angesammelten kleinen Modellen integrieren und sie dann durch Drücken der „Bestätigungstaste“ auf das Unternehmen anwenden.

DataPilot, ein Tool der neuen Ära zum Schwimmen im „Vektormeer“ der Daten

KI und Daten waren schon immer eng miteinander verbunden. In den letzten zehn Jahren wurden Daten oft als Rohmaterial und Grundlage der KI betrachtet. Wir bezeichnen dieses Zeitalter als die Ära der Daten als Architektur der KI. Die umgekehrte Ermächtigung von Daten durch KI ist ein Zeichen der neuen Ära der neuen Daten, alles dank des Aufkommens großer Modelle.

Wie wird sich die Zukunft verändern, wenn große Durchbrüche bei Daten und KI-Fähigkeiten zusammentreffen? DataPilot gibt der Welt die Antwort, und „Vektormeer“ ist zum Schlüsselwort der Antwort geworden.

DataPilot, ein neues Paradigma der Datenverarbeitung, ist eine neue Generation von Datenarchitektur-Toolprodukten, die auf großen Modellen basieren, die unabhängig von Jiuzhang Yunji DataCanvas entwickelt wurden. DataPilot nutzt die allgemeinen Textverständnis- und Generierungsfunktionen des neunteiligen Metadatenmodells von DataCanvas Alaya sowie seine Feinabstimmung und Optimierung im Datenbereich voll aus und kann Benutzern dabei helfen, Intelligenz und Automatisierung im gesamten Lebenszyklus der Datenmodellierung zu erreichen.

Der „Vektorozean“ ist die ultimative Form der Datenentwicklung, die von der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company kreativ vorgeschlagen wurde und auf jahrelanger Forschung und Praxis im Datenbankbereich basiert, kombiniert mit der Entwicklungsrichtung von Vektordaten.

Zhou Xiaoling, Vizepräsident der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, stellte vor, dass zu den Funktionen von DataPilot eine multimodale „Vector Sea“-Datenarchitektur, automatisierte Datenintegration auf Abruf, Codegenerierung, Prozessorchestrierung und analytische Berechnung sowie auf natürlicher Sprache basierende Funktionen gehören Datenerfassungs-, Analyse- und Modellierungsfunktionen für maschinelles Lernen. DataPilot kann die technischen Schwellenwerte für Datenintegration, Governance, Modellierung, Berechnung, Abfrage, Analyse und Modellierung des maschinellen Lernens erheblich senken, die Kosten der datengesteuerten Geschäftsentwicklung senken und den Prozess der digitalen Innovation beschleunigen.

Basierend auf dem Konzept des „Vektormeeres“ umfasst DataPilot verschiedene Datensoftware wie die Echtzeit-Entscheidungszentrumsplattform DataCanvas RT und die multimodale Open-Source-Vektordatenbank DingoDB, sodass Benutzer über die Echtzeit- und multimodalen Informationen verfügen, die sie benötigen ist im Falle von Durchbrüchen in der KI-Technologie dringend erforderlich.

Im Zeitalter des Vektormeeres wird DingoDB als leistungsstarke multimodale Vektordatenbank zum Motor. Es kombiniert die Eigenschaften von Data Lakes und Vektordatenbanken und kann Daten verschiedener Typen (z. B. Schlüsselwert, PDF, Audio, Video usw.) und verschiedener Größen speichern. Über DingoDB können Benutzer ihr eigenes Daten-„Vektormeer“ erstellen, unabhängig davon, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt, und mit nur einem SQL-Satz multimodale Datenanalysen und wissenschaftliche Berechnungen durchführen.

Von Software zu Thought-ware, einer neuen Form der Software-Evolution

Während die KI sich gegenseitig mit Daten stärkt, hat sie auch einen tiefgreifenden und sogar disruptiven Einfluss auf die Entwicklung von Softwareformen. Die Ära der neuen Software hat offiziell begonnen.

Durch die Ermöglichung neuer Durchbrüche in der KI-Technologie erlebt die Welt einen Sprung von der „Software“-Ära zur „Thought-Ware“-Ära. Traditionelle „Software“ ist ein Prozess der kontinuierlichen Iteration rund um die drei Verknüpfungen Bedarfsanalyse, Produktdesign und Code-Implementierung. Es ist ein Paradigma der „passiven Reaktion auf die Nachfrage“. „Thinkware“ ist ein neues Paradigma der Software-Evolution mit „Denken“ als Kern.

Yang Jian, Chefarchitekt der Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, erläuterte „Thinkware“ auf der Pressekonferenz weiter. Er sagte, dass „Thinkware“ die Fähigkeit habe, unabhängig zu denken, Handlungen zu kontrollieren und sich proaktiv weiterzuentwickeln.

Die Fähigkeit zum unabhängigen Denken ermöglicht es Thinkingware, die Absichten der Benutzer zu verstehen und diese mit Handlungsfähigkeiten zu kombinieren, um Benutzern nützliche Lösungen anzubieten. Die Fähigkeit, autonom zu denken und zu handeln, wirft eine Reihe von Bedenken hinsichtlich der Rechtmäßigkeit, Sicherheit und Einhaltung der Systemfähigkeitsgrenzen auf, daher müssen solche Systemaktionsfähigkeiten „kontrolliert“ werden. Darüber hinaus muss Thinkware auch über die Fähigkeit verfügen, sich aktiv weiterzuentwickeln, d Eine Reihe evolutionärer Prozesse wie Fähigkeitsausfällung und -optimierung.

Yang Jian gab bekannt, dass die Jiuzhang Yunji DataCanvas Company mit der Erforschung der neuen Software „Thinkware“ begonnen hat und stellte auf der Pressekonferenz das experimentelle „Thinkware“-Produkt TableGPT vor.

TableGPT folgt dem Konzept „Was Sie brauchen, ist was Sie bekommen“. Benutzer müssen lediglich Probleme und Bedürfnisse in natürlicher Sprache beschreiben. Es ist nicht erforderlich, manuelle Algorithmen auszuwählen geeignete statistische Analyse- und maschinelle Lernmethode und vollständige automatische Modellierung auf privaten Domänendaten, und geben Sie dann Feedback zu den vom Benutzer benötigten Datenanalyseergebnissen und erklären Sie diese und können Sie auch Vorschläge für das anschließende Data Mining machen. Benutzer müssen sich nicht um bestimmte technische Details kümmern oder sich mit ihnen auseinandersetzen, was die Schwierigkeit beim Erlernen und Benutzen erheblich verringert.

Diese Art der sprachbasierten Interaktion mit Software für künstliche Intelligenz ermöglicht es jedem, auf einfache Weise Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Das minimalistische, neuartige interaktive Erlebnis und die unerwarteten interaktiven Ergebnisse werden die Demokratisierung und Entwicklung der Datenanalyse kräftig fördern. TableGPT zeigt die Richtung der Integration und Entwicklung von Software für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz auf, obwohl diese noch in den Kinderschuhen steckt, sagte Yang Jian.

Von AIFS zu AIFS

Die Branche der künstlichen Intelligenz hat angesichts der zunehmenden Beteiligung der Menschen an der AIGC-Interaktion eine neue Runde explosiver Vitalität gezeigt. Unabhängig davon, in welchen Branchen sich die KI-Branche entwickelt, werden leistungsstarke Basissoftware und Datenarchitektur immer als Grundlage dienen spielen eine grundlegende Rolle. Die beiden dieses Mal veröffentlichten Hauptproduktsysteme setzen weiterhin das Kernproduktkonzept von Jiuzhang Yunji DataCanvas „offen, automatisch und Cloud-nativ“ um und werden eine wichtige Rolle in der sich schnell verändernden neuen Welt der KI spielen.

Mit der gegenseitigen Stärkung von AIFS, DataPilot und Thought-ware werden die Softwaretools und -lösungen von Jiuzhang Yunji DataCanvas weiterhin die Mehrheit der Branchen stärken, weiterhin modernste KI-Innovationstechnologie integrieren und dazu beitragen, ihre Beschleunigung in der Ära zu beschleunigen großer Modelle Erzielen Sie unabhängige Upgrades der digitalen Intelligenz und eine groß angelegte Anwendung von KI.

Mit Blick auf die Zukunft wird sich die Jiuzhang Yunji DataCanvas Company an die strategische Top-Level-Planung „Cloud in Cloud“ (KI-Cloud unter Tausenden von Clouds) halten und mit Partnern wie Cloud-Anbietern und intelligenten Rechenzentren zusammenarbeiten, um alles aus einer Hand zu bieten Dienstleistungen und den Übergang von AIFS zu AIFS-Produkten (AI Foundation Software) wurden in AIFS-Dienste (AI Foundation Service) umgewandelt.

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