Lightning News | JD.com lance le grand modèle Yanxi AI pour les scénarios de vente au détail, médicaux, logistiques et autres

Lightning News|JD.com lance le grand modèle Yanxi AI pour les scénarios de vente au détail, médicaux, logistiques et autres scénarios industriels

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Reporter Liu Xia

Le 13 juillet, JD.com a officiellement lancé le grand modèle JD Yanxi lors de la conférence JD Global Technology Explorer 2023 et du JD Cloud Summit, et a également lancé la plateforme de développement et de calcul Yanxi AI. Cao Peng a révélé que la plate-forme de développement et de calcul Yanxi AI devrait être officiellement lancée en août.

Il est rapporté que la plate-forme informatique et de développement d'IA Yanxi est une plate-forme d'ingénierie d'apprentissage automatique pour les développeurs et les entreprises. Elle fournit des services de développement d'IA complets, notamment la préparation de données, le développement de modèles, la formation de modèles et le déploiement de modèles. Les modèles open source et l'ensemble de données offrent aux utilisateurs des capacités d'ingénierie d'IA cloud natives à faible seuil et rentables, contribuant ainsi à augmenter la valeur des algorithmes et des applications d'IA.

De plus, les grands modèles pénètrent également dans les domaines médical et logistique. Lors de la réunion, Li Xin, vice-président du groupe JD et directeur général du département des produits technologiques de JD Health, a publié un grand modèle de JD Health - Jingyi Qianxun, qui couvre l'ensemble du processus des besoins médicaux et permet une prise de décision intelligente. Chen Mingzhen, chef du département de chaîne d'approvisionnement intelligente de JD Logistics, a lancé la plateforme de gestion de la chaîne d'approvisionnement Jinghui 3.0 lors d'une réunion, dans le but de construire une nouvelle solution de chaîne d'approvisionnement numérique.

De plus, JD.com a également formulé un plan clair en « trois étapes » pour les grands modèles, qui consiste à construire de grands modèles généraux en interne et à les mettre en pratique à grande échelle dans des scénarios industriels internes. entièrement vérifiés en interne, ils seront ouverts au public Partenaires.

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