Lightning News |. JD.com führt das große Yanxi-KI-Modell für Einzelhandel, Medizin, Logistik und andere Industrieszenarien ein

Lightning News|JD.com führt das Yanxi AI-Großmodell für Einzelhandel, Medizin, Logistik und andere Industrieszenarien ein

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Reporter Liu Xia

Am 13. Juli veröffentlichte JD.com auf der JD Global Technology Explorer Conference 2023 und dem JD Cloud Summit offiziell das große JD Yanxi-Modell sowie die Yanxi AI-Entwicklungs- und Computerplattform. Cao Peng gab bekannt, dass die Yanxi AI-Entwicklungs- und Computerplattform voraussichtlich im August offiziell eingeführt wird.

Es wird berichtet, dass die KI-Entwicklungs- und Computerplattform von Yanxi eine technische Plattform für maschinelles Lernen für Entwickler und Unternehmen ist. Sie bietet umfassende KI-Entwicklungsdienste, einschließlich Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Modellschulung und Modellbereitstellung Open-Source-Modelle und Der Datensatz bietet Benutzern kostengünstige cloudnative KI-Engineering-Funktionen mit niedrigem Schwellenwert und trägt so dazu bei, den Wert von KI-Algorithmen und -Anwendungen zu steigern.

Darüber hinaus dringen große Modelle auch in die Bereiche Medizin und Logistik vor. Bei dem Treffen stellte Li Xin, Vizepräsident der JD Group und General Manager der JD Health Technology Products Department, ein großes Modell von JD Health vor – Jingyi Qianxun, das den gesamten Prozess medizinischer Bedürfnisse abdeckt und eine intelligente Entscheidungsfindung ermöglicht. Chen Mingzhen, Leiter der Abteilung für intelligente Lieferketten von JD Logistics, stellte bei einem Treffen die Lieferkettenmanagementplattform Jinghui 3.0 vor, mit dem Ziel, eine neue digitale Lieferkettenlösung zu entwickeln.

Darüber hinaus hat JD.com auch einen klaren „dreistufigen“ Plan für große Modelle formuliert, der darin besteht, allgemeine große Modelle intern zu bauen und sie in großem Maßstab in internen Industrieszenarien zu praktizieren Nachdem sie intern vollständig überprüft wurden, werden sie der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

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