В июне этого года крупные производители обновили свои продукты, подобные ChatGPT. 9 июня Xunfei запустила обновленную версию Xinghuo Cognitive Big Model, 13 июня, после выпуска продукта, подобного ChatGPT, 360 снова провела Конференцию по применению 360 Smart Brain Big Model.
В отличие от больших моделей, выпущенных примерно в феврале, обновленные продукты, недавно выпущенные различными компаниями, в большей степени ориентированы на прикладной уровень, и их цель состоит в том, чтобы упростить жизнь тысячам домохозяйств.
Судя по текущему релизу, 360 Smart Brain изначально обладал возможностями кросс-модальной генерации, помимо генерации текста, таблиц и картинок из текста, генерации текста и картинок из картинок, генерации текста из видео, вырезания видео из текста и другие базовые творения. Кроме того, он также переопределяет «цифрового человека», чтобы предоставить пользователям настраиваемый и эксклюзивный «искусственный интеллект», который «имеет душу, человеческий дизайн и память».
В настоящее время сценарий приложения с самым близким расстоянием между 360 Smart Brain и пользователями — это существующая семейная корзина 360. Чжоу Хунъи сказал на пресс-конференции, что «360 Smart Brain 4.0» будет подключен к 360 Security Guard, 360 Browser, 360 Search, и т.д. Сотрудничество человека и машины.
На пресс-конференции Чжоу Хунъи изменил свою прежнюю точку зрения: «Я как-то сказал, что разрыв между отечественной крупномасштабной моделью и ChatGPT составляет два года, и теперь я хочу взять это предложение обратно». с GPT3.5, и если он будет развиваться с такой скоростью, то в мгновение ока догонит или даже превзойдет GPT4.
Видел ли Чжоу Хунъи такие огромные изменения за четыре месяца с момента выпуска начальной версии до официального выпуска 360 Smart Brain?
Научно-технический гигант охотится на большую модель
«Отчет об исследовании крупномасштабных моделей искусственного интеллекта Китая», опубликованный на форуме Zhongguancun 2023 года, показывает, что в настоящее время крупномасштабные модели искусственного интеллекта Китая демонстрируют тенденцию к активному развитию. По неполной статистике, на данный момент в стране выпущено 79 масштабных моделей с параметрами более 1 миллиарда.
Однако параметры крупномасштабных моделей крупных технологических компаний относительно велики: параметры большой модели Alibaba Tongyi Qianwen превышают 10 трлн, параметры большой модели Tencent Hunyuan и большой модели Huawei Pangu превышают один трлн. , а большая модель Baidu Wenxin имеет параметры более одного триллиона.Объем параметров крупномасштабной модели составляет более 200 миллиардов, а объем параметров большой модели JD Yanxi составляет 100 миллиардов.Объем параметров технологических компаний в вертикальные отрасли, как правило, более 100 миллиардов, а параметр объема большой модели научно-исследовательских учреждений На уровне сотен миллиардов и ниже.
С точки зрения системы компоновки большой модели крупные технологические компании выполнили комплексную компоновку «четыре в одном» на уровне вычислительной мощности, уровне платформы, уровне модели и уровне приложений. Baidu, Ali и Huawei имеют комплексный план независимых исследований и разработок, от чипов до приложений, таких как Baidu «ядро Kunlun + платформа с летающей лопастью + большая модель Wenxin + отраслевое приложение», Ali «чип Hanguang 800 + база M6-OFA». + большая модель Tongyi + отраслевое приложение», чип Shengteng от Huawei + платформа MindSpore + большая модель Pangu + отраслевое приложение».
Кроме того, Kingsoft Office также выпустил WPS AI 31 мая.В настоящее время WPSAI подключен к офисным компонентам Kingsoft Office, таким как легкие документы, текст, таблицы, презентации и PDF-файлы.В будущем он будет привязывать AIGC, понимание прочитанного , вопросы и ответы, взаимодействие человека с компьютером, развитие в стратегическом направлении и доступ ко всей линейке продуктов Kingsoft Office.
Быстрый приток различных крупных производителей в это русло в основном связан с быстрым отслеживанием и введением регулирующими органами мер по регулированию развития отрасли.При сопровождении вышестоящей структуры каждый крупный производитель, естественно, может инвестировать в исследования и разработки и уверенно запускать продукты.
Поскольку крупномасштабная модель была запущена партиями в марте этого года, политика регулирования ИИ постепенно прояснилась, что также указало направление для отраслевых приложений.
Оглядываясь назад на развитие всей отрасли, 11 апреля для комментариев был выпущен «Генеративный метод управления услугами искусственного интеллекта», 30 мая Институт информационных и коммуникационных технологий совместно готовит открытую модель искусственного интеллекта «Воздушный змей». лицензии, а следующим шагом будет выдача лицензии на открытую модель искусственного интеллекта Zhikite (проект для комментариев).
Впоследствии города первого уровня совместно выпустили «План реализации Пекина по ускорению строительства глобально влиятельного источника инноваций в области искусственного интеллекта (2023-2025)»; год)».
В этом контексте Чжоу Хунъи считает, что отечественная крупная модель быстро сократит разрыв с ChatGPT, что кажется несложным для понимания.
В чем разница между 360 Smart Brain
Согласно плану Чжоу Хунъи, большая модель 360 будет основываться на непрерывном обновлении большой модели с учетом сценизации, продактизации, выравнивания и вертикализации.
В соответствии с этой стратегией развития 360 Smart Brain может использоваться потребителями (персональный ИИ-помощник пользователя), малыми и средними предприятиями (вертикальное приложение SaaS), предприятиями/правительствами/городами (приватизированная модель развертывания), промышленностью (отраслевая вертикальная модель) и другими четырьмя основные сценарии применения.
Чтобы лучше удовлетворить потребности вышеупомянутых различных сценариев, общая крупномасштабная модель должна завершить преобразование от ввода текста к выводу текста, к пониманию изображений и видео и возможности создавать изображения и видео на существующих основе, что эквивалентно изготовлению крупномасштабной модели с «ушами» и «глазами», закладывает основу для создания «цифрового человека».
Традиционным цифровым людям нужно выводить только в соответствии с установленным сценарием, но в эпоху больших моделей 360 цифровых людей можно настраивать, чтобы люди были спроектированы, имели память и опыт.В настоящее время в 360 существует более 200 символов. цифровая платформа Human Square, разделенная на две категории: цифровые знаменитости и цифровые сотрудники. 360 надеется, что в будущем у каждого будет свой ИИ-помощник и возможность общаться с древними людьми в виртуальном пространстве, сквозь время и пространство.
На демонстрационном собрании Чжоу Хунъи спросил «Чжугэ Ляна», как, по его мнению, сегодня он стал материалом для призраков и животных, и цифровой человек ответил тоном Чжугэ Ляна: судьба прошлого и настоящего неизбежна. В сегодняшней ситуации мир находится в смятении. Несмотря на то, что я стар, я все еще стремлюсь к миру. Сегодняшняя молодежь использует меня как материал для привидений и животных, и я с готовностью принимаю это изменение. И я желаю молодым друзьям смело идти вперед по дороге вперед и создавать лучшее будущее.
В то же время Чжоу Хунъи также подчеркнул, что форма цифровых людей в будущем также будет иметь свои цели, возможности планирования и декомпозиции, так что для выполнения задач можно будет вызывать различные вертикальные модели.
Однако эти функции на самом деле являются оптимизациями, основанными на существующих приложениях крупномасштабных моделей, и не открыли новую область. Но на самом деле, когда большая модель совершила прорыв, самый креативный сценарий применения — беспилотное вождение.
** У беспилотного вождения есть шанс попасть в полосу обгона **
Оглядываясь назад на область беспилотного вождения, с 2016 года основные производители работают в этой области, но до этого года ни один из них не смог добиться настоящего беспилотного вождения.
В настоящее время для системы беспилотного вождения уровня L2+ требуется более 10 камер, 1-2 лидара или 3-5 радаров миллиметрового диапазона для предоставления многомерных данных, которые можно использовать для обучения модели после ручной маркировки. После появления больших моделей, способных распознавать изображения, временные и материальные затраты, необходимые для ручной маркировки, резко снизятся.
По данным пресс-конференции Momo Zhixing DriveGPT в апреле 2023 года, для получения информации, такой как полосы движения, участники движения, светофоры и т. д., стоимость ручной маркировки в отрасли составляет около 5 юаней за изображение, а стоимость Momo DriveGPT составляет 0,5 юаня. Мы считаем, что после того, как масштабное модельное обучение технологических компаний созреет, предельная стоимость автоматической маркировки одного изображения приблизится к 0, а средняя стоимость, как ожидается, будет снижаться.
По словам Чжан Пэна, вице-президента Kaiwang Data Products Project, в феврале 2023 года в настоящее время ручная маркировка является основным методом маркировки данных, дополняемой машинной маркировкой, и 95% маркировки данных по-прежнему в основном выполняется вручную. Внедрение крупных моделей может значительно повысить эффективность этой отрасли. Возьмем, к примеру, Tesla: в 2021 году в команде ручной маркировки будет более 1000 человек, а в 2022 году команда уволит более 200 человек.
Кроме того, ожидается, что в эпоху больших моделей сторонние технологические гиганты помогут OEM-производителям создавать свои собственные автономные алгоритмы вождения и системы данных с обратной связью, предоставляя полную цепочку инструментов, полагаясь при этом на возможности генерации данных больших моделей для сократить разрыв в поле данных, ожидается, что наступит эра автономного вождения Android.
В настоящее время большие модели используются для включения данных с обратной связью, моделирования, алгоритмов восприятия, алгоритмов регулирования и управления и других областей. А такие гиганты, как Microsoft и Nvidia, соревнуются за компоновку больших моделей и автономное вождение или зажгут новые искры.
Кроме того, появление больших моделей также способствует разделению труда в отрасли, позволяет избежать «изобретения велосипеда» и ускоряет итерацию датчиков и чипов, а стоимость системы, как ожидается, значительно снизится. Ожидается, что крупные разработчики моделей и участники отрасли автономного вождения получат всестороннюю выгоду.
Взяв в качестве примера Baidu Apollo, он сначала использует графическую информацию для предварительного обучения исходной модели, использует алгоритмы для идентификации, локализации и сегментации данных изображений просмотра улиц и помещает их в кодировщик для формирования базовой библиотеки, то есть устанавливает соответствие между картинками и текстовой информацией на основе пула данных просмотра улиц.
Во-вторых, вы можете искать и анализировать конкретные сцены (такие как экспресс-автомобили, инвалидные коляски, дети и т. д.) с помощью текста и изображений, а также проводить индивидуальное обучение на модели транспортного средства, что значительно улучшает использование стоковых данных.
Baidu использует полууправляемый метод, чтобы в полной мере использовать 2D- и 3D-данные для обучения большой модели восприятия. Путем дистилляции малой модели в несколько этапов производительность маленькой модели повышается, и в то же время малая модель настраивается для обучения с помощью автоматической маркировки, которая используется для улучшения способности визуального 3D-восприятия на большом расстоянии и улучшения. эффект восприятия мультимодальной модели восприятия.
Другой ведущий игрок, SenseTime, также публично заявил, что AIGC можно использовать для создания реальных дорожных сцен и сложных образцов для обучения системы автоматического вождения, а мультимодальные данные можно использовать в качестве входных данных большой модели для улучшения верхнего предела восприятие системой краеугольных сцен.
В то же время мультимодальная большая модель автономного вождения может реализовать интегрированную интеграцию восприятия и принятия решений, а трехмерная среда может быть реконструирована с помощью декодера среды на выходе для реализации визуального понимания среды; декодер поведения может генерировать полное планирование пути, можно использовать декодер мотивации Естественный язык описывает процесс рассуждений, делая систему автономного вождения более безопасной и надежной.
После того, как большая модель реализует вышеуказанные функции, порог для беспилотного вождения в будущем будет становиться все ниже и ниже.В то время как ведущие производители ускоряют прогресс проектов беспилотного вождения, они также могут позволить большему количеству новых игроков присоединиться к этой области и разрабатывать дороги, которые требуют дороги в дополнение к дорожной навигации.Отслеживание функции планирования, например, дальнейшая оптимизация планирования пути подметающего робота.
Глядя на это сейчас, после периода централизованного выпуска крупномасштабных моделей с февраля по март и периода разработки продукта с апреля по май, а также постепенного уточнения направления политики, июнь вступил в период централизованного выпуска крупномасштабных моделей ИИ. масштабные модели продуктов и приложений.Это также напрямую приводит к снижению стоимости OpenAI API.
В обозримом будущем технология искусственного интеллекта будет продолжать развиваться, а приложения будут продолжать развиваться.В то же время все больше и больше крупных технологических компаний будут выпускать продукты, чтобы врезаться в этот путь, который будет продолжать способствовать процветанию отрасли и приносить больше Преимущества для пользователей.GPT-подобные продукты, отвечающие рыночному спросу, такие как Tencent, имеющая огромную пользовательскую базу, также выпустили техническое решение в области больших моделей 19 июня.
Когда эти компании объединятся, развитие отрасли войдет в ускоренную полосу, а это также означает, что конечные пользователи C скоро смогут использовать этот продукт.Что касается того, кто будет платить за это, каждый производитель должен полагаться на свое собственные способности.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Какие оптимизации и прорывы произойдут, когда большая модель сразится с 2.0
Оригинальный текст: The Paper, автор: Че Синюнь
В июне этого года крупные производители обновили свои продукты, подобные ChatGPT. 9 июня Xunfei запустила обновленную версию Xinghuo Cognitive Big Model, 13 июня, после выпуска продукта, подобного ChatGPT, 360 снова провела Конференцию по применению 360 Smart Brain Big Model.
В отличие от больших моделей, выпущенных примерно в феврале, обновленные продукты, недавно выпущенные различными компаниями, в большей степени ориентированы на прикладной уровень, и их цель состоит в том, чтобы упростить жизнь тысячам домохозяйств.
Судя по текущему релизу, 360 Smart Brain изначально обладал возможностями кросс-модальной генерации, помимо генерации текста, таблиц и картинок из текста, генерации текста и картинок из картинок, генерации текста из видео, вырезания видео из текста и другие базовые творения. Кроме того, он также переопределяет «цифрового человека», чтобы предоставить пользователям настраиваемый и эксклюзивный «искусственный интеллект», который «имеет душу, человеческий дизайн и память».
На пресс-конференции Чжоу Хунъи изменил свою прежнюю точку зрения: «Я как-то сказал, что разрыв между отечественной крупномасштабной моделью и ChatGPT составляет два года, и теперь я хочу взять это предложение обратно». с GPT3.5, и если он будет развиваться с такой скоростью, то в мгновение ока догонит или даже превзойдет GPT4.
Видел ли Чжоу Хунъи такие огромные изменения за четыре месяца с момента выпуска начальной версии до официального выпуска 360 Smart Brain?
Научно-технический гигант охотится на большую модель
«Отчет об исследовании крупномасштабных моделей искусственного интеллекта Китая», опубликованный на форуме Zhongguancun 2023 года, показывает, что в настоящее время крупномасштабные модели искусственного интеллекта Китая демонстрируют тенденцию к активному развитию. По неполной статистике, на данный момент в стране выпущено 79 масштабных моделей с параметрами более 1 миллиарда.
Однако параметры крупномасштабных моделей крупных технологических компаний относительно велики: параметры большой модели Alibaba Tongyi Qianwen превышают 10 трлн, параметры большой модели Tencent Hunyuan и большой модели Huawei Pangu превышают один трлн. , а большая модель Baidu Wenxin имеет параметры более одного триллиона.Объем параметров крупномасштабной модели составляет более 200 миллиардов, а объем параметров большой модели JD Yanxi составляет 100 миллиардов.Объем параметров технологических компаний в вертикальные отрасли, как правило, более 100 миллиардов, а параметр объема большой модели научно-исследовательских учреждений На уровне сотен миллиардов и ниже.
С точки зрения системы компоновки большой модели крупные технологические компании выполнили комплексную компоновку «четыре в одном» на уровне вычислительной мощности, уровне платформы, уровне модели и уровне приложений. Baidu, Ali и Huawei имеют комплексный план независимых исследований и разработок, от чипов до приложений, таких как Baidu «ядро Kunlun + платформа с летающей лопастью + большая модель Wenxin + отраслевое приложение», Ali «чип Hanguang 800 + база M6-OFA». + большая модель Tongyi + отраслевое приложение», чип Shengteng от Huawei + платформа MindSpore + большая модель Pangu + отраслевое приложение».
Кроме того, Kingsoft Office также выпустил WPS AI 31 мая.В настоящее время WPSAI подключен к офисным компонентам Kingsoft Office, таким как легкие документы, текст, таблицы, презентации и PDF-файлы.В будущем он будет привязывать AIGC, понимание прочитанного , вопросы и ответы, взаимодействие человека с компьютером, развитие в стратегическом направлении и доступ ко всей линейке продуктов Kingsoft Office.
Быстрый приток различных крупных производителей в это русло в основном связан с быстрым отслеживанием и введением регулирующими органами мер по регулированию развития отрасли.При сопровождении вышестоящей структуры каждый крупный производитель, естественно, может инвестировать в исследования и разработки и уверенно запускать продукты.
Поскольку крупномасштабная модель была запущена партиями в марте этого года, политика регулирования ИИ постепенно прояснилась, что также указало направление для отраслевых приложений.
Оглядываясь назад на развитие всей отрасли, 11 апреля для комментариев был выпущен «Генеративный метод управления услугами искусственного интеллекта», 30 мая Институт информационных и коммуникационных технологий совместно готовит открытую модель искусственного интеллекта «Воздушный змей». лицензии, а следующим шагом будет выдача лицензии на открытую модель искусственного интеллекта Zhikite (проект для комментариев).
Впоследствии города первого уровня совместно выпустили «План реализации Пекина по ускорению строительства глобально влиятельного источника инноваций в области искусственного интеллекта (2023-2025)»; год)».
В этом контексте Чжоу Хунъи считает, что отечественная крупная модель быстро сократит разрыв с ChatGPT, что кажется несложным для понимания.
В чем разница между 360 Smart Brain
Согласно плану Чжоу Хунъи, большая модель 360 будет основываться на непрерывном обновлении большой модели с учетом сценизации, продактизации, выравнивания и вертикализации.
В соответствии с этой стратегией развития 360 Smart Brain может использоваться потребителями (персональный ИИ-помощник пользователя), малыми и средними предприятиями (вертикальное приложение SaaS), предприятиями/правительствами/городами (приватизированная модель развертывания), промышленностью (отраслевая вертикальная модель) и другими четырьмя основные сценарии применения.
Чтобы лучше удовлетворить потребности вышеупомянутых различных сценариев, общая крупномасштабная модель должна завершить преобразование от ввода текста к выводу текста, к пониманию изображений и видео и возможности создавать изображения и видео на существующих основе, что эквивалентно изготовлению крупномасштабной модели с «ушами» и «глазами», закладывает основу для создания «цифрового человека».
Традиционным цифровым людям нужно выводить только в соответствии с установленным сценарием, но в эпоху больших моделей 360 цифровых людей можно настраивать, чтобы люди были спроектированы, имели память и опыт.В настоящее время в 360 существует более 200 символов. цифровая платформа Human Square, разделенная на две категории: цифровые знаменитости и цифровые сотрудники. 360 надеется, что в будущем у каждого будет свой ИИ-помощник и возможность общаться с древними людьми в виртуальном пространстве, сквозь время и пространство.
На демонстрационном собрании Чжоу Хунъи спросил «Чжугэ Ляна», как, по его мнению, сегодня он стал материалом для призраков и животных, и цифровой человек ответил тоном Чжугэ Ляна: судьба прошлого и настоящего неизбежна. В сегодняшней ситуации мир находится в смятении. Несмотря на то, что я стар, я все еще стремлюсь к миру. Сегодняшняя молодежь использует меня как материал для привидений и животных, и я с готовностью принимаю это изменение. И я желаю молодым друзьям смело идти вперед по дороге вперед и создавать лучшее будущее.
В то же время Чжоу Хунъи также подчеркнул, что форма цифровых людей в будущем также будет иметь свои цели, возможности планирования и декомпозиции, так что для выполнения задач можно будет вызывать различные вертикальные модели.
Однако эти функции на самом деле являются оптимизациями, основанными на существующих приложениях крупномасштабных моделей, и не открыли новую область. Но на самом деле, когда большая модель совершила прорыв, самый креативный сценарий применения — беспилотное вождение.
** У беспилотного вождения есть шанс попасть в полосу обгона **
Оглядываясь назад на область беспилотного вождения, с 2016 года основные производители работают в этой области, но до этого года ни один из них не смог добиться настоящего беспилотного вождения.
В настоящее время для системы беспилотного вождения уровня L2+ требуется более 10 камер, 1-2 лидара или 3-5 радаров миллиметрового диапазона для предоставления многомерных данных, которые можно использовать для обучения модели после ручной маркировки. После появления больших моделей, способных распознавать изображения, временные и материальные затраты, необходимые для ручной маркировки, резко снизятся.
По данным пресс-конференции Momo Zhixing DriveGPT в апреле 2023 года, для получения информации, такой как полосы движения, участники движения, светофоры и т. д., стоимость ручной маркировки в отрасли составляет около 5 юаней за изображение, а стоимость Momo DriveGPT составляет 0,5 юаня. Мы считаем, что после того, как масштабное модельное обучение технологических компаний созреет, предельная стоимость автоматической маркировки одного изображения приблизится к 0, а средняя стоимость, как ожидается, будет снижаться.
По словам Чжан Пэна, вице-президента Kaiwang Data Products Project, в феврале 2023 года в настоящее время ручная маркировка является основным методом маркировки данных, дополняемой машинной маркировкой, и 95% маркировки данных по-прежнему в основном выполняется вручную. Внедрение крупных моделей может значительно повысить эффективность этой отрасли. Возьмем, к примеру, Tesla: в 2021 году в команде ручной маркировки будет более 1000 человек, а в 2022 году команда уволит более 200 человек.
Кроме того, ожидается, что в эпоху больших моделей сторонние технологические гиганты помогут OEM-производителям создавать свои собственные автономные алгоритмы вождения и системы данных с обратной связью, предоставляя полную цепочку инструментов, полагаясь при этом на возможности генерации данных больших моделей для сократить разрыв в поле данных, ожидается, что наступит эра автономного вождения Android.
В настоящее время большие модели используются для включения данных с обратной связью, моделирования, алгоритмов восприятия, алгоритмов регулирования и управления и других областей. А такие гиганты, как Microsoft и Nvidia, соревнуются за компоновку больших моделей и автономное вождение или зажгут новые искры.
Кроме того, появление больших моделей также способствует разделению труда в отрасли, позволяет избежать «изобретения велосипеда» и ускоряет итерацию датчиков и чипов, а стоимость системы, как ожидается, значительно снизится. Ожидается, что крупные разработчики моделей и участники отрасли автономного вождения получат всестороннюю выгоду.
Во-вторых, вы можете искать и анализировать конкретные сцены (такие как экспресс-автомобили, инвалидные коляски, дети и т. д.) с помощью текста и изображений, а также проводить индивидуальное обучение на модели транспортного средства, что значительно улучшает использование стоковых данных.
Baidu использует полууправляемый метод, чтобы в полной мере использовать 2D- и 3D-данные для обучения большой модели восприятия. Путем дистилляции малой модели в несколько этапов производительность маленькой модели повышается, и в то же время малая модель настраивается для обучения с помощью автоматической маркировки, которая используется для улучшения способности визуального 3D-восприятия на большом расстоянии и улучшения. эффект восприятия мультимодальной модели восприятия.
Другой ведущий игрок, SenseTime, также публично заявил, что AIGC можно использовать для создания реальных дорожных сцен и сложных образцов для обучения системы автоматического вождения, а мультимодальные данные можно использовать в качестве входных данных большой модели для улучшения верхнего предела восприятие системой краеугольных сцен.
В то же время мультимодальная большая модель автономного вождения может реализовать интегрированную интеграцию восприятия и принятия решений, а трехмерная среда может быть реконструирована с помощью декодера среды на выходе для реализации визуального понимания среды; декодер поведения может генерировать полное планирование пути, можно использовать декодер мотивации Естественный язык описывает процесс рассуждений, делая систему автономного вождения более безопасной и надежной.
После того, как большая модель реализует вышеуказанные функции, порог для беспилотного вождения в будущем будет становиться все ниже и ниже.В то время как ведущие производители ускоряют прогресс проектов беспилотного вождения, они также могут позволить большему количеству новых игроков присоединиться к этой области и разрабатывать дороги, которые требуют дороги в дополнение к дорожной навигации.Отслеживание функции планирования, например, дальнейшая оптимизация планирования пути подметающего робота.
Глядя на это сейчас, после периода централизованного выпуска крупномасштабных моделей с февраля по март и периода разработки продукта с апреля по май, а также постепенного уточнения направления политики, июнь вступил в период централизованного выпуска крупномасштабных моделей ИИ. масштабные модели продуктов и приложений.Это также напрямую приводит к снижению стоимости OpenAI API.
В обозримом будущем технология искусственного интеллекта будет продолжать развиваться, а приложения будут продолжать развиваться.В то же время все больше и больше крупных технологических компаний будут выпускать продукты, чтобы врезаться в этот путь, который будет продолжать способствовать процветанию отрасли и приносить больше Преимущества для пользователей.GPT-подобные продукты, отвечающие рыночному спросу, такие как Tencent, имеющая огромную пользовательскую базу, также выпустили техническое решение в области больших моделей 19 июня.
Когда эти компании объединятся, развитие отрасли войдет в ускоренную полосу, а это также означает, что конечные пользователи C скоро смогут использовать этот продукт.Что касается того, кто будет платить за это, каждый производитель должен полагаться на свое собственные способности.