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讓專業(yè)投資更簡單金融領(lǐng)域探路AI大模型應(yīng)用

baohrh — Thu, 12 Dec 2024 04:48:03 +0000

天云數(shù)據(jù)CEO雷濤表示，大模型運(yùn)用到監(jiān)管領(lǐng)域也是一個比較可行的方案。如利用人工智能技術(shù)識別場外配資等，同時用AI構(gòu)建全市場資管信托債類產(chǎn)品風(fēng)險關(guān)聯(lián)圖譜。

AIGC推動 “人工智能新聞時代”到來

嘉, 騰飛 — Fri, 06 Dec 2024 03:00:26 +0000

天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司CEO雷濤從新聞生產(chǎn)速度、新聞?wù)Z境共鳴、AI組織的思維鏈觀點(diǎn)流等方面作了系統(tǒng)闡述，分享了AI自動“拍攝”的宏大場面，AI自動生成的多場景、劇情豐富的電影，AI創(chuàng)意巧克力廣告片，短劇自動將中文翻譯成英文、韓文，能實(shí)現(xiàn)數(shù)小時音/視頻自動解析、多人對話自動區(qū)分發(fā)言人、精準(zhǔn)定位關(guān)鍵內(nèi)容和視頻片段等功能的AI采訪助手等實(shí)踐產(chǎn)品。

解碼“夢工廠”｜天云數(shù)據(jù)：夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù) 讓AI為萬物賦靈

嘉, 騰飛 — Sat, 30 Nov 2024 00:40:51 +0000

http://www.heke.net.cn/wp-content/uploads/2024/12/12月13日__86pct_smaller.mp4

AIGC與“人工智能新聞時代”科學(xué)傳播活動舉辦

嘉, 騰飛 — Fri, 29 Nov 2024 09:30:32 +0000

雷濤就“無真相，無共識”這個話題發(fā)表了自己的觀點(diǎn)。此外，雷濤從新聞生產(chǎn)速度、新聞?wù)Z境共鳴、AI組織的思維鏈觀點(diǎn)流做了內(nèi)容闡述，并分享了AI自動“拍攝”的宏大場面、AI自動生成多場景劇情豐富的電影劇情等實(shí)踐效果，重點(diǎn)推出了面向媒體的產(chǎn)品——AI采訪助手。

AIGC讓“人工智能新聞時代”到來

嘉, 騰飛 — Thu, 28 Nov 2024 09:53:29 +0000

11月27日，由北京市科協(xié)主辦，北京科技記協(xié)承辦，天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司協(xié)辦的AIGC與“人工智能新聞時代”科學(xué)傳播活動在京舉辦，活動由北京市科協(xié)宣傳文化部二級調(diào)研員、北京科技記協(xié)副理事長兼秘書長李磊主持。

活動邀請CCDI廣電云規(guī)劃專家、寶聯(lián)科技創(chuàng)始人?席利寶、天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司CEO 雷濤、中國傳媒大學(xué)人工智能系副教授 陶竹林、中國科學(xué)報社原副總編輯、《醫(yī)學(xué)科學(xué)報》總編輯 張明偉分別作主題報告。

席利寶表示AI是新時代的新質(zhì)生產(chǎn)力，AI高質(zhì)量發(fā)展從能源+算力+算法+數(shù)據(jù)+網(wǎng)絡(luò)+安全都需要協(xié)同；廣電在AI時代應(yīng)該緊握機(jī)會，塑造數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的獨(dú)特優(yōu)勢，CCDI項(xiàng)目將對中國廣電發(fā)展起到樣板和示范作用；未來已來，中國廣電作為文化數(shù)字化國家隊(duì)、主力軍和排頭兵，當(dāng)仁不讓為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入動能，為中國特色的新型算力事業(yè)貢獻(xiàn)力量，為網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、數(shù)字中國建設(shè)提供強(qiáng)有力的支撐。

雷濤就“無真相，無共識”這個話題發(fā)表了自己的觀點(diǎn)，他認(rèn)為在這個碎片化信息時代，信息溯源和取證有待考證；此外，信息背景、知識背景、文化背景、邏輯判斷都難以讓人類達(dá)成共識。人工智能走到今天，爭論與分歧始終如影隨形，可以說AI的命運(yùn)，正是在這些爭議與分歧中找到了真正的邊界與可能性，滿足了不確定時代不確定人群確定性的需求。此外雷濤從新聞生產(chǎn)速度、新聞?wù)Z境共鳴、AI組織的思維鏈觀點(diǎn)流做了內(nèi)容闡述，并分享了AI自動“拍攝”的宏大場面、AI自動生成多場景劇情豐富的電影劇情、AI森林巧克力廣告片、短劇自動完成中文轉(zhuǎn)英語韓語日語等實(shí)踐效果。重點(diǎn)推出了面向媒體的產(chǎn)品——AI采訪助手，該產(chǎn)品能實(shí)現(xiàn)數(shù)小時音/視頻自動解析；多人對話自動區(qū)分發(fā)言人、匯總發(fā)言觀點(diǎn)；此外可以通過“你問我答”的相識，精準(zhǔn)定位關(guān)鍵內(nèi)容和視頻片段，無需反復(fù)觀看視頻便快速定位采訪對象重點(diǎn)發(fā)言內(nèi)容；最后，還可以多形態(tài)素材輸出，輕松復(fù)制文字素材或下載新合成的視頻素材。

陶竹林表示未來媒體即智能媒體，既要堅(jiān)守內(nèi)容的真實(shí)與價值，也要以創(chuàng)新引領(lǐng)時代變革。AI技術(shù)正在深刻重塑媒體生態(tài)，從精準(zhǔn)內(nèi)容生成到智能傳播路徑優(yōu)化，為行業(yè)賦能無限可能。守正，是堅(jiān)守媒體的社會責(zé)任與傳播倫理；創(chuàng)新，是運(yùn)用AI等新技術(shù)推動媒體形態(tài)的升級與進(jìn)化。擁抱AI，就是擁抱媒體的未來，它不僅是工具，更是智能時代的必然選擇。以技術(shù)為翼，守住初心，未來的智能媒體將更高效、更智慧、更有溫度。

張明偉介紹了中國科學(xué)報社開發(fā)出的“小柯”論文新聞寫作機(jī)器人的相關(guān)情況。他認(rèn)為，將人工智能運(yùn)用到科學(xué)新聞寫作能夠有效滿足科研人員更好了解國際前沿科研進(jìn)展的需求，也能為科學(xué)傳播工作者提供初步選題線索。他建議媒體開發(fā)人工智能產(chǎn)品時要瞄準(zhǔn)用戶需求，善于借用外力，大膽擁抱新技術(shù)。

中央廣播電視總臺、光明網(wǎng)、工人日報、中國財經(jīng)報、未來網(wǎng)、北京廣播電視臺、北京日報、北京科技報等新聞媒體，北京科普發(fā)展與研究中心、北京科技記協(xié)及科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等部門40余人參加活動。

大變革已來，數(shù)據(jù)驅(qū)動，金融數(shù)據(jù)與模型深度融合

嘉, 騰飛 — Fri, 25 Oct 2024 01:00:04 +0000

天云數(shù)據(jù)CEO雷濤接受財聯(lián)社采訪時表示：關(guān)于大模型與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，核心在存量數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)。關(guān)于存量數(shù)據(jù)，核心需要關(guān)注的技術(shù)是大模型to DB，去解決如何跟上萬張表且高價值密度的企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)系；關(guān)于增量數(shù)據(jù)，去解決如何持續(xù)的供給大模型以及大模型真正的算力出口在哪里，是提供服務(wù)還是提供新興的生產(chǎn)資料。供給我們更多的數(shù)據(jù)資源，也就是合成數(shù)據(jù)的概念。

第五屆1024資管科技開發(fā)者大會，天云數(shù)據(jù)CEO雷濤談大模型和數(shù)據(jù)的連接

嘉, 騰飛 — Fri, 18 Oct 2024 11:00:57 +0000

2024年10月18日，作為“全球資產(chǎn)管理中心上海國際活動周2024”壓臺活動，“第五屆1024資管科技開發(fā)者大會”在上海·臨港中心圓滿舉行。在媒體采訪環(huán)節(jié)中，天云數(shù)據(jù)CEO雷濤針對財聯(lián)社、上海證券報、21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道等媒體提問，核心談了對大模型和數(shù)據(jù)的連接問題。

在過去一年您的機(jī)構(gòu)的實(shí)踐中，大語言模型在哪些場景上落地取得了成功？

您問題的核心在大語言模型，其實(shí)在基模（基礎(chǔ)模型）上，市場已經(jīng)在第二代視覺多模態(tài)大模型和第三代空間認(rèn)知大模型上取得了非常大的成果和突破。

當(dāng)然，大語言模型是知識的容器，在整個流水線中扮演非常關(guān)鍵的位置，可以有效地處理視覺和空間感知的多維信號擴(kuò)展人類的融合認(rèn)知。

咱們現(xiàn)場舉例，就今天的采訪視頻，我們要如何去編輯處理？還是傳統(tǒng)的定位到每一幀每一秒去剪輯？大語言模型在多模態(tài)在空間認(rèn)知上取得了非常大的一個成果，已經(jīng)可以基于語言模型抽象出每一個嘉賓的核心觀點(diǎn)，還可以基于內(nèi)容選擇，所見、所選及所得，把勞動力從重復(fù)性的工作中解放出來，實(shí)現(xiàn)場景式理解視頻內(nèi)容。

Agent、RAG、GraphRAG，新大模型生態(tài)鏈技術(shù)層出不窮，在未來發(fā)展中，您看好哪些新的發(fā)展方向？它們會如何在資管領(lǐng)域取得應(yīng)用？

針對這個問題，我想先談一下大模型和數(shù)據(jù)的關(guān)系。因?yàn)槲覀兲煸茢?shù)據(jù)本身就同時做數(shù)據(jù)供給側(cè)的混合負(fù)載數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)消費(fèi)側(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。

那么，為什么我們要關(guān)注大模型和數(shù)據(jù)？

這個可以從存量和增量兩個方向上去看：存量是這兩年的主流，就是把已有的知識做知識封裝和知識移動，一種端到端的訓(xùn)練方法；增量是用RAG、用向量數(shù)據(jù)庫外掛在模型之上，將增量的信息全部訓(xùn)練進(jìn)去，我們?nèi)ツ暝贗TL發(fā)布的證券法規(guī)助手就是這種方法。現(xiàn)在的企業(yè)數(shù)據(jù)，不僅僅只有文檔、手冊這些靜態(tài)的科技文獻(xiàn)內(nèi)容，更多的是流動的、數(shù)據(jù)價值密度更高的信息，這些是存在數(shù)據(jù)庫里的。

針對存量的一個核心關(guān)鍵詞就是大模型to DB，也就是我們怎么對高價值密度的數(shù)據(jù)，在不用精密地組織語言的同時，還能作出準(zhǔn)確數(shù)字類問題的回答，比如客服里的定價問題、價格交易等問題。

我們服務(wù)于券商的數(shù)字人，播報的內(nèi)容是來自于實(shí)時交易系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和研報文本內(nèi)容的結(jié)合。針對這樣的場景，就需要把大模型的模糊意圖匹配和精確的SQL操作形成連接。這種連接不是一對一的，面涉及到非常復(fù)雜的工程技術(shù)。如何保證像ASR語音識別這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型回答一個準(zhǔn)確的答案？比如現(xiàn)在的銷量是多少，是產(chǎn)品的銷量還是區(qū)域的銷量。像這樣模糊的意圖匹配，怎么和數(shù)據(jù)庫里精確的字段完成匹配？在后臺，需要準(zhǔn)備大量的密集計算操作。傳統(tǒng)的MPP數(shù)據(jù)庫是沒有并發(fā)能力的，可能只能支撐一句話十幾個token的內(nèi)容。但高并發(fā)任務(wù)，成百上千個寬表的OLAP執(zhí)行對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的要求非常高，只有HTAP數(shù)據(jù)庫能勝任這種大模型的高并發(fā)AP類業(yè)務(wù)的底座。

存量突出解決的場景就是針對密集計算的跟數(shù)據(jù)相關(guān)的大語言模型的交互。

第二個方向就是增量，這里面一個核心關(guān)鍵詞是合成數(shù)據(jù)。供給大模型的數(shù)據(jù)資源從哪里來？這里面涉及到非常多的場景，最早我們使用合同數(shù)據(jù)更多地是面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型微調(diào)，需要有非常精準(zhǔn)的且合適的數(shù)據(jù)才能提供準(zhǔn)確的大模型服務(wù)。

Lora是一種常見的微調(diào)方法，它對輸入給模型的數(shù)據(jù)的要求也非常高。

我們?nèi)绾潍@取這種數(shù)據(jù)？比如做一個客服系統(tǒng)，每家企業(yè)都有各自的產(chǎn)品手冊、規(guī)章制度，但是客戶會提什么樣的問題呢？傳統(tǒng)的方法是用人工標(biāo)注采集的方式去獲取這些Q&A，現(xiàn)在我們可以針對產(chǎn)品手冊的大模型來生成Q&A，這就是典型業(yè)務(wù)場景的合成數(shù)據(jù)。

那么lora的數(shù)據(jù)生成從哪里來？我們用不同版本的大模型去完成同樣問題的回答，他們的差異性就是權(quán)重分布，可以用來做精確的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成。

合成數(shù)據(jù)已經(jīng)開始從模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成到直接場景數(shù)據(jù)生成，大模型進(jìn)入到了數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)，就像Robot讓我們看到的里程碑式技術(shù)是機(jī)器在供給自己，可以簡單類比理解一下，就是供給給機(jī)器訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)就像汽車要加的油一樣，開始變成是自己生產(chǎn)出來的。

客觀說針對駕駛而言，一些極端災(zāi)害、路況交通事故是不可能通過大規(guī)模的路面采集獲取的。我們管它叫CoreData，CoreData是可以通過模型來生產(chǎn)的。現(xiàn)在我們在項(xiàng)目上就已經(jīng)開始交付合成數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集。

總結(jié)一下大模型和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，一個是在存量上，一個是在增量上。關(guān)于存量，我們關(guān)注到的核心技術(shù)是大模型to DB，它來解決如何跟上萬張表的、高價值密度的企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)系的問題；第二個是增量，他來解決如何持續(xù)的供給大模型，大模型的真正的算力出口在哪里，是提供一個服務(wù)還是提供一種新興的生產(chǎn)資料，供給我們更多的數(shù)據(jù)資源，也就是合成數(shù)據(jù)的概念。

天云數(shù)據(jù)CEO雷濤：關(guān)注大模型中的數(shù)據(jù)“飛輪效應(yīng)”

嘉, 騰飛 — Fri, 18 Oct 2024 10:00:48 +0000

天云數(shù)據(jù)CEO雷濤在接受記者采訪時表示：目前大模型已經(jīng)從理論和測試階段，逐步向現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中加速落地，值得關(guān)注的是，目前數(shù)據(jù)生成呈現(xiàn)出明顯的“飛輪效應(yīng)”。

北京科博會天云數(shù)據(jù)CEO雷濤談人工智能技術(shù)服務(wù)數(shù)字資產(chǎn)建設(shè)

嘉, 騰飛 — Thu, 01 Aug 2024 09:00:17 +0000

7月13日，第二十六屆中國北京國際科技產(chǎn)業(yè)博覽會(簡稱北京科博會)在國家會議中心開幕。本屆科博會年度主題為“實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略增強(qiáng)高質(zhì)量發(fā)展動能”。會上，天云數(shù)據(jù)CEO雷濤發(fā)表《人工智能技術(shù)服務(wù)數(shù)字資產(chǎn)建設(shè)》主題演講。

近期非常引人注目的事件：OpenAI宣布終止對中國提供API服務(wù)。為了維護(hù)服務(wù)質(zhì)量和安全性，將采取額外措施來限制來自當(dāng)前不支持的國家和地區(qū)的API流量。

對國內(nèi)基于OpenAI的大模型所構(gòu)建的很多創(chuàng)業(yè)應(yīng)用生態(tài)無疑是一個巨大的打擊，兩個世界正在逐步脫鉤，越來越多的商業(yè)鏈條被切斷。這不僅僅發(fā)生在物理世界，也發(fā)生在數(shù)字世界的線上連接。與此同時，市場上還存在另外一種聲音，把這個信號看成一種巨大的機(jī)遇，剛好趁此機(jī)遇培養(yǎng)國內(nèi)的搜索引擎。

從“深藍(lán)”到AlphaGo，再到今天的ChatGPT，人工智能走過了符號主義的知識封裝，連接主義的知識學(xué)習(xí)，和今天的生成式泛化表達(dá)能力開始參與到生產(chǎn)實(shí)踐。OpenAI的PPT式大模型作為人工智能的明星項(xiàng)目，我們聽到太多追捧的聲音，過度的神秘化和與之伴隨的自我矮化，加上7月9日關(guān)停面向大陸市場的API服務(wù)接口服務(wù)，再次加重自我矮化且，失敗感撲面而來。

其實(shí)在北美市場，基礎(chǔ)大模型的發(fā)展已經(jīng)從單一模型訓(xùn)練Trainging發(fā)展為Serving多元化工業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施化。中國人工智能的發(fā)展如何擺脫依賴、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢破局和定義自己的生態(tài)位？這需要找到我們技術(shù)的獨(dú)特演進(jìn)路徑。

目前人工智能市場有兩條核心路徑，一種是無條件相信scalinglaw路徑，相信只要把數(shù)據(jù)喂進(jìn)去就會有涌現(xiàn)機(jī)制。用算力和數(shù)據(jù)堆積給已有的算法實(shí)踐Transformer，這種路徑就是在已知的知識結(jié)構(gòu)里去尋找未知拼接的方法，能力是有限的，就像在陸地上看著教科書學(xué)游泳一樣，一定會遇到模型基礎(chǔ)理論的天花板。在已知中組合篩選（條件概率）獲得的知識，只能是補(bǔ)齊現(xiàn)有的知識拼圖，例如通過大量的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新的元素，可以補(bǔ)全門捷列夫發(fā)現(xiàn)元素周期表，但是不能誕生量子力學(xué)對基本粒子的理論和元素生成公式，更不可能產(chǎn)生牛頓的“加速度”阿拉伯?dāng)?shù)字“零和無窮大”這樣的觀念革命的知識。從學(xué)外語到學(xué)母語到建立認(rèn)知再到推理和邏輯的路徑完全不同。

谷歌、微軟、亞馬遜、HuggingFace等云廠商開始不再依賴單一大模型，而是跟更多的系統(tǒng)架構(gòu)配合，來組成一個務(wù)實(shí)的AGI的工程架構(gòu)。谷歌上個月發(fā)布的大模型成熟度參考架構(gòu)，定義了從L0到L6 的分級，調(diào)用GPT直接使用單一大模型的能力僅僅是L0水平。加入提示詞工程，精調(diào)模型Lora的意圖理解，向量數(shù)據(jù)庫尋回私域數(shù)據(jù)的記憶，Agent規(guī)劃拆解，plugin執(zhí)行和反思等等，逐步完善大模型成熟度到更高等級。這是人工智能市場的第二條路徑。

可以這樣類比，大模型是西方發(fā)明的輪子，而今天中國已經(jīng)進(jìn)入了造車的時代。蒸汽機(jī)在英國誕生，但在北美被Nobody裝到木船上造就了輪船業(yè)的輝煌。中國人工智能的發(fā)展如何從重新發(fā)明輪子到快速引領(lǐng)智能產(chǎn)業(yè)的“造車運(yùn)動”，需要抓住基礎(chǔ)ABC問題本質(zhì)，才能實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢破局和定義自己的生態(tài)位。?

C算力——自力更生策略：硬件芯片是最早投入布局的，英偉達(dá)在生態(tài)的壟斷和貿(mào)易禁運(yùn)，給了國產(chǎn)芯片獨(dú)立發(fā)展空間。

A算法——跟隨融合的纏斗策略：人工智能最底層核心邏輯是以數(shù)學(xué)的形態(tài)在論文上得以表達(dá)，包括數(shù)據(jù)處理的方法和數(shù)據(jù)集。甚至實(shí)踐代碼都在以科學(xué)共享的形式爭相發(fā)表，科學(xué)無國界。為了更多的索引，論文往往會以最快的速度在跨國別的形式傳播。陸奇曾經(jīng)講過，我們從中關(guān)村到硅谷的距離是一個小時的時差。其實(shí)指的就是基礎(chǔ)算法層級和開源技術(shù)框架。數(shù)據(jù)科學(xué)家們?yōu)榱耸棺约旱难芯砍晒M快地發(fā)表，甚至跳過了像IEEE、CVPR大型頂會論文的審核機(jī)制，直接在arXiv網(wǎng)站上注冊發(fā)表，學(xué)術(shù)論文開始以天為單位在更新。打破中美科技壁壘的不是拿來主義的開源軟件套殼封裝，而是高索引引用的論文。論文不僅提供研究的方法路徑，依賴的基礎(chǔ)模型組件也提供了數(shù)據(jù)的流動，像指南一樣。

B數(shù)據(jù)——優(yōu)勢破局策略：硬件芯片所遵循的摩爾定律還是一個線性增長邏輯，但生成式合成數(shù)據(jù)遵循的卻是冪律指數(shù)型增長，只有抓住數(shù)據(jù)工程的冪律才能超越硬件的發(fā)展速度。

近日，前美軍四星上將加入了openAI董事會。毫無疑問他的崗位職責(zé)肯定不是指導(dǎo)研發(fā)的，那必定是瞄向兩年來OpenAI沉淀的提示數(shù)據(jù)。我們和大模型對話的內(nèi)容蘊(yùn)含大量的信息，據(jù)SBS等韓媒報道：三星剛引入ChatGPT還不到20 天，就發(fā)生了3起機(jī)密數(shù)據(jù)泄漏事件，其中涉及三星半導(dǎo)體設(shè)備測量資料、產(chǎn)品良率等信息。

問題往往會導(dǎo)向答案，獲得信息的過程本身也是信息。無獨(dú)有偶，近期，英偉達(dá)發(fā)布大模型一下子擠到第一陣營，為什么？英偉達(dá)沒講算力而是將重點(diǎn)放在了核心數(shù)據(jù)的介紹上，其模型訓(xùn)練使用了98%是合成數(shù)據(jù)，是機(jī)器生產(chǎn)模型生產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

如何讓國內(nèi)AI領(lǐng)跑世界是一道綜合考題，但歸根結(jié)底必須從骨髓里就是硬核科技企業(yè)。在產(chǎn)品線上，不能拿來主義，不能被卡脖子，不能有明顯的短板而且要有顯著的長板，才有肯能在國際競爭中跑出來。此外，外部環(huán)境對于技術(shù)成長、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成也很關(guān)鍵，不單是一家企業(yè)的事，也需要政府、生態(tài)共同去匹配發(fā)展的進(jìn)程。

人才破局：相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2023年就業(yè)形勢嚴(yán)峻，失業(yè)8700萬，畢業(yè)1158萬，是讓普通人是無工作還是讓這些人群進(jìn)入新技能藍(lán)海？政府應(yīng)該提早布局AI版的“藍(lán)翔技校”。AIGC內(nèi)容生產(chǎn)，培養(yǎng)新技能藍(lán)領(lǐng)改變算法生成的猜盲盒過程，打造人機(jī)交互的流水線。

產(chǎn)業(yè)鏈破局：AI Pin、?Vision Pro等可穿戴的個人智能代理Personal Agent的出現(xiàn)，F(xiàn)igure具身機(jī)器人的探索，這些EdgeAI的新興都需要整合全新的智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈。AI pin融合了電容觸摸、HUD、手勢識別、數(shù)模喚醒等成熟的硬件技術(shù)，大模型服務(wù)的載體，可以發(fā)揮中國全產(chǎn)業(yè)鏈精密制造的優(yōu)勢，快速跨界發(fā)明迭代一批GenAI的智能硬件。要想推動產(chǎn)業(yè)變革，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)組織的深刻調(diào)整，政府部門、教育機(jī)構(gòu)、高校研究機(jī)構(gòu)的角色和商業(yè)必須要發(fā)生一些變化。

就政府角色而言，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)園區(qū)的優(yōu)勢，把企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新資源產(chǎn)業(yè)鏈上下游“整合”在一起，協(xié)同攻關(guān)科技難題。

天云數(shù)據(jù)參編行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)｜《Maas模型服務(wù)協(xié)議要求》標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布

嘉, 騰飛 — Fri, 26 Jul 2024 07:00:05 +0000

隨著各行業(yè)對大模型的應(yīng)用需求日益增多，模型即服務(wù)（MaaS）發(fā)展迅速，MaaS將AI模型以服務(wù)的方式提供給用戶，降低模型使用門檻。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界已推出諸多MaaS產(chǎn)品，并集成和提供了大量模型服務(wù)，然而對于服務(wù)的可用性、穩(wěn)定性、質(zhì)量保障等方面仍然缺少統(tǒng)一、系統(tǒng)的規(guī)范要求，用戶在使用服務(wù)時存在諸多不確定性。中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟MaaS工作組積極關(guān)注MaaS領(lǐng)域發(fā)展動態(tài)，聯(lián)合業(yè)內(nèi)30余家單位共同編制《Maas模型即服務(wù)技術(shù)與應(yīng)用要求第1部分:模型服務(wù)協(xié)議要求》標(biāo)準(zhǔn)并正式發(fā)布，天云數(shù)據(jù)是參編單位之一。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場，是天云數(shù)據(jù)為了進(jìn)一步推動AI技術(shù)普及和應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展而構(gòu)建的一個綜合性平臺，為用戶提供了一個便捷的渠道，輕松地獲取、購買和部署各種預(yù)訓(xùn)練的AI模型，同時也為模型開發(fā)者提供了一個展示和銷售模型的平臺。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場上，涵蓋了從圖像識別、自然語言處理、語音識別到預(yù)測分析等多個領(lǐng)域，能夠滿足不同行業(yè)和場景的應(yīng)用需求。首先，用戶可以根據(jù)自己的需求，采購合適的模型；其次，省去模型用戶從零開始訓(xùn)練時間和計算資源，直接將模型集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，加快模型創(chuàng)新的速度。

MaaS模型數(shù)據(jù)市場還為模型開發(fā)者提供了一個廣闊的展示和銷售空間，開發(fā)者將訓(xùn)練好的模型上架到市場，通過平臺的流量和影響力讓更多的潛在用戶了解并實(shí)現(xiàn)知識的商業(yè)化。與此同時，模型市場還為開發(fā)者提供了工具和服務(wù)，幫助他們更好地管理和優(yōu)化自己的模型，提高模型的性能和可靠性。

生態(tài)建設(shè)也是天云數(shù)據(jù)的MaaS模型數(shù)據(jù)市場的使命之一，鼓勵開發(fā)者之間的合作和交流，減少重復(fù)勞動推動模型的共享和復(fù)用，提高行業(yè)的研發(fā)效率。