Heim >Technologie-Peripheriegeräte >KI >Die offizielle Ankündigung des Haimo Supercomputing Center: ein großes Modell mit 100 Milliarden Parametern, einer Datenskala von 1 Million Clips und einer 200-fachen Reduzierung der Trainingskosten
Am 13. September, Chinas einzigem Fest, das sich auf KI-Technologie für autonomes Fahren konzentriert, steht der sechste HAOMO AI DAY im goldenen Herbst bevor. Das Thema dieses Jahres lautet „Eine Reise der Weisheit beginnt von vorne“. Der HAOMO AI DAY, der schon immer einen starken technischen Hintergrund hatte, bringt dieses Mal immer noch die fortschrittlichsten technologischen Errungenschaften und Produktveröffentlichungen. Es war der 1020. Tag seit der Gründung von HaoMo, das sein neuestes Zeugnis für den Herbst 2022 bekannt gab:
HaoMo hat die schnellsten 1.000 Tage des autonomen Fahrens in China absolviert und belegt seit zwei Jahren den ersten Platz in Chinas massenproduziertem autonomem Fahren Das Unternehmen hat drei Generationen von Pkw-Zusatzantriebsprodukten termingerecht ausgeliefert und wurde mit mehr als zehn Star-Modellen ausgestattet, dem ersten großserienproduzierten städtischen NOH-Modell, der Mocha DHT-PHEV-Lidar-Version soll im September in Massenproduktion hergestellt und noch im Laufe des Jahres auf den Markt gebracht werden. Die mit Feimo HPilot ausgestatteten Modelle Mocha PHEV und Euler Haomao der Marke Wei haben die „Fünf-Sterne-Sicherheitsbewertung“ des EU E-NCAP erhalten. Damit ist Feimo das erste chinesische Unternehmen für autonomes Fahren, das im Ausland in die Massenproduktion geht. Im Bereich der automatischen Terminallogistik hat Xiaomotuo 2.0 den absolut führenden Marktanteil in diesem Bereich und wurde in Massenproduktion hergestellt und an Kunden geliefert. MANA, Chinas erstes Datenintelligenzsystem, das von Haomo entwickelt wurde, hat die Annotation von Hunderttausenden multimodalen CLIPS mit allen Faktoren abgeschlossen und 3 Millionen Stunden kognitive Szenenbibliothek für chinesisches Straßenfahren angesammelt, was 40.000 Jahren menschlicher Fahrer entspricht , und im Grunde den geschlossenen Datenkreislauf abgeschlossen ...
Zhang Kai, Vorsitzender von Haomo Zhixing, sagte: „Ende 2021 erwarteten wir, dass 2022 ein äußerst schwieriges Jahr werden würde. Aber nachdem wir die Epidemie und verschiedene schwarze Schwäne erlebt hatten Aufgrund der Ereignisse im ersten Halbjahr stellten wir fest, dass die tatsächliche Situation noch schlimmer war als am Ende des letzten Jahres. Durch die harte Arbeit und den unermüdlichen Einsatz der Feimo-Mitarbeiter meistern wir die damit verbundenen Herausforderungen Angesichts der Epidemie, der Lieferkette und der Technologie selbst ist Feimo voller Zuversicht und wird die Frage nach dem intelligenten Fahren durch konzentrierte Massenproduktion beantworten HaoMo
In seiner Rede beim 6. HAOMO AI DAY nutzte Zhang Kai den Titel „Haomo 1000 Tage: Neuer Zyklus, neue Reise“, um Haomos Erfolg darin zu beleuchten, seit seiner Gründung die Lebens- und Todesgrenze von Start-up-Unternehmen zu überschreiten und zu einem der Startup-Unternehmen zu werden Führende Unternehmen für autonomes Fahren in China präsentierten den Wachstumsprozess und die Erfahrungen des neuen Maßstabs für Technologie-Startups und teilten ihre Einschätzung des Makrotrends des intelligenten Fahrens sowie die neuesten Fortschritte der drei großen Schlachten im Jahr 2022.Ein Unternehmen zu gründen ist nicht einfach. Wie hat Fei Mo gewonnen, erfolgreich ein einzigartiges „Hai Mo-Modell“ und einen Technologiegraben geschaffen und die Konkurrenz deutlich angeführt? In seiner Rede führte Zhang Kai dies auf Haimos richtige Entscheidungen und kontinuierliche Bemühungen bei strategischen Routen, geschäftlichen und technologischen Durchbrüchen sowie Produktiterationsfähigkeiten zurück.
„Hao Mo Zhixing hat den Weg der fortschreitenden Entwicklung stets konsequent verfolgt. Im Zeitalter des autonomen Fahrens 3.0 ist assistiertes Fahren der einzige Weg zum autonomen Fahren.“ obige Fragen Die Antwort wurde verworfen. Derzeit ist China zum weltweit wichtigsten Schlachtfeld für intelligente Autos geworden. Es wird erwartet, dass die Installationsrate hochentwickelter Fahrassistenzsysteme bis zum Jahr 2025 70 % übersteigen wird. Unter dem großen Trend des Zeitalters des intelligenten Fahrens wird „Daten sind die Kernessenz, um die Reife des autonomen Fahrens voranzutreiben, und die progressive Route ist der beste Weg zur Datenakkumulation“ von der Branche zunehmend anerkannt und hat sich zu einer gemeinsamen Entwicklungsrichtung entwickelt von Unternehmen für autonomes Fahren. Durch die konsequente Umsetzung der progressiven Route hat Bomo das einzigartige „Haimo-Modell“ erfolgreich erforscht, das zu einer wichtigen Richtung und einem Eckpfeiler der 1.000-tägigen schnellen Entwicklung von Bomo geworden ist.
Die strategische Linie dient als Richtungsvorgabe und Durchbrüche auf technischer und kommerzieller Ebene sind der Schlüssel zum Sieg. „In den letzten 1.000 Tagen hat sich Wei Mo mutig in das Niemandsland der Branche vorgewagt und drei große Schwierigkeiten in der Branche von 0 auf 1 überwunden – die Schwierigkeit der Massenproduktion von groß angelegten autonomen Fahrzeugen mit mehreren Modellen Fahren, die technischen Kostenschwierigkeiten automatischer Lieferfahrzeuge und die Schwierigkeit der Datenverarbeitung in großem Maßstab. „Es ist schwierig, große Modelle anzuwenden.“ Zhang Kai wies auch darauf hin, dass Durchbrüche in den drei Hauptschwierigkeiten gepaart mit Anstrengungen seien In den Bereichen ökologisches Bauen, Sicherheit, Kultur, Talent und anderen Aspekten unterstützen wir die Fähigkeit des Unternehmens, die Lebens- und Todesgrenze von Startups zu überschreiten und eine schnelle Entwicklung zu erreichen. „HaiMo Zhixing ist das erste und einzige autonome Fahrunternehmen in China, das in die Phase der schnellen Produktiteration eingetreten ist.“ Zhang Kai sagte, dass HaoMos Weiterentwicklung der Produktiterationsfähigkeiten ein anderes BiMo geschaffen und zum 1.000-Tage-Sieggeheimnis von HaoMo geworden sei. Laut Zhang Kai hat Feimo nun ein einzigartiges „eisernes Dreieck der Iteration intelligenter Fahrproduktfähigkeiten“ geschaffen, in dem szenariobasiertes User Experience Design den Eingang, künstliche Intelligenztechnologie die Seele und technische Ingenieursfähigkeiten die Garantie darstellen. Es gibt einen Eingang, eine Seele und eine Garantie. Die drei Hauptfähigkeiten befinden sich in einem positiven Kreislauf und unterstützen sich gegenseitig, sodass die Fähigkeiten der intelligenten Fahrprodukte von Haimo schnell iteriert werden können. Haimou Zhixing ist das Unternehmen mit der größten Erfahrung in der Massenproduktion und Implementierung intelligenter Fahrtechnologie in China. Bisher wurden mehr als zehn Passagiermodelle mit Haimou HPilot-Produkten in Massenproduktion gebracht, darunter auch Modelle von Wei Brand Mokka und Wei Brand Latte, Wei Brand Macchiato, Tank 300, Tank 500, Haval Beast, Latte DHT-PHEV usw. Zu den derzeit ausgelieferten Modellen gehören die Lidar-Version Mocha DHT-PHEV, die Euler Lightning Cat, die Euler Ballet Cat und eine neue Generation der Great Wall Cannon. Es ist außerdem das einzige Unternehmen in China, das in der Lage ist, mehr als 30 intelligente Fahrprojekte asynchron und parallel zu entwickeln. Was die Prozessentwicklung intelligenter Fahrprodukte betrifft, wurde der Abgleich innerhalb von zwei Monaten abgeschlossen, und die Kalibrierungseffizienz ist branchenweit führend. Intelligente Fahrprodukte wurden robust entwickelt, um eine einmalige Erfolgsquote von 100 % zu erreichen. (HaiMo Intelligent Driving Product Capability Iteration Iron Triangle) Mehr als 1.000 lebensgefährliche Fahrten Tag und Nacht hat HaoMo Zhixing mit dem „HaiMo-Modell“ ein neues Paradigma des autonomen Fahrens in China geschaffen. Mit dem Erreichen des 1.000-Tage-Meilensteins treten auch die drei großen Schlachtflaggen, die Wei Mo gesetzt hat, in eine kritische Phase für den Sieg ein. Welche Strategie wird Wei Mo also anwenden, um voranzukommen? Zhang Kai kündigte vor Ort die „Fünf Erfolgsregeln für den Sieg in der zweiten Hälfte des intelligenten Fahrens“ an: Bei der Entwicklung intelligenter Fahrprodukte steht die Sicherheit immer an erster Stelle; , schnelle Produktiteration realisieren; erkennen, dass Wahrnehmungsintelligenz und kognitive Intelligenz in hohem Maße integriert sind; „Viele großartige Projekte werden erst in der zweiten Jahreshälfte abgeschlossen. In den nächsten vier Monaten werden wir alle Anstrengungen unternehmen, um dem zu Beginn des Jahres festgelegten Ziel für die Massenproduktionsauslieferung näher zu kommen. Wir glauben, dass der Beginn von Der Sieg liegt vor uns!“, sagte Zhang Kai. HaiMo sprintet in die Ära des autonomen Fahrens 3.0. MANA hat sechs wichtige Meilenstein-Upgrades zum Schutz des städtischen NOH eingeläutet. Das Erfassen des neuesten Entwicklungstrends der KI und die Aufrechterhaltung der eigenen Technologieführerschaft war schon immer das Kriterium von HaoMo für Forschung und Entwicklung Entwicklung autonomer Fahrtechnologie. Bei dieser Veranstaltung teilte Dr. Gu Weihao, CEO von BoMo Zhixing, seine Einblicke in die aktuellen Entwicklungstrends der autonomen Fahrtechnologie zum Thema „HaoMo und die 3.0-Ära des autonomen Fahrens“ und machte zum ersten Mal in der Branche einen Vorschlag : Autonomes Fahren ist im Zeitalter des datengesteuerten 3.0 angekommen. (Rede von Dr. Gu Weihao, CEO von HaoMo Zhixing) Er wies in seiner Rede darauf hin, dass das Attention-Großmodell ein neuer Trend in der aktuellen Entwicklung der KI sei, da der Bedarf an Rechenleistung jedoch weit sei übertrifft das Mooresche Gesetz, sodass die Herausforderungen, die durch hohe Anforderungen an die Rechenleistung, hohe Schulungskosten und hohe Schwierigkeiten bei der Implementierung entstehen, zu den aktuellen Schlüsselproblemen werden, die gelöst werden müssen. „Haimo nutzt kohlenstoffarmes Supercomputing, um die Kosten des autonomen Fahrens zu senken, das Design von Fahrzeugmodellen und Chips zu verbessern, um die Implementierung großer Modelle auf der Fahrzeugseite zu realisieren, und um große Modelle durch Datenorganisation effektiver zu machen.“ Weihao sagte: Basierend auf dem Attention-Großmodell erfordert autonomes Fahren umfangreiche und vielfältige Trainingsdaten. Nur das von Pkw unterstützte Fahren, das auf umfangreichen realen menschlichen Fahrdaten basiert, kann ausreichend Datenumfang und -vielfalt sammeln. „Wir haben Grund zu der Annahme, dass assistiertes Fahren der einzige Weg zum autonomen Fahren ist. Denn nur assistiertes Fahren ist in der Lage, Daten in ausreichendem Umfang und in ausreichender Vielfalt zu sammeln.“ „Die Ära des datengesteuerten autonomen Fahrens 3.0 ist angebrochen.“ Gu Weihao sagte, dass die Entwicklung des autonomen Fahrens in den letzten zehn Jahren in drei Zeitalter unterteilt werden kann: hardwaregesteuert, softwaregesteuert und datengesteuert. Das datengesteuerte Zeitalter ist ein völlig anderes Zeitalter. Große Modelle + massive Daten sind die „zwei Schwerter“, und die Daten werden in der Wahrnehmungstechnologie zur gemeinsamen Ausgabe von Ergebnissen verwendet Kognitive Technologie, erklärbarer szenariobasierter gesunder Menschenverstand steht im Mittelpunkt; die Kilometerleistung des autonomen Fahrens wird durch Hardware und Software bestimmt, und die Kilometerleistung im Zeitalter von Millionen von Kilometern und Dutzenden von Millionen Kilometern ist auf über 100 Millionen Kilometer gestiegen. „HaiMo hat sich auf die Ära des autonomen Fahrens 3.0 vorbereitet. In Bezug auf Wahrnehmung, Kognition und Modellkonstruktion ist alles datengesteuert aufgebaut. Alles, was HaoMo tut, besteht darin, Datenkanäle und Rechenzentren aufbauen zu können.“ Um Daten effizienter zu erhalten und Daten in Wissen umzuwandeln: „Mit datengesteuertem Antrieb als Kern können wir nur dann wirklich in die Ära des autonomen Fahrens 3.0 eintreten, wenn die oben genannten vier technischen Bedingungen parallel geschaffen werden.“ Derzeit ist Tesla weltweit führend beim Eintritt in die Ära des autonomen Fahrens 3.0, und Haomo wird höchstwahrscheinlich das erste chinesische Unternehmen sein, das in die Ära des autonomen Fahrens 3.0 eintritt. (Bild: Haimou Zhixing sprintet in die Ära des autonomen Fahrens 3.0) Das ultimative Streben nach führender Technologie hält Haimou nicht nur an der Spitze der Brancheninnovation, sondern fördert auch die schnelle Iteration seiner eigenen Produkte. Laut Gu Weihao begann Haomo bereits im Juni 2021 mit Forschungs- und Implementierungsversuchen für das große Transformatormodell. Es basiert auf der erfolgreichen Praxis des letzten Jahres und mehr bei der Transformation und Modernisierung von Trainingsplattformen, der Vorbereitung für den Wechsel von Datenspezifikationen und Annotationsmethoden sowie der Erforschung von Modelldetails für spezifische Aufgaben der Wahrnehmung und Kognition usw., die wir haben Auf die aktuelle Situation von Hao Mo im Bereich der städtischen Navigationsassistenz-Fahrszenarien vorbereitet, hat die schnelle Entwicklung eine solide Grundlage geschaffen. Darüber hinaus teilte Gu Weihao auch die Herausforderungen und großen Funktionsverbesserungen mit, denen das MANA-Datenintelligenzsystem in autonomen Fahrszenarien in der Stadt gegenübersteht. Gu Weihao sagte, dass städtische Straßen hauptsächlich „vier Arten von Szenenproblemen und sechs große technische Herausforderungen“ darstellen. Zu den Szenenproblemen gehören hauptsächlich „häufige städtische Straßeninstandhaltung“, „dichte große Fahrzeuge“, „enger Spurwechselraum“ und „vielfältige städtische Umgebung“. Um die oben genannten Szenenprobleme zu lösen, stehen wir auf technischer Ebene vor sechs großen Herausforderungen: Wie kann man große Modelle im Bereich des autonomen Fahrens anwenden, wie kann man Daten einen größeren Wert verleihen und wie kann man die Re-Sensing-Technologie nutzen, um das Problem zu lösen? Verständnis des realen Raums, wie man die interaktive Schnittstelle der menschlichen Welt nutzt, wie man die Simulation realistischer macht, wie man das autonome Fahrsystem dazu bringt, sich mehr wie ein Mensch zu bewegen. Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, wurden die sensorische Intelligenz, die kognitive Intelligenz und andere Aspekte von MANA aktualisiert und verbessert. Zuallererst erzeugt MANA Modelleffekte durch die Verwendung einer selbstüberwachten Lernmethode unter Verwendung unbeschrifteter Daten von Großserienfahrzeugen. Im Vergleich zum Training mit nur einer geringen Anzahl beschrifteter Proben wird der Trainingseffekt um mehr als verbessert 3-fach, wodurch die Vorteile von Millisekunden an Daten effizient in einen Modelleffekt umgewandelt werden können, um eine bessere Anpassung an verschiedene Wahrnehmungsaufgabenanforderungen des autonomen Fahrens zu ermöglichen. (Abbildung: MANA aktiviert selbstüberwachtes Lernen) Zweitens wurden die Wahrnehmungsfähigkeiten von MANA verbessert, sodass große Datenmengen nicht mehr unterschiedlich behandelt werden. Angesichts des Problems der „Dateneffizienz“ bei enormen Datenmengen baute MANA eine inkrementelle Lern- und Trainingsplattform auf, indem es einen Teil der vorhandenen Daten extrahierte und neue Daten hinzufügte, um einen Hybriddatensatz zu bilden. Während des Trainings müssen die Ausgaben des neuen Modells und des alten Modells so konsistent wie möglich sein und die Anpassung an die neuen Daten so gut wie möglich sein. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wird die Gesamtrechenleistung um 80 % eingespart und die Reaktionsgeschwindigkeit um das Sechsfache erhöht. Drittens hat MANA eine stärkere Wahrnehmungsfähigkeit. Durch die Verwendung des Zeitreihentransformatormodells zur Durchführung einer virtuellen Echtzeitkartierung im BEV-Raum ist die Ausgabe der wahrgenommenen Fahrspurlinien genauer und stabiler, sodass sich das autonome Fahren in der Stadtnavigation von hochpräzisen Karten verabschieden kann. Viertens ist die Wahrnehmungsfähigkeit von MANA genauer, sodass es in China keine Fahrzeugsignale gibt, die nicht erkannt werden können. Durch die Verbesserung des integrierten Wahrnehmungssystems erkennt MANA gezielt den Status von Bremslichtern und Blinkern, sodass Fahrer in Situationen wie plötzlichem Bremsen oder Notbremsungen des vorausfahrenden Fahrzeugs sicherer und komfortabler fahren können. Fünftens hat sich auch die kognitive Fähigkeit von MANA erneut weiterentwickelt. Angesichts der Kreuzung, der komplexesten Szene der Stadt, führte MANA hochwertige reale Verkehrsflussszenen in das Simulationssystem ein. Es arbeitete mit Zhejiang Deqing und Alibaba Cloud zusammen, um die Kreuzung, die komplexeste Szene der Stadt, in die Simulation einzuführen Motor zum Aufbau einer autonomen Fahrszenenbibliothek. Durch die reale Simulationsüberprüfung des autonomen Fahrens ist die Aktualität höher und der mikroskopische Verkehrsfluss realistischer, wodurch das Problem der „alten Schwierigkeit“ beim Durchqueren städtischer Kreuzungen effektiv gelöst wird. Auf der Veranstaltung veröffentlichte Haimo zusammen mit Zhejiang Deqing und Alibaba Cloud „Chinas erste groß angelegte autonome Fahrszenariobibliothek, die auf kollaborativen Cloud-Diensten zwischen Fahrzeugen und Straßen basiert“. Dies ist die erste in China, die echte Verkehrsdaten zur Generierung verwendet und die Anforderungen an die Datenkonformität erfüllen. Die Bibliothek für autonome Fahrszenen wird die Reifeverbesserung des autonomen Fahrens in China und die gemeinsame Entwicklung von Fahrzeug, Straße und Cloud weiter beschleunigen. Endlich hat die kognitive Intelligenz von MANA eine neue Phase eingeläutet. Durch ein tiefes Verständnis einer großen Anzahl menschlicher Fahrgewohnheiten im ganzen Land, das Erlernen des gesunden Menschenverstands und der Personifizierung von Handlungen ähnelt Haimo der Entscheidungsfindung beim assistierten Fahren eher dem tatsächlichen menschlichen Fahrverhalten. Es kann die optimale Route basierend auf den tatsächlichen Bedingungen auswählen Sicherheit und der Körper fühlt sich eher wie ein erfahrener Fahrer an. Basierend auf den Einblicken in die Ära des autonomen Fahrens 3.0 und den enormen Verbrauch an Rechenleistung, der für das Training großer Modelle erforderlich ist, kündigte Haimo vor Ort auch offiziell das Haimo Supercomputing Center an. „Die Verbesserung der Schulungseffizienz, die Reduzierung der Schulungskosten und die Erreichung einer CO2-armen Datenverarbeitung sind eine wichtige Voraussetzung für den Einzug des autonomen Fahrens in Tausende von Haushalten.“ Skalieren Sie Modelle mit Hunderten von Milliarden Parametern und Trainingsdaten. Mit 1 Million Clips werden die gesamten Trainingskosten um das 200-fache reduziert. „Wir haben eine Leidenschaft für Innovation, sind offen für neue Ideen, neue Methoden und neue Technologien und legen besonderen Wert auf technische Wege, die mit dem Wachstum des Datenumfangs einen positiven Kreislauf bilden können. Das ist auch so.“ Der erste Schritt bei technischen strategischen Entscheidungen: Der technische Weg, der den Vorteil der Datenskala schnell in den Vorteil der Fähigkeiten umwandeln kann, ist ein guter Weg.“ Gu Weihao sagte, dass er immer am aktivsten und eifrigsten sein werde und offene Haltung gegenüber der Erforschung und Implementierung modernster Technologien. Wir sind bestrebt, den Benutzern ein besseres Produkterlebnis zu bieten und die Entwicklung und den Fortschritt der Branche zu fördern. Hao Mo City NOH plant Massenproduktion im September: Navigationsgestütztes Fahren, das die städtischen Straßenverhältnisse in China besser versteht, und ist zuversichtlich, dass das Benutzererlebnis das erste in China ist #🎜 🎜# Das luxuriöseste Gästeaufgebot in der Geschichte des AI DAY hilft dabei, und der Einfluss von Haimos Technologie und Ökologie ist wieder gestiegen Jia Yangqing, Vizepräsident von Alibaba, teilte seine Gedanken zur KI-Technik im Bereich des autonomen Fahrens. Er sagte, dass er durch die Innovationen und Erkundungen von Alibaba und Haimo in den Bereichen KI-Big-Computing und -Optimierung großes Potenzial für beide Parteien in den drei Bereichen KI-Big-Computing, Cloud-Zusammenarbeit und Fahrzeug-Straßen-Zusammenarbeit sehe sowie eine umfassendere Untersuchung der Kombination von Daten und KI-Möglichkeiten für die Zusammenarbeit. Wir hoffen, dass Alibaba und Haomo auch in Zukunft ihre enge Zusammenarbeit verstärken, ihre Bemühungen im Bereich des autonomen Fahrens weiter vertiefen und gemeinsam ein intelligentes System für autonomes Fahren mit branchenweitem Einfluss aufbauen werden. Chen Tianshi, CEO von Cambrian, sagte in der Grundsatzrede „Car-Cloud Collaboration, Let Cars Better Understand and Serve Humans“, dass im Zeitalter intelligenter Autos, sei es die Cloud oder das Auto, der Bedarf an Rechenleistung exponentiell steigt Rechenleistung ist zur zentralen Antriebskraft für die Aufrüstung intelligenter Autos geworden. Qiao Xinyu, stellvertretender General Manager von Wei Brand, sagte, dass Wei Brand bestrebt sei, für jedes Szenario intelligenten Fahrens in China die beste Lösung zu schaffen. Die Einführung des intelligenten Fahrassistenzsystems Mocha City NOH wird den digitalen Reiselebensstil fördern und von der „Hochgeschwindigkeits-Szenenintelligenz“ zum „Stadtszenen-Intelligenz“-Zyklus übergehen. Ai Hezhi, Senior Director für Produktmarketing bei Qualcomm, sagte, dass Qualcomm einerseits Haomos kontinuierliche Iteration bestehender Projekte unterstützt und gleichzeitig Haomos kontinuierliche Anwendung der mit HPilot3 erzielten Ergebnisse unterstützt .0 auf der neuen Plattform von Qualcomm, erweitert von einer Plattform auf intelligentere Fahrassistenzplattformen und angewendet auf mehr Modelle. Qualcomm wird Wei Mo weiterhin bei der Verwirklichung seiner umfassenderen Ideale unterstützen! Am Ende der Veranstaltung sagte Gu Weihao: „Vor mehr als 1.000 Tagen wurden wir am Ende der Welt geboren und erlebten die schnellsten 1.000 Tage autonomen Fahrens in China. Wir sind begeistert.“ Angesichts der Erfolge, die wir erzielt haben, sind 1.000 Tage nur der Anfang des Kampfes.“ Ich gehe, bis ich die Mitte des Berges erreiche. In der Vergangenheit, jetzt und in der Zukunft werden alle Bimo-Leute an Bimos Mission, Werten und Strategien festhalten und Tag und Nacht alle Hindernisse überwinden, um das Sternenmeer zu erreichen des autonomen Fahrens.“
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie offizielle Ankündigung des Haimo Supercomputing Center: ein großes Modell mit 100 Milliarden Parametern, einer Datenskala von 1 Million Clips und einer 200-fachen Reduzierung der Trainingskosten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!