KI ist ein immer neuer Mensch, der im Zeitalter großer Industriemodelle an einem neuen Ausgangspunkt steht

Der Fortbestand der menschlichen Zivilisation beruht auf der kontinuierlichen Erforschung neuer Dinge und der Suche nach neuen Welten, die in der Vergangenheit unerreichbar waren. Allerdings sind die menschlichen Kräfte schließlich begrenzt und viele unbekannte Geheimnisse liegen weit außerhalb der menschlichen Reichweite

Wir verspüren Angst und Widerstand gegenüber neuen Technologien aufgrund unserer Panik vor dem Unbekannten und dem Kontrollverlust

In vielen Hollywood-Filmen werden Supercomputer und Roboter immer „erwachen“ und sich den Menschen stellen. Dies hat in der Science-Fiction-Community schon immer als Bedrohung für die auf Kohlenstoff basierende Zivilisation durch die auf Silizium basierende Zivilisation bestanden

Der Fortschritt der Zivilisation basiert immer auf der Anhäufung und Anwendung von Wissen. Wie Zhou Yuefeng, Vizepräsident von Huawei und Präsident der Datenspeicherproduktlinie, sagte: „Wissen ermöglicht es den Menschen, vergangene Erfahrungen zu erben. Noch wichtiger ist, dass sich menschliche Weisheit und Zivilisation durch kollektives Lernen weiterentwickeln und weiterentwickeln können.“

Durch die Erweiterung derselben Logik basiert die Prämisse, dass Maschinen selbst lernen und weiterentwickeln können, auf der aus digitalen Informationen extrahierten Wissensbasis. Das große Modell bietet eine Lernmethodik für die Maschine. Durch weiteres Erlernen der Branchenwissensbasis kann sich die Maschine weiterentwickeln und zu Ingenieuren und Experten in verschiedenen Branchen werden

Das ist die Bedeutung der neuen Menschlichkeit der KI

Zhou Yuefeng sagte: „In der Vergangenheit hatten Roboter kein Gehirn, sondern nur ein Kleinhirn. Da sie den Algorithmus nur auf der Grundlage der von ihnen erfassten Informationen ausführen können, handelt es sich nur um ein Kleinhirn. Aber mit der Hinzufügung der Hyperfusionsintegration.“ Beim Training und Anschieben haben wir dem Roboter Gehirn gegeben, er kann als der echte neue KI-Mensch angesehen werden.“

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Wie lernen und entwickeln sich große Modelle?

2023 kann als das erste Jahr der großen Modelle Chinas angesehen werden. Der „Kampf der Hunderter Modelle“ hat dazu geführt, dass große KI-Modelle nach einem Frühlingsregen wie Pilze aus dem Boden schießen, als ob Intelligenz nicht mehr weit von uns entfernt und sogar in greifbarer Nähe sei.

Aber in der Tat gilt für Industriekunden: Wenn diese Fähigkeit des „universellen Großmodells“ nicht mit Unternehmensschulungsdaten und Branchenwissensdatenbanken kombiniert werden kann, um die von Industriekunden benötigten proprietären Modelle zu bilden, wird die Fähigkeit großer Modelle immer noch nicht aufgehoben Elfenbeinturm freigegeben.

Wie lassen sich die Probleme, auf die Kunden in der Branche stoßen, in Probleme umwandeln, die durch KI gelöst werden können? Wie lässt sich Branchenwissen mit KI kombinieren? Wie kann die Schwelle für die Entwicklung von KI-Algorithmen und -Modellen gesenkt werden, damit alle von der KI profitieren können? Wie kann KI erfolgreich in tatsächlichen Produktionssystemen eingesetzt werden?

Obwohl es auf dem Markt unzählige große Modelle zur Auswahl gibt, scheint es immer noch keine Antwort auf die Frage der Branchenintelligenz zu geben.

Weil das allgemeine große Modell wie ein neugeborenes Baby ist, obwohl es äußerst talentiert und intelligent ist, wird es ohne systematisches Lernen und Wissen natürlich nicht in der Lage sein, Probleme zu lösen, die in Branchenszenarien auftreten.

Zhou Yuefeng sagte: „Wenn das große Modell von L0 mit einem Grundschüler verglichen wird, dann wird er, wenn er Berufswissen erhält, ein großes Industriemodell von L1 und L2 für bestimmte Branchen bilden. Daher mit Daten und Wissensbasis, Mit der Maschine kann man besser lernen und sich weiterentwickeln.“

Diese Logik scheint einfach, aber für viele Industriekunden gibt es immer noch viele Schwierigkeiten. Zum Beispiel, wie man eine professionelle Wissensbasis in einer großen Menge verstreuter Daten aufbaut, wie man Modellinferenz und -training effizient durchführt und wie man sogar einfacher die Fähigkeiten großer Modelle erhält usw.

Um diese Reihe von Problemen zu lösen, hat Huawei die hyperkonvergente All-in-One-Maschine FusionCube A3000 für Schulung und Werbung auf den Markt gebracht, die einfach und leicht bereitzustellen ist, und sie mit der Branchenwissensbasis und großen Partnermodellen kombiniert, um eine Reihe zu kultivieren von in der Praxis umsetzbaren Produkten. Neue KI-Menschen, die in Anwendungsszenarien eine wertvolle Rolle spielen!

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KI-Neumenschen verwandeln große Modell-„Generalisten“ in „Spezialisten“

Wir wissen, dass jede Technologie selbst keine Branchenattribute hat und dass eine Technologie, die von der Szene getrennt ist, nicht als nützliche Technologie bezeichnet werden kann.

Wenn wir durch kontinuierliches Training und Lernen in bestimmten Branchenanwendungen Branchendaten, Informationen und Erfahrungen in einer Wissensdatenbank sammeln, können wir KI und neue Menschen nutzen, um traditionelle Arbeitskräfte zu unterstützen und die Produktionseffizienz zu verbessern.

Nehmen Sie das Szenario des intelligenten Kundendienstes als Beispiel: Der herkömmliche intelligente Kundendienst weist nicht nur große Einschränkungen auf, sondern ist auch oft unklar, wenn es um Fragen und Antworten mit einer relativ hohen Schwelle geht Fachwissen.

In Berufsfeldern wie intelligenter Kundenservice, intelligente Programmierung, intelligente medizinische Versorgung und intelligente Inspektion sind einige neue KI-Menschen mit praktischem Wert entstanden

Zum Beispiel hat Zidong Taichu intelligente digitale Menschen wie den Speicher Smart Xiaohai, die Rezeption für Regierungsangelegenheiten und den Steuerassistenten auf Basis der hyperkonvergenten All-in-One-Maschine Huawei FusionCube A3000, des großen Modells Zidong Taichu und des intelligenten digitalen Menschen auf den Markt gebracht Wissensbasis.

Es ist erwähnenswert, dass Smart Xiaohai der erste digitale Mitarbeiter der Datenspeicherproduktlinie von Huawei ist. Smart Xiaohai wird Huawei-Vertriebsmitarbeitern und kommerziellen Marktpartnern vor dem Verkauf technische Beratung bieten. Es verfügt über viele Funktionen wie intelligente Fragen und Antworten, Absichtsabfragen, Inhaltsgenerierung usw. und kann im Zeitalter großer Modelle als intelligenter Kundenservice 2.0 angesehen werden

Darüber hinaus erstellt Zhipu AI einen intelligenten Programmierassistenten, der auf der hyperkonvergenten All-in-One-Maschine Huawei FusionCube A3000 für Schulungen/Förderung, dem großen Programmiermodell Zhipu CodeGeeX und der Wissensdatenbank für Unternehmens-Geschäftscodes basiert. Realisiert Funktionen wie intelligente Fragen und Antworten, Codegenerierung und -vervollständigung, Testfallgenerierung, Codeoptimierung, automatisches Hinzufügen von Kommentaren, Codeübersetzung usw. Es kann Lücken und Fehler im Code durch semantische Analyse und Abfragetechnologie erkennen und so Programmierer entlasten Dadurch können sich Techniker stärker auf Innovation konzentrieren.

In Berufsfeldern wie der medizinischen Versorgung entwickeln Huawei und iFlytek Medical gemeinsam intelligente medizinische Assistenten. Dieser Assistent basiert auf dem hyperkonvergenten All-in-One-Gerät FusionCube A3000 für Schulung und Promotion von Huawei, dem großen iFlytek Spark-Modell und der medizinischen Wissensdatenbank und implementiert Funktionen wie medizinische Sprachaufzeichnungen, Beratungsassistenten, intelligente Visiten und intelligente Nachverfolgung. So hat jeder Patient einen KI-Gesundheitsassistenten, jeder Arzt hat einen KI-Diagnose- und Behandlungsassistenten. Im Bereich Elektrizität hat sich Huawei mit Yushu Technology zusammengetan, um eine Kraftwerksintelligenz auf Basis des Huawei FusionCube A3000 zu entwickeln. Förderung einer hyperkonvergenten All-in-One-Maschine, eines Yushu-Inspektionsroboters und einer intelligenten Inspektionswissensdatenbank. Der Inspektor realisiert Funktionen wie intelligente Navigation, Situationsanalyse, Spracherkennung, Anlageninventur und intelligente Berichte, wodurch Inspektionen intelligenter und effizienter werden sicherer.

Es ist nicht schwer festzustellen, dass die neuen KI-Menschen von großen Modellen abgeleitet sind, aber sie sind nicht mehr die „Generalisten“ der Vergangenheit, sondern sind durch die Ausbildung in der Wissensdatenbank der Branche zu „Spezialisten“ in Berufsfeldern geworden. Das ist objektiv betrachtet der Wert, den große Modelle in der digitalen Wirtschaft und Gesellschaft haben sollten.

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Im Zeitalter großer Modelle hat die Popularisierung künstlicher Intelligenz einen neuen Ausgangspunkt eingeleitet

Wir verstehen, dass die Hauptaufgabe großer KI-Modelle darin besteht, Algorithmenmodellen den Eintritt in die Phase einer groß angelegten replizierbaren industriellen Anwendung zu ermöglichen. Daher ist es einerseits notwendig, den Trainings- und Inferenzprozess zu vereinfachen, damit Industrieanwender problemlos auf die Funktionen großer Modelle zugreifen können. Andererseits müssen wir auch eine neue Generation von Talenten mit echten KI-Fähigkeiten fördern, die auf den Bedürfnissen der Branchenanwender in bestimmten Anwendungsszenarien basieren

Diese Prämisse ist, dass wir in Bezug auf die „Root“-Fähigkeiten gute Arbeit bei der Ausfällung allgemeiner großer Modelle leisten und diese mit den Wissensdatenbanken der Branche kombinieren müssen. Dazu müssen wir auch die Schwelle für Training und Argumentation senken Lösungen können bequem eingesetzt werden, sodass mehr Industriekunden die Freude am Aufwachsen im Modelzeitalter teilen können.

Die neuen KI-Menschen, die wir heute sehen, sind nur der Anfang. In Zukunft wird Huawei mit mehr Industriepartnern zusammenarbeiten und auf der Grundlage weiterer Branchenszenarien dafür sorgen, dass KI-Neumenschen überall in der Branche aufblühen.

Wenn dieses Jahr das erste Jahr der großen Modellära ist, wie können dann als neuer Ausgangspunkt für die nächsten zehn Jahre alle Lebensbereiche daran teilhaben und nicht zurückgelassen werden?

In diesem Sinne stellt die Geburt neuer KI-Menschen tatsächlich eine Art integrative KI im Zeitalter der großen Modelle dar, die es mehr Branchen ermöglicht, sich durch schnellere Geschäftsinnovationen auf effizientere Weise zu integrieren.

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