À la tête de la révolution de l'IA, Jiuzhang Yunji DataCanvas Company lance AIFS+DataPilot

Le 30 juin, la conférence de lancement du nouveau produit Jiuzhang Yunji DataCanvas « Nouvelle IA · Nouvelles données · Nouveau logiciel » s'est tenue à Pékin dans plus de 50 universités, dont l'Université Tsinghua, l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, IDC Chine et Xinhua. Agence de presse, Des invités d'institutions et de médias ont assisté à la naissance de deux séries de produits d'IA transformatrices, « AIFS Artificial Intelligence Basic Software » et « DataPilot Data Navigator » avec la société Jiuzhang Yunji DataCanvas.

Les avancées techniques dans les modèles d’IA à grande échelle ont ouvert une nouvelle perspective, permettant aux gens d’envisager immédiatement un avenir coloré. Lorsque la croyance devient une force, elle favorise des progrès incommensurables dans le développement. Lors de la conférence de presse, Fang Lei, président de la société Jiuzhang Yunji DataCanvas, a expliqué la vision mondiale unique des grands modèles du point de vue des entreprises de technologie de l'IA.

« L'ère des grands modèles nécessite une mise à niveau complète de l'infrastructure, plutôt que de s'appuyer sur un seul grand modèle pour résoudre tous les problèmes ; la mise en œuvre de grands modèles résoudra des problèmes plus difficiles et entraînera des impacts plus profonds, et ce n'est pas plus facile que de petits modèles. modèles. »

Fang Lei a souligné qu'une infrastructure complète comprend trois éléments majeurs : la puissance de calcul, les données et les logiciels de base. La capacité des grands modèles à réaliser un développement inter-époques dépend de la fréquence de progression des trois éléments majeurs.

Selon les tendances actuelles, l'amélioration continue de la puissance de calcul annonce l'avancement du matériel, ce qui signifie que le manque de ressources ne sera plus un problème. Il existe encore un vaste espace pour le stockage, le calcul et la circulation efficaces des données. Dans le monde réel, il existe de nombreux territoires de données indépendants entre les industries, les entreprises et les professions. L'énorme quantité de données et la difficulté de connecter les territoires de données indiquent l'émergence de. grands modèles généraux. Difficulté d'atterrissage. La mise en œuvre des grands modèles sera plus précoce et plus reflétée dans les grands modèles verticaux tels que les industries et les entreprises. De même, le nombre de grands modèles verticaux dépassera largement les grands modèles généraux. Quant aux logiciels de base, il existe de grandes différences en termes de performances et de coûts. L'endroit où la vitalité de l'innovation est le plus concentrée est l'espace d'optimisation unifié des logiciels, des modèles et du matériel, a souligné Fang Lei.

La technologie IA à l’ère des grands modèles nécessite encore l’intégration du « dernier kilomètre ». Le lieu le plus actif pour l'innovation est l'immense espace d'optimisation unifiée des logiciels, des modèles et du matériel, a souligné Fang Lei. Un logiciel de base doté d'une grande flexibilité, utilisant un modèle de boîte blanche ouvert et flexible, et piloté par des professionnels compétents en affaires, permettra de réaliser rapidement des percées dans le dernier kilomètre. Le système de produits AIFS & DataPilot lancé lors de cette conférence de produits constitue une toute nouvelle réussite technologique dans cet objectif.

AIFS, utilisez la puissance de l'IA pour explorer les limites des capacités des applications de modèles

AIFS (AI Foundation Software) est la réponse de Jiuzhang Yunji DataCanvas au développement global des capacités d'IA dans la nouvelle ère de l'IA dominée par les grands modèles. Il s'agit également de la dernière mise à niveau de la famille de produits DataCanvas.

AIFS est une plate-forme d'infrastructure de construction d'applications d'intelligence artificielle de pointe, couvrant la formation, le réglage fin, la compression, le déploiement, l'inférence et la surveillance de grands modèles ainsi que le processus de cycle de vie complet des petits modèles. Elle fournit aux scientifiques des données et aux applications. Les développeurs People et Business Experts fournissent un ensemble d'outils qui permettent aux personnes occupant différents rôles de collaborer les unes avec les autres pour traiter et utiliser facilement les données afin de développer, former et déployer des modèles à n'importe quelle échelle.

En tant que système logiciel de base d'intelligence artificielle, AIFS comprend principalement le grand modèle DataCanvas Alaya Jiuzhangyuanshi, la plateforme d'apprentissage automatique DataCanvas APS, la plateforme de modélisation automatique orientée entreprise DataCanvas BAP, le logiciel d'apprentissage automatique automatique open source DAT, le logiciel d'apprentissage causal open source YLearn, etc. Des outils logiciels entièrement ouverts, hautement automatisés et hautement collaboratifs offrent aux utilisateurs une assistance centralisée pour créer de manière indépendante des modèles « grands et petits » tout au long du cycle de vie.

Le grand modèle DataCanvas Alaya Nine Chapter Yuanshi récemment publié présente les caractéristiques d'une matrice de modèle de la série « connaissances générales + industrie », d'un grand modèle multimodal, d'un mécanisme de formation optimisé et d'une gestion conviviale du protocole open source. En termes de prise en charge open source, Jiuzhang Yuanshi prend non seulement en charge le protocole Apache 2.0, mais fournit également aux utilisateurs des modèles en boîte blanche, ce qui est vraiment exceptionnel dans l'industrie actuelle du grand modèle. Yu Jiangang a souligné qu'il s'agit de l'insistance de l'entreprise sur « l'ouverture » du produit, visant à donner aux utilisateurs une plus grande liberté dans les capacités d'innovation de l'IA afin d'accélérer l'application de grands modèles dans divers scénarios commerciaux.

La multimodalité est le prochain maillon technique important du grand modèle d'intelligence artificielle Miao Xu, scientifique en chef de l'IA de la société Jiuzhang Yunji DataCanvas, s'est concentré sur la voie technique de la direction multimodale du grand modèle de Jiuzhang Yuanshi. Afin de soutenir diverses industries, Jiuzhang Yuanshi développe vigoureusement l'intégration et l'alignement entre les données structurées et les données non structurées, afin que les grands modèles puissent non seulement utiliser des informations textuelles, mais également utiliser des bases de données industrielles et un grand nombre de capteurs difficiles à traiter. . La séquence rapproche l’intelligence des scénarios commerciaux. En outre, Jiuzhang Yuanshi propose également une innovation technologique de réglage fin pour la construction de grands modèles appartenant à l'entreprise. Elle améliore l'efficacité en divisant les tâches de réglage complexe en différentes sous-tâches, rendant le processus de personnalisation de grands modèles plus facile et plus confortable.

DataCanvas AIFS n'est pas un petit pas entre les petits modèles et l'ère des modèles « grand + petit ». C'est un grand pas qui représente l'intégration des capacités logicielles de base et des modèles boîte blanche dans l'ère des grands modèles. AIFS peut également obtenir une énorme autonomie du côté des applications, créer de grands modèles personnalisés et indépendants pour les entreprises futures, intégrer les grands modèles avec les petits modèles accumulés dans le passé, puis les appliquer à l'entreprise en appuyant sur le « bouton de confirmation ».

DataPilot, un outil d'une nouvelle ère pour nager dans la "mer vectorielle" des données

IA et Data ont toujours été étroitement liées. Au cours de la dernière décennie, les données ont souvent été considérées comme la matière première et le fondement de l’IA. Nous appelons cette époque l’ère des données en tant qu’architecture de l’IA. L’autonomisation inversée des données par l’IA est le signe de la nouvelle ère des New Data, tout cela grâce à l’émergence de grands modèles.

Lorsque de grandes avancées en matière de données et de capacités d’IA entreront en collision, comment son avenir changera-t-il ? DataPilot donne des réponses au monde, et « mer vectorielle » est devenu le mot clé de la réponse.

DataPilot, un nouveau paradigme de traitement des données, est une nouvelle génération d'outils d'architecture de données basés sur de grands modèles développés indépendamment par Jiuzhang Yunji DataCanvas. Tirant pleinement parti des capacités universelles de compréhension et de génération de texte du modèle de métadonnées en neuf parties de DataCanvas Alaya et de l'optimisation fine dans le domaine des données, DataPilot peut aider les utilisateurs à atteindre l'intelligence et l'automatisation tout au long du cycle de vie de la modélisation des données.

Le « Vector Ocean » est la forme ultime de développement de données proposée de manière créative par la société Jiuzhang Yunji DataCanvas, basée sur des années de recherche et de pratique dans le domaine des bases de données et combinée à l'orientation du développement des données vectorielles.

Zhou Xiaoling, vice-président de Jiuzhang Yunji DataCanvas Company, a présenté que les fonctionnalités de DataPilot incluent une architecture de données multimodale « mer vectorielle », l'intégration de données automatisées à la demande, la génération de code, l'orchestration de processus et le calcul analytique, ainsi qu'une approche basée sur le langage naturel. Capacités d’acquisition de données, d’analyse et de modélisation d’apprentissage automatique. DataPilot peut réduire considérablement le seuil technique de l'intégration des données, de la gouvernance, de la modélisation, du calcul, des requêtes, de l'analyse et de l'apprentissage automatique, réduire le coût du développement commercial basé sur les données et accélérer le processus d'innovation numérique.

Basé sur le concept de « mer de vecteurs », DataPilot comprend divers logiciels de données tels que la plateforme de centre de décision en temps réel DataCanvas RT et la base de données vectorielles multimodale open source DingoDB, permettant aux utilisateurs d'avoir les informations en temps réel et multimodales qui est nécessaire de toute urgence en cas de percées technologiques en matière de données.

À l'ère de la mer vectorielle, DingoDB, en tant que puissante base de données vectorielles multimodale, deviendra le moteur. Il combine les fonctionnalités des lacs de données et des bases de données vectorielles et peut stocker des données de différents types (tels que clé-valeur, PDF, audio, vidéo, etc.) et de différentes tailles. Grâce à DingoDB, les utilisateurs peuvent créer leur propre « mer de vecteurs » de données, qu'il s'agisse de données structurées ou non structurées, et effectuer des analyses de données multimodales et des calculs scientifiques avec un seul ensemble de SQL.

Du Software au Thought-ware, une nouvelle forme d'évolution logicielle

Tout en s'autonomisant mutuellement grâce aux données, l'IA a également un impact profond, voire subversif, sur l'évolution des formes logicielles. L'ère des nouveaux logiciels a officiellement commencé.

Permettant de nouvelles percées dans la technologie de l'IA, le monde connaît un saut de l'ère du « logiciel » à l'ère du « logiciel de pensée ». Le « logiciel » traditionnel est un processus d'itération continue autour des trois maillons que sont l'analyse de la demande, la conception du produit et la mise en œuvre du code. Il s'agit d'un paradigme de « réponse passive à la demande ». "Thinkware" est un nouveau paradigme d'évolution logicielle dont la "pensée" est le noyau.

Yang Jian, architecte en chef de la société Jiuzhang Yunji DataCanvas, a expliqué en outre « Thinkware » lors de la conférence de presse. Il a déclaré que « Thinkware » a la capacité de penser de manière indépendante, de contrôler les actions et de s'auto-évoluer de manière proactive.

La capacité de penser de manière indépendante permet à Thinkware de comprendre les intentions des utilisateurs et de les combiner avec des capacités d'action pour fournir aux utilisateurs des solutions bénéfiques. La capacité de penser et d'agir de manière autonome soulèvera une série de préoccupations concernant la légalité, la sécurité et le respect des limites des capacités du système, de sorte que ces capacités d'action du système doivent être « contrôlées ». En outre, le Thinkware doit également avoir la capacité d'auto-évoluer activement, c'est-à-dire la capacité d'apprendre et de s'auto-optimiser activement. Pendant le fonctionnement, il peut apprendre de manière indépendante dans l'interaction avec les utilisateurs et l'environnement pour corriger les erreurs, s'adapter à la demande, etc. et Une série de processus évolutifs tels que la précipitation et l'optimisation des capacités.

Yang Jian a révélé que la société Jiuzhang Yunji DataCanvas a commencé à explorer le nouveau logiciel « Thinkware » et a présenté le produit expérimental « Thinkware » TableGPT lors de la conférence de presse.

TableGPT suit le concept « ce dont vous avez besoin est ce que vous obtenez ». Les utilisateurs n'ont qu'à décrire les problèmes et les besoins en langage naturel. Il n'est pas nécessaire de saisir des commandes complexes ou de faire des sélections d'algorithme manuelles. Il peut automatiquement comprendre les intentions de l'utilisateur et sélectionner. méthode d'analyse statistique et d'apprentissage automatique appropriée et modélisation automatique complète sur les données du domaine privé, puis renvoyer les résultats d'analyse des données requis par l'utilisateur et les expliquer, et peut également donner des suggestions pour l'exploration de données ultérieure. Les utilisateurs n'ont pas besoin de s'inquiéter ou d'être exposés à des détails techniques spécifiques, ce qui réduit considérablement la difficulté d'apprentissage et d'utilisation.

Ce type d'interaction basée sur le langage avec les logiciels d'intelligence artificielle permet à chacun d'obtenir facilement des informations à partir des données. L'expérience interactive minimaliste et novatrice et les résultats interactifs inattendus favoriseront vigoureusement la démocratisation et le développement de l'analyse des données. TableGPT indique la direction de l'intégration et du développement des logiciels de science des données et d'intelligence artificielle, bien qu'ils en soient encore à leurs balbutiements, a déclaré Yang Jian.

De l'AIFS à l'AIFS

L'industrie de l'intelligence artificielle a montré un nouveau cycle de vitalité explosive sous la montée de la participation des gens à l'interaction AIGC. Quelles que soient les branches dans lesquelles l'industrie de l'IA se développe, les logiciels de base et l'architecture de données hautes performances serviront toujours de base et d'architecture de données. jouer un rôle fondamental et important du noyau. Les deux principaux systèmes de produits lancés cette fois continuent de mettre en œuvre le concept de produit de base de Jiuzhang Yunji DataCanvas « ouvert, automatique et cloud natif » et joueront un rôle important dans le nouveau monde de l'IA en évolution rapide.

Grâce à l'autonomisation mutuelle d'AIFS, DataPilot et Thought-ware, les outils et solutions logiciels de Jiuzhang Yunji DataCanvas continueront de responsabiliser un large éventail d'industries, continueront d'intégrer des technologies d'innovation de pointe en matière d'IA et les aideront à accélérer à l'ère de grands modèles Réalisez des mises à niveau indépendantes de l’intelligence numérique et une application à grande échelle de l’IA.

Face à l'avenir, la société Jiuzhang Yunji DataCanvas adhérera à la planification stratégique de haut niveau du « Cloud in Cloud » (AI Cloud parmi des milliers de nuages) et coopérera avec des partenaires tels que des fournisseurs de cloud et des centres de calcul intelligents pour fournir un guichet unique. et achever la transition des produits AIFS vers AIFS (AI Foundation Software) ont été transformés en services AIFS (AI Foundation Service).

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