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Great Wall Motors et Baidu Apollo coopèrent pour rechercher conjointement du contenu IA embarqué

王林
王林avant
2023-08-05 22:53:051157parcourir

Great Wall Motors et Baidu Apollo ont conclu une coopération stratégique et sont devenus le premier partenaire d'exploration d'applications. La coopération vise à intégrer le dernier grand modèle Wenxin version 3.5 de Baidu dans le système interactif embarqué de Great Wall Motor pour offrir aux utilisateurs une expérience de conduite intelligente et personnalisée

Selon les informations, depuis 2019, Baidu s'est engagé dans la recherche et le développement. de modèle de pré-formation et a lancé la série de modèles Wenxin enrichis en connaissances. La version 3.5 récemment publiée de Wenxin Big Model a réalisé des progrès significatifs dans des technologies clés telles que le modèle de base, l'amélioration des connaissances et l'amélioration de la récupération, offrant une prise en charge plus puissante des applications de contenu de véhicules IA grâce à une exploration et une pratique approfondies des grands modèles, Great Wall. Motors a obtenu des résultats préliminaires de coopération et vérifié avec succès un certain nombre de fonctions innovantes. Ces fonctions seront bientôt promues et appliquées sur de nombreux modèles produits en série de Great Wall Motors

Great Wall Motors et Baidu Apollo coopèrent pour rechercher conjointement du contenu IA embarqué

Le contenu embarqué dans les véhicules de l'IA dans l'industrie automobile attire de plus en plus d'acteurs. l'attention, et les grandes marques ont augmenté leurs investissements pour s'efforcer d'améliorer l'expérience utilisateur. Le choix de Great Wall Motors de coopérer cette fois avec Baidu Apollo signifie qu'ils sont à l'avant-garde dans ce domaine. À l’avenir, les utilisateurs pourront s’attendre à une expérience interactive à bord du véhicule plus intelligente et plus pratique. Grâce à l’application de Wenxin Large Model 3.5, les véhicules bénéficieront d’une meilleure compréhension sémantique et de capacités de récupération d’informations pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

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