国内最牛ai大模型发布
围绕工业、城市、政务等重点场景打造以盘古CV大模型为中心的通用视觉能力,助力企业实现CV模型“工业化”生产,并打通模型监控-数据回传-持续学习-自动评估-持续更新的AI全链路闭环。在工业场景已有多个应用。
全链路专业服务,让大模型从可用到好用 · 6大阶段30+专业服务,覆盖大模型建设全流程,加速政企落地大模型 · 创新运营服务模式,实现全场景模型经验沉淀、全流程运营赋能产业,快速孵化大模型场景化应用 大模型混合云十大创新技术 大模型混合云十大创新技术 了解详情 十大创新技术 加速构建企业专属大模型
盘古NLP大模型 盘古NLP大模型 最贴合行业落地的NLP大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 专家咨询 数据清洗 预置15+丰富的清洗算子 超长序列 支持32K长序列上下文能力 高效训推 覆盖全链路的训推工具 安全防护 支持模型加密与模型混淆保护 功能介绍
盘古大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 盘古预测大模型 盘古预测大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业
盘古大模型:解决行业难题,释放AI生产力 盘古大模型:解决行业难题,释放AI生产力 5大基础大模型,夯实基础能力 5大基础大模型,夯实基础能力 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型 盘古多模态大模型 融合语言和
盘古NLP大模型 最贴合行业落地的NLP大模型 盘古CV大模型 赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务 盘古预测大模型 基于神经网络Transformer架构,通过任务理解、模型推荐、模型融合技术,构建通用的预测能力
盘古科学计算大模型 盘古科学计算大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业 AI for Industries 大模型赋能千行百业 科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合AI数据建模和AI方程求解的方法;从海量的数据中提取出数理规律,
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大模型混合云TOP N 场景 大模型混合云TOP N 场景 1对1咨询 了解华为云Stack 大模型行业场景落地三要素 大模型行业场景落地三要素 场景是大模型行业落地的关键所在,而在场景落地过程中,数据、经验和生态是核心要素,数据的数量和质量决定模型效果上限;经验就像“名师指导”
目标分子的属性。 22 03月 2022 2022-03-22 华为云盘古大模型荣获深圳人工智能科技进步奖 华为云盘古NLP大模型是业界首个千亿参数规模的中文大模型,中文理解能力接近人类水平。盘古CV大模型的小样本学习能力表现优异,在ImageNet 1%、10%数据集上的小样本
《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息 方便
湘江鲲鹏目前在人工智能大模型领域拥有算力、数据、算法三大关键要素的经验积累,构建了大模型三个方面的差异化竞争力,盘古大模型AI专业服务覆盖从前期咨询、规划设计,到数据工程、模型训练,再到应用工程及模型运维的完整流程。基于华为盘古提供的AI专业服务包,致力于为企业提供一站式人工智能解决方案
angChain等流行的大模型开发框架,构建企业级AI应用;团队拥有成熟的软件工程技术和管理能力。6. 大模型使用的技术支持,用户使用大模型平台,解答用户使用过程遇到的问题;大模型与应用对接集成,以及进行日常巡检、故障处理、模型升级等服务。4. 工业数据模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC场景解决方案是以AI场景解决方案为核心的全栈Maas综合方案,助力政企客户灵活部署(可公有可私有部署)。具备自研的行业模型能力,主要用于政府/公安/教育等行业的数据处理、文本处理以及多模态处理等多场景。太杉天尊大模型AIGC场景解决方案,是一款专为满足政府企
公司集成了世界领先的底层大模型,具备打通跨模型和工具链的平台,提供从需求分析、数据收集、模型设计、训练优化、评估、系统集成、用户界面设计、部署维护、合规性检查、技术支持、性能监控、扩展性设计、定制服务到持续研发一站式AI大模型定制研发服务。光启慧语是一家围绕大模型全栈开展技术研发和产
数据质量。4. 模型训练:设计调优方案,实施模型训练,并进行模型评测。熟悉盘古大模型工作流和云服务操作,确保模型效果优化。5. 应用工程:提供基于大模型能力的Agent开发和应用对接服务。具备良好的软件开发和沟通能力,实现大模型与应用的无缝对接。6. 模型运维: 提供技
. 模型更新后,将新模型部署至相应环境。 十一、模型评测1. 设计模型评测方案,对大模型各类指标进行评测。2. 能够按评测标准对大模型各项能力进行打分,输出大模型评测报告。 十二、Agent开发1. 基于场景,设计并开发Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太杉AIGC解决方案的人工服务,是以AI应用解决方案为核心的全栈Maas综合方案,助力政企客户灵活部署(可公有可私有部署)。主要用于政府/公安/教育等行业的数据处理、文本处理以及多模态处理等多场景。天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太
出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模型以语言为核心的能力体系涵盖“知识、对话、数学、逻辑、推理、规划”六个维度,能够同时支持文字生成、图片生成、3D内容生成、语言生成和语音识别等不同任务。出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模
华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合
ModelArts支持本地准备模型包,编写模型配置文件和模型推理代码,将准备好的模型包上传至对象存储服务OBS,从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。
ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
第一弹:数据实例的连接 第二弹:数据实例的连接 第三弹:数据实例的连接 华为云GaussDB Ustore存储引擎正式发布 华为云GaussDB专场直播第5期:SQL优化解读 华为云GaussDB发布5大核心技术,打造行业领先的技术竞争力 客户案例 为什么他们选择了GaussDB “星河”数据库标杆案
中国信通院测评,华为云关系型数据库通过了四十多小项八大项能力测评。 中国信通院开展的第13批大数据产品能力测评中,华为云关系型数据库从基本功能、兼容能力、高可用能力、云服务能力、安全性服务要求、监控和优化、服务支持、可扩展性共八大项成功通过四十多小项测试,获优秀能力。 分布式事务型数据库基础能力专项测评证书
免费AI客服电话-云蝠智能AI客户联络中心 免费AI客服电话-云蝠智能AI客户联络中心 “云蝠智能”企业提供AI客户联络中心,包含智能语音电话机器人、智能语音呼叫、短信分发及企业微信SCRM的业务体系。通过提供AI会员回访、通知、精准营销的系统进行产品服务和赋能。 “云蝠智能”企
此外,会销系统也是这款产品的一大亮点。企业可以通过平台实现全员任务推广、问卷邀约、流量沉淀,将物料分发与商品表单链接相结合,促进成交转化。数据智能分析功能帮助企业优化推广策略,提高客户粘度和观看满意度。 中小企业在面临市场竞争时,如何提高销售效率和品牌影响力成为关键。智能名片配套服务通过创新
华为云软件开发生产线CodeArts已发布18款开发工具的升级,覆盖需求管理、研发、运维等软件生产全流程。随着结合AIGC大模型前沿技术,华为云软件开发生产线CodeArts还将陆续发布20款开发工具,紧跟时代全面拥抱软件供应链安全、智能化、先进性。 华为云软件开发生产线CodeArts已发布18款开发工
odeArts,围绕更先进、更智能、更安全三大升级体验,通过突破10倍研发效能提升,使能企业绘出“无边界”应用蓝图。 向下扎根,向上结果 锻造五大核心力量 华为云软件开发生产线CodeArts这颗扎根深处的大树,正不断吸收着技术突破的养分,已重磅发布需求管理、编译构建、代码托管、
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应用场景
在追求更高效的企业运营模式的浪潮下,AI场景化需求现如今成为大中小型企业的必经之路。
宏观产业环境&政策:
- IT数字化咨询服务行业正迎来快速发展期,市场规模持续扩大,得益于云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的融合应用,以及国家政策对AI场景化的支持。客户需求日益个性化与定制化,促使服务商深化服务内容,提供场景化解决方案。
- 同时,市场竞争加剧,推动市场集中度提升,跨界合作与产业链整合成为趋势。未来,随着技术不断创新和环保意识的增强,IT数字化咨询服务将更加智能、高效、绿色,为企业AI场景化提供强有力的支持,助力企业在全球市场中保持竞争优势。
AI场景化大趋势:
- 数据驱动的决策与业务创新:随着数据成为企业的重要资产,企业正逐步将数据纳入财务报表,并围绕数据资产化构建技术体系、服务体系和监管体系。这将促使企业更加重视数据的收集、分析和利用,以数据驱动决策和业务创新。通过深度挖掘和分析数据,企业能够更好地理解客户需求和市场趋势,从而提供个性化的产品和服务,提升客户体验和满意度。
- 行业特定解决方案的兴起:随着AI场景化的深入,企业开始更加关注行业特定需求和场景。行业云平台等解决方案的兴起,正是为了满足这一需求。这些平台旨在提供针对特定行业的数字化解决方案,帮助企业更高效地实现转型。为了适应不同企业的需求,行业特定解决方案正朝着定制化和模块化的方向发展。德勤会根据企业现状选择适合的模块进行组合,形成符合自身需求的数字化解决方案。
- 安全与合规 性的重视:随着AI场景化的推进,企业面临着越来越多的安全威胁。因此,企业正逐步加强数字化安全治理,构建全面、多层次的数字化防护体系,以保障企业的信息安全和业务连续性。随着数据保护法规的不断完善,企业需要更加关注数据处理的合规性。在AI场景化过程中,企业需要确保自身业务符合相关法律法规的要求,避免潜在的法律风险。
- 成本控制与运营效率提升:在AI场景化过程中,企业越来越注重内部驱动因素的作用,如运营效率的提升和成本的降低。通过优化流程、自动化操作以及利用数据分析工具进行精细化管理,企业能够实现成本的有效控制。
客户痛点:
IT战略规划
- 业务挑战:企业缺乏清晰的IT战略来指导AI场景化,导致技术投资分散,无法形成合力;
- 解决方案:德勤设计并实施业财融合方案,通过集成ERP、CRM等系统,实现业务数据与财务数据的实时同步和共享。此外,德勤还帮助企业建立统一的业务财务指标体系,提升决策的准确性和及时性,促进业务部门与财务部门的紧密协作
数据治理 与数据迁移
- 业务挑战:企业面临数据质量低下、数据孤岛严重的问题,且数据迁移过程中存在数据丢失和安全风险。
- 解决方案:德勤提供全面的数据治理服务,包括数据标准制定、数据质量监控、数据安全管理等,确保数据的准确性、完整性和安全性。在数据迁移方面,德勤采用先进的迁移工具和技术,确保数据在迁移过程中的完整性和安全性,同时提供迁移后的数据验证服务,确保数据迁移的成功。
客户数字化系统建设
- 业务挑战:企业需要提升客户体验和服务效率,但缺乏有效的数字化系统来支撑。
- 解决方案:德勤根据企业的业务需求,量身定制客户数字化系统,如CRM系统、客户服务系统等。这些系统不仅实现了客户信息的集中管理和分析,还通过AI、大数据等技术提供了个性化推荐、智能客服等功能,显著提升了客户体验和服务效率。
方案架构
业务架构图参考
德勤基于全球专家网络以及丰富的项目经验,为客户提供全生命周期的ITAI场景化方案,包括IT战略规划、业财融合方案、数据治理与数据迁移、客户数字化系统建设、以及数字化营销方案设计等服务
方案优势
- 一站式行业数字化解决方案服务:基于行业客户需求,提供从顶层设计、运营规划、IT系统部署、数字化应用方案及落地等一站式服务,准确命中行业痛点和趋势。
- 优异行业经验、丰富案例及成熟方法论:德勤在数字化领域的项目经验在四大会计师事务所中是最为丰富的,并且在咨询公司当中也是名列前茅。丰富的项目经验会在企业资源库当中进行汇聚与共享,形成德勤专属的解决方案,并不断迭代去适配各类客户需求。
- 丰富的客户资源和资深顾问团队:德勤通过其财务、税务以及各类咨询服务触达了全球各行业的大部分头部客户,能从时间上最快获取客户AI场景化项目信息。同时了解客户内部机制,从而更好地洞察客户的实际需求,形成最适配的方案。
国内最牛ai大模型发布常见问题
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盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。
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模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
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本次Serverless应用中心上线文生图应用,用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖,通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用,体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。
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华为云Serverless技术极大的优化了AI应用开发过程,一键部署AI应用、提升开发团队工作效率。让AI团队可以更关注业务实现,而无需关注底层技术细节。
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在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。
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知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。
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