多行业的智能化升级带来不竭动

MimJannat909

它提供了丰富的参考信息，可输入模型的相关知识并生成高质量的结果。 王强调， 深度学习平台支持 性能更好、效率更高、能力更强。在开发和训练方面， 动静态统一开发范式和自适应分布式架构，能够实现大模型的灵活开发和高效训练。在推理部署方面， 支持大模型的高效推理，并提供面向服务的部署能力，包括计算融合、软硬件协同稀疏量化、模型压缩等。 平台现已吸引 万开发者，服务 万家企事业单位，基于 创建了 万个模型。

大模型与 深度学习平台的结合，为工业智能化奠定了坚实的基础。随着 与 的进一步融合和发展， 技术和应用的研发将更加标准化、自动化、模块化，加速 的产业化规模化生产，推动 迭代演进，应用于更多领域。场景和行业，为众力。 基于多年技术开发的完整 电话号码列表 人工智能堆栈 时代， 技术栈可分为四层：芯片层、框架层、模型层、应用层。自 年以来，百度全面布局人工智能，是全球为数不多的全栈布局的人工智能公司之一。



从昆仑 芯片、 深度学习平台，到大模型 以及众多应用，百度在技术栈的每一层都拥有领先业界的关键自研技术，实现层间反馈、端到端优化、并显着提高了效率。 在框架层， 是百度在国内首个自主研发的开源、行业级深度学习平台。它包括核心框架、行业级模型库、开发套件、工具组件以及学习和培训社区，以标准化和自动化的方式支持模型生产和应用。在模型层，大模型 包括 、 、跨模态等基础大模型，对话、跨语言、搜索、信息抽取等大任务模型，生物计算领域大模型、行业大模型等支持大模型应用的工具平台。