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Serviço de Notícias da China, Pequim, 28 de junho (Liu Yuyying e Wang Lichen) O advento da era dos grandes modelos traz novas oportunidades para o desenvolvimento da inteligência industrial.

Atualmente, a indústria está no estágio de digitalização da inteligência.Em uma entrevista exclusiva à agência de notícias da China, Li Liang disse em uma entrevista exclusiva à China News Network que a inteligência artificial apenas mostra a capacidade de entender e analisar com a inteligência artificial.Espera -se que essa mudança lidere a era "adaptativa, auto -decisão -e auto -repartição" no campo industrial. concurso 2138 da mega sena

Alguns dias atrás, a KPMV Enterprise Consulta (China) Co., Ltd. divulgou o "Relatório de Aplicação de Modelo Industrial". desafios. concurso 2138 da mega sena

Li Liang disse que a qualidade dos dados industriais atual é desigual, e a correlação e a complexidade entre os dados também são extremamente altas.A diversidade e o desequilíbrio dessa estrutura de dados, sem dúvida, traz grandes desafios ao treinamento e aplicação de modelos industriais.

Para lidar com esse desafio, Li Liang acredita que muito tempo e recursos devem ser investidos e os dados devem ser limpos, preparados e verificados para garantir a precisão e a consistência dos dados.Esta etapa é essencial para a construção de modelos industriais de alto desempenho. concurso 2138 da mega sena

Além disso, com a era da inteligência artificial entrando na era da geração de inteligência artificial, no campo da industrial, Li Liang acredita que a geração IA (modelo grande) está mudando o modelo de produção industrial, liderando a indústria manufatureira do digital estágio para uma nova era de inteligência.

O relatório mostra que, no passado, a aplicação da inteligência artificial na indústria era limitada principalmente a campos específicos, como testes de qualidade e manutenção preditiva.No entanto, com o aumento de modelos de grande geração, um novo padrão de "modelo básico+aplicação diversificada" inaugurou.

"Embora os enormes parâmetros e recursos de computação desafiem o treinamento de grandes modelos, com o surgimento contínuo de novas tecnologias e modelos de aplicativos, o custo de treinamento de grandes modelos está gradualmente diminuindo". Os modelos são amplamente utilizados no campo industrial, injetando elementos mais inteligentes na futura produção industrial.(sobre)