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「Chat GPT」的搜尋結果

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中美AI差距有多大?360創辦人:在2年內可追上美

兩岸

中美AI差距有多大?360創辦人:在2年內可追上美

中國網路安全公司奇虎360創辦人周鴻禕表示,中美在人工智慧(AI)上的差距主要在於確定技術方向上,一旦方向確定,中國的優勢是學習能力很快,中美在AI上的差距應該能在一兩年內追上。 香港信報報導,周鴻禕指出,今年或將成為中國在AI領域的應用之年,相信今年大模型將在許多企業的垂直領域大有可為,中國現在要做出一個超過GPT4的通用大模型可能比較難,但在一些垂直領域超過GPT4,是完全有可能。 對於美國AI公司OpenAI推出的文字生成短片模型Sora,周鴻禕認為,Sora的技術路線如果被開源,中國將能很快趕上,但在追趕Sora時,算力有可能成為門檻。 他稱,目前Facebook母公司Meta已經有50萬塊GPU,明年或購買百萬塊,微軟應該會按照百萬級別採購。而中國國內的所有AI公司加在一起可能有50萬塊GPU,但都分散在各個公司,對此,集中中國國內所有AI企業的算力或許是方法之一。

國際

美國|OpenAI客製化GPT商店 延至明年推出

路透掌握內部備忘錄報導,聊天機器人ChatGPT開發商OpenAI已將客製化GPT應用程式商店推出時間延後至2024年初,該公司正根據顧客回饋持續「改進」GPT當中。OpenAI在11月首次開發者大會上展示客製化GPT與商店服務,原定於11月底推出。

耐能EDGE GPT解決方案 攜全科推動企業多領域智慧應用

產業

耐能EDGE GPT解決方案 攜全科推動企業多領域智慧應用

耐能智慧與全科科技30日宣布,共同推出針對小型企業和單一部門設計的KNEO 300系列EDGE GPT企業解決方案。該解決方案支援主流CNN和Transformer等架構,並能夠在離線環境下運行企業級的GPT大模型。此外,全科科技也將正式成為耐能智慧EDGE GPT方案的代理銷售合作夥伴,攜手協助更多企業快速轉型。 隨著生成式AI的發展,GPT技術被廣泛應用於多行業中。邊緣計算憑藉著能在本地處理大量數據、低延遲、高效率、隱私安全及低頻寬成本等性能優勢,解決了許多場景的痛點。耐能智慧執行長劉峻誠表示,耐能長期耕耘GPT相關工作,目的是讓GPT技術更廣泛地應用於日常生活中,KNEO 300 EDGE GPT解決方案將於更多領域發揮重要作用,為社會創造更多價值。 GPT技術在邊緣應用時面臨許多挑戰,如數據隱私與安全問題、模型適應性、以及模型可控性問題。此次耐能推出的EDGE GPT企業化解決方案,可將GPT技術利用於行銷、HR、財務等領域,為各行業帶來智慧應用的創新升級。 KNEO 300可適用於多個行業的EDGE GPT解決方案,促進自動化和數位化轉型。如金融領域,它能自動處理報表和審計,提升效率並降低成本,同時協助風險管理和法規審查;在製造業中,KNEO 300能即時回答操作問題、進行數據分析和智慧檢測,提高生產效率和產品品質。 全科科技董事長吳堉文提到,AI是未來各個產業不可或缺的工具,這次耐能推出的EDGE GPT對於企業應用上非常具有競爭力,全科科技將積極與耐能深入合作,快速幫客戶導入各種AI應用領域,降低生產或開發成本,使客戶產品快速進入市場,取得先機。 同時,耐能智慧也宣布全科科技將作為EDGE GPT的代理銷售合作夥伴,將充分發揮耐能智慧的技術和全科科技的銷售能力優勢,攜手共同推廣EDGE GPT企業應用解決方案。

華為版ChatGPT七月初發布 命名盤古Chat

兩岸

華為版ChatGPT七月初發布 命名盤古Chat

大陸電訊設備商華為將發表一款直接對標ChatGPT的多模態千億級大模型產品,名為「盤古Chat」。 據鈦媒體引述華為內部消息報導,預計華為盤古Chat將於今年7月7日舉行的華為雲開發者大會上對外發表及內測,產品主要面向政府和企業客戶。 這意味在大陸國產大模型軍備競賽中,繼阿里和百度之後,又一重要科技巨頭入局。 據悉,盤古大模型於2020年11月在華為雲內部立項成功。對於盤古大模型定位,華為內部團隊確立了三項最關鍵的核心設計原則:一是模型要大,可以吸收海量數據,二是網路結構要強,能夠真正發揮出模型的性能,三是要具有優秀的泛化能力,可以真正落地到各行各業的工作場景。

兩岸

華為版ChatGPT下月初發布 命名盤古Chat

大陸電訊設備商華為將發表一款直接對標ChatGPT的多模態千億級大模型產品,名為「盤古Chat」。 據鈦媒體引述華為內部消息報導,預計華為盤古Chat將於今年7月7日舉行的華為雲開發者大會上對外發表及內測,產品主要面向政府和企業客戶。 這意味在大陸國產大模型軍備競賽中,繼阿里和百度之後,又一重要科技巨頭入局。 據悉,盤古大模型於2020年11月在華為雲內部立項成功。對於盤古大模型定位,華為內部團隊確立了三項最關鍵的核心設計原則:一是模型要大,可以吸收海量數據,二是網路結構要強,能夠真正發揮出模型的性能,三是要具有優秀的泛化能力,可以真正落地到各行各業的工作場景。

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