知海图AI内测资格申请入口地址
知海图AI如何获得内部测试资格？用户需要通过申请获得内部测试资格。如果您想获得内部测试资格，您可以快速查看以下深空手机游戏网络小边带来的介绍，了解应用程序的内部测试申请细节，不清楚小合作伙伴和小边看一看。
知海图AI内测资格申请入口地址
目前是内部测试，申请入口和地址还没有看到，以后要放开，耐心等待。
“知海图AI”大模型 我们和知乎一起训练。基于面壁智能自主研发的“知海图AI”训练 CPM企业级大模型 与 ModelForce大模型系统。
面墙智能的目的是“让大模型飞进千家万户”。在应用方面，我们致力于加快大模型在典型人工智能场景和领域的应用和实施，使人工智能技术惠及数千万企业。
工具端、面壁智能筑牢技术底座，打造高质量数据整理、高效培训、高效微调、高效压缩、高效推理工具、大模型 API 。大模型全过程加速工具包括大模型训练、微调、推理三大套件。训练套件包括大型“原材料”收集器 BMData、“发动机”大模型训练 BMTrain(最高节省90%的大型训练成本)。微调套件包括提示学习利器 OpenPrompt(ACL曾获得顶级国际会议 2022年最佳展示论文奖)、参数高效微调工具 OpenDelta(论文入选Naturee Machine Intelligence)。推理套件包括高效压缩工具 BMCook(论文入选EMNLPLP 2022 Demo)以及高效的推理工具 BMInf(ACL入选论文 2022 Demo)。这些工具共同构建了大模型训练能力体系，有效降低了大模型使用的门槛。
我们构建包括模型端在内的模型端 CPM 通用大模型和 CPM 高质量的大型模型库，包括领域大模型。CPM大模型是面壁团队根据多年的大模型培训经验开发的100亿参数预培训语言大模型。该模型支持多语言能力和结构化输入输出。通过团队开发的高效微调技术，可以快速适应各种下游任务，满足各种场景的需求。最新模型 CPM-Bee 具备生成(Generation)、问答(QA)、翻译(Translate) 、摘要(Summarization)、信息抽取(NER)、关系分析(Setiment)、主题分类(Choice)等十几种能力和一千多种细分能力。1月15日，ZeroCLUE模型能力达到中文零样本评价榜榜首。
依托工具平台和大型模型库，我们推出了ModelForcee 大模型系统和模力 CPM OpenBMB是一个企业级的大模型，并继续建立和运营大模型开源社区。基于大模型人工智能生产力平台ModelForce内置大模型培训、微调、压缩、推理全过程高效计算工具系统，平台基于大模型少样本、零样本通用能力，采用大模型标准化微调方法，可大大降低人工智能研发过程中的数据标记成本、计算能力成本和人工成本。CPM 大型企业版本升级了开源版本的能力，具有多能力集成、增量微调灵活适应、多场景应用等特点。
目前，面壁智能CPM企业级大型模型和ModelForce大型模型系统已深入赋予知乎内部权力，并升级了理解AI模型的大型模型能力。自2月份合作以来，在面壁智能强大的大型模型系统的支持下，知乎迅速建立了私人大型模型的研发和生产系统，并在一个月内赋予了实际业务大型模型能力。
面壁智能联合创始人曾国阳在4月13日的知乎发现大会上介绍了面壁智能与知乎的合作成果。基于CPM企业级大模型和ModelForce大模型系统，双方共同训练了“知海图AI”大模型，逻辑推理能力更强，训练推理速度更快。基于“知海图AI”大模型，双方共同探索将大模型能力应用到知乎热榜上。针对知乎热榜问题中的所有答案，“知海图AI”可以快速提取元素，梳理观点，聚合内容，最终向知乎用户展示所有答案的大纲，让大家更快更全面地了解知友讨论的热点和焦点。这项工作的难点在于知乎答案的开放性，知友的创造力和表达力都很强。在这个特定的场景中，我们将“知海图AI”大模型的效果与效果相结合 GPT-4 经过比较，两个模型几乎持平。
绛旓細鐩墠鏆傛棤鍐呮祴鐨勫湴鍧锛 鐢变簬杩欐鏄唴閮ㄦ祴璇曪紝瀹樻柟鏆傛湭鍙戝竷鍐呮祴鍦板潃锛屽悗缁簲璇ヤ細寮鏀撅紝璇峰ぇ瀹惰愬績绛夊緟銆傜洰鍓嶇煡涔庡拰闈㈠鏅鸿兘鍚堜綔寮鍙戠殑鈥鐭ユ捣鍥続I鈥濅腑鏂囧ぇ妯″瀷锛屽凡缁忚繍鐢ㄨ繘浜嗙煡涔庣儹姒滐紝鐭ヤ箮棣栦釜澶фā鍨嬪姛鑳解滅儹姒滄憳瑕佲濅笂绾垮苟寮鍚唴娴嬨傝繖娆捐蒋浠跺彲浠ュ埄鐢ㄨ秴寮虹殑璇█鐞嗚В鑳藉姏瀵圭煡涔庣儹姒滀笂鐨勯棶棰樺洖绛旇繘琛屾姄鍙栥佹暣鐞嗗拰...
绛旓細1. 鏂囧績澶фā鍨嬶紝鐧惧害AI澶фā鍨 2. 閫氫箟鍗冮棶锛岄樋閲屽反宸碅I澶фā鍨3. 鑵捐娣峰厓锛岃吘璁疉I澶фā鍨4. 鍗庝负鐩樺彜锛屽崕涓篈I澶фā鍨5. 360鏅鸿剳锛360AI澶фā鍨6. 鐜夎█锛岀綉鏄揂I澶фā鍨7. 鏃ユ棩鏂帮紝鍟嗘堡AI澶фā鍨8. 鐭ユ捣鍥続I锛岀煡涔嶢I澶фā鍨9. 澶╁伐锛屾槅浠戜竾缁碅I澶фā鍨10. ChatGLM锛屾櫤璋盇I澶фā鍨11. ...
