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功能介紹 盤古世界模型 動態(tài)生成可交互、可漫游的數(shù)字空間，構(gòu)建智能駕駛和具身智能機器人訓(xùn)練所需環(huán)境。 圖像理解 深度解析圖像的場景、實體、屬性、邏輯等，綜合理解圖像含義。 圖像生成 利用大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)，將靈感轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量圖片，重塑視覺藝術(shù)形態(tài)。 視頻生成 加速視頻創(chuàng)作，豐富感官體驗，讓創(chuàng)意動起來，帶你跨越時空的旅行。
體系化課程、學(xué)術(shù)前沿論文 場景化的AI案例，助力Ai賦能千行百業(yè) 查看更多 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學(xué)習(xí)簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 盤古CV大模型 賦能行
SDK文檔、SDK下載 課程學(xué)習(xí) 文字識別全景實踐課 采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式，掃除OCR服務(wù)實際應(yīng)用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長計劃-AI應(yīng)用篇 您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識：OCR與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時您也可以選擇體驗和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。
索等多個典型場景，提供AI技術(shù)支撐 海量數(shù)據(jù)集，多種訓(xùn)練方式 海量數(shù)據(jù)集，多種訓(xùn)練方式 龐大的高質(zhì)量清洗數(shù)據(jù)集，持續(xù)優(yōu)化基礎(chǔ)模型，打造業(yè)界最強中文理解/生成能力 多種模型訓(xùn)練工作流，支持預(yù)訓(xùn)練、全量微調(diào)、LoRA微調(diào)、強化學(xué)習(xí)工作流 Agent應(yīng)用中樞，多種安全防護 Agent應(yīng)用中樞，多種安全防護
ModelArts Studio控制臺 盤古NLP大模型 - 新架構(gòu)718B深度思考模型 超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，它利用大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對多源豐富知識相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。最新發(fā)布的718B深度思考模型采用稀疏高效的MOE新架構(gòu)，探索不同專家異構(gòu)方式，昇
Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學(xué)習(xí)簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看全部 即刻領(lǐng)取 免費試用 產(chǎn)品
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對用戶的操作行為和敏感信息進行保護和過濾，最大化保障用戶的數(shù)據(jù)安全、操作安全，讓整個遷移流程可管、可視、可控 智能化 高效率 智能化 高效率 海量業(yè)務(wù)場景訓(xùn)練，億級以上樣本輸入，使我們對主流商業(yè)數(shù)據(jù)庫的上云自動化語法轉(zhuǎn)換率達到持續(xù)領(lǐng)先水平 基于源庫畫像輸入，綜合兼容性、性能、對象復(fù)雜度、使用場景等，多維
水印位置 左上 中上 右上 左中 居中 右中 左下 中下 右下 水印大小 % 邊距 水平px 垂直px 生成水印 圖片標(biāo)簽 圖片人臉檢測 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，可用于智能相冊、內(nèi)容推薦，圖庫管理。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 上傳圖片
一站式BI解決方案 傳統(tǒng)數(shù)倉替換 數(shù)據(jù)湖分析 實時數(shù)據(jù)分析 一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運營數(shù)字化分析平臺 ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升 優(yōu)勢
案 假負(fù)例去除，未在數(shù)據(jù)集中被標(biāo)注的，但是與query相關(guān)的文檔 · 引入動態(tài)難負(fù)例訓(xùn)練：采用動態(tài)難負(fù)樣本優(yōu)化召回模型，進一步推升模型效果 獲得《基于知識的人工智能產(chǎn)品能力評估證書》 文檔與學(xué)習(xí)成長 新手入門 新手入門 什么是對話機器人 參考手冊 參考手冊 如何快速創(chuàng)建一個問答機器人
測試意圖分析，智能生成測試點：場景覆蓋度提升20% 關(guān)聯(lián)需求自動獲取，文本用例一鍵生成：深度思考測試點，用例生成可靠，效率提升80% 測試意圖分析，智能生成測試點：場景覆蓋度提升20% 關(guān)聯(lián)需求自動獲取，文本用例一鍵生成：深度思考測試點，用例生成可靠，效率提升80% 智能日志分析定位：流水線研發(fā)問
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假正例去除，去除相關(guān)性不是特別高的數(shù)據(jù) 難負(fù)例構(gòu)建，和query相關(guān)，但不是正確答案 假負(fù)例去除，未在數(shù)據(jù)集中被標(biāo)注的，但是與query相關(guān)的文檔。 引入動態(tài)難負(fù)例訓(xùn)練：采用動態(tài)難負(fù)樣本優(yōu)化召回模型，進一步推升模型效果。 應(yīng)用場景 向量檢索 向量檢索的應(yīng)用場景非常廣泛，典型如：語義搜索、圖像搜索、商品推薦、智能客服、企業(yè)知識庫搜索等等。
警策略設(shè)置簡單，無需機器學(xué)習(xí)知識背景。 采用多維時序預(yù)測算法，利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測準(zhǔn)確度，比傳統(tǒng)預(yù)測算法準(zhǔn)確度提升50%，訓(xùn)練及預(yù)測時間從幾小時縮短到幾分鐘，應(yīng)用于實時預(yù)測場景。 低存儲成本 低存儲成本 自適應(yīng)壓縮算法、自動冷熱分級存儲，相同數(shù)據(jù)量下存儲成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的
前端路口缺乏實時處理業(yè)務(wù)能力 前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳，數(shù)據(jù)中心集中式處理，無法應(yīng)對高時效性的場景需求 前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳，數(shù)據(jù)中心集中式處理，無法應(yīng)對高時效性的場景需求 解決方案場景 區(qū)域信控優(yōu)化
模型開發(fā)：開箱即用的大模型開發(fā)工具鏈 模型廣場 預(yù)置豐富的主流開源大模型，支持對模型進一步調(diào)優(yōu)、壓縮、部署等 模型調(diào)優(yōu) 通過構(gòu)建符合業(yè)務(wù)場景的訓(xùn)練輸入與訓(xùn)練參數(shù)，提高在業(yè)務(wù)場景中的模型效果 模型部署 通過部署提供正式的模型服務(wù)，用于后續(xù)的模型調(diào)用 模型壓縮 提供多種壓縮策略，可緩解模型參數(shù)量大、計算量大、內(nèi)存占用多等問題
支撐自動駕駛場景PB級數(shù)據(jù)下模型高效訓(xùn)練，助力算法創(chuàng)新，高等級自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)，快速迭代 感知、仿真算法性能深度優(yōu)化： 自動駕駛?cè)溌匪惴?span id="ycok00e" class='cur'>深度優(yōu)化，針對特有的感知、規(guī)控、仿真生成相關(guān)算法深度優(yōu)化，性能提升明顯。 大規(guī)模分布式訓(xùn)練： 實現(xiàn)大規(guī)模分布式訓(xùn)練，支撐PB級數(shù)據(jù)訓(xùn)練。 算力升級： 快速供
基于軟硬件深度結(jié)合、垂直優(yōu)化，構(gòu)建開放兼容、極致性價比、長穩(wěn)可靠、超大規(guī)模的云原生AI算力集群，提供一站式開通、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、高性能存儲、集群管理等能力，滿足AI高性能計算等場景需求。目前其已在大模型訓(xùn)練推理、自動駕駛、AIGC、內(nèi)容審核等領(lǐng)域廣泛得到應(yīng)用 基于軟硬件深度結(jié)合、垂直優(yōu)
存算分離：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分離、引擎級元數(shù)據(jù)分離。 異構(gòu)算力：鯤鵬+x86，裸金屬/虛機/容器。 計算引擎源于開源、高于開源 主流引擎和開源深度互動：Hadoop、Spark、Hive等主流引擎同接口，引擎內(nèi)核深度優(yōu)化提升x倍性能。 差異化能力貢獻社區(qū)：HetuEngine 統(tǒng)一SQL、跨源跨域查詢。 核心能力提升
