Il s'agit d'un entretien dans lequel la question ne peut être "saisie" qu'en accélérant le débit de la parole et en augmentant le décibel.
Dans l'après-midi du 7 juillet, avant le Forum Tencent de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2023, dans une petite salle de conférence bruyante, Wu Yunsheng, vice-président de Tencent Cloud, responsable de Tencent Cloud Intelligence et responsable de Youtu Lab, a accepté un entretien de groupe. des médias. Il y a près de 20 jours, Tencent annonçait officiellement le panorama MaaS, coupant dans la chaude "piste des modèles à grande échelle" avec des modèles industriels à grande échelle. Une voie qui s'annonce plus "réaliste".
"Ce dont les entreprises ont besoin, c'est de vraiment résoudre un certain problème dans un scénario réel, plutôt que de résoudre 70% à 80% du problème dans 100 scénarios." Wu Yunsheng a déclaré que du point de vue de la stratégie de l'entreprise, Tencent se concentre davantage sur la résolution le problème réel des problèmes d'atterrissage, et le grand modèle général ne peut pas résoudre complètement tous les problèmes des utilisateurs.
Tencent, qui compte le plus grand nombre d'utilisateurs individuels en Chine, fait le premier pas dans le passage de l'Internet industriel à l'IA lorsqu'une nouvelle vague d'intelligence artificielle arrive.
Mise à jour Tencent Cloud MaaS
Le 19 juin, Tencent Cloud a annoncé pour la première fois les progrès de la recherche et du développement des modèles industriels à grande échelle de Tencent Cloud. A fourni plus de 50 solutions industrielles à grande échelle pour plus de 10 secteurs tels que les médias, le tourisme culturel, les affaires gouvernementales et finance.
Lors de la conférence mondiale sur l'intelligence artificielle, Tencent Cloud a de nouveau annoncé un certain nombre de mises à niveau.
Parmi eux, le réseau de calcul haute performance Xingmai, développé par Tencent Cloud, récemment mis à niveau, peut augmenter l'utilisation du GPU de 40 %, économiser de 30 % à 60 % sur les coûts de formation des modèles et multiplier par 10 les performances de communication pour les grands modèles d'IA. . Basé sur le cluster de puissance de calcul de nouvelle génération HCC de Tencent Cloud, il peut prendre en charge une très grande échelle de calcul de 100 000 cartes. La base de données vectorielle native AI de Tencent Cloud prend en charge une échelle de récupération de vecteurs allant jusqu'à 1 milliard de niveaux, et le délai est contrôlé au niveau de la milliseconde. Par rapport à la base de données de plug-in autonome traditionnelle, l'échelle de récupération est 10 fois plus élevée, et elle a une capacité maximale de millions de requêtes par seconde (RPS).
En termes d'innovation applicative, les capacités du modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud ont été appliquées à des scénarios tels que le contrôle des risques financiers, la traduction interactive et le service client numérique intelligent, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité des applications intelligentes.
La solution de contrôle des risques financiers prise en charge par le modèle à grande échelle de l'industrie est 10 fois plus efficace que la précédente.Grâce à l'accumulation par Tencent de plus de 20 ans d'expérience de confrontation de production noire et grise et de milliers de scénarios commerciaux réels, l'anti- l'effet de fraude est 20 fois supérieur au modèle traditionnel, soit une augmentation d'environ %. Dans le domaine des humains numériques, Tencent Cloud a lancé cette année une usine humaine numérique à petit échantillon, qui peut reproduire des clones numériques 2D en 24 heures avec seulement une petite quantité de données, réduisant considérablement le coût des services humains numériques des applications d'entreprise.
"En fait, depuis plus de six mois, nous réfléchissons et explorons quelle est la logique la plus essentielle derrière la combinaison de grands modèles et de diverses industries ? Il n'y a en fait que deux points : le premier est que le point de départ fondamental de la technologie est pour résoudre des problèmes pratiques, et l'autre est que si vous ne pouvez pas approfondir l'industrie, vous ne pouvez pas vraiment résoudre les problèmes auxquels l'industrie est confrontée. » Le « test » apporté par la scène réelle au grand modèle a fait se sentir Wu Yunsheng beaucoup.
Le service client intelligent est reconnu comme l'industrie la plus applicable pour le LLM (modèle de langage à grande échelle). Lors de cette conférence, Tencent a créé un modèle industriel à grande échelle pour une société OTA de voyage en ligne. Le modèle personnalisé et adapté au client peut résoudre les problèmes commerciaux de bout en bout sans configurer les processus de dialogue. Améliorez le taux d'achèvement des tâches et réduisez le coût de la construction du dialogue. Mais dans les faits, il n'est pas aussi simple qu'on l'imagine pour le grand modèle de bien comprendre les problématiques du client.
"Pendant le processus de communication, la pensée du client saute et change. Par exemple, il vient de proposer de réserver l'hôtel le 10, mais avant que la machine ne réponde, il a soudainement dit, laissez-moi vérifier l'hôtel et le vol le 11 , quand l'IA donne toujours des commentaires sur la deuxième exigence, peut-il dire, montrez-moi la chambre double." Wu Yunsheng a souligné qu'il est encore assez difficile pour le grand modèle de réaliser une reconnaissance multi-intention, et le grand modèle général C'est une solution simple, mais qui doit être combinée avec la scène, en particulier l'interaction avec le système du client pour reconstruire des modèles très complexes.
L'ère des "modèles de groupe dansant ensemble" est arrivée
Après l'agitation initiale, comment commercialiser les grands modèles d'IA, comment les entreprises clientes peuvent profiter de cette série de dividendes de l'IA et résoudre «l'anxiété de l'IA» sont devenus des sujets brûlants lors de cette conférence mondiale sur l'intelligence artificielle.
Zheng Qingsheng, un partenaire de Sequoia Capital China, est entré dans le domaine de l'investissement depuis la mi-parcours de l'Internet PC. Selon lui, les gagnants de chaque époque sont issus de la technologie originale de cette époque. Par exemple, dans le PC À l'ère d'Internet, les gens apprécient le commerce électronique et les réseaux sociaux Le logiciel est devenu le plus grand gagnant ; depuis l'ère de l'Internet mobile, les gens ont pris goût aux logiciels sociaux et aux longues vidéos, mais les vidéos courtes occupent le plus de temps. Je ne sais pas quelles scènes originales générées par l'IA elle-même vont changer notre vie. comportement de base."
Bien que l'on ne sache pas encore quand le "tueur" natif de l'IA apparaîtra, "entrer dans le jeu" doit être la première étape. Parmi les plus de 30 modèles à grande échelle dévoilés au WAIC cette fois, à l'exception de la première série de modèles à grande échelle à usage général tels que Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi, Xunfei Xinghuo et Shangtang Ririxin, les retardataires se concentrent essentiellement sur le grand modèle industriel.
"Pour les clients, les grands modèles spécifiques à l'entreprise avec peu de paramètres, un faible investissement et des résultats rapides sont plus susceptibles d'être acceptés, et leur volonté de payer est relativement claire." Un exposant d'une start-up a déclaré au "IT Times" reporter que certains utilisent déjà de grands modèles. Les clients des banques qui transforment le système de service client choisissent généralement une méthode de déploiement de domaine privé qui intègre des logiciels et du matériel, et utilisent leurs graphes de connaissances et données existants pour former et mettre en œuvre le raisonnement, ce qui assure non seulement la sécurité des données , mais réduit également le coût de la puissance de calcul, "Si une seule scène doit être déduite et sortie, la carte de puissance de calcul peut même être faite en un seul chiffre."
« Les scénarios industriels sont devenus le meilleur terrain d'entraînement », a déclaré Tang Daosheng, vice-président exécutif principal du groupe Tencent et PDG du groupe d'affaires Cloud et Smart Industry, lors de la réunion plénière du WAIC-Forum de développement industriel, en choisissant un modèle industriel à guichet unique. La coopération des fournisseurs de cloud avec des capacités de service pour créer leurs propres modèles exclusifs basés sur de grands modèles industriels peut être une voie possible pour les entreprises pour explorer la pratique d'application des grands modèles.
Cela signifie que l'avenir sera une ère de "coexistence de tous les modèles", et chaque entreprise aura son propre grand modèle, et Tencent a décidé d'être le catalyseur de la nouvelle ère.
Dans le panorama des services MaaS publié par Tencent Cloud le mois dernier, il a été souligné que sur la base de la plate-forme Tencent Cloud TI, un magasin sélectionné à grande échelle peut être construit.Tencent Cloud peut fournir 10 industries majeures telles que la finance, le tourisme culturel , affaires gouvernementales, soins médicaux, médias et éducation. Dans le même temps, Tencent Cloud a lancé une solution de réglage fin de modèle à grande échelle pour aider les développeurs de modèles et les ingénieurs en algorithmes à résoudre des tâches telles que l'invocation de modèles, la gestion des données et des étiquettes, le réglage fin des modèles, les tests d'évaluation et le déploiement en un seul arrêt, et réduire la pression de créer de grands modèles.
Sur la base de ces modèles et plates-formes d'outils, les entreprises peuvent générer rapidement leurs propres "modèles exclusifs" uniquement en ajoutant leurs propres données de scène.
"C'est encore au début du développement de modèles à grande échelle. J'espère personnellement qu'une centaine de fleurs fleuriront et que chacun essaiera différentes possibilités dans différents domaines. " Wu Yunsheng estime que le développement de l'intelligence artificielle est une énorme donnée. projet, qui nécessite des connaissances communes et nécessite également une organisation de connaissances professionnelle, approfondie et faisant autorité, et les efforts conjoints de toutes les parties sont nécessaires pour permettre véritablement à la technologie de servir l'industrie.
L'IA pour la science capture le "scintillement" cosmique
Bien sûr, en plus d'exercer des effets sur la transformation numérique des industries, le modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud accélère également l'application des technologies d'IA telles que les grands modèles dans le domaine du calcul scientifique.
À partir de 2021, Tencent, l'Observatoire astronomique national et l'École d'informatique et de technologie de l'Université de Fudan ont lancé conjointement le "Projet d'exploration d'étoiles", en utilisant le cloud + l'IA pour aider China Tianyan FAST à traiter l'énorme quantité de données reçues chaque jour, et trouvez des sursauts et des impulsions radio rapides grâce à l'analyse visuelle de l'IA Selon des indices d'étoiles, 30 pulsars ont été découverts jusqu'à présent.
Lors du WAIC de cette année, Tencent a annoncé que le programme d'exploration d'étoiles avait encore progressé et a découvert pour la première fois 2 sursauts radio rapides grâce à la technologie AI.
Les sursauts radio rapides sont un phénomène astronomique mystérieux.Chaque milliseconde, l'énergie libérée par le soleil tout au long de l'année sera émise, "scintillement" l'univers. Cependant, sa fréquence de "clignotement" est extrêmement faible et le temps est extrêmement court. Il est facile à ignorer dans les données massives et extrêmement difficile à capturer. Ce n'est qu'en 2007 que l'homme a découvert le premier pulsar, 40 ans après la découverte de pulsars.
Par rapport à l'exploration des pulsars, afin de découvrir des sursauts radio rapides qui se produisent à une fréquence inférieure dans des données massives, les modèles d'IA doivent avoir une plus grande précision et une vitesse de calcul plus rapide. Afin d'améliorer la vitesse de calcul, Tencent a spécialement conçu un ensemble d'algorithmes d'IA de bout en bout flambant neufs pour l'exploration des rafales radio rapides. Avec la même puissance de calcul, ce tout nouveau paradigme de traitement des données astronomiques favorise une efficacité de traitement du signal 1800 fois plus rapide que le traitement conventionnel.
Auparavant, avant que l'IA puisse comprendre la carte, il était nécessaire d'effectuer un prétraitement astrophysique compliqué sur la carte du signal, comme la transformée de Fourier, la dispersion chromatique... Ces tâches sont professionnelles et compliquées. Maintenant, Tencent Youtu a créé un "algorithme d'IA de bout en bout" pour le traitement des données astronomiques, qui peut ignorer les étapes de prétraitement et entrer directement dans la reconnaissance de l'IA, améliorant considérablement l'efficacité.
FAST génère des centaines de téraoctets de données chaque jour et des dizaines de millions de cartes de signaux chaque semaine. Face à des données massives, Tencent Cloud peut rapidement localiser et identifier les informations utiles dans les données grâce à la "méthode d'apprentissage multi-instance + mécanisme d'attention", et fournir un puissant support de puissance de calcul sous-jacent.
Aujourd'hui, Tencent Cloud et FAST continuent de détecter les signaux radio de M31 Andromeda à 2,5 millions d'années-lumière, et on s'attend à ce que davantage de "flashs cosmiques" soient capturés dans un avenir proche.
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Le réalisme du grand modèle de Tencent : résoudre "l'anxiété liée à l'IA" des entreprises de la scène
Source originale : IT Times
Auteur : Hao Junhui
Il s'agit d'un entretien dans lequel la question ne peut être "saisie" qu'en accélérant le débit de la parole et en augmentant le décibel.
Dans l'après-midi du 7 juillet, avant le Forum Tencent de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2023, dans une petite salle de conférence bruyante, Wu Yunsheng, vice-président de Tencent Cloud, responsable de Tencent Cloud Intelligence et responsable de Youtu Lab, a accepté un entretien de groupe. des médias. Il y a près de 20 jours, Tencent annonçait officiellement le panorama MaaS, coupant dans la chaude "piste des modèles à grande échelle" avec des modèles industriels à grande échelle. Une voie qui s'annonce plus "réaliste".
"Ce dont les entreprises ont besoin, c'est de vraiment résoudre un certain problème dans un scénario réel, plutôt que de résoudre 70% à 80% du problème dans 100 scénarios." Wu Yunsheng a déclaré que du point de vue de la stratégie de l'entreprise, Tencent se concentre davantage sur la résolution le problème réel des problèmes d'atterrissage, et le grand modèle général ne peut pas résoudre complètement tous les problèmes des utilisateurs.
Mise à jour Tencent Cloud MaaS
Le 19 juin, Tencent Cloud a annoncé pour la première fois les progrès de la recherche et du développement des modèles industriels à grande échelle de Tencent Cloud. A fourni plus de 50 solutions industrielles à grande échelle pour plus de 10 secteurs tels que les médias, le tourisme culturel, les affaires gouvernementales et finance.
Lors de la conférence mondiale sur l'intelligence artificielle, Tencent Cloud a de nouveau annoncé un certain nombre de mises à niveau.
Parmi eux, le réseau de calcul haute performance Xingmai, développé par Tencent Cloud, récemment mis à niveau, peut augmenter l'utilisation du GPU de 40 %, économiser de 30 % à 60 % sur les coûts de formation des modèles et multiplier par 10 les performances de communication pour les grands modèles d'IA. . Basé sur le cluster de puissance de calcul de nouvelle génération HCC de Tencent Cloud, il peut prendre en charge une très grande échelle de calcul de 100 000 cartes. La base de données vectorielle native AI de Tencent Cloud prend en charge une échelle de récupération de vecteurs allant jusqu'à 1 milliard de niveaux, et le délai est contrôlé au niveau de la milliseconde. Par rapport à la base de données de plug-in autonome traditionnelle, l'échelle de récupération est 10 fois plus élevée, et elle a une capacité maximale de millions de requêtes par seconde (RPS).
En termes d'innovation applicative, les capacités du modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud ont été appliquées à des scénarios tels que le contrôle des risques financiers, la traduction interactive et le service client numérique intelligent, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité des applications intelligentes.
La solution de contrôle des risques financiers prise en charge par le modèle à grande échelle de l'industrie est 10 fois plus efficace que la précédente.Grâce à l'accumulation par Tencent de plus de 20 ans d'expérience de confrontation de production noire et grise et de milliers de scénarios commerciaux réels, l'anti- l'effet de fraude est 20 fois supérieur au modèle traditionnel, soit une augmentation d'environ %. Dans le domaine des humains numériques, Tencent Cloud a lancé cette année une usine humaine numérique à petit échantillon, qui peut reproduire des clones numériques 2D en 24 heures avec seulement une petite quantité de données, réduisant considérablement le coût des services humains numériques des applications d'entreprise.
"En fait, depuis plus de six mois, nous réfléchissons et explorons quelle est la logique la plus essentielle derrière la combinaison de grands modèles et de diverses industries ? Il n'y a en fait que deux points : le premier est que le point de départ fondamental de la technologie est pour résoudre des problèmes pratiques, et l'autre est que si vous ne pouvez pas approfondir l'industrie, vous ne pouvez pas vraiment résoudre les problèmes auxquels l'industrie est confrontée. » Le « test » apporté par la scène réelle au grand modèle a fait se sentir Wu Yunsheng beaucoup.
Le service client intelligent est reconnu comme l'industrie la plus applicable pour le LLM (modèle de langage à grande échelle). Lors de cette conférence, Tencent a créé un modèle industriel à grande échelle pour une société OTA de voyage en ligne. Le modèle personnalisé et adapté au client peut résoudre les problèmes commerciaux de bout en bout sans configurer les processus de dialogue. Améliorez le taux d'achèvement des tâches et réduisez le coût de la construction du dialogue. Mais dans les faits, il n'est pas aussi simple qu'on l'imagine pour le grand modèle de bien comprendre les problématiques du client.
"Pendant le processus de communication, la pensée du client saute et change. Par exemple, il vient de proposer de réserver l'hôtel le 10, mais avant que la machine ne réponde, il a soudainement dit, laissez-moi vérifier l'hôtel et le vol le 11 , quand l'IA donne toujours des commentaires sur la deuxième exigence, peut-il dire, montrez-moi la chambre double." Wu Yunsheng a souligné qu'il est encore assez difficile pour le grand modèle de réaliser une reconnaissance multi-intention, et le grand modèle général C'est une solution simple, mais qui doit être combinée avec la scène, en particulier l'interaction avec le système du client pour reconstruire des modèles très complexes.
L'ère des "modèles de groupe dansant ensemble" est arrivée
Après l'agitation initiale, comment commercialiser les grands modèles d'IA, comment les entreprises clientes peuvent profiter de cette série de dividendes de l'IA et résoudre «l'anxiété de l'IA» sont devenus des sujets brûlants lors de cette conférence mondiale sur l'intelligence artificielle.
Zheng Qingsheng, un partenaire de Sequoia Capital China, est entré dans le domaine de l'investissement depuis la mi-parcours de l'Internet PC. Selon lui, les gagnants de chaque époque sont issus de la technologie originale de cette époque. Par exemple, dans le PC À l'ère d'Internet, les gens apprécient le commerce électronique et les réseaux sociaux Le logiciel est devenu le plus grand gagnant ; depuis l'ère de l'Internet mobile, les gens ont pris goût aux logiciels sociaux et aux longues vidéos, mais les vidéos courtes occupent le plus de temps. Je ne sais pas quelles scènes originales générées par l'IA elle-même vont changer notre vie. comportement de base."
Bien que l'on ne sache pas encore quand le "tueur" natif de l'IA apparaîtra, "entrer dans le jeu" doit être la première étape. Parmi les plus de 30 modèles à grande échelle dévoilés au WAIC cette fois, à l'exception de la première série de modèles à grande échelle à usage général tels que Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi, Xunfei Xinghuo et Shangtang Ririxin, les retardataires se concentrent essentiellement sur le grand modèle industriel.
"Pour les clients, les grands modèles spécifiques à l'entreprise avec peu de paramètres, un faible investissement et des résultats rapides sont plus susceptibles d'être acceptés, et leur volonté de payer est relativement claire." Un exposant d'une start-up a déclaré au "IT Times" reporter que certains utilisent déjà de grands modèles. Les clients des banques qui transforment le système de service client choisissent généralement une méthode de déploiement de domaine privé qui intègre des logiciels et du matériel, et utilisent leurs graphes de connaissances et données existants pour former et mettre en œuvre le raisonnement, ce qui assure non seulement la sécurité des données , mais réduit également le coût de la puissance de calcul, "Si une seule scène doit être déduite et sortie, la carte de puissance de calcul peut même être faite en un seul chiffre."
« Les scénarios industriels sont devenus le meilleur terrain d'entraînement », a déclaré Tang Daosheng, vice-président exécutif principal du groupe Tencent et PDG du groupe d'affaires Cloud et Smart Industry, lors de la réunion plénière du WAIC-Forum de développement industriel, en choisissant un modèle industriel à guichet unique. La coopération des fournisseurs de cloud avec des capacités de service pour créer leurs propres modèles exclusifs basés sur de grands modèles industriels peut être une voie possible pour les entreprises pour explorer la pratique d'application des grands modèles.
Dans le panorama des services MaaS publié par Tencent Cloud le mois dernier, il a été souligné que sur la base de la plate-forme Tencent Cloud TI, un magasin sélectionné à grande échelle peut être construit.Tencent Cloud peut fournir 10 industries majeures telles que la finance, le tourisme culturel , affaires gouvernementales, soins médicaux, médias et éducation. Dans le même temps, Tencent Cloud a lancé une solution de réglage fin de modèle à grande échelle pour aider les développeurs de modèles et les ingénieurs en algorithmes à résoudre des tâches telles que l'invocation de modèles, la gestion des données et des étiquettes, le réglage fin des modèles, les tests d'évaluation et le déploiement en un seul arrêt, et réduire la pression de créer de grands modèles.
Sur la base de ces modèles et plates-formes d'outils, les entreprises peuvent générer rapidement leurs propres "modèles exclusifs" uniquement en ajoutant leurs propres données de scène.
"C'est encore au début du développement de modèles à grande échelle. J'espère personnellement qu'une centaine de fleurs fleuriront et que chacun essaiera différentes possibilités dans différents domaines. " Wu Yunsheng estime que le développement de l'intelligence artificielle est une énorme donnée. projet, qui nécessite des connaissances communes et nécessite également une organisation de connaissances professionnelle, approfondie et faisant autorité, et les efforts conjoints de toutes les parties sont nécessaires pour permettre véritablement à la technologie de servir l'industrie.
L'IA pour la science capture le "scintillement" cosmique
Bien sûr, en plus d'exercer des effets sur la transformation numérique des industries, le modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud accélère également l'application des technologies d'IA telles que les grands modèles dans le domaine du calcul scientifique.
À partir de 2021, Tencent, l'Observatoire astronomique national et l'École d'informatique et de technologie de l'Université de Fudan ont lancé conjointement le "Projet d'exploration d'étoiles", en utilisant le cloud + l'IA pour aider China Tianyan FAST à traiter l'énorme quantité de données reçues chaque jour, et trouvez des sursauts et des impulsions radio rapides grâce à l'analyse visuelle de l'IA Selon des indices d'étoiles, 30 pulsars ont été découverts jusqu'à présent.
Lors du WAIC de cette année, Tencent a annoncé que le programme d'exploration d'étoiles avait encore progressé et a découvert pour la première fois 2 sursauts radio rapides grâce à la technologie AI.
Les sursauts radio rapides sont un phénomène astronomique mystérieux.Chaque milliseconde, l'énergie libérée par le soleil tout au long de l'année sera émise, "scintillement" l'univers. Cependant, sa fréquence de "clignotement" est extrêmement faible et le temps est extrêmement court. Il est facile à ignorer dans les données massives et extrêmement difficile à capturer. Ce n'est qu'en 2007 que l'homme a découvert le premier pulsar, 40 ans après la découverte de pulsars.
Par rapport à l'exploration des pulsars, afin de découvrir des sursauts radio rapides qui se produisent à une fréquence inférieure dans des données massives, les modèles d'IA doivent avoir une plus grande précision et une vitesse de calcul plus rapide. Afin d'améliorer la vitesse de calcul, Tencent a spécialement conçu un ensemble d'algorithmes d'IA de bout en bout flambant neufs pour l'exploration des rafales radio rapides. Avec la même puissance de calcul, ce tout nouveau paradigme de traitement des données astronomiques favorise une efficacité de traitement du signal 1800 fois plus rapide que le traitement conventionnel.
Auparavant, avant que l'IA puisse comprendre la carte, il était nécessaire d'effectuer un prétraitement astrophysique compliqué sur la carte du signal, comme la transformée de Fourier, la dispersion chromatique... Ces tâches sont professionnelles et compliquées. Maintenant, Tencent Youtu a créé un "algorithme d'IA de bout en bout" pour le traitement des données astronomiques, qui peut ignorer les étapes de prétraitement et entrer directement dans la reconnaissance de l'IA, améliorant considérablement l'efficacité.
FAST génère des centaines de téraoctets de données chaque jour et des dizaines de millions de cartes de signaux chaque semaine. Face à des données massives, Tencent Cloud peut rapidement localiser et identifier les informations utiles dans les données grâce à la "méthode d'apprentissage multi-instance + mécanisme d'attention", et fournir un puissant support de puissance de calcul sous-jacent.
Aujourd'hui, Tencent Cloud et FAST continuent de détecter les signaux radio de M31 Andromeda à 2,5 millions d'années-lumière, et on s'attend à ce que davantage de "flashs cosmiques" soient capturés dans un avenir proche.