工業情報化部:大規模モデルアルゴリズム技術のブレークスルーの促進とスマートチップの計算能力の向上に重点を置く

工業情報化部:大規模モデルアルゴリズム技術のブレークスルーの促進とスマートチップの計算能力の向上に重点を置く

10月20日、国務院新聞弁公室公式サイトによると、工業情報化部の報道官、運営監視調整局局長の陶青氏は10月20日、国務院新聞弁公室の記者会見で記者の質問に答え、大型モデルに代表される人工知能の発展は、急速な技術革新、強力な応用浸透、熾烈な国際競争などの特徴を示しており、製造業との深い融合を加速し、製造業の生産モデルと経済形態を大きく変え、強力なエンパワーメント効果を発揮していると述べた。

陶青氏は​​、工業情報化部は引き続き重点分野を強調し、製造業のデジタル変革を積極的に推進し、人工知能の革新的な応用を推進し、主に次の4つの側面に焦点を当てると述べた。

  • 一つ目は、人工知能技術の基盤を強化することです。主要な科学技術革新プロジェクトを通じて、大規模モデルのアルゴリズムとフレームワークにおける基礎的かつ独創的な技術革新を促進し、スマートチップの計算能力を向上させ、データの価値を解放し、「ルート」技術の研究開発を強化するよう努めます。
  • 2つ目は、主要産業のインテリジェント化を推進することです。製造プロセス全体のインテリジェント化を加速します。製造プロセス全体における人工知能技術の統合と応用を深め、研究開発、パイロット生産、生産、サービス、管理などのリンクの知能レベルを大幅に向上させます。人工知能のパイロット実証を推進し、特殊な応用シナリオを拡大し、「スマート化・デジタル化」を加速し、実際の生産性を形成し、製造開発の品質と効率を向上させます。
  • 3つ目は、インテリジェントな製品や機器の開発を促進することです。強力な認知、強力なインタラクション、強力な大規模モデル生成などの特徴を最大限に活用し、ハイエンド機器、主要ソフトウェア、スマート端末のアップグレードと反復を促進し、主要な製品と機器のインテリジェントレベルを向上させます。
  • 4つ目は、サポートサービスシステムの構築を強化することです。業界をリードする企業や専門性と革新性を備えた中小企業の育成を加速し、エコイノベーション連合を多数設立する。技術研究開発、標準開発、倫理ガバナンス、人材育成などの分野で国際交流と協力を深め、良好な人工知能産業エコシステムを共同で構築します。

IT Homeは本日、工業情報化部が2023年9月25日に「2023年工業技術基金公共サービスプラットフォーム-人工知能大規模モデルエンジニアリング技術と応用の工業公共サービスプラットフォームプロジェクト」の入札落札公告を発表したと報じた。中国情報通信研究院が主導するコンソーシアムが第一候補として入札に成功した。

コンソーシアムの参加ユニットは次のとおりです。

  • 北京智源人工知能研究所
  • 中国科学院情報工学研究所
  • 360テクノロジーグループ株式会社
  • 上海センスタイムテクノロジー開発株式会社
  • JDテクノロジーインフォメーションテクノロジー株式会社
  • 北京知普華章テクノロジー株式会社
  • PCIDUテクノロジーグループ株式会社
  • 機械産業計測総合技術経済研究所コンソーシアム

<<: 

>>: 

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

...

注目に値する5つの高度なコード補完サービス

翻訳者 | イェ・ウェイミンレビュー | Chonglou効率、コードの品質、生産性はすべてプログラ...

Google の公式 Android Market ランキング アルゴリズムとルール

1. ランキングの計算式にはどのような指標が含まれていますか?指標 A、B、C とは何ですか? 重み...

テクノロジー市場: エッジデバイスで利用可能なエッジAIソリューション

エッジコンピューティングと人工知能の組み合わせにより、エッジ AI は現在のテクノロジー市場における...

識別的か生成的か: どちらが視覚的理解の未来を表すのでしょうか?

これまで、視覚システムに関する基本的な研究の多くは、動物に画像を見せ、そのニューロンの反応を測定し、...

IoT 革命の基盤を築く: 手遅れになる前に企業がデータ戦略を完成させる方法

モノのインターネットは急速に「あらゆるもののインターネット」になりつつあります。ガートナーは、202...

Google、3年ぶりの検索エンジンアルゴリズムの改良を発表

Googleは木曜日に創立15周年を迎えた。これを記念して、同社は同日、2010年以来最大の検索エン...

深層強化学習探索アルゴリズムの最新レビュー: 約 200 本の論文が課題と将来の方向性を明らかにする

[[434358]]現在、強化学習(深層強化学習DRL、マルチエージェント強化学習MARLを含む)は...

エージェントは迅速なエンジニアリングに使用されます

エージェントが現実世界での人間の行動を模倣する場合、それをプロンプトエンジニアリングに適用できますか...

大規模機械学習の台頭と「ゼロトラスト」アーキテクチャの出現、2021年の9つの主要な技術トレンド

[[373625]]このほど、デロイト マネジメント コンサルティングは「2021 年テクノロジー ...

自動運転におけるトランスフォーマーベースのモデルとハードウェアアクセラレーションの分析

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...