格灵深瞳:深瞳大脑可支持数十亿参数模型的训练,未来有望持续提升

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近日,格灵深瞳在接受机构调研时表示,公司致力于算法的泛化,因此,底层的算法团队支撑不同的业务方向,在应用层面根据不同的商业场景划分了团队架构,而公司的实控人带领前沿技术研究院合作探索未来发展方向。公司重视高人效的保持和提升,将合理控制人员数量的增速,力争让公司在短期业绩增长和中长期发展动能上找到平衡。

格灵深瞳称,深瞳大脑是公司核心技术的驱动平台,包含了数据平台和训练平台,支撑公司各业务条线产品及解决方案的技术实现。数据平台支持多源多模态数据的自动收集和清洗归类,公司在数据标注层面以自动标注为主,人工标注为辅;训练平台具备较高的模型训练自动化水平,能够降低算法多平台部署应用的迁移难度,有利于算法高效生产和快速商业化应用。

目前深瞳大脑可支持数十亿训练数据、数亿类别任务,数十亿参数模型的训练,未来有望持续提升。

深瞳大脑可移植到客户场景,用现场数据训练模型,加速模型迭代的效率,保护客户数据安全。

格灵深瞳指出,公司自2020年开始就实现了经营层面的盈利并持续至今,而且2022年进一步实现了报表层面的盈利。公司并没有为了盈利而刻意降低各项业务的投入,员工数量尤其是研发人员数量在持续增长,公司看好行业的未来发展趋势,会坚定的做有前瞻性的投入,在市场空间和商业化价值大的应用和底层的算法和软硬件研发方面有针对性的增加,在产品相对成熟领域的新增投入会相对少一些。公司会从长远角度考虑发展动力和稳健经营,希望持续保持较高的人效。

据格灵深瞳透露,公司目前自研的大模型更多的是基于计算机视觉领域。公司自主研发了基于多模态弱监督的大模型训练算法,节省了大量数据标注资源,已经在业务中利用该大模型提升少样本场景的准确率,能够在满足客户对召回率、精度等技术指标的需求、产品功能完整度和性价比、研发投入产出比等方面达到较好的平衡。公司未来会在大模型领域继续进行研发投入和商业化落地,并和其他相关领域的大模型技术融合发展。

格灵深瞳称,公司的AI技术目前主要有三个方向的布局:大数据、机器人、人机交互。智慧金融、城市管理、商业零售主要跟大数据相关,轨交运维主要跟机器人相关,体育健康和元宇宙主要跟人机交互相关。目前计算机视觉领域的产品偏向认知层面(判别式),但生成式和判别式AI并不是相互替代的关系,判别式AI产品所处的很多应用领域都是蓝海,具有巨大的市场空间,因此公司力争先把现有领域做好,以获得更大的商业化价值,未来也会在涉及人机交互和内容的体育健康和元宇宙场景,打造AIGC的能力,持续提升效率、降低成本和优化用户体验。

据悉,公司在轨道交通、体育健康和元宇宙场景都应用了具备差异化竞争优势的3D立体视觉技术,在轨道交通领域还应用了机器人感知与控制技术,在元宇宙领域还具备游戏内容开发能力,在体育健康和元宇宙领域都具备人机交互能力。

格灵深瞳表示,未来公司会响应人工智能技术发展趋势,进一步提升和丰富自身技术能力,并与其他先进技术融合,以人工智能技术为核心,将多技术融合创新产品为手段,致力于推进人工智能技术在更多行业领域中应用和普及,结合社会生产生活的各类应用场景,打造广泛、高效、易用、可信赖的人工智能产品及解决方案。

责编: 邓文标
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