百度自主系统提供实时准确的周围环境感

MimJannat909

在开发和训练方面，动静态统一开发范式和自适应分布式架构，能够实现大模型的灵活开发和高效训练。在推理部署方面，支持大模型的高效推理，并提供面向服务的部署能力，包括计算融合、软硬件协同稀疏量化、模型压缩等。平台现已吸引 万开发者，服务 万家企事业单位，基于创建了 万个模型。 大模型与深度学习平台的结合，为工业智能化奠定了坚实的基础。随着 与的进一步融合和发展，技术和应用的研发将更加标准化、自动化、模块化，加速的产业化规模化生产，推动 迭代演进，应用于更多领域。

场景和行业，为众多行业的智能化升级带来不竭动力。 基于多年技术开发的完整人工智能堆栈 时代，技术栈可分为四层芯片层、框架层、模型层、应用层。自 年以来，百度全面布局人工智能，是全球为数不多的全栈布局的人工智能公司之一。从昆仑芯片、深度 电话号码列表 学习平台，到大模型以及众多应用，百度在技术栈的每一层都拥有领先业界的关键自研技术，实现层间反馈、端到端优化、并显着提高了效率。 在框架层，是百度在国内首个自主研发的开源、行业级深度学习平台。



它包括核心框架、行业级模型库、开发套件、工具组件以及学习和培训社区，以标准化和自动化的方式支持模型生产和应用。在模型层，大模型包括、、跨模态等基础大模型，对话、跨语言、搜索、信息抽取等大任务模型，生物计算领域大模型、行业大模型等支持大模型应用的工具平台。形成了具有知识提升和产业层次两个特征的基础任务产业三层次大模型技术体系。 王海峰表示，是百度多年技术发展和产业实践的自然结果，特别是深度学习平台与大模型的联合优化，为提供了坚实的技术支撑。