大年夜模型应用成本降到千元级云天励飞宣告深目AI模盒

云天励飞董事长兼CEO陈宁在发布会上提到：未来3年，环球80%的企业都将利用大模型。

但是，要演习专属大模型，不仅须要大算力、大数据，还须要大量顶尖人才。
大模型一次演习本钱在千万级，主流的训推一体机价格普遍在百万元，绝大多数企业都无法承担这样高昂的本钱。

为了能够让大模型“平民化”，成为大家都可用的产品，云天励飞推出了“深目”AI模盒。

这款产品售价在千元级，用单手就能托起，可实现算刑场景覆盖超过90%、算法精度超过90%，利用本钱降落90%，让大家都能够根据自身场景需求，利用大模型能力，演习出可实战运用的算法。

以店外经营为例，这是城市管理中最常见的问题之一。
当用户须要演习识别算法时，可以直策应用平台现成的算法对目标进行识别。
用户只须要对识别结果标记“精确”和“误报”，算法精度就能通过自学习快速提升。
通过这样的过程，算法精度通过１次演习就能得到显著提升，经由１周迭代后算法精度可超过90%。

天灾人祸等极度场景识别演习的数据险些空缺，面对这样“无数据”的情形，用户该如何演习算法？

以加油站场景的吸烟识别为例，这类行为的数据极难获取，由于这类危险行为每每伴随着不可挽回的后果。
而平台能够利用大模型能力，以加油站为背景，天生在该环境吸烟行为的人物，并将数据用于算法演习中，补充演习数据的空缺。

利用AI合成数据来演习算法，不仅能够补充数据空缺，还能够规避隐私安全等问题，已经逐渐成为大模型时期下演习新算法和提升算法精度的一条主要路径。

大型购物中央一样平常没有统一的结算中央，购物中央难以节制逛街顾客是否消费，也难以评估营销活动对实际消费转化的效果。
而顾客是否提购物袋，是大型阛阓判断顾客是否消费的主要标准之一。
但是，各品牌购物袋的大小、颜色均分歧一；而且难以与顾客的背包区分，算法难以精准识别。

但在云天励飞的算法演习平台上，借助场景自适应能力，能够实现“千店千袋”的识别。
首先，用户须要调用“拎手提袋识别”算法，识别所有的手提袋，再基于识别结果进行特定手提袋的识别演习，从而衍生出特定手提袋的识别算法，末了即可实现专用门店手提袋的精准识别。

云天励飞还发出了2个“福利”。
一是“云每天书-2.0-68B”版本免费向互助伙伴开放，二是预订“深目”AI模盒，开放50个邀约测试限额。

南方+ 郜小平

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端