了解a i大模型

交通大模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通大模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况，为城市交通治理提供科学依据。交通大模型通常包括个主要部分：路网模型、行车模型和需求模型。路网，从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通大模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模，可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹，可以估计市民的出行需求，包括出行目的、出行方式以及出行时间等。需求模型可以帮助交通规划者了解城市交通需求的特点和变化趋势，为交通规划提供可行的方案。交通大模型的应用范围广泛，可以用于城市交通规划。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响，评估不同交通管理策略的效果，预测未来交通状况等。需求模型是指交通大模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析模型是指城市道路网络的几何和拓扑结构统计模型。通过街道、交叉口和连接路段等元素描述，以及车流量、车速和拥堵等变量的记录，可以对道路网络的特性和性能进行定量分析。路网模型可以反映出交通系统的结构和层级

使用巨量的文本数据进行训练。实时语音交互：某些大模型i能够实现与大型语言模型的实时语音交互，无需语音转录，直接从语音指令中生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。多模态能力：一些大模型是多模态版本，能够大模型语言通常指的是用于构建大规模预训练模型的编程语言和框架。大语言模型（LLMs）：大语言模型是在大规模文本语料上训练的预训练语言模型，它们能够理解和生成人类语言。这些模型通常具有大量的参数，并在现实场景中控制机器人完成简单任务，它们能够处理文本、音频、图像等多种形式的数据。涌现能力：大语言模型展现出的“涌现能力”，如上下文学习、指令遵循、逐步推理等，是其规模达到一定水平后显现的特殊能力。开源大语言模型：国内外有许多组织开源了他们的大语言模型，这些模型能够处理各种自然语言处理任务，如生成、分类、摘要、翻译、语音识别等。应用前景：大语言模型的应用前景广阔，它们正在改变计算机理解和生成人类语言的方式，并在多个领域展现出强大的潜力。交互体验：大模型通过模仿人类的交流机制，特别是在非正式语言交互方面，提供了良好的交互体验，这对于AI的商业应用很重要

。下面我们就来了解一下word2vec的基本模型和方法吧。统计语言模型神经概率语言模型基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型基于NegativeSampling的Skip-gram,wk-n+2,…,wk),能否认为p(wk|w1,w2…wk-1)=1?神经概率语言模型其中,是词w的输出向量(长度为N),i_w是词w在词典中的位置,y_w(i_w)是输出向量y_w上位于i_w的元素,N是word2vec的核心是神经网络的方法，采用CBOW（ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型）和Skip-Gram两种模型，通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间模型一、统计语言模型定义:给定一个特定顺序的词串，统计语言模型计算该词串是一个有意义的句子的概率p(w1,w2,…,wt)=p(w1)·p(w2|w1)·…·p(wt|w1,w2,…,wt-1)例子:p,总共需要计算和存储t·Nt个参数。二、神经概率语言模型基本思想:一个词出现的概率只与其前面n-1个词相关p(wk|w1,w2…wk-1)≈p(wk|wk-n+1,wk-n+2,…,wk-1)=p

ai模型推理：让机器学会思考的关键一步在人工智能技术飞速发展的今天，我们经常听到"深度学习""大模型"等术语，但较少人了解这些技术如何从"知道"变为"应用"。这个关键过程就是模型推理，它是人工智能信息；而当下流行的大语言模型，则通过自注意力机制在推理时动态调整对不同词语的关注程度。模型推理面临的主要挑战包括计算效率、资源消耗和实时性要求。为了解决这些问题，研究者开发了多种优化技术。量化技术通过降低数值精度来减少计算量；剪枝技术移除网络中不重要的连接；知识蒸馏则让小模型学习大模型的行为。这些方法都能显著提高推理速度，使ai应用能够在手机等边缘设备上运行。在实际应用中，模型推理已经渗透到生活的从理论走向实践的重要桥梁。什么是模型推理？简单来说，就是训练好的ai模型接收输入数据并产生输出的过程。就像人类经过学习后面对新问题时运用知识进行判断一样，模型推理就是机器运用已学习到的知识处理新信息的过程。例如人脸识别系统在看到新照片时判断是否匹配，聊天机器人根据对话历史生成回复，这些都是推理过程的具体表现。模型推理与模型训练有着本质区别。训练阶段如同学生学习知识，需要大量数据和计算资源；而推理阶段

近日，“数智未来，因你而来”2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛在上海人工智能研究院成功举办。星环科技凭借“基于昇腾Atlas300I/VPro推理卡的模型生产和应用平台”脱颖而出构建等方面，而且与华为Atlas300I及300IPro推理卡完成了兼容性适配。模型统一高效管理：支持多种格式的模型一键上架平台纳管，同时支持模型的加密上传；支持创建评估任务，选择优模型部署使用。视频流解码：基于华为Atlas300I/pro硬解码/编码降低资源占用；可支持JPEG和视频硬件编解码，提升图片和视频类应用性能。模型推理加速：基于华为Atlas300I/pro实现统一的模型推理工具适配方案基于Atlas300I，实现视频解码适配和推理加速,提升智能模型处理效率；第三方通过Mindspore训练的模型可快速上架，并部署推理；软硬件全面国产化，自主可用。通过该方案，星环科技帮助客户实现了数据、模型和应用资产积累，及价值沉淀，硬件资源利用率提升20%。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日

专业技术门槛。正是为了解决这些问题，"大模型一体机"应运而生，为用户提供了"开箱即用"的便捷体验。大模型一体机是一种将高性能计算硬件、预训练好的大型语言模型以及配套软件系统集成于一体的专用设备。从外观上看大模型一体机开箱即用在人工智能技术迅猛发展的今天，大型语言模型已成为推动行业进步的重要力量。然而，对于许多企业和机构而言，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战，如高昂的硬件成本、复杂的环境配置和框架都已预装并调试完毕，省去了繁琐的安装和配置过程。最重要的是，大模型一体机通常预装了经过优化的大型语言模型。不同于从零开始训练模型需要的大量数据和计算资源，一体机提供的模型已经具备了强大的语言理解和生成能力，用户可以直接在此基础上进行微调或应用开发。部署效率是大模型一体机的另一大优势。传统的大模型部署往往需要数周甚至数月的时间，涉及硬件采购、环境搭建、模型部署和性能调优等多个环节。而一体机将这一过程缩短到了几小时之内，大大加快了企业应用AI技术的步伐。对于需要快速响应市场变化或紧急项目需求的组织来说，这种即插即用的解决方案无疑具有很高的价值。在实际应用中，大模型一体机可以服务于多种场景。在教

数据隐私、使用成本和网络稳定性都提出了挑战。自训练大模型一体机就是为了解决这些问题而出现的新型解决方案。自训练大模型一体机是一种将硬件设备与人工智能训练框架深度整合的独立系统。它集成了高性能计算单元、大自训练大模型一体机近年来，人工智能技术快速发展，大语言模型展现出惊人的能力。这些模型能够理解并生成自然语言，完成翻译、写作、编程等多种任务。然而，训练和使用这些大模型通常需要依赖云计算服务，这对。这些处理器专门针对矩阵运算等机器学习常见计算任务进行了优化，能够有效处理海量参数的计算需求。存储系统则采用高速固态硬盘与大容量机械硬盘的组合，既满足训练时快速读取数据的要求，又能存储庞大的模型参数和训练数据集。部分高端机型还会配备高速网络接口，便于多台设备协同训练更大规模的模型。在软件层面，自训练大模型一体机预装了完整的机器学习开发环境。这包括主流的深度学习框架，以及各种模型优化工具和算法库。系统还提供可视化管理界面，降低了使用门槛，让不具备专业机器学习知识的用户也能进行模型训练和调优。更重要的是，这些系统通常会内置模型压缩和量化工具，帮助用户在有限的计算资源下运行更大的模型。自训练大模型一体机

的技术团队。为了解决这些问题，一种新型的产品应运而生——开箱即用的大模型一体机。这种设备将硬件、软件和预训练好的大模型集成在一起，用户只需简单的操作即可快速投入使用，降低了使用大模型的难度。大模型开箱即用的大模型一体机随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为各行各业的热门话题。然而，对于许多企业和机构来说，部署和使用大模型仍然存在一定的门槛，比如需要高性能的计算设备、复杂的配置过程以及专业安装以及模型的部署，用户拿到设备后，只需连接电源和网络，按照指引进行简单的初始化设置，就可以立即开始使用。这种设计特别适合那些缺乏专业技术团队但又希望快速应用大模型的中小型企业或教育机构。从硬件角度来看，大模型一体机通常配备了高性能的GPU或TPU，以满足大模型推理和训练的计算需求。同时，为了确保稳定运行，厂商还会对散热、电源和存储等模块进行专门优化。例如，一些高端一体机会采用液冷技术来降低设备温度，从而保证长时间高负载运行的稳定性。此外，一体机通常还提供可扩展的存储选项，方便用户根据需求增加硬盘或内存。在软件层面，大模型一体机预装了操作系统、深度学习框架以及模型管理工具。用户无需关心底层软件

，旨在充分发挥大模型的潜力，为企业和用户创造更大的价值。随着大模型技术的飞速发展，市场竞争日益激烈，如何在众多的大模型中脱颖而出，实现可持续发展，成为每一个从业者都必须深入思考的问题。这就需要我们深入了解大小等。同时，应提供清晰的反馈机制，让用户及时了解大模型的处理状态和结果。当用户发出语音指令后，智能音箱应立即给出语音提示，告知用户指令已接收，正在处理中，处理完成后再给出相应的结果反馈。在交互方式上大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面大模型运营的各个环节，掌握有效的运营策略和方法。接下来，让我们一同揭开大模型运营的神秘面纱，探索其背后的奥秘与挑战。大模型运营的关键要点（一）数据管理高质量的数据能够让大模型学习到更准确、更全面的知识，从而在各种任务中发挥出色的能力。以图像识别大模型为例，如果训练数据中包含大量标注错误的图像，那么模型在识别新图像时就容易出现错误判断。在医疗领域，用于疾病诊断的大模型若基于不准确的数据进行训练

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...