大模型技术在近两年来飞速发展,企业对大模型的认知更加理性、务实。大模型本身不会直接产生价值,但在大模型基础架构之上开发出的AI应用,带来技术创新及业务增长,成为企业真正关心的问题。
基于大模型开发的又一个AI工具诞生!
最近,普林斯顿基于GPT4基础上,开发出开源版本的AI代码生成工具——SWE-agent!这是一款用于自主解决GitHub存储库中问题的新系统,它能够将语言模型转化成软件工程代理,这些代理可以自动浏览GitHub代码库,查看、编辑和执行代码文件,从而修复其中的问题和错误。
SWE-agent仅用93秒时间就解决bug,不到1天时间就获得16000个GitHub星。
项目网站:https://swe-agent.com/
GitHub:https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
企业如何利用大模型开发自己的AI应用
随着高性能开源大模型的不断涌现,不少头部互联网企业已经构建企业级的AI应用。在“人工智能+”的战略方向下,企业不断探索AI技术的应用,各行业也纷纷利用AI技术实现效率提升和业务升级。传统互联网企业也不甘落后,积极拥抱AI技术,加速数字化转型,实现创新发展。
算法、数据、算力是打造AI应用的三个重要因素。
深度学习算法的进步是AI大模型技术发展的核心,尤其是Transformer、GAN、CNN、RNN等算法架构,通过在大规模数据集上进行训练、学习到丰富的知识和模式,从而在各个任务中表现出强大的性能,为AI应用开发提供了必要的基础能力。
AI应用的开发需要行业高质量的数据才能发挥价值,自身拥有大量业务数据的企业,借助大模型的技术优势,输入企业原始数据进行预测分析,通过定制化开发,可打造出适合行业真实业务场景的AI应用。
算力支撑各行业应用落地,不同规格的算力适配多样化的应用场景,尤其是AI技术高速发展的当下,对算力要求越来越高。在过去,成熟的算法和大量的数据可以支撑AI模型的开发,然而算力的限制政策让很多企业无法使用上高端的GPU服务器。英智未来打造的人工智能公共服务平台BayStone.ai,通过全球高端算力资源的调度,可为企业提供AI开发场景所需的不同规格算力。
英智未来凭借卓越性能服务器、灵活配置服务、高效运维特点,帮助企业快速使用高端GPU服务器,让用户聚焦AI业务开发,最大限度发挥AI大模型算力潜能。