夸克在这里“抓住”张Xuefeng的业务

5月-Set |编辑Chai Xuchen |刘·鲍丹（Liu Baodan）和“贫穷家庭救世主”的头衔可以被AI申请扣押。 7月1日，阿里巴巴旗舰申请申请了夸克自己的大学条目“志愿者报告”成绩单，并为候选人和父母开发了超过1000万个志愿者志愿者报告。 Quark呼叫代理商形成了近10,000个单词的“志愿报告”，其背后得到了夸克学院入学考试志愿者模型和专业大学入学考试基础的支持。 Quark Inside表示，它具有在专家水平附近的决策能力。 Quark告诉华尔街新闻，该代理商曾经改变过 - 通过“工具呼叫 +反射调整”机制的多个周期来优化志愿者计划。例如，您在候选人宣布“倾向于留在该省（广州和深圳是首选），而不是考虑偏远地区”，该模型将自动自动y开发搜索说明。如果高质量的选择有限，代理商也可能会积极反映搜索范围的扩展，或者在高级大学（例如985）中适度放松区域限制，以抗击那些有机会采取行动的候选人。此外，代理商有能力处理复杂性，甚至是矛盾的请求。面对常见的冲突，例如“数学得分差，但想申请计算机”，该系统将打动“需求临床”的过程，这激发了与这些选择问题相匹配的可能能力的用户。相信这一专家的思考道路和调整方法很难通过传统工具实现，这也是实现“深入研究”技术明智决策的关键。从行业内部人士看来，夸克可以期望取代“张Xuefeng”和其他流行的志愿机构，近年来带来最好的解决方案s到没有资源和渠道的更多候选人。对于候选人和父母来说，大学入学评论显然是生活中的水，并且无需对重要性说太多。在过去的十年中，填写大学入学评论的复杂性有所增加。大学，系，专业和入学痕迹经常发生变化。在市场的迅速变化中，易生的兴起和下降变得更加频繁。如今，在过去十年中，大学和大学的本科专业人数从309人增加到845，进一步扩大了信息差距。从技术阈值的角度来看，额外的志愿者申请咨询更多是关于复杂信息的筛选和分类。在更复杂的应用程序的背景下，它实际上可以解决更严重的信息问题。在更改大型模型时，Quark还获得了使用AI平等的“申请大学入学评论”的权利。扩展全文 “大学入学评论对中国家庭非常重要，”夸克算法负责人江琼告诉《华尔街日报》，在大型模型中可以做的是Kole的大学入学评论Scollege of College的需求。 “尽管他的标记和两个测试都相同，但他的家人的状况也不同，他的个人能力和偏好是不同的，因此必须个性化。” “志愿者报告解决的一个主要问题是解决用户获得大量复杂信息的问题，并基于这些复杂的信息，帮助用户做出决策和完整的学校申请。”江琼说。 可以说，夸克（Quark）努力使“人生道路上的候选人的收费站”保持距离。对于夸克本身，志愿者报告也是深入研究技术的主要因素。应该执行。夸克算法的负责人江琼（Jiang Guanjun）被教导，在许多专业领域，用户的NEEDS非常复杂，无法通过常规搜索或简单的摘要来满足。 “从该志愿者报告的应用中，深入的研究创造了一个真正的专业助手。” 但是，在真正的大学入学志愿者的志愿者中，有必要从各个AI部门和幻觉中收集大量和动态的信息。夸克志愿者的质量会报告夸克志愿者的质量报告吗？夸克可以带来更多的流量吗？ 以下是华尔街新闻与夸克算法之间对话的笔录，夸克学院入学考试算法的负责人江琼。 问：收到的一半数据是三年级和城市以下。有一个更详细的部门吗？ 江琼（Jiang Guanjun）：第三层和低于城市的一般比例的成本超过50％，这与中国的人口分布非常相似。 问题：i应该有变化县人口与第一和第二层城市之间的关键字的字母。判断语言或内部语言的说明呢？ Jiang Guanjun：它确实不需要个性化的匹配，因为大型模型现在已经用途广泛，只要有相应的教学模型，它将相应地执行。一些父母和同学彼此不熟悉，但他们将使用我们的搜索引擎或志愿者工具。他们将判断他们的分数可能更倾向于工作，如果填写城市信息，如果您对未来的研究生入口进行审查，这些说明将逐渐使其变得复杂。这确实是个性化的，该模型将以一般的方式响应此类说明，以生成个性化的报告。 今年，我们进行了许多离线活动，并以高级县的境内去了湖南和吉州乡村的一些村庄，并联系了许多农村坦率ates。乡村地区的儿童仍然是直接的，他们有一个特定的茧信息，这是一种直接的情况。 江琼（Jiang Guanjun）：当被问及搜索框中的一些基本知识时，他将提供一些指导。例如，当他问一所学校时，我们将向他介绍这所学校的王牌专业是什么或志愿者是什么，但是大学的情况并不是因为每个人申请Boltsryo的需求都不同。我们将实现一个总体目标。 问：您能更仔细地解释幻觉率-DATA消耗吗？ Tang Liang：在大学入口审查基础和我们的专业政策的基础上，每个发布的数据都将实时更新。通过优化模型策略，我们在培训期间进行了更多的数字验证，我们将使用此过程使Gunte -Geger速率低。它可能不是100％，但与去年相比，高级权威，高度程序和幻觉率得到了极大的提高。 江甘吉联合国：数据分为某些部分：首先，志愿者的志愿者信息。此信息应该不会错，否则它将对学生产生重大影响，因此我们使用自愿的志愿者工具来自愿信息。 Kakalalkula ng基于工具信息的关系模型，并与用户的说明相对应。 基本数据是由以下制造的，数据的这一部分是在各个省的教育局和各个大学的官方网站中收集的。大约有3,000所学校和2,000名专业，通常该范围的准确性为4.9。可能确实缺乏这些数据，或者这个基本是新的，学校每年都会安排专业，这绝对不是错误的。 我们将比较并证明事实数据以提高数据准确性。应该有一定比例的幻觉 - 与其他问题和答案一起使用，但是我们在模型的模型上做了很多事情。我们进行了正在进行的培训和垂直大型大学入学审查模型模型的背面链接的总体支持。垂直大学入学评估模型本身的幻想率比一般模型低60-70％。 问：AI可以替换张Xuefeng吗？您如何看待夸大应用程序和填充性填充的夸克的差异和好处？ 江琼（Jiang Guanjun）：在许多尺寸中，当前的机器肯定不会被人们取代。我们今天提供的志愿者报告将学习很多专家的经验和知识。除了志愿者报告外，我们还拥有大学入学考试和志愿者工具，以便他可以咨询的信息的尺寸可能更多。 在这方面，机器可以具有专家的优势，并且AI可以获取更多数据。如今，市场顾问有一些局限性。在夸克的大学入学考试模型中，为我们提供了数百名迭代产品的专家。其中一些很棒，我n某些地区，而另一些则可以填写某些方向。因此，机器比人类更好，您可以看到一般的专业信息，然后添加专家的经验和现实。但是在这个阶段，这无疑不是人们的替代品。 问：从长远来看，我应该看什么？ 江琼（Jiang Guanjun）：我们希望变得更加专业，人们需要做的是最关键的决策信息。但是，AI非常擅长执行更繁琐的基本任务，或者需要推理和确认的简单事情。 问：为什么夸克在AI应用程序中花费如此多的精力和精力？是因为用户流量吗？ Jiang Guanjun：Quark的最初意图是Maging是个人助理，在大学入学分析方面有很多观众，这与我们想要实现的愿望并具有很大的社会意义。另一方面，这对于整个夸克业务的开发非常重要。 问：c您在过去七年中介绍了夸克产品背后的技术发展？ 江琼（Jiang Guanjun）：一开始，在进行大学入学评论时，它实际上是对福利市场的信息服务和分类，但是当时没有更强大的技术来提供更强大的服务。后来，我们制作了志愿者工具。当时，市场数据非常小且非常混乱，核心是修复和收集各种数据。 当大型模型首次出现在两年前时，服务Atcollege志愿者的主要部分仍然是志愿者工具。自愿工具预测本身并不需要大型模型。它是相当准确的传统机器研究模型，因为它解决了候选人的数据分布，标记分布和学校入学的实际分布之间的一致性。 但是，解决的关键是学校将发布一个新的基本基础，并且有必要知道历史上哪个主要是相同的。在ddition，学校应该有水平，这所学校也可能有相关的专业入学。其次，当出现新学校时，我们需要了解公立学校和入学水平的一般职位。 还有新的大学入学评论。例如，某些人今年有新的大学入学评论，但近年来他们在去年进行了新的大学入学评论和其他省份。如果我们一直在做数据和可能性，我们将更加准确。 大型模型出现后，我们今年进行了志愿者报告，以直接帮助用户生成和解决复杂的决策活动。我估计市场上可能有许多制造商明年自愿报告。 问：在夸克报告中去这所学校的可能性是多少，我该如何计算单个数字的百分比？ Tang Liang：使用过去三年来的数据预测今年的注册表预测。肯定会有一些更改今年的注册表计划，作为登录的杂志的数量，主题更改等。第二步是预测其变化的范围。我们基于排名添加了动态分布曲线，这取决于动态分布位置中的当前候选者。 问：今年我们更改了阿里巴巴港口模型。将来我们是否需要在工程方面做所有问题？ 江琼（Jiang Guanjun）：这是我们如何与Thyi合作的问题。站在小组内部，使用Talyyi基座为我们解决了一个问题：首先，减少计算资源的消耗，其次，无需重建轮胎。 夸克核心需要通过算法技术和AI驱动的产品来推动。对于此类产品，我们非常了解大型型号的技术堆栈功能。由于所有的夸克场景，这些不仅是垂直情况，例如搜索或教育和医疗服务，而且在应用和自定义方面都非常深入大型模型。 获得基本模型后，我们将在此基础上更适应我们的业务状况和实际在线用户需求。在预培训之后，在大学入学评论等方案中，我们需要重建模型的推理能力，例如幻觉率问题。 问：可以报告扩大研究生入学考试，海外学习，工作等的决策志愿者，甚至可以像健康一样扩展它？ 江琼（Jiang Guanjun）：我们对研究生和外国学习入学评论一无所获。这两种情况有自己的特殊功能。研究生入学考试非常专注于目标，因此我将参加我想做的哪所学校，因此这次他需要在信息收集中真正做出相对较小的决定。但是，大学入学评论实际上是全国所有学校的个人。在决策模型方面，我们在其他垂直情况下也很深。我们做医学治疗NT垂直，并且该过程与大学入学评论确实相似。 问：Quark和Qianwen如何互相加强？ Jiang Zunjun：在更改基本模型的方向上。因为其纯粹的技术模型具有自身的变化方法，因此综合指标更好。我们的业务产品确实有我们的需求。夸克（Quark）和Qianwen团队通常每半个月练习NG会议。 在数据方面，我们实际上提供了用于预训练的基本数据的一部分。我们还将与他们交谈，以链接链接的任务。例如，我们如何决定该模型以及如何在应用程序团队上站立具有更强的模型功能。 问：这种支持可以互相给予多少？ 江琼（Jiang Guanjun）：对我们来说，Qianwen的主要价值是在我们的基础培训中节省很多时间。他们为它们提供数据，因为我们正在寻找许多产品数据产品，包括多模式照片和视频数据。第二个是repetiti的角度差异和差异方向。例如，当我们激活专业医学，大学入学评论和研究模型时，我们知道是否要使用技术解决方案和方法，并且在垂直方向上有效，例如如何设计和哪种情况。 另一方面，我们还将告诉她您应该注意哪些问题，请注意该模型更改能力的特定结构设计和方向。因为今天，在模型的垂直能力变得更强之后，总体能力也将得到提高。 问：在将许多GPU资源放置在大学入学审查中之前。它会降低技术成本吗？ 江琼（Jiang Guanjun）：我已经为降低成本做了很多工作。首先，在模型方面，这不是可以占据世界的模型。在不同的路径和环境下，将有几种不同的模型大小选项。我们将选择一个满足我们需求的人，并且与参数数相比相对较小。其次，Generation Team确实有很多迭代，我们为模型做了很多工作和优化。这部分可以节省大约50％的性能。 我们小组中仍然有一种谈判机制。例如，我们与小组之间的贷款终止了618，并且具有高峰和槽时间，因为我们的许多预测是公开的，我们如何连续使用资源？ 问：其他竞争对手知道他们与夸克之间的距离。您认为夸克的机会和信息我们可以继续统治吗？ Jiang Guanjun：实际上，市场上的所有产品均根据我们的产品格式制造。那是主要工具。今年，我们将进行自愿报告，因为许多Quark用户在此处查找相关信息，并且我们还将进行链接后的研究。因此，我认为我们对用户在这个方向上的需求有领先的理解。 问：您会考虑一些前面硬件的形式吗？夸克从来都不是专业人士像艺术候选人这样的工具太晚了？ Jiang Guanjun：我们现在迟到了，硬件在路上具有更丰富的多模式表格，但是我们迟到了。 艺术候选人确实有两个原因。一方面，为时已晚，另一方面，艺术候选人有自己的目标，他们的目标更加明确。目前，我们这样做。有时我们会因为这样的问题而谈论它，但是当事情要做与艺术候选人有关的事情时，我们不会做出决定。尽管如此，目前的塔拉塔（Talata）仍没有这样的事情。 问：在志愿者报告之后，是否在其他情况下使用相关能力？ 江琼（Jiang Guanjun）：志愿者志愿者报告应为大学入学的垂直方案。其他情况包括医疗。实际上，我们有一个医生团队，我们还将在深度研究中拥有一般的垂直方案。 问：今天所谓的深入研究有许多深层疾病点的缺陷。什么是夸克技术逻辑的主要差异？ 江琼（Jiang Guanjun）：我认为，在此领域找到专家以进行相应的迭代是必要的。实际上，整个行业几乎需要这样做。如何使研究更深入？从最后的角度来看，TuluntovalleD人工广告。 第二个是培训后过程。现在发布培训是通常的答案，但是出于数据的目的，仍然有很多理解信息。 第三个是模型模型，因为我们有许多应用程序情况，例如深入搜索和深度研究。在这些情况下，我们优化和审查了基本数据，开发了一个与大学入学技能相似的专业数据库，然后推动整个大型模型的深刻发展，等等。 问：将来会有一个统一的夸克模型是一个深厚的研究基础吗？ Quark是否计划包括许多垂直模型，并计划成为可以跨多梅的AI精度的辅助水平n？ Jiang Guanjun：我们逐渐沉积了我们真正从事主要模型的垂直模型工作的所有工作。但是，每个垂直模型仍将运行，因为这是一个螺旋向上的过程。现在，我有了一个基本模型，迭代了垂直模型，并通过此垂直模型中的模型结构和模型数据积累了一些更有效的方法。我将这种功能或方法存放在主要模型中。 问：夸克志愿者和夸克报告了深入的研究产品之间的技术联系是什么？ 江琼（Jiang Guanjun）：实际上，核心是模型。现在，我只是在夸克中谈论了问答，可以形成报告。但是，也有很多与专业应用事实有关的因素。它的重要问题是根据用户的需求或问题来解决内部推理和计划。购买更准确和专业的材料，最后为用户数学一整份更专业的报告。因此，我们的报告和问答是相同的模型，bUT在最终产品输出表中，我们将需要报告开发报告表格，并且问答表格会生成问和答案表。 问：生成志愿者报告时的数据可以理解为三个主要部分：知识库，数据库和模型数据。我想知道何时呼叫数据的哪一部分？ 江琼（Jiang Guanjun）：首先，它不能与过程分开，应该是不可分割的。我们的报告可以分为两个部分，一个是自愿形式，另一个称为自愿形式以外的其他内容。首先，志愿者表来自志愿者工具，但是该模型要做的一件事是根据口香糖的需求量在不同的维度上计算。该计算过程来自对模型内在化的知识，该模型是一种语义和匹配能力。 实际上，其他组件实际上阐述了志愿者和内部模型知识的专业知识由全面的内容制成。因此，不使用知识，我们的全部意见将很长，但是根据用户的要求，例如他或她要访问的哪个城市，我们将称呼搜索结果，并首先比较并确定城市开发的海岸或经济性。中级决策过程确实是准确的。回到Sohu看看更多