Résultats de la recherche pour "QWEN"

$FLOCK gagne plus de 52 % d'augmentation après l'annonce d'une collaboration stratégique avec qwen

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Jingwei Hengrun : L’entreprise a déployé DeepSeek et Qwen

Jingwei Hengrun utilise de grands modèles tels que DeepSeek et Qwen pour développer des applications d’IA professionnelles, couvrant de multiples domaines tels que l’assistance intelligente, la conception, les tests, l’optimisation des produits et l’intelligence des processus métier. Ces applications améliorent l’efficacité et la qualité du travail et réduisent les coûts.
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Le Golden Finance a rapporté que l'équipe Qwen d'Alibaba a officiellement publié leurs dernières réalisations de recherche - le grand modèle linguistique QwQ-32B. Dans des conditions où seulement 1/21 des paramètres de DeepSeek-R1 sont disponibles, le QwQ-32B a réalisé une avancée en termes de performances grâce à l'apprentissage par renforcement.
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La quatrième norme propose une solution de bout en bout pour l'inférence de modèles de grande taille, ModelHub AIoT

Le 26 février, Golden Ten Data a appris de 4Paradigm que 4Paradigm a lancé ModelHub AIoT, une solution de bout en bout pour l’inférence de modèles à grande échelle, qui permet aux utilisateurs de déployer facilement des modèles de distillation de petite taille, notamment DeepSeek R1, Qwen 2.5, Llama 2/3 series, etc., du côté de l’appareil, et de réaliser un fonctionnement hors ligne. Les utilisateurs peuvent basculer de manière flexible entre plusieurs modèles, en tenant compte des performances de compression et d’inférence des modèles, et en résolvant la complexité du déploiement et de l’optimisation. Selon l’entreprise, cette solution peut non seulement répondre aux besoins des utilisateurs en matière de confidentialité et de temps réel, mais aussi réduire considérablement le coût de l’inférence de grands modèles d’IA.
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4Paradigm lance SageOne IA, une solution d’appliance d’inférence de grands modèles

La quatrième norme lance le tout-en-un SageOneIA pour l'inférence de grands modèles, réduisant considérablement le coût de l'inférence de grands modèles. La technologie de regroupement de la puissance de calcul intelligente est intégrée dans la solution tout-en-un, prenant en charge plusieurs grands modèles grand public. Les entreprises peuvent basculer entre les versions complètes et distillées, augmentant l'utilisation du GPU de plus de 30% et améliorant les performances de l'inférence de 5 à 10 fois.
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Le site international d'Alibaba intègre le grand modèle DeepSeek

Le 12 février, les données de Jinshi ont indiqué qu'Ali International AI avait déjà intégré de grands modèles tels que DeepSeek, qui seront largement utilisés dans tous les aspects clés des affaires commerciales étrangères. Après l'intégration, l'IA pourra prendre en compte de manière plus exhaustive l'intention des acheteurs lors de l'accueil automatique des clients étrangers, puis combiner les informations du marché, l'expérience du commerce extérieur, et la situation propre des produits commerciaux sur Ali International pour une inférence approfondie. Il est également entendu qu'Ali International est en train de tester les questions k de Qwen.
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Ali Tongyi K a demandé, nouveau

QwQ-Max sera bientôt disponible pour le grand public, avec QwQ-Max et Qwen 2.5-Max Open Source sous la licence Apache 2.0, et des versions plus petites telles que QwQ-32B, qui peuvent être déployées sur des appareils locaux. Dans le même temps, le QwQ-Max officiel sera publié, et les applications Android et iOS seront publiées.
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L'équipe Alibaba Qwen a publié un nouveau modèle de promotion QwQ, qui présentera la chaîne de réflexion complète

Les données Jinshi du 25 février, l'équipe d'Alibaba Qwen a annoncé ce matin sur les réseaux sociaux le lancement d'un nouveau modèle de raisonnement - Depth Thinking (QwQ). C'est un modèle de raisonnement basé sur Qwen2.5-Max, pris en charge par QWQ-MAX-PREVIEW. Blue Whale News a découvert que des modèles de raisonnement similaires, tels que DeepSeek
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Cadre d'innovation Open Source de Microsoft : transformez DeepSeek en agent IA

Microsoft a publié la dernière version V2.0 d'OmniParser, améliorant l'efficacité et la précision de l'agent AI utilisé sur ordinateur, en particulier en ce qui concerne la détection des petits éléments d'interface utilisateur et l'amélioration de la vitesse de raisonnement. Cette version a également considérablement amélioré ses performances dans les tests AgentBenchmark à haute résolution, atteignant un taux de précision étonnant de 39,6%. De plus, Microsoft a également Open Source l'outil clé omnitool utilisé pour convertir de grands modèles en agents.
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