腾讯混元训练营开营,共创50多个大模型应用场景

腾讯混元训练营开营,共创大模型应用场景

由腾讯云、腾讯混元联合发起,腾讯学堂联合筹办的首期“腾讯混元训练营”正式开营。来自教育、医疗、金融等十多个行业的50家生态伙伴企业学员,通过组队分析场景痛点、拆解场景需求、匹配共建能力的方式,摸排共创出50余个大模型可应用行业的场景,并计划以此为基础共同研发相关的大模型应用。

当前,AI正在跨过产业化落地的门槛,站在普及应用的全新节点上。为加速大模型深入千行百业,腾讯混元训练营于今年1月启动首期招募,通过技术共享、资源开放、培训赋能以及产品共创等形式,为生态伙伴搭建“大模型产品应用孵化平台”,探索打造一批解决垂直领域场景和用户需求的大模型应用。

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(腾讯混元训练营生态伙伴研讨现场)

在训练营的首次共创研讨活动中,腾讯云、腾讯混元以及来自50家生态伙伴的企业学员,充分共享大模型技术最新进展和行业实践,深入分析各个行业场景落地大模型的痛点,并在此基础上进一步拆解、匹配大模型实现落地的具体需求,最终研讨共创出覆盖AI搜索、辅助医疗、智慧教育、智能客服、法律咨询、AI代码助手等领域的50余个大模型场景,并计划以此为基础,共同研发符合垂直行业需求的大模型应用。

在未来为期半年的训练营中,腾讯云、腾讯混元的产品运营技术团队,将全程护航生态伙伴的产品应用研发、打磨和推广。比如,腾讯混元将会为生态伙伴提供包括免费tokens资源、模型精调、定向开源等支持,双方共同打造的应用,也将优先上架到腾讯元器、腾讯云等腾讯产品和平台上,获得流量支持。

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(腾讯云副总裁 、腾讯数据平台部副总经理、

腾讯混元大模型负责人刘煜宏)

腾讯云副总裁 、腾讯数据平台部副总经理、腾讯混元大模型负责人刘煜宏表示,腾讯混元大模型作为国内首个全链路自研的万亿参数大模型,已在腾讯内部业务中完成“淬火验证”,从智能应用到内容创作,从数据分析到决策辅助,证明了其强大的泛化与创新能力,未来混元大模型将联合生态伙伴并借助生态伙伴行业经验与积累,共同推动大模型在各行各业中的场景渗透。

今年以来,腾讯混元大模型持续快速迭代,推出了深度思考模型T1和快思考模型Turbo S,并已广泛应用于腾讯元宝、ima、腾讯元器、腾讯文档、微信读书、搜狗输入法、QQ浏览器等多款内部产品。

腾讯混元积极拥抱开源,其开源模型全面覆盖文本、图像、视频和3D生成等多个模态,GitHub上总Star数超2.6万,多次登顶Hugging Face趋势榜。日前,腾讯混元再次宣布推出图生视频模型及5个全新3D生成模型,并全部开源,持续推动AI技术的开放共享与行业发展。

AI技术迭代迅捷,但产业价值需长期深耕,腾讯混元训练营不仅关注技术落地,更希望携手生态伙伴跨越“从模型领先到生态繁荣”的最后一公里。

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(腾讯云副总裁、生态拓展负责人张果)

腾讯云副总裁、生态拓展负责人张果表示,大模型未来的发展,尤其是在垂直行业应用领域,并非大模型厂商之间的单打独斗,而是一场共建共享、协作共赢的生态战役,只有以开放姿态连接技术提供者、场景深耕者与资源整合者,才能真正让AI成为普惠的新质生产力。



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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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