基于高性能计算架构和大数据底层平台构建，旨在为AI开发者打造一站式、高性能的分析建模平台

功能覆盖算法开发、模型训练评估、在线推理预测建模全流程

有效支撑数据智能化分析场景，赋能企业AI转型升级

大模型是AI开发的新范式，是人工智能迈向通用智能的里程碑：大模型指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型，本质依旧是基于统计学的语言模型，只不过“突现能力”赋予其强大的推理能力。现有的大模型的框架在本质上是一致的，几乎所有参数规模超过千亿的大语言模型都采取GPT模式，但是不同类型的企业给予自己所在领域的优势，开发的大模型在功能上还是有所差异。技术对大模型的效果具有决定作用，因此未来竞争格局也依赖于技术突破。

基于数据+算法双引擎，快速支撑建模业务，助力企业智能化转型表现如下：

建模门槛高，成本高

痛点描述 ： 机器学习建模过程复杂，不仅需要深入理解算法原理，且需要对业务深入研究，传统的数据分析师无法快速胜任

方案及特色 ： 机器学习平台提供低门槛的可视化建模能力，将复杂算法抽象为算子，支持拖拽式交互，快速构建建模过程

计算效率低

痛点描述 ： 海量数据场景下，AI分析师在专注业务效率的建模过程中，往往忽略对硬件、计算框架的考虑，导致模型训练效率低下

方案及特色 ： 机器学习平台集成Tensor

模型工程化复杂

痛点描述 ： 传统模式下，建模人员完成模型训练后，需要工程化团队协助完成模型的部署，导致建模整体成本较高

方案及特色 ： 机器学习平台简化任务调度、模型部署等工程化事项，一键式完成模型部署，实现训练模型的快速业务触达，降本增效

核心技术要解决：

高性能计算  集成并优化TensorFlow、Pytorch、Spark等计算框架，内置大规模稀疏化等场景化算子，有效支撑广告、推荐等场景

低推理延时   充分利用网络带宽和后端的引擎计算能力，提供毫秒级别的精排模型计算，满足推荐、搜索等低延时场景

 一站式建模  一站式覆盖数据管理、特征工程、模型开发调试、离线模型训练、在线模型推理建模全流程，提升建模效率

低门槛建模   兼容用户编程习惯，将模型调度、模型版本更新、模型监控等功能化事宜进行能力封装，帮助用户快速调优模型和生产发布

数据技术能力：

数据管理  统一的数据管理中心，包括结构化，非结构化等多源异构数据，并支持数据采集、数据标注、数据洞察等

可视化建模 将建模过程抽象成算子，支持用户以拖拽式交互，构建建模pipeline。同时，支持以实验粒度管控建模过程，实现团队协作建模

交互式建模  模型开发环境，为用户提供沉浸式编程体验，支持TensorFlow、PyTorch、Spark等计算框架，支持一键式训练任务提交等

在线推理预测 在线预测环境，将离线模型一键式安装部署，提供高并发低延迟推理服务，且支持模型平滑升级、弹性扩缩容、模型失效监测等服务

数据资源是AI产业发展的重要驱动力之一：数据集作为数据资源的核心组成部分，是指经过专业化设计、采集、清洗、标注和管理，生产出来的专供人工智能算法模型训练的数据。大规模语言模型性能强烈依赖于参数规模N，数据集大小D和计算量C，训练数据主要来自于维基百科、书籍、期刊、Reddit社交新闻站点、Common Crawl和其他数据集，GPT4依靠大量多模态数据训练。未来AI模型的竞争力或体现在数据质量和稀缺性，发展数据要素市场，促进相关公共、企业、个人数据的进一步放开，将为国内AI发展提供重要支撑。

　 AI赋能各行各业，未来是AI应用的星辰大海：AI堪比第四次技术革命，本轮最直接的应用在内容创作领域，打开产业的想象边界。我们应该去寻找在AI赋能下，应用功能显著改善、客户粘性显著提升，市场空间大幅提升的领域，主要有内容创作，办公软件，ERP，机器人以及芯片设计领域。