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B深度思考模型增加多语言、推理类数据，达到国内模型第一梯队。 盘古CV大模型 - 30B 视觉MOE大模型 基于海量图像、视频构筑的视觉基础模型，利用少量数据微调即可实现特定任务。最新发布的视觉MOE大模型，具有30B大参数量，支持多类型范图像生成。 盘古多模态大模型 - 世界模型

对话 角色扮演：以职位、著名IP、客服等口吻回答用户问题 行业内容生成 文案生成：根据行业需求生成营销文案、公关稿件、股评等 要点生成：根据行业属性自动搜索和分析相关内容，生成要点 表格生成：根据行业需求将字段以图表的形式返回呈现 行业知识理解 开卷问答：针对标准发文内容进行阅读理解和问答

AI智能未来！ 立即查看 一图了解ModelArts Studio产品架构 一图了解ModelArts Studio产品架构 为什么选择华为云ModelArts Studio服务 模型全、免配置、免调优、性能优 模型全、免配置、免调优、性能优 业界SOTA大模型覆盖度99%，预置

盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理 自动驾驶场景理解：代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成 自动驾驶预标注：代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90% 自动驾驶多模态检索：支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索 自动驾驶场景生成：通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用

深圳湾实验室与华为合作开发MindSpore分子模拟库（SPONGE） 分子模拟库依托于华为开源自研AI框架MindSpore，具备自动并行、图算融合等特性，可高效地完成传统分子模拟过程。 利用MindSpore自动微分的特性，可以将神经网络等AI方法与传统分子模拟进行结合。 2021.04.26 北京基因组所与

盘古CV大模型 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型 重磅发布30B大参数视觉MOE大模型，支持多行业图像数据合成 专家咨询 控制台 文档 全场景覆盖 支持开集检测、视觉交互检测等开放式识别

引入动态难负例训练：采用动态难负样本优化召回模型，进一步推升模型效果。 应用场景 应用场景 搜索增强大模型 更准确的理解用户意图，生成问题最优答案 RAG增强版企业搜索 针对企业场景的增强型搜索 多模态搜索 丰富LLM的生成结果，目标“图文并茂+”，提升用户体验

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数据集和模型，使得模型训练更加高效 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务 实时湖仓 提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据分析 文档与学习成长 用户指南 用户指南 Fabric使用流程 准备工作 Ray场景 大模型推理场景 查看更多

AI绘画基于AI大模型文生图系统，可基于文字语言生成图像，支持丰富的修饰词，满足个性化创作需求。模型融入语言、视觉、跨模态等多源知识，参数规模达数百亿，根据生成阶段从图像轮廓渐进优化细节，全面提升图片生成质量。—— 我们只做精品！【AI作画 AI绘画】AI绘画基于AI大模型文生图

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服务； 模型加载：加载人脸识别模型； 人脸注册：将指定人脸图像注册到人脸库中； 人脸识别：从人脸库中识别输入图像中每个人脸标识； 人脸删除：从人脸库中删除指定人脸标识信息； 特征提取：提取输入图像中人脸特征向量。 二，安全帽识别 安全帽识别模型目前提供授权认证、模型加载、安全帽识别三个接口服务。

《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确，具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息  方便

云坞网络专注于利用先进的AI云计算、大数据和人工智能技术，为企业提供卓越的ChatGPT行业解决方案。帮助企业快速实现数字化、智能化和绿色化转型。 系统定制开发：我们可以为客户提供系统的定制开发服务，帮助客户实现更多的个性化功能和业务流程需求。,数据迁移：我们帮助客户将现有系统的

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它是一种使用AI技术来生成具有艺术风格的二维码图像生成接口。通过这个接口，将传统的黑白方块二维码转化为具有艺术气息的图像，具有一定的艺术性、创造性和趣味性。本接口提供内置的提示词，将二维码图片艺术化，可用于广告、品牌推广、艺术展览和景点导览ai艺术二维码,ai人工智能,设计艺术二维码

万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。 盘古多模态大模型功能优势 原生支持中文 亿级中文图文，百万中文关键词，更佳中文理解能力。 精准语义理解 精准图文描述，对齐语义理解，智能语境识别。

可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述 | │ ├── variables 对*.pb模型主文件而言必选；固定子目录名称，包含模型的权重偏差等信息 | │ │ ├── variables

ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。

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