JUNLALA伴随AIGC产业发展，实现与行业的双向选择

在人工智能这个大的技术概念下,包含了多个不同发展分支和子领域,不同时期引领人工智能发展的领域各不相同。近几年,人工智能在图像和语音识别方面取得了长足进步,生成式AI大模型也成了人工智能技术最热门的研究方向。无论是具备文生图功能的AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion,还是可与人类展开自然对话的ChatGPT,生成式AI都在一次又一次刷新着全世界对前沿技术的认知。

理念转变、技术发展共同促进AI发展走向AIGC赛道

回看人工智能的发展,AIGC爆火的必然性暗藏其中。近10年,人工智能的发展走向了黄金期,其中最大的推动力量就是机器学习。通过计算机对数据的不断学习找到规律,最终建立起模型,也成为了指导人工智能演进的基础路径。

伴随机器学习对相似度高的事物分辨低下等问题的逐渐显现,深度学习也开始加入人工智能战场。深度学习很快便展现出其强大的能力,因打败人类围棋高手而闻名于世的AlphaGo,就是根据深度学习的原理训练的。但是,深度学习对海量的数据有极大的依赖性,基于这一前提,可以自主生成数据的GAN算法应运而生。不断生成出对应数据供判别器来进行判断的特性,让GAN一经提出便获得了广泛应用。

在这一技术不断突破的基础上,人们对AI模型的选择也逐渐从“小模型”转变为可处理复杂问题的“大模型”上。加之,近年来越来越多丰沛的数据从四面八方涌来,充分的初始数据让AI拥有了更多可能,更多软硬件技术的不断精进也提升了人类驾驭算力的能力。与此同时,新的模型结构Transformer的诞生也让训练大模型的时间大幅缩短。至此,训练大型生成式AI的基本要素全部达成。

在模型偏好和理念的指引下,在更优质模型、更丰富数据、更强悍算力的共同促进中,生成式AI迎来了高速发展期。

紧跟时代脚步,JUNLALA研究方向与AIGC产业不期而遇

如果说,AIGC产业的诞生是时代需求、观念转变和技术进步的共同结果。那么,技术进步就是推动AIGC产业不断向前的核心动力。尤其,在深度学习模型层面的技术迭代,在生成算法、预训练模型、多模态等技术上的不断创新,都成了AI走向AIGC赛道的动因。

作为人工智能领域的早期参与者,JUNLALA也在一次次技术突破的过程中与AIGC产业不期而遇。2016年,AlphaGo打败人类围棋高手迎来AI高光时刻,几个在AI研究方向中有共同爱好的专家也创立了JUNLALA。

2018年,JUNLALA推出了首个让AI可进行自然语言理解和生成的自然语言处理算法,迎来了自身发展的第一个高潮;

2019年,JUNLALA在算法层面完成升级,在此算法支撑下,AI已可进行简单问答和查询。这意味着JUNLALA在自然语言理解和交互上实现了行业领先;

2021年,JUNLALA推出聊天机器人算法,而后对算法进行升级,深化了机器人对语义的理解与回复生成。此时,JUNLALA的聊天机器人已经可以连贯自然地与人类进行长段对话,行业非常先进对话交互成果正式被JUNLALA完成落地;

2022年,JUNLALA又成功推出首款基于图像的生成对抗网络算法(GAN),并凭借其研发能力实现算法快速升级,让生成真图、多角度人像、街景等高真实感图像成为现实。这一算法也助益JUNLALA成长为拥有人工智能图像生成领域最高标准的代表企业。

值得一提的是,JUNLALA目前也依托其在研发层面取得的成果,打造了多个生成式AI产品。基于Stable Difussion开源基座模型之上,JUNLALA自研训练出多个AI绘画模型,并在交互上大大降低了使用难度,让用户只需简单一句话和几个控制参数就能快速生成高质量画作。

基于ChatGPT的自然语言 AI 模型,JUNLALA也收集整理了多种专项领域的数据进行 微调训练(Fine tuning),为用户带来了丰富的精专于各个领域的专家 AI 对话功能。无论是精通英语学习的教学专家,还是擅长定制健身计划的教练,用户一键调取即可展开专业对话。这对于将海量信息推至用户面前,由用户自主筛选的传统搜索引擎而言,其信息搜索能力更简单便捷。

从技术研发到产品落地,站在巨人之肩的JUNLALA一直在AI领域不断追新、创新。伴随AIGC产业发展,JUNLALA的发展方向也逐渐走向了与产业的高度契合。

基于对前沿技术的天然渴求,JUNLALA在研发上精专于多个细分领域。这些细分领域也一同构建出了整个AIGC产业。在研发投入上的不遗余力,在技术探索中的敢为人先,都成为了JUNLALA与AIGC产业深度捆绑的基石。未来,JUNLALA也将持续关注更多AIGC产业技术革新,积极参与学术论坛、共享技术成果,与更多AI技术公司一道共促产业繁荣。