盘古大模型总监如何布局AI新生态？

2天前 • 华为云 • 阅读 2

技术底座：构建分层式大模型架构

盘古大模型采用金字塔式技术架构，基础层(L0)包含五大核心模型：NLP、CV、多模态、科学计算及预测大模型，通过参数规模分级实现算力资源的弹性配置。其中千亿级NLP大模型支持代码生成与知识推理，CV大模型具备工业级缺陷检测精度，多模态模型可处理红外、雷达等跨域传感数据。

基于参数分级策略，盘古大模型已形成E/P/U/S四大系列，覆盖从边缘设备到云端的全场景部署。在制造业实现产品质检效率提升300%，医疗领域支持CT影像秒级分析，交通行业构建多模态路况预测系统。通过ModelArts平台实现模型快速迭代，解决传统AI作坊式开发效率低下的痛点。

建立鲲鹏+昇腾双引擎生态，提供包含数据处理、模型训练、部署优化的全流程工具链。已发展400+行业合作伙伴，覆盖金融、能源、教育等30余个领域，通过AI Gallery共享2000+行业模型。开发者可通过低代码平台快速构建AI应用，企业私有化部署周期缩短至72小时。

盘古5.0版本重点提升多模态融合能力，支持文本、图像、视频与物理传感数据的联合建模。通过引入强化学习框架，实现跨领域知识迁移，在气候预测场景准确率提升40%，重工业设备故障预测实现小时级响应。未来将拓展科学计算大模型在生物制药等领域的深度应用。

盘古大模型通过技术分层架构、场景化落地策略和开放生态体系，构建起AI新生态的三维坐标。这种以行业需求为导向、技术底座为支撑、生态赋能为抓手的布局模式，正在加速千行百业的智能化转型进程。

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