筆趣閣 > 科技之全球壟斷 >第391章【智能平板推出在即】
      如果蔚藍海岸現在是一家上市公司,市值一定能夠達到1000億美元量級,幾乎已經是和“藍色巨人”ibm一個量級了。

      不過相比較藍星科技來說,還是少了2000多億美元,這很正常,普遍輕資產的互聯網科技公司的市值都要遠遠高於重資產的硬件科技公司。

      要知道藍星科技的淨利潤率達到了30%以上,這是非常恐怖的利潤率了,印鈔機都趕不上這利潤的收割速度,也造就了藍星科技是目前市值世界第一的科技公司,世界第二的上市公司。

      姚建鴻離開之後,不到一小時便對外披露了蔚藍海岸的年報,3150億元人民幣的銷售額成績使得蔚藍海岸成爲內地當之無愧的消費電子領域的第一科技公司。

      排名第二的鏵爲去年的全球銷售收入是1930億元人民幣(約合283億美元),蔚藍海岸的營收超過了鏵爲38.7%,要知道前者已經成立有23年的歷史了,而蔚藍海岸至今爲止還不滿6週歲。

      也難怪當初合資成立雄芯電子的時候,鏵爲果斷拒絕望晶圓代工交給藍思半導體去做了,以前是你蔚藍海岸沒錢,但是現在你都比我有錢了還想着薅我羊毛。

      蔚藍海岸發佈這份年報,462億美元的營收超越了德國第四大銀行“德國巴登-符騰堡州銀行”在去年創下的業績(461.3億美元),成爲在2009年世界五百強企業中排名第162位的,科技巨頭當之無愧。

      外界媒體也都第一時間競相報道,一個企業家能夠擁有一家世界五百強就是非常了不起的了。而羅晟一個人同時擁有兩家,也許未來還不止兩家,光是想想就讓人感到頭皮發麻。

      ……

      下午,羅晟來到了被外界稱之爲“華國貝爾實驗室”的蔚藍海岸實驗室,如今已經遷入了新總部“星河之城”,更加的高大上,設備也更爲齊全,研發人員工作起來也更加舒適方便了。

      此刻,羅晟正召集李淳勝等“智能平板”項目的研發人員進行一場技術會議。

      “老大,你說半個小時之前我們的郵件來往……不是你?而是‘小藍’在用你的郵件?”會議室裏,李淳勝震驚的看着羅晟。

      羅晟微笑的點點頭。所謂的“小藍”就是小娜的投影而已,兩者的智能體本質上是一體的。

      “老大你是在拿李哥做圖靈測試?我的天,這豈不是說‘小藍’已經通過‘圖靈測試’了?”

      與會的其它研究員也都無比震撼,小藍的智能體已經如此強大了嗎?

      羅晟環視衆人笑道:“不要這麼大驚小怪,通過圖靈測試沒什麼大不了的,並不意味着小藍的智能化程度可以與人類一樣。”

      李淳勝等人得到羅晟的確切回覆都激動了,萬萬沒想到老大不聲不響的就已經把ai技術推進到了這麼不可思議的程度了,他們一度認爲“智能平板”項目最大的技術痛點就是ai技術的開發,沒有想到率先突破了最大的技術難點。

      羅晟繼續說道:“人工智能的範疇很廣泛,這是開放領域研究的一個重要場景,現在小藍的對話智能體已經非專業,能夠完成更廣泛話題之下的對話任務,不會僅限於在某個特定領域,而是能夠和用戶聊近乎所有的話題。這一技術突破不僅具有學術價值,還具備廣闊的商業價值,激發更多的應用場景。”

      與會的一位ai技術研究員連連點頭道:“完全贊同,例如更深層次的人機交互、提升外語訓練的效果、無人駕駛、醫療診斷,或者用於製作交互式電影和遊戲角色……應用場景實在是太廣泛了,有着無窮的想象空間,必然會對全世界帶來深刻的技術大變革。”

      在技術團隊異常興奮的時候,羅晟始終淡定,說道:“通過azure-3的小藍助手,還未升級更新的當前版本的小藍在開放領域聊天有一個嚴重的缺陷,那就是其產生的對話內容往往沒有什麼意義,大多數情況對現實世界沒有常識和基本知識,侷限於感知領域,此外,對於當前的語境往往給不出恰到好處的特定回覆。”

      李淳勝點點頭,認同的說道:“對,例如‘我不知道’確實是一個可以回答任何問題的答覆,但是不夠詳細。大數據顯示,當前版本的小藍產生這種回覆的頻率比人類要高很多,因爲這種回覆可以覆蓋很多可能的用戶輸入。”

      羅晟讓人打開了會議室裏的大屏幕,然後連接自己的工作電腦,一番迅速操作便示意與會的所有人看向大屏幕。

      “這是一個端到端的神經對話模型,可以學習如何對給定的對話上下文做出響應,訓練小藍的目標是最大程度的減少困惑度。以及預測下一個標記的不確定性。其核心爲evolved transformer seq2seq架構,也就是通過進化神經架構搜索發現一種transformer體系結構,可以改善困惑度。”

      羅晟調出一組新的信息面板,補充道:“小藍由et編碼器和13個et解碼器組成,編碼器用於處理對話語境,幫助小藍理解對話中已經說過的內容,解碼器則是利用這些信息生成實際的回覆。”

      與會的一位ai技術研究員凝視着大屏幕裏的面板信息自言自語的說道:“通過超參數調整後,性能更強的解碼器是實現高質量對話的關鍵。”

      羅晟看向那位研究員乾脆利落的點名:“很好,這一塊你來搞定。”

      “好的老大,但我需要權限。”

      羅晟點點頭,在自己的電腦上敲打了幾下:“授權了。另外這是一個有着52億參數的端到端神經對話模型,值得注意的是,困惑度,這是一個很容易在各種神經對話模型中實現的計算指標,這裏有一份數據。”

      衆人一聽再次看向會議室裏的大屏幕。

      羅晟說道:“困惑度指標。由於人類評價存在的問題,一個能夠自動計算的評價指標很重要,這個指標需要能夠和人類評價精確對應。這裏有8個不同的模型版本,分別有着超參數和架構上的區別,如層數、注意力head數量、訓練步數。用的還是et,還是一般的transformer,從這份數據來看,越低的困惑度模型有着更高的得分,兩者的相關係數很強。”


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