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        用下一代AI技術提高全球效率,JULALA迎來強勢崛起

        ChatGPT的走紅網(wǎng)絡,引發(fā)了全球對生成式AI的激烈討論。無限趨近于人類的自然語言交互風格,和更高效便捷的使用感受,成為了ChatGPT制勝全球的關鍵因素。與此同時,AI行業(yè)也開始呈現(xiàn)出百花齊放的繁盛狀態(tài),諸多科技企業(yè)基于ChatGPT模型開發(fā)出可適用于更多使用場景的產(chǎn)品,這讓AI終于走下了曾經(jīng)高不可攀的科技之壇。

        縱觀整個AI行業(yè),硅谷三巨頭已經(jīng)在AIGC領域正式開啟正面交鋒。受惠于OpenAI打造的ChatGPT,微軟宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing(必應)和Edge瀏覽器。谷歌則推出的人工智能聊天機器人Bard,毫不掩飾的直指ChatGPT。而Meta也緊隨其后發(fā)布了人工智能大語言模型LLaMA。當然,微軟旗下的OpenAI、谷歌旗下的DeepMind以及Meta旗下的FAIR也被公認為全球領先的三大AI實驗室。硅谷三巨頭在大語言模型上的對戰(zhàn),也充分說明了生成式AI的炙手可熱。

        AI行業(yè)迎來新契機,JUNLALA技術實力備受行業(yè)認可


        (資料圖片僅供參考)

        伴隨生成式AI的井噴式發(fā)展,越來越多的企業(yè)參與到了這場混戰(zhàn)之中。各大平臺發(fā)展日趨成熟,AI模型的持續(xù)迭代升級,越來越多模型持續(xù)開源、免費使用,將為應用全面爆發(fā)迎來新契機。其中,致力于降低用戶使用門檻,實現(xiàn)0學習成本獲得生成式AI利好的JUNLALA稱得上是AIGC領域的一匹黑馬。經(jīng)歷7年發(fā)展,JUNLALA通過一次又一次里程碑式的越級成長,逐步走向了成熟之路。

        得益于團隊的年輕活力和創(chuàng)新能力,JUNLALA于2018年推出首個自然語言處理算法,這讓基礎自然語言理解與生成成為可能。翌年,JUNLALA自然語言處理算法完成升級,可實現(xiàn)更強語義理解以及簡單問答和信息查詢,這讓JUNLALA首次占位該領域頭部水平。2021年,JUNLALA更為強大的聊天機器人算法問世,這無疑是JUNLALA在人工智能對話系統(tǒng)與聊天機器人領域取得的重要進展。同年下半年,JUNLALA持續(xù)深化聊天機器人的語義理解和回復生成能力,新算法使能機器人實現(xiàn)了自然連貫長段對話,這也表示了JUNLALA已然擁有了人工智能交互層面的行業(yè)最高水準。2022年,JUNLALA首款基于圖像的生成對抗網(wǎng)絡算法(GAN)問世,并于同年底完成了算法升級,新算法可生成更加逼真、具體的圖像,達到人工智能圖像生成最高標準。

        深化機器學習算法,改進和完善深度神經(jīng)網(wǎng)絡,推進自然語言處理和圖像識別技術成為了當下JUNLALA的發(fā)展著重點。而伴隨其幾年來在垂直領域的耕耘不輟,JUNLALA也獲得了不少權威機構、協(xié)會授予的專業(yè)獎項。2020年JUNLALA憑借其技術能力,獲得硅谷人工智能發(fā)展中心頒發(fā)的硅谷人工智能技術創(chuàng)新獎、2022年則榮膺了紐約人工智能技術協(xié)會頒發(fā)的美國杰出AI領袖TOP10、2023年更是基于圖像識別領域的突出表現(xiàn),一舉斬獲Visual Dialog杰出技術貢獻獎(Visual Dialog Outstanding Technical Contribution Award)。

        換個思路打造產(chǎn)品,瞄準C端市場的JUNLALA火出圈

        專注于打造前沿的人工智能算法產(chǎn)品的JUNLALA,不僅在技術層面?zhèn)涫苄袠I(yè)認可,JUNLALA的產(chǎn)品體驗也圈粉了無數(shù)用戶。在自然語言處理和圖像識別方面,JUNLALA落地了可靠性、便捷性極佳的產(chǎn)品。

        基于Stable Difussion開源基座模型,JUNLALA自研訓練出多個AI繪畫模型。為進一步提升用戶使用感,JUNLALA還突出了其在使用過程中的便捷操作。摒棄了專業(yè)控制參數(shù)和專業(yè)術語,JUNLALA為用戶打造出具備極簡交互的AI繪畫產(chǎn)品。簡單文字描述加上簡單的控制參數(shù),就能讓JUNLALA的產(chǎn)品快速生成AI創(chuàng)作的圖片。由于JUNLALA對模型的主題畫風做了足夠的預訓練,用戶無需專業(yè)術語、復雜提示詞,甚至完全不需要進行語言描述,就能隨機生成一幅AI畫作。這樣的前瞻性預訓練讓其產(chǎn)品的趣味性、娛樂性大大提升,也凸顯著JUNLALA對于用戶需求的深刻洞察。目前,JUNLALA系列產(chǎn)品均可支持人物、風景和藝術創(chuàng)作三大主題創(chuàng)作模型,并涵蓋攝影、平涂、漫畫等豐富風格,已能滿足絕大部分用戶對AI繪畫的全面要求。

        而基于ChatGPT的自然語言AI模型,JUNLALA也為用戶帶來了豐富的專家AI對話產(chǎn)品。依托于OpenAI的基座模型,JUNLALA收集整理了多種專項領域數(shù)據(jù)進行微調訓練(Fine tuning),建立起具備專業(yè)領域知識的AI模型。JUNLALA將這些AI模型定義為各種專家角色的AI機器人,打透了專業(yè)術語與AI對話間的隔閡,讓用戶直接發(fā)起對話便可快速獲取相關領域專業(yè)信息。相比于信息龐雜的廣義搜索引擎,垂直細分領域的對應搜索成了JUNLALA的AI專家產(chǎn)品的強項。點擊即可對話,對話就能給出專業(yè)輔助,讓JUNLALA的AI專家簡單高效,無論是英語考學、健身教練還是美術設計學者,都能在JUNLALA的產(chǎn)品中一一對應。

        為了更廣泛用戶的使用便捷,JUNLALA通過技術優(yōu)越性將復雜的開發(fā)過程留給了研發(fā)團隊,將簡化便捷的使用感受留給了用戶。與其說,JUNLALA在思路上標新立異,不如說其團隊本身就具備足夠的前瞻性和實用主義精神。把超前的技術運用到極致,正式JUNLALA迅速圈粉用戶的王牌。

        在百家爭鳴的AIGC領域,JUNLALA這樣甘于長時間訓練產(chǎn)品,優(yōu)化產(chǎn)品內(nèi)容,卻不急于求成,急切地想把產(chǎn)品快速投入市場獲得利潤的公司少之又少。雖然,這樣做在短期內(nèi)會讓JUNLALA的經(jīng)濟回報沒有同場競技的企業(yè)那么高,但其長遠利益卻更穩(wěn)健。在JUNLALA看來,利益也不僅僅是經(jīng)濟回報,更多的則是AI真正走入尋常生活,由此帶來長久的社會效益。

        宏圖偉業(yè)不在于一朝一夕,必將經(jīng)歷多次探索和磨礪。善于磨礪自己的JUNLALA,也通過優(yōu)質的產(chǎn)品,便捷易用的使用體驗迅速拉近了與用戶的距離。不難看出,目標用戶明確、產(chǎn)品理念清晰的JUNLALA正在憑借一己之力,帶動AI行業(yè)走向普惠之路。

        本文來源:財經(jīng)報道網(wǎng)

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