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qi mingxing | 3 Qiming风险投资公司已在中国35人的35人名单中选出，其中35人来自中国的35人 最近，MIT 2024技术评论清单正式启动了“ 35人以下35人科学技术创新”。该列表不仅在年轻人才的眼中揭示了火花，而且还记录了这群火花已经开始成为重建世界时代的潜在能​​量。该清单包括Qiming风险投资企业的三个精英。他们是顶峰大学的相关教授，Galaxy General Motors的创始人兼技术总监，Daig Ohao的创始人兼技术总监，上海Joton University的副教授，Ziyek Singhin和Co -Finhin和Co -Finhin和Co -Finhin和Co -Finhin和Co -Founder and Coulder and Coulder and Coulder and Zhang Xianyuuu的Co -Founder兼科学总监Wuwen Shayong的Co -Founder兼科学总监。 Qi Yuan，一个著名的教授或在哈丹大学（Hudan University），是上海科学与情报学院的院长，无限光年的创始人已被邀请作为法官。北京大学助理教授Wang He（企业），Galaxy General Motors（Pioneer）的创始人兼技术总监，Co -Wuwen Xinqiong，Co -Founder和Zhang Xianyu（Pioneer）的Co -Founder兼科学负责人（先驱）被选为“ 35 35 35 35 35 35 35科学家科学和科学史上的科学家”（35）（35）（35）（35）。 Galaxy General Motors技术官Wang有望使用合成数据来开发第一个基本的结界最终模型，以打破数据瓶颈和概括，并促进通用机器人的大规模营销。 Wang专注于智能机器人中的构建机器人，使机器人可以通过AI技术进行普遍化，使他们能够完成困难的任务，从而在复杂的环境中解决了社会挑战，例如衰老和劳动力的稀缺性。解决数据不足EMS和高收集成本在Incorporated Intelligence领域，它建立了具有高忠诚度的高精确物理和大数据，促进了对融合技能的广泛性学习和大型融合模型的发展，促进了广义捕获，极端模型，以实现极端目的，以实现最终研究和其他研究。他提出了一个大量的智能手数据集，其中100万个右磁铁水平，提高了模拟数据的效率50倍。根据该团队的说法，Unidexgrap ++算法开发出来，实现了高成功率的概括和捕获数千个对象的捕获。他还在末尾发起了一个名为Grasspvla的基地。在Enterre ProcessNamiento期间，该模型使用一对10亿帧的“视觉语言”基于合成大数据中的100％，该模型占主导地位的闭路捕获量的能力，并且能够完成基本模型的先前训练的能力没有大的真实数据。小型样本调整使基本的“通才”可以迅速成为给定情况的“专家”。这条技术路线具有许多优势，包括大数据，高概括，低成本，预计将超出解决Incorporated Intelligence开发所需的紧迫性，这导致了2025年的End -to -End Models Incorpory Models的大规模营销。该公司在资金中完成了13亿元的元组。 Dai Guohao（32岁）Dai Guohao是Jiotong大学，上海大学的教授，以及Wuwen Xinqiong的Co -Founder兼科学负责人，由COM计算的创新硬件和联合优化方法提出。大型模型。人工智能的快速发展，尤其是大型语言模型，将人类推向了人工智能时代（AGI）。但是，随后对大规模计算的需求导致了计算机功率和高效率。 Nergy的消费问题不足已成为人工智能行业更大发展的核心主题。 Dai Guohao长期以来一直在研究稀缺软件和硬件计算和Codiseño的研究。他的主要思想是基于自动学习的零散动态汇编，基于自动学习和平行分散的细谷物。通过减少任务量并改善硬件的使用，它可以通过低芯片技术和最大的计算机功率来克服高端流程和高计算机硬件，并增加可比的计算机功率，从而显着提高典型人工智能的计算和能量的效率。 2023年，CO -Founder Dai Guohao创立了Wuwen Xinqiong，致力于加速这些稀缺的计算机技术的工业化，并解决现实世界应用中大规模计算机能源需求的问题。基于BASIC关于软和硬协作的研究，Dai Guohao进一步扩大了多元化和异质行业的规模，并改善了人工智能时代的一般计算机能源集团。现在已经启动了一组终端和云智能解决方案，其中包括完整理解-3B -OMNI的最终模型，Dynamics PASE引擎Endid Dynamics的Dynamics Pase Engine Spope，第一个大规模的LPU IP Flightlm语言模型和第一个MVIDEO Generationo Generation Odelo LPU IPVM。云端包括FlashDecoding ++推理引擎，半PD半潮汐推理编程系统以及闪存包装推理系统的通信加速解决方案。它在终端和云中的多个芯片中实现了高效且协调的显示和操作，从而为AGI时代提供了全面的计算机功率和关键的技术支持。 Zhang Xiany的首席科学家张XU（34岁）Iangyu提出了该行业的第一个多模型体系结构之一，以整合图形，生成和理解文本，并启动了中国的第一个本机多模式模型，其中有1000亿个参数。张木纽承诺研究神经元网络，培训和优化的常见方法，并不断提高模型的实用性和智能。 Sugrephgg去了。通过介绍写作的想法，可以在训练期间使用更复杂的结构实现更高的精度，在推理阶段，它等同于返回简单的结构（例如VGG）来促进硬件推理。后来，基于分发的概念，通过对现有视觉变压器（VIT）机制（VIT）的机制的详细分析，张桥提出了对超大卷积架构的尊重，该卷积架构与传统VIT具有不同的性能，并且具有简单简便的结构，可以简单易懂部署。 Zhang Xianyu目前是大型模特公司Jie Yuexingchen的主要科学家。在许多大型模型公司的情况下，我们选择用于多个起点的大型语言模型，该公司直接基于交错的语料库训练大型的多模式图形和文本模型。提出的是整合图形和文本生成和理解的多式联模型的第一个杂音之一：Dreamllm的多模式模型的框架。根据该框架，PASO-1V是中国首个具有1000亿个参数的多模式模型，与第一个类似的Google模型Gemini 1.0同时推出。多模式的理解能力明显高于当时的传统视觉分离体系结构。他们还启动了基于MOE的模型参数的步骤2步骤，通过视频生成模型的视频，用于理解模型3模型和推理模型步骤R-MINI（reter）的步骤1INT：通风Qimingure Capital）