Testin云测:大模型时代下以AI技术助力企业数字化转型(人工智能赋能大模型落地,Testin云测助力产业数字化)

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自上世纪50年代英国数学家图灵提出“人工智能”概念后,人工智能发展历经起伏。近年来,随着芯片等相关技术进步、算力提高,深度学习技术取得重要进展,现如今人工智能已能够大规模落地应用。未来,随着基于大规模图像、语音、视频等多模态数据的跨语言的自监督预训练模型进一步发展,其认知、推理能力不断提升,人工智能必将变得更加普及、个性化,人机融合也将更紧密。

以大模型为代表的人工智能发展呈现出技术创新快、应用渗透强、国际竞争激烈等特点,展现出强大的赋能效应。ChatGPT火爆全球后,各个 科技 巨头竞相加入大模型工具竞争赛道。2023年2月,微软公司宣布向OpenAI 投资 130亿美元,并将GPT版本集成到其“必应”搜索引擎中;谷歌发布生成式人工智能聊天机器人“巴德”(Bard);谷歌则于12月又推出生成式人工智能模型“双子座”,“双子座”据称是首个在“大规模多任务语言理解”领域超越人类专家的模型,拥有更复杂的推理能力。在国内,华为“盘古”、百度“文心一言”、科大讯飞“星火”、中国科学院“紫东太初”……中国企业2023年也相继推出大模型工具,并快速更新迭代。中国科技部新一代人工智能发展研究中心今年5月发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,中国研发的大模型数量排名全球第二,10亿参数规模以上的大模型已发布79个。

但客观来看,现在的大模型显然还不够“完美”。数据、算法、算力、成本、能源等关键要素都限制着大模型的落地表现。许多业内人士的观点认为,大模型时代最缺的就是数据。数据是数字化转型的基础,没有数据,就没有好的语料,更谈不上训练大模型。数据的支撑、积累和打通是一切AI模型运行和应用的基础,其重要性不言而喻。不难预见的是,随着企业对数据的强烈需求以及测试需求,Testin云测的AI数据训练服务或将成为刚需。根据Testin云测的预测,未来3-5年,更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足AI对于细分场景、专业垂直的赋能需求。

Testin云测:大模型时代下以AI技术助力企业数字化转型(人工智能赋能大模型落地,Testin云测助力产业数字化)

因此,在人工智能数据服务领域,Testin云测积极响应企业发展需求开展业务创新,其推出的AI训练数据服务,为人工智能技术落地提供高效率、高质量、场景化的数据服务与策略支持。目前,Testin云测AI训练数据服务已覆盖智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧城市、智慧 金融 等众多领域,助力人工智能企业持续获取优质特定场景数据,加速AI产业落地。

同时,在软件测试领域,Testin云测创新性地将AI技术与云测试模式相结合,提升了云测试的智能化程度。 “AI+云测试”模式不仅节约了企业在测试方面的人力成本,也简化了 “真机调试”的步骤,在人工智能技术应用到测试环节的智能测试中,测试者只需打字输入测试步骤,系统将自动识别自然语言,转化为自动化脚本,不需编写代码脚本即可批量执行测试。同时Testin云测坚持以客户为中心,提供软件全生命周期的精准、全面的测试解决方案。

对于Testin云测来说,其强大的人工智能技术不仅能够为客户的数字化转型保驾护航,确保企业的技术创新成功落地,还能够推动企业的业务模式、组织架构、企业文化的变革,助力企业走向数字化转型的关键路径。

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