3月28日，云天励飞发布AI大模型产品“深目”，全面覆盖90%以上场景、90%算法精度、降低90%使用成本，助力中小企业使用大模型。KimiChat大模型日活激增，有望突破174万，长上下文支持能力成为重要发展方向。华为证券看好，国产大模型厂商采用混合优化方法优化长上下文通用性，有望带动大模型产业链发展，带来应用突破机会。核心领域如金融、医疗、电商等行业的AI应用将持续拓宽，包括金山办公、福昕软件、华宇软件、通达海、泛微网络、致远互联、汉仪股份、汉王科技在内的专业领域公司与多任务、多模态场景应用也将受益于大模型普及与创新。
《云天励飞发布AI大模型产品“深目”，助力中小企业使用大模型》
3月28日，由云天励飞研发的AI大模型产品“深目”正式对外发布。这款产品全面覆盖了超过90%以上的应用场景和90%以上的算法精度，并且在降低90%的使用成本方面展现了其强大的竞争力。与此同时，“深目”的日活跃用户数持续攀升，预计未来将突破174万，这一亮眼的成绩对KimiChat这个主打自然语言处理（NLP）的大模型平台来说，无疑是一次重要的业务突破。
作为首个实现大规模预训练模型部署的AI技术企业，云天励飞基于深度学习、迁移学习和强化学习三大基础模型技术栈，推出“深目”。它结合Transformer架构，融合超大规模预训练模型和自主研发的特定模型，实现了针对各类自然语言任务的强大功能，包括但不限于问答、文本分类、对话系统、情感分析、机器翻译、语义理解等。
发布会上，“深目”首席技术官张佳晨表示：“通过深度学习+Transformer架构的组合，我们实现了‘浅目’在小规模数据集上的预训练效果，并在此基础上进行大规模的跨域迁移和定制化模型开发，从而达到更高层次的应用性能。”相较于传统的AI解决方案，云天励飞的产品优势主要体现在以下几个方面：
1. 场景覆盖率：云天励飞的“深目”产品已经覆盖了从电商到金融、医疗、教育等多个垂直行业，能够帮助中小企业更有效地应对各种复杂的业务场景。例如，在电商行业中，客户可以通过深度学习技术实现精准的商品推荐；在医疗领域，企业可以利用“深目”进行病患信息抽取和病历摘要生成，提高诊疗效率；在教育领域，教师和学生可以通过深度学习进行文本自动批改，提升教学质量和效果。
2. 算法精度：相比于传统AI解决方案，云天励飞的“深目”产品在词向量、依存关系构建、文本生成等方面具有显著的技术优势。通过大规模预训练模型的特征提取和深度学习模型的优化，使得“深目”能够准确识别实体、关系和意图，实现高精度的自然语言处理任务。
3. 使用成本：相较于高昂的人工成本和硬件投入，云天励飞的产品提供了一种经济高效的解决方案。由于采用了预先训练的模型，无需从头开始进行大量的训练，大大降低了企业的AI开发门槛。同时，“深目”在大规模生产环境下运行稳定，能够在保证质量的前提下降低整体使用成本。
以KimiChat为例，自今年1月份上线以来，KimiChat凭借其出色的性能和便捷的操作体验，吸引了大量企业和个人用户的关注。KimiChat的日活跃用户数量在过去几个月内持续增长，显示出其在中小企业中的广泛推广影响力。
此次，“深目”的成功发布，将进一步推动AI大模型在各行各业的应用落地，帮助中小企业打破数据瓶颈，提高工作效率和运营水平。尤其是对于那些尚未接触或选择AI技术的中小企业，云天励飞的“深目”以其灵活的部署方式和高效的服务模式，将极大地节省他们的时间和资源，使其在竞争激烈的市场环境中抢占先机。
随着KimiChat大模型日活人数的增长以及核心领域如金融、医疗、电商等行业对AI应用需求的提升，国产大模型厂商采用混合优化方法优化长上下文通用性，有望带动大模型产业链的发展。一方面，该策略能够增强产品的实用性，满足不同场景下个性化和智能化的需求，进一步打开大模型在更多领域的应用空间。另一方面，混合优化方法能够提高长上下文通用性的理论基础，使得大模型产品更加适应复杂多模态场景下的广泛应用，这对未来的AI产品和技术研发具有重要意义。
总的来说，云天励飞发布的“深目”产品不仅丰富了AI大模型产品线，也为中小企业提供了全新的工具和服务选择，促进了AI产业在各领域的创新发展。这不仅将在现有基础上拓宽AI技术的应用领域，还将为人工智能产业发展注入新的活力，进一步推动我国的AI技术创新和产业升级。面对这一巨大机遇，我们期待着更多的AI企业和产品在未来能够在这场变革中崭露头角，共同引领AI时代的前进方向。