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首先,基于大模型对用户的需求进行分析理解,自动规划精确或泛化方案,比如对哪些实体进行增强;接着在增强阶段,对需要增强的实体,检索并选择相应的参考图。最后在生成阶段,自研了多模可控生图大模型,一方面,通过局部注意力计算,在保持实体特征不变的情况下,实现了图像的高泛化生成,比如根据牛顿的肖像,生成绘本风格的牛顿;另一方面,通过整体注意力计算,进行高精确的图像生成,比如生成图中的汽车跟原图片保持完全一致。在实际应用中,这个方法也支持用户上传参考图,应用户期望进行生成。

王海峰分享了多智能体在代码场景里的应用——秒哒和文心快码。秒哒采用了智能体的中心化模式,其中的代码智能体通过场景知识的增强,提升了复杂代码生成的质量与稳定性,高效实现用户需要的功能。智能代码助手文心快码升级至3.0版本,现场王海峰进一步演示了文心快码完成系统的功能开发、代码测试和问题修复等能力。在开发全流程中,多个智能体流水线协同,大幅提升了程序员的工作质量和效率。

据了解,面向产业需求,百度打造了文心大模型矩阵,包括ERNIE4.0 Turbo等旗舰大模型、ERNIE Speed等轻量模型,以及基于基础模型生产的系列思考模型和场景模型,满足不同应用的需要。而在这背后,文心大模型和飞桨深度学习平台联合优化,持续创新,提升了模型效果、训练效率和推理性能,支撑了文心大模型的广泛应用。王海峰现场披露,飞桨文心开发者数量已达1808万,服务了43万家企业,创建了101万个模型。

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  • 狙击小鹿9分钟前
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  • 超级方块0分钟前
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