具备记忆机制、语境理解和对话规划能力，实现更好的对话连贯性、连贯性和逻辑性。 百度拥有丰富的培训数据，主要集中在中文、服务应用和知识方面。通过监督微调， 对中文及其实际应用有了更精确、细致的理解。此外，随着模型收到更多来自真实用户的反馈，具有策略优化的反馈和奖励机制进一步增强了模型的能力。 整合各类数据和知识，自动生成提示，包括示例、大纲、标准、关键概念和思维链。它提供了丰富的参考信息，可输入模型的相关知识并生成高质量的结果。
王强调， 深度学习平台支持 性能更好、效率更高、能力更强。在开发和训练方面， 动静态统一开发范式和自适应分布式架构，能够实现大模型的灵活开发和高效训练。在推理部署方面， 支持大模型的高效推理，并提供面向服务 电话号码列表 的部署能力，包括计算融合、软硬件协同稀疏量化、模型压缩等。 平台现已吸引 万开发者，服务 万家企事业单位，基于 创建了 万个模型。 大模型与 深度学习平台的结合，为工业智能化奠定了坚实的基础。随着 与 的进一步融合和发展。
技术和应用的研发将更加标准化、自动化、模块化，加速 的产业化规模化生产，推动 迭代演进，应用于更多领域。场景和行业，为众多行业的智能化升级带来不竭动力。 基于多年技术开发的完整人工智能堆栈 时代， 技术栈可分为四层：芯片层、框架层、模型层、应用层。自 年以来，百度全面布局人工智能，是全球为数不多的全栈布局的人工智能公司之一。从昆仑 芯片、 深度学习平台，到大模型 以及众多应用，百度在技术栈的每一层都拥有领先业界的关键自研技术。 |
