当前社会，AI技术风头无两，俨然成为了新型工业革命当中的一个“关键角色”。为了能够迎合市场发展趋势，并无缝融入至各行业、各领域之中，智慧眼推出通用大模型——砭石，积极发挥创新价值，不断塑造行业标杆。
成功融合四大模型基础，成为各行各业“革新助手”
当前，智慧眼砭石大模型将自身定位于“通用功能助手”，借助强大通用能力，为各行各业发展提供更多创新动能。砭石采用完全的分层解耦设计，包括两层，第 一层为砭石通用大模型层，主要包括机器视觉、自然语言理解、多模态和认知4大基础模型，为各种应用场景提供相关的AI基础能力；第 二层为行业大模型，基于通用大模型层，能够整合行业用户的自有数据，训练客户的自有专有大模型。
毫无疑问，通过这种分层次的设计，智慧眼砭石大模型不仅提供了广泛的通用能力，还能根据各行业的具体情况，实现高度个性化的赋能，解决更多顽固症结，处理更多传统弊端。
通用性与定制化深度结合，催生行业创新热潮
从基础模型层面来看，智慧眼砭石大模型砭石包含：机器视觉大模型，“为机器植入眼睛与大脑”。此模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，能够进行图像的分割和识别、分析视频等；自然语言理解大模型，“让机器理解人类语言”。此模型基于数T Token的高质量语料训练而成，能够实现负责的自然语言处理任务；多模态大模型，“让机器拥有丰富感官”。此模型通过对文本、图片、视频和音频等不同储存信息载体的认知和理解，来模拟人与人之间的交互方式，为创新性应用提供了坚实的基础；认知大模型，“让机器思考分析决策”。此模型能够适应包括各类传感器等不同类型感知数据源的输入，实现对环境的的理解与分析。
在行业大模型层面，砭石将涵盖诸如医保、金融、保险、政务、养老、教育多个专业领域。因此，从某种意义上来看，大模型将深度解决更多棘手难题，为社会进步、产业发展提供更多有效助力。
综上所述，基础大模型致力于攻克技术难题，深入探索通用性与泛化性；而行业大模型则通过深度融合行业数据与知识特性，为特定行业量身打造坚实的基础。基础大模型为行业大模型的建设提供有力支撑，同时，行业大模型又能够结合实际应用场景与真实数据，为基础大模型的进一步优化提供宝贵的反馈与滋养。
面对AI市场的各种挑战，智慧眼将坚定不移地贯彻持续创新的理念，勇立AI技术发展的潮头，不断深化大模型技术的研发工作，激发更多的创新变革活力。