Yuan Kong AI Science

الفلسفة الأساسية وراء Yuan Kong AI Science هي جلب الذكاء الاصطناعي إلى الحافة، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من العمل محليًا، دون اتصال، وبشكل آمن على أجهزة متنوعة. يقلل هذا النهج بشكل كبير من الاعتماد المستمر على خدمات السحابة، مما يوفر خصوصية بيانات محسّنة وتحكمًا في التكاليف، وهو أمر بالغ الأهمية لبيانات البحث العلمي والتجاري الحساسة. تحقق المنصة ذلك من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي الحافة التي تم تطويرها ذاتيًا، وتعاون الوكيل والأجهزة، مما يسمح بإتمام المهام الحقيقية في بيئات محلية وغير متصلة.

تتخصص Yuan Kong AI في البحث والتطوير لنماذج الذكاء الاصطناعي الحافة، وقدرات التعاون بين الوكلاء والأجهزة. يركز الشركة على تطوير نماذج حافة مملوكة، ودمج وقت تشغيل الوكيل، والذاكرة طويلة الأمد، وقدرات التكيف مع الأجهزة المتعددة. توفر هذه الأساسيات قدرات ذكاء اصطناعي محلية لأتمتة المكاتب، ومعالجة البيانات، وتحليل البحث العلمي، وسيناريوهات المعدات المهنية.

الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي، وفقًا لـ Yuan Kong AI، لن يقيم فقط في السحابة. يتحرك الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى أجهزة الكمبيوتر، ومحطات العمل، والمعدات المهنية، والمحطات الطرفية الفيزيائية. لمعالجة تحديات البيانات عالية القيمة والمهام المستمرة، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أن يكون أقرب إلى البيانات، وأقرب إلى الأجهزة، وأقرب إلى بيئة العمل الحقيقية. يوفر Yuan Kong AI Science عمليات محلية، مما يضمن أن تعمل قدرات النموذج والوكيل مباشرة على الجهاز، مما يقلل من الاعتماد على السحابة. كما يضمن بقاء البيانات على الجهاز، مما يسمح بإتمام معالجة البيانات الحساسة محليًا، والحفاظ على حدود بيانات واضحة للمهام التجارية والعلمية. علاوة على ذلك، يدعم العمل المستمر دون اتصال، مع الحفاظ على القدرات الأساسية في بيئات الشبكة الضعيفة أو المنقطعة لتحقيق تنفيذ المهام بشكل أكثر استقرارًا واستمرارية. يساعد هذا النهج المحلي أيضًا في التحكم في التكاليف من خلال تقليل تكاليف الرموز المستمرة واستدعاءات السحابة، مما يجعل النشر على نطاق واسع أكثر قابلية للتنبؤ والإدارة.

تشمل القدرات الرئيسية نماذج الذكاء الاصطناعي الحافة المحسّنة لموارد الحوسبة المحلية، مما يمكّن تدريب النموذج، والضغط، والاستدلال على شرائح وأجهزة متنوعة. يرتبط نظام تنفيذ الوكيل بالبيانات، والملفات، والبرامج، والأدوات، مما يكسر أهداف المستخدم إلى سلاسل مهام مستمرة، مدفوعة بالتغذية الراجعة، وقابلة للتصحيح. يتم بناء الذاكرة طويلة الأمد محليًا لتراكم عادات المستخدم، وسياق المهام، والمعرفة المهنية، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتطور باستمرار مع الاستخدام المطول. يوفر التعاون بين الأجهزة تكيفًا موحدًا لأجهزة الكمبيوتر، ومحطات العمل، والمعدات المهنية، والمحطات الطرفية الفيزيائية، مما يخلق حلقة مغلقة بين النماذج، والوكلاء، والأجهزة.