최근 기관 전화 교환 회의에서 Xinkaipu Company는 독립적으로 개발 된 XingPU 모델의 최신 평가 결과를 도입했습니다. 이 모델은 지능형 추론 효과 측면에서 DeepSeek-R1 모델과 유사하게 수행되는 SFT (감독 미세 조정) 및 RL (강화 학습)을 결합한 고급 교육 기술을 채택하지만 컴퓨팅 전력 소비는 DeepSeek-R1의 1/20에 불과합니다. 이러한 혁신적인 진보는 인공 지능 분야에서 Xinkaipu의 기술적 강점을 보여줄뿐만 아니라 기업이 하드웨어 투자를 줄이기위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.
Xingpu Big Model의 성공은 지능형 추론 기능의 크게 개선뿐만 아니라 효율적인 컴퓨팅 전력 소비 성능에도 반영됩니다. 이 기술 혁신은 회사가 이러한 모델을 배포 할 때 필요한 하드웨어 투자가 크게 줄어들어 회사에 많은 컴퓨팅 예산을 절약 할 수 있음을 의미합니다. 이러한 저장된 리소스는 소프트웨어 개발 및 지능형 애플리케이션의 확장에 더 많은 투자를하고 기업의 전반적인 기술 기능의 개선을 촉진 할 수 있습니다. Xinkaipu Company는 미래의 업계 평가에 적극적으로 참여하여보다 권위있는 데이터 지원을 얻기 위해 시장에서 Starp Big Model의 경쟁력을 증명할 것이라고 말했다.
동시에 인공 지능 기술의 빠른 발전으로 업계의 컴퓨팅 전력 수요는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 회사는 종종보다 효율적인 솔루션을 찾을 때 높은 하드웨어 투자 비용에 직면합니다. 이 새로운 케이프의 기술적 성취는 적시에 적절하며 많은 회사에 새로운 옵션을 제공합니다. 사용자 경험 및 서비스 정확도를 보장하기 위해 컴퓨팅 전력 및 하드웨어 투자를 줄이면 기업의 전반적인 운영 효율성과 경제적 이점을 향상시키고 기업의 가치를 높이는 데 도움이됩니다.
전반적으로, 새로운 Cape Xingpu Big Model의 테스트 결과는 인공 지능 산업에 새로운 혁신과 경쟁 모멘텀을 가져 왔으며, 기업이 디지털 혁신 과정에서 더 큰 획기적인 발전을 달성 할 수 있도록 도와 줄 것입니다. 기술의 지속적인 발전과 성숙으로 인해 AI 모델의 적용은 미래에 점점 더 광범위해질 것이며, 모든 생계의 지능적인 발전을 촉진하고 전체 사회에 더 많은 혁신과 변화를 가져올 것입니다.