تقنيات مثل Elibaba و Bitse ، بالإضافة إلى حفنة من الشركات الناشئة ذات الجيوب العميقة ، والتي تشكل تحديًا لفضاء الذكاء الاصطناعي الصيني. الشركة مثل Apccic ، التي ليس لديها خطة لجمع الصندوق ، منخفضة للغاية.
الموظف السابق للشك الموصوف على أنه زيشان معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مراجعة أنه تمكن من الوصول إلى العديد من المصادر الكبرى وتم منحها حرية التجربة أثناء العمل على DPSIC ، “ترف أن بعض الخريجين الجدد سوف يدخلون في أي شركة”.
في مقابلة مع وسائل الإعلام الصينية 36kr في يوليو 2024 وقال ليانغ إن الشركات الصينية التي تتصدر قيود الرقائق واجهت تحديًا إضافيًا لقيود الرقائق ، وأن تقنيات هندسة الذكاء الاصطناعى أقل كفاءة. “علينا (معظم الشركات الصينية) استخدام قوة الحوسبة مرتين للحصول على نفس النتائج. غير مدفوع الأجر مع اختلافات كفاءة البيانات ، فهذا يعني أن أكثر قوة الحوسبة مطلوبة. هدفنا هو إغلاق هذه الاختلافات “.
لكن DEPSECK اكتشف طرقًا لتقليل استخدام الذاكرة وسرعة الحساب دون التضحية. “يقول وانغ ،” يحب الفريق تغيير تحدي الأجهزة في فرصة الابتكار.
يشارك ليانغ نفسه في عملية البحث في عملية الكشف ، وتشغيل التجربة مع فريقك. يقول وانغ: “يشارك الفريق بأكمله التفاني في ثقافة مشاركة وأبحاث متشددين”.
مع تفضيل الكفاءة ، تتبنى الشركات الصينية أقصى مبادئ مفتوحة المصدر. أصدرت Elibaba Kaluid أكثر من 100 نماذج جديدة لمفتوح المصدر ، ودعم 29 لغة وتلبية تطبيقات مختلفة ، بما في ذلك الترميز والرياضيات. وبالمثل ، فإن الشركات الناشئة مثل Minimax و 01.ai لديها موارد نماذجها علانية.
وفقًا لورقة بيضاء صادرة ، وصل بحث يتعلق بالدولة ، 365 ، إلى 1328 في الصين ، وفقًا لأكاديمية الصين لتكنولوجيا المعلومات. هذا هو ثاني أكبر مساهم في الذكاء الاصطناعي بعد الولايات المتحدة الأمريكية.
“يحدد جيل الباحثين الصينيين الشباب ثقافة المصدر المفتوح لأنهم يستفيدون من الأستاذ الداعم توماس كيتونغ كاو لسياسة التكنولوجيا في الجامعة..
