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“这四个平台，基地内所有企业都能够以低于市场价的优惠价格来使用。”中关村朝阳园管委会(区科信局)相关负责人介绍，基地还完成了展厅、共享孵化中心等公共空间建设。与阿里巴巴达摩院人工智能开源社区“魔搭”开展合作，促进国产中文人工智能模型开源社区建设，降低人工智能应用门槛。同时，基地还通过开展数字人加速器、数字人应用场景加速器运营等方式，服务110余家产业生态相关企业，成功撮合场景和企业之间合作22笔业务，企业成员之间合作70笔业务。10家公司在加速过程中完成下一轮融资。
目前，基地共引进49家数字人产业企业，其中不乏在数字产业领域的佼佼者：数字栩生具备从光场设备研制、光场数据采集，到数字人生产交付的全链条能力，解决了数字人外貌、表情、智能交互等行业痛点难点，并已为互联网3.0领域企业提供了数字人构建全流程技术支持。北京云舶致力于打造全产业链的AIGC虚拟内容平台，业务覆盖技术、产品、运营等产业链上下游，公司团队将人工智能技术与游戏研发技术融合应用，面向电商、直播、游戏等行业场景落地。博特智能是人工智能领域的高科技公司，已为超过3000家政企客户提供国内领先的AI信息处理技术与内容安全产品与服务。
“我们通过MR混合现实技术结合AI数字人，打造出’桃源镜’+’桃源境’+AI数字人三维全息虚实融合解决方案，将满足企业高价值设备、高危险场景和高耗材实操的培训需求，为工业职业实训、工业产品营销体验和数字文旅带来新技术革命。”中科云创(北京)科技有限公司相关负责人介绍，MR提升了画面的呈现、舒适度、空间全息三维投影效果，画面处理机制可以让现实空间与虚拟空间同步，十分适合辅助高精度作业。
据悉，在北京市经济和信息化局制定发布的《北京市促进数字人产业创新发展行动计划(2022—2025年)》中，明确支持在朝阳区打造北京市数字人基地，促进数字人产业孵化资源集聚。在这一背景下，北京市数字人基地为入驻企业提供系统的产业生态服务功能，构建起创新要素齐全的产业生态圈，朝阳区广泛联合数字人产业链上下游合作伙伴，加快数字人产业建设，不断优化营商环境，吸引更多优质企业、优质创业者来到朝阳区，共享数字人产业发展新机遇，共同探索互联网3.0时代的无限可能。(完)
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11月13日，彩云科技在北京总部与媒体进行一场主题为“From Paper to App”的沟通会。会上，彩云科技CEO袁行远，就通用大模型未来进化之路，与人工智能的落地场景等热点话题进行了交流，并正式推出了首款基于DCFormer架构开发的通用大模型云锦天章，与此同时，彩云科技旗下AI RPG平台彩云小梦，也成为首款基于DCFormer架构开发的AI产品。
早在2017年，谷歌发布《Attention Is All You Need》论文，首次提出Transformer架构，掀开了人工智能自然语言处理(NLP)领域发展的全新篇章。Transformer架构作为神经网络学习中最重要的架构，成为后来席卷全球的一系列通用大模型如ChatGPT、Gemini的底层技术支撑。而提升Transformer的运行效率也成为人工智能领域的研究热点，2024年4月，谷歌最近一次更新了Transformer架构，提出了Mixture-of-Depths(MoD)方法，使得训练后采样过程中提速50%，成为Transformer架构提速升级的又一重要事件。
同样在今年，一家来自国内的人工智能企业彩云科技，在国际机器学习领域的顶级会议ICML(国际机器学习大会)上，发布全新大模型论文《Improving Transformers with Dynamically Composable Multi-Head Attention》。在该论文中，彩云科技团队首次发布DCFormer架构，并在基于DCFormer打造的模型DCPythia-6.9B上，实现了在预训练困惑度和下游任务评估上都优于开源Pythia-12B。这意味着，DCFormer模型在性能上，实现了对Transformer模型1.7-2倍的提升。
沟通会现场，袁行远首先向参会者展示了一个ChatGPT o1的问答：“假设ChatGPT4每天响应用户约2亿个请求，消耗超过50万千瓦时的电力。假设全球网络都使用ChatGPT作为访问入口，ChatGPT每天消耗多少电力？另外按照这个速度发展下去，到2050年全球人工智能的耗电量会达到目前地球发电能力的多少倍？”ChatGPT o1给出的答案是，“到2050年，全球人工智能的耗电量可能会达到目前地球发电能力的8倍”。
彩云科技团队构建DCFormer框架，提出可动态组合的多头注意力(DCMHA)，替换Transformer核心组件多头注意力模块(MHA)，解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定，让它们可以根据输入动态组合，从根本上提升了模型的表达能力，由此实现了对Transformer架构1.7—2倍的性能提升。
袁行远表示：我们的工作表明，Transformer架构距离“理想模型架构”还有很大的提升空间，除了堆算力堆数据的“大力出奇迹”路线，模型架构创新同样大有可为。往小了说，在大模型领域，利用效率更高的模型架构，小公司也可以在与世界顶级人工智能企业的对抗中取得优势。往大了说，模型效率的提升，可以有效地降低人工智能升级迭代的成本，加速AI时代的到来。
“世界最强的小说续写通用模型。”沟通会上，袁行远向大家展示了首个基于DCFormer架构的通用大模型云锦天章。“这个成语是比喻文章极为高雅、华美，和我们的大模型想要实现的效果有共通之处。”袁行远介绍，云锦天章可以实现在虚构世界观的基础上，赋予小说人物编程、数学等基础能力，可以高速针对大量文字进行扩写、缩写，针对文章风格进行大容量更换，同时兼具其他模型的问答、数学、编程等基础能力。
而在应用端，拥有四百万用户的彩云小梦，也迎来了基于全新DCFormer架构的V.3.5版本。与之前的版本相比，彩云小梦V3.5整体流畅性和连贯性提升了20%，支持前文长度由2000字提升至10000字，故事背景设定最长长度高达10000字。“这意味着，在故事创作或者与人工智能对话中，人工智能能够记住之前发生的事情，记住之前故事里发生的细节，人物记得自己明确的目标，并且会根据剧情及时进行反思修正。在做到自主创作的同时，发散性收敛，不会天马行空，人物性格前后一致，故事逻辑性更强。”
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