“Guoguang Quantum” WeChat rasmiy akkauntining 27-kuni e’lon qilgan xabariga ko‘ra, Guoguang Liangchao sun’iy intellekt tadqiqot jamoasi tegishli kvant texnologiyalarini katta til modellarining qaror qabul qilish va xulosa chiqarish jarayonlariga joriy etdi hamda ilmiy-tadqiqot va akademik sohalar uchun 玄幂 (Xenomi) yirik modellari oilasini taqdim etdi. 玄幂 ilmiy-texnik ommaboplashtirish, marshrutlash va agentlar qarori kabi maxsus vazifalarda yetakchi ochiq kodli modellar bilan taqqoslaganda barqarorroq professional tushunish, aniqroq vazifa tahlili va qisqaroq qaror yo‘lini namoyish etdi. U, shuningdek, sohadagi kvant kuchaytirilgan ilk yirik model hisoblanadi.
Taqdimotga ko‘ra, kompaniya kvant hisoblash bilan ifodalanuvchi ilg‘or tadqiqot sohalarida unumdorligi yuqori va samaraliroq katta til modeliga ega bo‘lishni maqsad qilgan. Shu sababli kompaniya sohadagi eng ilg‘or modelni o‘qitish usulini qo‘lladi, mustaqil ravishda ulkan ma’lumotlar to‘plamini yaratdi hamda SOTA darajasidagi ochiq kodli bazaviy model asosida chuqur o‘qitish va xulosa chiqarish sinovlarini o‘tkazdi. Amaliy tadqiqot ishlaridagi takroriy tekshiruvlardan so‘ng turli vazifalarga mos 玄幂 yirik modellari oilasi shakllantirildi.
玄幂 ilmiy-texnik ommaboplashtirish, marshrutlash va agentlar qarori kabi maxsus vazifalarda yetakchi ochiq kodli modellar bilan taqqoslaganda barqarorroq professional tushunish, aniqroq vazifa tahlili va qisqaroq qaror yo‘lini namoyish etdi. Hozir ko‘pchilikni qiziqtirayotgan bilimlarni qidirish va kontentni tekshirish kabi vazifalarda ham 玄幂 modellari oilasi muayyan ustunliklarni ko‘rsatib, belgilangan vazifa doirasida aniqroq professional xulosalar taqdim eta oladi.
IT之家 ma’lumotiga ko‘ra, 玄幂 yirik modeli Guoguang Liangchao kvant hisoblash bo‘yicha intellektual tajriba platformasi va Kuamido ko‘p agentli tizimida muvaffaqiyatli qo‘llanildi. U zamonaviy AI dasturlaridagi muayyan buyruqlarga aniq javob berib, qarorlar va tekshiruv natijalarini tezkor taqdim eta oladi.
Kuamido 玄幂 soha modeli bazasi sifatida adabiyotlarni qidirish, tajribalarni rejalashtirish, aralash dasturlash, kvant vazifalarini rejalashtirish, ma’lumotlarni tahlil qilish va hisobot yaratish kabi bosqichlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ko‘p agentlarning har biri turli bosqich uchun mas’ul bo‘ladi, 玄幂 esa ularga kvant atamalari, tajriba cheklovlari va ilmiy ifoda me’yorlarini tushunishda yordam beradi hamda butun tizimning bajarish samaradorligini sezilarli oshiradi.