由|有一组Huxiu技术集团| Miao Zhengqing图片的标题|阿里巴巴（Alibaba）的云云于9月24日上午10点左右，在阿里巴巴集团（Alibaba Group）首席执行官兼董事长兼首席执行官Wu Yongming结束了演讲后，阿里巴巴的股价开始显着增长，从9:30开盘至170.7 hk $ 170.7 hk $ 170.7 hk $ 170.7 hk lk bk bk Kk Math Y BK 220亿美元的售价为170.7 hk $ 170.7。显然，对于阿里巴巴的股价来说，这是一个禁忌的演讲。 May -set在整个过程中都聆听了Wu Yongming的分享。我认为他在未来的人工智能发展途径以及阿里巴巴未来的作用中在很大程度上“定义”和“位置”。阿里巴巴的股价在吴阳的讲话后强烈上涨，这是因为外界给出了吴Yongming提供的“含义”和“定位”的“积极反馈”。 ang“ kahulugan”在“ pagpoposisyon” ni wu yonging ay maaaring aktwal na mai-summarized nang maayos sa sa isang sa isang daanan mula sa kanyang pagsasalita: "Papalitan ng AI ang posisyon ng enerhiya, maging ang pinakamahalagang kalakal, at itaboy ang pang-araw-araw na gawain ng libu-libong mga industriya ... Ang token ay ang hinaharap na kuryente ... ang pagpoposisyon ng alibaba cloud ay Isang Buong-stack na artipisyal na katalinuhan na na nagbigigay ng katalinuhan，NA提供了通过世界各地通过明智的技能和AI计算网络的世界世界的深度和一流的流动网络。吴Yongming应该在这次演讲中非常重要。我发现，在吴Yonging成为阿里巴巴首席执行官之后，他没有在他参加的所有演讲中使用PPT，但是这次Wu Yongming使用PPT来描述未来。 “ Wu Yongming说。对于技术一轮的人来说，Agi（人工通用智能）是2024年至2025年的一个更讨论的单词，但是ASI的热门讨论确实在上升。iteerate（进化）AI不够“泛化”或不够的“普遍性”或不够的“通用”能力。在他眼中实施Asi的阶段，这是Alib的第三阶段，这是当今阶段的阶段。以“超越人”为特征的“自我划”。ING系统。 2。超级AI云是下一代计算机。总而言之，Wu Yongming意味着可以实现ASI，而阿里巴巴在第二阶段也发展了。在实施ASI的整个过程中，人工智能在人类社会中的重要性将继续增加，也可以成为新的“利基市场”。在如此重要的AI窗口中，大型模型和云将成为30年前的“个人PC和台式系统”，例如“个人PC和台式系统”。阿里巴巴云将继续关注两个Majordirections：大型型号和AI云。在吴Yonging的演讲之后，阿里巴巴云CTO Zhou Jingren在旅途中宣布了十多种新产品，涵盖了大型型号，AI工具，云产品，代理...实际上，它们都包括Wu Yongming：Big Models + AI Cloud的“两个酌处权”。总而言之，吴Yongming描述了阿里巴巴的想法，Zhou Jingren分享了阿里巴巴是如何做到的。虽然这种“唱歌与和谐”是相同的，但阿里巴巴的股价开始下沉。在我看来，在旺明的讲话中描述的ASI道路可以被视为阿里巴巴的一般路线图。这不仅是阿里巴巴云团队的方向，而且还影响了电子商务，当地生活和其他业务。从长远来看，这条道路需要连续投资，并且面对相对较长的回报。在此过程中，阿里巴巴需要进行基本业务，以稳定，以提供足够的资源和空间来继续投资。但是硬币的另一部分是，目前在全球大型型号 +云基础架构的两端都只有一家具有大尺度有影响力的产品的公司并增加了投资。这意味着，如果阿里巴巴旅行了一个漫长的“投资期”，它可以进入一个新的周期，并具有很高的阈值和有限的未来竞争。 9月24日，在吴Yonging的演讲之后，Huxiu和一些媒体也与阿里巴巴云CTO Zhou Jingren进行了交谈。他甚至回答了Wu Yongming的ASI路径和演奏阿里巴巴云的具体方法。为了促进MASRead了解阿里巴巴主要层面为AI分享的日益信息，吴Yongming的演讲内容和周·吉恩（Zhou Jingren）的交流：吴Yongming的全部演讲文本：在开始演讲之前，我要感谢那些发展了整个中国和技术行业的人。今天是Yunqi会议成立10周年。 Yunqi的会议来自阿里巴巴云开发人员会议，以及开发云计算，AI和技术行业发展的大量开发商。在讲话之前，我想对开发人员表示最高的感谢。在当前的世界中，由人工智能驱动的一场聪明的革命已经开始。在过去的几百年中，工业革命通过机械化加强了人类的物理能量，Rev信息解决通过数字化增强了人类信息处理能力。目前，聪明的革命将超出我们的想象力。通用人工智能AGI不仅会增强人类的智力，而且还将解放人类的潜力，并让位于过度人工智能ASI的出现。在过去的三年中，我们显然感觉到了它的速度。几年来，AI情报从高中生迅速提高到医生的学习，还可以赢得国际IMO的金牌。 AI聊天机器人是用户渗透的最快功能。人工智能行业的渗透率已经超过了所有历史技术。在两个或三个月内被代币消耗了两次。年份，对AI全球行业的总投资超过4000亿美元。在未来五年中，全球AI的联合关节投资将超过4万亿美元。这是R＆D计算的最大力量历史上的饰面，不可避免地会加速建立更强的模型并加速AI应用的渗透。 AGI的实施 - 一种具有通用能力的智能系统，现在似乎是确定性的事件。但是，AGI不是AI开发的终点，而是一个新的起点。 AI不会停在AGI，它将转向通过人类智能并可能改变自身的超级人工智能（ASI）。 AGI的目标是使人们从80％的一天（到日期活动）中释放人们，从而使我们能够专注于创建和探索。作为一种完全超过人类智能的系统，ASI可能会创建一组“超级科学家”和“全堆栈超级工程师”。 ASI可以以明确的速度解决尚未解决的科学和工程问题，例如解决医疗问题，发明新材料，解决可持续的能源和气候问题，甚至是星际旅行。 ASI将带领跳跃OF技术达到了扩展速度，并将导致我们进入前所未有的情报时期。我们认为，通往ASI的方式经历了三个阶段：第一阶段是“智力的出现”，其特征是“学习人”。在过去的几十年中，互联网开发为智力的出现奠定了基础。互联网是，几乎所有关于故事的人的知识。这些语言和单词带来的信息代表了人类知识的完整收集。基于此，大型模型首先通过了解世界上知识的收集，并具有一般的对话能力，以了解人类的目标，回答人类问题并逐渐发展出考虑多个逐步问题的能力。今天，我们看到AI在人的各个学科中接近最高的试验，例如国际数学奥林匹克运动会的金牌水平。 AI逐渐获得了进入现实世界，解决真实问题并创造实际价值的可能性。这是过去几年的主要线路。第二阶段是“自主行动”，其特征是“助手”。在此阶段，AAI不再限于语言交流，而是能够在现实世界中行事。父亲我必须在人们的目标设置下拆卸复杂的任务，使用和创建工具，并与数字和物理世界自由接触，这对现实世界产生了巨大影响。这正是我们今天所在的阶段。实现这一跳跃的关键是，大型模型具有使用该工具的能力，即连接所有数字工具并完成现实世界任务的能力。加速人类进化的起点是开始创建和使用工具，现在大型模型还具有使用工具的能力。该工具使用AI调用外部软件，界面和物理设备，例如人执行Complex现实世界任务。在此阶段，由于AI可以帮助人们大大提高生产率，因此它迅速渗透到物流，制造，软件，商业，生物医学，财务和科学研究等几乎所有行业。其次，提高大型模型的编码功能将有助于人们解决更多复杂的问题并数字化更多情况。当前的代理还在较早，它主要解决了短旋转中的标准和活动。为了使代理在周期中解决更复杂和更长的任务，最重要的是大型模型的编码能力。由于代理可以独立编码，因此它可以解决无限的复杂问题，了解复杂的需求，例如工程师团队和Kumplete编码和测试。开发大型模型编码功能是AGI的唯一方法。将来，自然语言是AI时代的源代码，任何人都可以使用NAT创建自己的代理乌拉尔语。您只需要输入母语并告诉AI您需要什么。 AI可以编写逻辑，呼叫工具，开发系统自己，完成数字世界中的几乎所有工作，并通过数字接口运行所有物理设备。将来，可能会有更多的全球人口和机器人与人们合作，这将对现实世界产生巨大影响。在此过程中，AI可以将大多数情况和数据连接到现实世界，从而为未来的进化创造条件。然后，AI进入阶段的第三个 - “自我 - argit”，其特征是“超越人”。此阶段有两个主要要素：AI将全部原始数据连接到现实世界。当前，AI的开发最快的领域是内容，数学和编码创建。我们在这三个地方看到了明显的功能。这些领域中的知识是100％定义和创建的，所有内容都在文本中，AI将了解100％的原始数据。但是其他领域和更广泛的物理世界，AI现在接触到了较知识渊博的人，这些人缺乏与物理世界相互作用的广泛的原始数据。此信息有限。为了取得超越人类的突破，有必要直接从物理世界中获得更全面和原始的数据。为了使Givive成为一个简单的例子，如果汽车公司的首席执行官想在明年重复该产品，则很可能会通过无数的用户调查或内部讨论来决定在下一辆车中运行什么，以及与竞争相比要实现的力量。保持这些能力的这些方面？ AI现在仍然很难做到。要点是，它获得的数据和信息都是研究中的所有二手数据。如果有一天，人工智能有机会连接这辆车的所有信息和数据，那么它创建的下一辆汽车将超过无数的头脑风暴。这只是人类的一个例子LD，更不用说更复杂的物理世界，AI无法通过人类知识的摘要理解。因此，要进入一个更秘密的阶段，AI需要直接从物理世界中获得更全面和更具原始的数据。就像在自主驾驶的早期阶段一样，仅依靠人类摘要和基于规则的程序来实现自主驾驶，就无法取得良好的结果。大多数新一代的自动驾驶都采用了端到端的培训方法，直接从原始的机上摄像头数据中学习，从而获得了更高水平的自动驾驶功能。尽管当今自主驾驶的相对简单问题不能仅仅依靠人类归纳的知识和政策来解决，但请记住整个复杂的物理世界。它远非足以让AI知道人类归纳的定律。只有允许AI继续与现实世界进行Makinteract，并获得更全面，更真实和实时的DATA我们更好地理解和模仿世界，发现超出人类理解的深度法律，并创造比人更强大的聪明能力。自我学习的自我随着人工智能在物理世界中的渗透更多情况，并了解物理世界中的更多数据，AI模型和代理的能力将越来越强大。我们有机会开发中性培训，优化数据过程和建模架构升级，以升级和更改自己的模型，从而实现自学。这将是AI发展的关键时刻。通过继续提高功能，未来的模型将获得新的数据并通过与现实世界的联系继续接触Refectbackeal时间。借助研究强化和持续学习机制，它们可以自由地优化，偏离并实现自我寻求和聪明的升级。每个触点都是一个很好的调整，每个注释都是参数的优化。当无数场景时实施和结果反馈周期，它们具有人类以外的智能能力，并将发展出早期的超级人工智能（ASI）。当您跨越一定的相似性时，人类社会就像按下钥匙的速度一样，技术发展速度将超出我们的想象力，而新生产力的爆炸将使人类社会进入新阶段。这种向超级人工智能的方式在我们面前变得更加清晰。在进化于AI技术和各种行业需求的爆炸时，AI还将诞生IT行业的重大变化。我们的第一个酌处权是大型模型是下一代操作系统。我们认为，由大型模型代表的技术平台将取代当前的操作系统位置并成为下一代操作系统。将来，几乎所有与现实世界相关的工具接口都将与大型模型相关联。所有用户NEEDS和行业应用程序将通过大型模型相关工具执行任务。 LLM将占用 - 用户，交互式软件调度的中间层和AI计算资源在AI期间成为OS。让我们做出一些简单的相似之处：自然语言是Paby AI中编程的语言，代理是新软件，上下文是新的内存，大型模型通过PC在PC中通过MCP等接口链接了各种工具和代理，并且代理使用A2A等协议（例如A2A）来完成许多代理和软件之间的API接口。最大的模型是吞下软件。作为下一代操作系统，大型模型将允许任何人创建无限的自然语言应用程序。未来计算世界的几乎所有软件都可以是由大型模型制成的代理，而不是当今的商业软件。潜在的开发商将从十亿美元增加到数亿美元。 previou由于软件开发的成本，狡猾的人只有少量的高价值方案是由Engineiesro开发的，即商业软件系统。将来，所有完成的用户都可以使用大型模型等工具来满足他们的需求。该模型将以不同的方式部署，并且将在所有设备上运行。调用API模型的主要方法是在早期阶段使用该模型，但看起来确实是原始的。与大型主机期间共享的共享阶段类似，每个人只有一个终端连接到大型分享主机。该方法无法解决数据持久性问题，缺乏长期记忆，实时不足，无法解决隐私和可塑性不足。将来，该模型将在所有计算设备上运行，并且存在链接状态的长期内存和状态。 Maarit还将随时更新参数和自尊，类似于我们现在在不同环境中运行的操作系统。肯定是ba根据这一判断，我们做出了一种战略选择：汤蒂·昆文（Tongyi Qianwen）选择了在AI期间创建Android的开放途径。我们认为，在LLM期间，模型的开放资源和可以穿透的方案创造的价值将大于封闭的资源模型。我们将完全选择开放资源，以充分支持开发人员生态系统，并探索对世界上所有开发人员的无尽应用程序。我们的第二个判断：超级AI云是下一代计算机。大型模型是通过AI云运行的新操作系统。该操作系统可以满足任何人的需求。每个人都将拥有十二甚至什至道路的代理，它们每天24小时起作用并在不中断的情况下进行合作，这需要大量的计算源。从传统计算以及CPU作为主要的CPU到以GPU为主要的AI计算，计算范式到数据中心也经历了革命性的变化。新的AI计算范式需要更多的更密集的com推动电源，更好的网络和更大的群集。所有这些都需要足够的能量，整个堆栈技术，数百万的GPU和CPU，使用网络，芯片，存储，数据库，以有效地工作，并每天24小时处理全球请求。它需要超大规模的基础架构和完整的技术老化，并且超级AI云可以带来巨大的请求。将来，整个世界可能只有5-6个超级云计算平台。在这个新时代，人工智能将取代能源状况，并将成为最重要的商品，驱使数千个行业的一天 - 日期工作。大多数AI功能以令牌形式开发并传递到云计算网络。令牌是未来的电力。在这个新时代，阿里巴巴云被定位为全栈人工智能服务提供商，该提供商在全球范围内提供领先的智能功能和AI云计算网络，并为开发人员提供服务最终在世界各地的AI。首先，我们拥有世界领先的大型模型-Thyi Qianwen。 Tongyi Qianwen开设了300多个型号，涵盖了所有模式并批准，这是全球开发人员最受欢迎的开放资源模型。到目前为止，Thyi Qianwen在全球范围内下载了超过6亿次，并且模型已超过170,000。这是世界矩阵的第一个开放式模型，据说是最大的模型，具有计算设备的渗透最广泛。同时，阿里巴巴云提供了一个一站式模型服务平台，该平台支持模型自定义和代理的快速开发。它还提供了一系列开发人员套件，例如AgentBay，例如Spirit Code/Qoder，以便开发人员可以轻松地使用模型功能并创建代理。其次，阿里巴巴云是AI基础架构和云计算网络世界中的第一个，也是超级AI云计算的少数平台之一在世界上可以实现垂直琴弦软件和硬件。在硬件和网络级别上，阿里巴巴云的自核存储系统，网络体系结构和计算芯片构成了阿里巴巴云的大型计算大小的最坚实的基础。阿里巴巴云努力提出一个全新的超级计算机。它还具有最先进的AI基础架构和最先进的模型，可以合作改变模型的基础架构和建筑设计，从而确保在阿里巴巴云中呼叫和训练大型模型时，它将为开发人员带来最高效率和最佳的AI云。人工智能行业的发展速度超出了我们的期望，行业对AI基​​础设施的要求超出了我们的预期。我们积极主张三年的AI基础设施建设计划为3800亿元人民币，而更多的投资将继续增加。从长期发展的角度与2022年Genai的第一年相比，我们今天看到的AI行业和客户需要接受ASI时代的到来，全球阿里巴巴云数据的能源消耗能源量表到2032年增加了10倍。这是我们的长期计划。我们认为，通过如此饱和的投资，可以促进AI行业的发展以及ASI时期的出现。过度人工智能出现后，人们和人工智能将进行什么样的合作？将来，AI将越来越强大，甚至可以生存人类智力的能力。那么我们如何与人和人工智能在一起呢？我们对未来充满了优化。随着Socrantorntients的到来，People和AI是一种新的协作方式。程序员已经可以感觉到，我们可以下一个使用编码工具的命令来创建一个我们需要在夜晚12小时内需要的系统，从中，他们可以从中可以看到人们如何看待人们ND AI将来可以一起工作。因此，我们认为，从氛围编码到从事氛围的工作。将来，每个家庭，工厂和公司都会有许多代理商和机器人每天24小时为我们服务。也许将来，每个人都必须使用100个GPU芯片为我们工作。正如电力增强了人身力量的绑架一样，ASI强烈加强了人类智力的作用。过去，我们花了10个小时，并获得了10个小时的成绩。将来，它可能会乘以AI的10小时或数百次动作。在历史的背景下，每次技术革命都将开放更多的生产力，将创建更多的新要求。人们在历史上会比以往任何时候都更强大。最后，我想放弃一切开始。 AI将重建整个基础架构，软件和应用程序系统，这将是现实世界中的主要驱动力，并发起新的智能革命周期。阿里巴巴W。生病继续与合作伙伴和客户进行投资和合作，让AI渗透该行业并共同创造未来。祝大家Yunqi的成就和愉快的会议，谢谢大家！周·吉恩（Zhou Jingren）的沟通内容：问题：我想知道您的内心优先级，因为暂停了Tongyi Big Model的大小。由于以前的通信，您似乎正在关注开放社区资源和某些用户维度中的下载次数。今天的这些尺寸会有新的想法吗？此外，您将使用哪些尺寸考虑Bool和Wanxiang等产品？周·吉恩（Zhou Jingren）：首先，我们所有技术活动的直接评估系统更多地是关于功能，包括模型的功能。如果我们谈论一般目标Qianwen和Wanxing模型，我们将对模型在各自领域的功能进行完整的审查。这是吴先生在我们导致AS时所谈论的ASI的道路I.技术路径和技术指标是第一个也是最重要的。即使重复每一代模型，也有许多技术评论是必要的。评估系统是模型开发的重要基础，这是我们技术进化的非常重要的目标。同时，社区关注和社区的爱是对模型影响的反映。因为我们具有更好的模型功能，并且还有一些打开资源的方法。开发人员更值得信赖，可以完成评论，并对模型有更好的反馈。这是自发的，不是一项运营工作。这是社区使用模型正常的实际效果提供的评论。在这方面，我和社区将继续共同努力。最重要的是要具有技术突破和能力，以真正朝着MADR的ASI方向取得额外的技术成功和发展。 Wu Yongming。问题：去年，我们看到阿里巴巴出版了许多大型模型，包括Thyi Qianwen和Wanxiang。为什么今年我们拥有如此高的速度郊游状况？是否会有像OpenAigpt5这样的单一模型来结束其模型的丰富状态？周·吉恩（Zhou Jingren）：首先，不仅是我们，而且全球整个AI模型的发展都在加速。换句话说，今天，尤其是我们整个汤蒂（Tongyi）的家庭，我们跟随这个领域的世界领导人。首先是追逐彼此。您可以看到诸如OpenAI和Google之类的模型正在加速。 AI今天进入了一段时间。换句话说，现在我们不仅与许多模型的功能或一种新思维竞争。更重要的是，一切都可以重复，现代化并做到这一点。换句话说，一切都令人难以置信 - 这是一种喂养今天模型重复效率的喂养。这是第一个方面。第二个方面是，过去，我们从唱歌中改变了LE模态模型到多模型模型，这是不可避免的趋势。无论是从语言模型本身开始，进一步涉及多模式，还是现在我们可以从视觉或听力的愿景中慢慢包含多模式，它都与我们的人类智能有关。我们不可能说有一个大型老师正在处理文本和一个大型老师处理其他方式。实际上，有必要在某种程度上合并，促进和增强每种模式的知识系统。这是一个很大的趋势。问题：我们迅速在不同领域教授模型。当我们的研发人员的锻炼有限时，这种方法会影响我们产生一些基本算法或创新想法？我们如何才能领先现代范式和应用程序方案的实施？周·吉恩（Zhou Jingren）：首先，我认为该模型的总体变化不是分散的。现在，我们谈论的是所有模型的发布，这些模型在它们后面连接。所有这些如果今天的模式，单个工作组和多模式功能，那么在当今的模型中是突破性的。有时，您需要在有特定任务的单个模态方案中进行优化，然后您可以提高整体模型的功能。在这方面，所有模型的开发不应是一个单个项目。它是整个MMODEL模型合并繁殖的一般演变的一部分。因此，在这方面，它确实是整合的。我们所有的项目计划和项目优先级都是相关且重要的链接。此外，我们不仅会积极改变和乏味的模型，而且您还可以看到，从今年年初到今天，都有迅速的发展和许多世代的模型。每一代模型的功能都得到了极大的改进，我们还积极开发下一代模型。以及今天提到的下一个版本的Thyi Qianwen，我们制作了许多当今创新的建筑思想。当我们启动它时，整个社区都适合并围绕新建筑进行相关尝试。我们可以看到，下一个Tongyi Qianwen的下一个模型也正在积极促进该模型的整个模型的现代重复。因此，它们在这方面很有帮助。该模型的开发是连续的逻辑，而不是防止最终移动的逻辑。所有国外制造商都将逐渐发展，现在，我们需要加快模型的重复和中间变化。问题：今年有一个新的技术趋势，即代理商。一些制造商将在模式下使用代理的功能，但是我们看到Qwennag模型仍然为代理提供了主要机器的模型，并且它们仍然彼此独立。您认为将来该模式和代理商的技能之间会有什么样的关系？阿里巴巴的选择是什么？周·吉恩（Zhou Jingren）：实际上，没有清楚的解决边界的解决方案。我们在模型本身中的服务还将具有代理的功能，包括使用几种基本工具。从模型开发的第一天开始，它就有一个搜索操作，它本身就是一个代理。因此，现在我们谈论的是许多模型服务，而大型模型本身也是代理商。因此，没有完整的黑色或白色逻辑。我们今天谈论的代理商的发展是该行业代理商的发展。这是其中的一部分，因为它需要对当前知识的深入了解，每个行业和某些行业知识系统。该部分仍需要一些以行业为中心的代理商的开发，并且将包括该部分。今天提到的bailianhui为主要代理提供了一些功能。该代理商的能力将逐渐包括在汤蒂·齐旺（Tongyi Qianwen）和旺氧安（Wanxiang）中。换句话说，基础模型将越来越强大，您还将Ludetouch工具。但是，如今，用于使用业务级别的工具和业务层面的调整仍然需要业务级代理人实施和解决它们。问题：我想问Jingren，目前的大技术路线没有重大差异，但这取决于如何完成。例如，在GPT-5发布后，人们通常会对某些模型更改感到沮丧，并且可能会感到模型的当前进化路线非常困难。但是阿里巴巴还提出了一种相对激进的ASI途径。如果阿里巴巴今天想保持领先地位，您认为最关键的因素是什么？这是基本算法变化，是数据还是其他？周·吉恩（Zhou Jingren）：我认为这两个大小不是相同的。目前，我们没有Openai发行的Collectionento。也许每个人都对发布的期望有很多期望，这并不意味着整个行业。我们已经看到整体改进者整个行业中每个模型的功能的T不会放慢速度。如果要使用该工具，复杂的深层推理等，则每个模型都将实现良好的发展。如您所见，我们在Tongyi Qianwen做出了巨大的发展。我认为变化的速度没有减慢。在这方面的全球投资也在加速，证明了AI模型的上限。我们还没有看过。我们仍在加速和不断变化。至于实现吴先生今天讨论的ASI，实际上需要解决许多问题。当然，从那时起，该模型就很复杂，包括处理能力以及深层的能力。我们解决的一些最好的东西，例如数学，代码和其他情况。为了真正快速访问各种工具，在模型培训技术，模型更改模型和模型结构中可能会发生许多一系列更改。最终，我们必须确保模型可以完成研究最终，能够团结起来并使用世俗的联系人来收集反馈并使用反馈来更改和升级模型。从前几代模型的发展途径中，应慢慢导致继续学习和自我完善模型的过程。存在建筑挑战，系统挑战和算法挑战。问题：您今年拥有最大的校园招聘。我希望Mawhat的改变，您是否想在进入新的年轻人进入后培养新浪潮？如果您想做ASI，您的培训或模型和先前的模型有什么区别？周·吉恩（Zhou Jingren）：对于年轻的才能，整个阿里巴巴将提供最好的环境。一方面，在这段时间里，人才非常重要。另一方面，需要创新的土地和创新的环境。融合这些方面是伟大发展和更好成就的重要基础。在一方面，我们有一个很好的模型开发。我只是谈论了整个堆栈和云计算之间的一系列组合。如果是系统端，模型模型或应用程序的组成部分，则有一个好的土地系列，可以让更多的TheTentsor加入。此外，AI期间的才能需要多功能技能，不仅涵盖算法，还涵盖了敏感的想法和对工程和许多应用的思考。幸运的是，现在我们提供了一个整体堆栈，是一个提供更好才能的土地，我们还希望剩余的才能加入我们，并能够打破我们的ASI变化。本文源自Huxiu，原始链接：https：//www.huxiu.com/article/4784402.html？f = wyxwapp 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已上传ND已经是NetEase Hao用户，该用户是一个社交媒体平台，仅提供信息存储服务。