AutoGLM瞑想それは、スマートスペクトラムAIの立ち上げである。自律知能搭載同時に考え、同時に行動するデータ検索、分析、レポート作成が可能で、ボディーインテリジェンス産業調査、AIインパクト分析、レトロカメラ推奨など9つの主要シナリオをカバーする。その中核はフルスタック大規模モデリング技法これには、GLM-4ジェネリック・コンピテンシーとGLM-Z1リフレクティブ・コンピテンシーが含まれる。シナリオとしてのモデル発展の方向性現在、ボディインテリジェンス産業の資金調達は活発で、市場規模は2025年に数兆元に達する見込みだが、技術標準の不足や重複建設などの課題に直面している。ジェネレーティブAI市場は今後5年間で5.5倍に成長し、オープンソース技術が企業のインテリジェント化を加速する。
詳細
I. AutoGLM熟考の中核機能と技術
- コンピテンシー志向
- 人間の心をシミュレートするデータ検索→分析→レポート作成完全なプロセス。
- バッキングマルチモーダル・オペレーション(ウェブ閲覧、アプリケーションの呼び出しなど）、従来のAIによるテキストのみのインタラクションの制限を打破する。
- テクノロジー・アーキテクチャー
- 瞑想モデルGLM-4 Generic Competencies、GLM-Z1 Reflective Competencies、Enhanced Learning Techniquesの統合。
- フルスタックの社内調査言語的、視覚的、マルチモーダルな理解能力を統合することで、外部からのスティッチング依存を回避。
- アプリケーションシナリオシナリオの種類 具体的なケース 業界研究 具現化された知性 Aシェアのホットスポット分析、生成AIは知識の生産モードを破壊する 消費の意思決定 レトロカメラのススメ（ニコンDf、富士フイルムX100S）、MacBook Airとシャオミノートブックの比較 ライフスタイルサービス 香港3日間の旅のヒント（小紅集のリアルレビューと組み合わせる）、子供向けプログラミング入門（Pythonは知恵スペクトルモデルを呼び出す）
第二に、ボディ・インテリジェンス業界のダイナミクスである。
- 政策と資本
- 2025年は『政府業務報告』に盛り込まれ、北京と広東省は特別行動計画を導入した。
- 2025 年初めの2ヶ月間で27件、総額44億5,000万ドルの資金調達が行われ、2024年通年の総額に迫った。
- 技術的ブレークスルー
- 共通プラットフォーム北京人型ロボットイノベーションセンターがマルチコンフィギュレーション対応の「Wisecracker」をリリース。
- シナリオ・ランディングAzure Factory 30%における生産効率の改善、ユビキティロボティクスが産業グレードのタスクを完了。
- 課題とリスク
- 技術的ボトルネックセンシング、意思決定、実行のリンクが十分に成熟しておらず、高精度のデータセットが不足している。
- 業界のペインポイント研究開発の重複、標準の欠如、一部の企業の高騰。
III.ジェネレーティブAI市場の展望
- 技術的進歩
- 2017-2022年までに画像生成の忠実度を5倍向上させ、テキスト、コード、デジタルヒューマンポリモーフィック出力をサポート。
- 市場予測
- 中国のジェネレーティブAI市場は今後5年間で5.5倍に成長し、1,000億ドルに達する（2025年以降は企業用途が割れる）。
- オープンソースの影響
- DeepSeekのようなオープンソースモデルが業界の敷居を下げ、国産演算能力のコスト低下が技術の普及を後押ししている。
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