最近，Chuansshen Yulian系列系列的在线发布在Xin Everbright中心举行。 Chuansshen Yulian发布了Rendu Double Brain深入思考Model-T1（Rendu Big Model-T1），这在大型模型领域贡献了另一个创新的成功。然后，您可能会很好奇，为什么Chuanshen Yulian今天在大型模型中出现时继续推出大型模型？信心从何而来？跟随数据猿总编辑张扬菲（Zhang Yanfei），Chuanshenyulian的创始人Enpei和Chuanshenyulian研究所的主任Zheguyu在3月24日在线揭示秘密，以揭示Chuanshen Yulian Research Institute的主任，该研究所与当前大型模型一起发行了Y型ZHANG模型，该模型与当前的模型：在市场上，诸如DeepSeek，Qianwen，doubao等的许多车型模型，您为什么还想加入？他恩佩（Enpei）：我们不仅仅是进入游戏。以前在gpt beca之前我很受欢迎，我们在法律，语言服务等领域进行了研究并应用了庞大的模型技术。去年5月，Openai的Sam Altman提到了与GPT5和GPT6的数据和推理分离，我仍然受到刺激，因为我们实施了技术，我认为我们应该站起来争取更多的冲突。由于我们尚未在主TOB上发布任何公开发布，因此我们于2024年11月正式发布了Rendu Double-Brain Model。T1 Thought的最新深度版本于2月初发布，但在Chuanshen A的第一周年纪念日中发布了我们的年龄第一周年，以进一步结合我们在大型大型型号中的技术收益。张扬菲（Zhang Yanfei）：Tekis是您将与主要制造商竞争的数字分离信心的数字分离？他恩佩（Enpei）：要准确，我们的信心来自创意。这是我们过去，现在和未来所有创新的基础和信心。我们完全团结起来开发基础算法概述了建筑模型，并通过中国信息与通信技术与通信技术的开源验证，并实现了完全的独立性和自由。当然，更重要的是“根原始”技术也取得了“更先进的”。我们一遍又一遍地领先于大型模型时代，这证实了我们的技术进步。这是真正的信心。当然，数字推力的分离是我们大型模型的建筑设计。基于数字推力的结构NG分离，大型T1“双重大脑”实现了联合理解，并实现了具有9B参数的小参数的巨大智能，并且可以将其性能与大型模型进行比较，该模型具有数十倍的参数量甚至一百倍。同时，根据这种体系结构，我们的大型模型在实时研究和长T中发展了ERM内存功能可以与业务数据深入集成而无需离开现场（私人领域），而没有专业和技术人员，并且可能会继续实时学习新的客户数据。在Ai Zhang Yanfei中非常深刻的思考并取得了革命性的成功：Rendu Big T1似乎具有其独特的能力，那么它显示出什么方面？ She Zheguyu：Rendu Big Model-T1HA在多维思维，高效率和其他基本功能中取得了新的突破，例如实时研究，长期记忆和高性别参考，对Rendu Double Brain大型模型的基础，并解决了当前情况。如何确保数据安全和控制是许多工业问题，例如AI实际上如何开发出结构化的思维能力，如何减少模型的能源消耗和建模模型以及如何确保数据安全和控制，这是数字变化的好选择。总而言之，Rendu Big Model-T1取决于Zann神经网络的体系结构所发展的自己，深入理解和处理人类等信息，并实现复杂的逻辑推理和抽象思维。现在，我将为您带来一些详细的显示。结构思维：推理更清晰，更好。 Rendu Big Model-T1可以通过许多逻辑清晰的步骤打破复杂的问题，并逐步研究和解决它们。思维过程更清晰，更解释，不再是“记录”的难以理解的形式。例如，在解决数学问题时，从问题审查中可以清楚地看到Rendu Big Model-T1，获取已知信息，形成最终解决方案的方程式。它不仅使用户更容易理解模型的推理过程，而且可以显着提高效率并解决问题解决方案。图注意：Rendu Double Brain-T1-9B和600B+开放模型智能判断的结构化思维能力的比较：直接解决了简单的问题，对复杂问题的深入思考。 Rendu Big Model-T1可以自动确定问题的复杂性。有关简单的问题，请直接给答案，避免不必要的深入思维过程。例如，当被问及“ Hello”的含义时，Rendu Mockup-T1将直接给出答案，而无需开始复杂的深度思考过程。相比之下，许多大型模型仍然会执行复杂的思维过程，甚至面临简单的问题，这些问题的效率低和能耗高。图注意：Rendu Double Brain-T1-9B智能判断演示图图形显示：易于理解和清晰，易于理解。在输出结果时，Rendu Big T1采用了图形显示方法，使复杂的信息更易于理解。例如，当被要求研究水分子与二氧化碳分子之间的关系时，将直接以O的形式呈现Rendu Big Model-T1F描述，这不仅对用户清楚，而且可以显着提高信息传输的效率。许多大型模型只能用代码或文本描述。图注意：与实施多幕科应用程序相比，Rendu Double Brain-T1-9B和600B+开源大型模型概述了图形显示，RENDITPRISE智能生产力的重建Zhang Yanfei：行业应用程序：行业应用程序是用于PA现场测试的大型模型的测试字段。 Rendu Big Model-T1的当前实施方式如何？ ENPEI：基于深度数据应用功能，Rendu Big Model-T1在许多领域（例如航空航天，生物医学，金融和法律）中开发了常见案例，这些案例显示了强大的数据处理和评估能力。张扬菲：让我们详细谈论它。例如，在医学研究的热门方向上，科学的AI非常普遍。有什么案例可以共享大型T1？他enpei：ai for scienCE是关键和农场专家。例如，我们与领先的干细胞科学家的科学家合作，生产了全面的干细胞研究，进行全面的干细胞研究，并为健康的伴侣开发末端小规模。Model-“用于Enershame”，再加上有机干细胞生物学疗法和人工智力，以实现整个发现诊断 - 发现 - 发现 - 发现 - 诊断型探索 - 搜索型探索的大型增强模型。注意：图片：Zhao Chunhua教授是副合金干细胞的父亲，分享了Zhang Yanfei与2055年BOA合作伙伴BOAO合作伙伴会议大会：我听说您也与DeepSeek有联系吗？在雨 - 分析决策过程中，用户还需要确保安全和控制自己数据的能力。因此，我们启动了一台双模型多合一机器，以便敏感的数据层使用任何程度的大型模型，而应用层可以选择DeepSeek或其他大型模型s确保数据安全和业务灵活性。为智能天气绘制新的蓝图，并共处具有技术的安全性生态系统：您未来的前景是什么？他的恩佩：就业务定位而言，Chuanshen模型的研究和建筑的原始深层概述在我们的两个方向上都在很大程度上。一种是赋予科学研究的能力，即AI对科学的流行方向，另一个是形成Dhead，实现所有人与“所有大脑的连贯性”的相关性，从而使人工智能赋予我们生活的每个角落。从工业生态学的角度来看，我们参与了一些原始公司的部队，以开始原始联盟，向合作伙伴开放技术，并共处国内原始AI研究和应用生态系统。通过独立的研发和原始技术，我们可以摆脱对外国技术的希望，确保免费DOM和控制基本技术，并为该国开发安全可靠的AI生态系统。双脑深思熟虑的Model-T1的发布不仅是参数竞争期结束的表达，而且是纽瓦质量和效率革命开放的里程碑。我们坚信，双脑深思熟虑的Model-T1将进一步展示不同的竞争优势，并且具有过高的性能和良好的心理能力，这将是企业数字化转型的新质量。