中广天择回应:成功中标华为AI大模型数据采购项目

中广天择回应:成功中标华为AI大模型数据采购项目

admin 2024-12-26 新闻 15 次浏览 0个评论

中广天择回应:成功中标华为AI大模型数据采购项目

**中标华为AI大模型数据采购!中广天择最新回应**

2024年12月24日,中广天择(603721.SH)在其官方微信公众号上发布了一则令人振奋的消息:公司成功中标华为AI大模型数据采购项目。这一消息不仅标志着中广天择在AI数据服务领域取得了重要进展,也引发了业内对其市场前景与盈利能力的广泛关注。自今年2月正式开展服务大模型厂商的音视频语料业务以来,中广天择在短短十个月内,已经与多家知名大厂及AI独角兽公司达成了近四十万小时的高品质语料付费合作。

中标华为的消息一出,资本市场立即作出了反应。午市开盘后,中广天择的股价虽然一度跌停,但随后迅速反弹,尽管最终仍以跌幅8.29%报收。这种剧烈的市场波动反映了投资者对公司前景的复杂情绪。一方面,中标华为这样的行业巨头无疑提升了中广天择的市场地位和品牌影响力;另一方面,投资者也对公司在AI数据服务领域的盈利能力持谨慎态度。

面对市场的种种猜测和疑问,中广天择的工作人员在接受记者采访时给出了详细的回应。他们表示,供应给华为的语料与此前供应给万兴科技、阶跃星辰的语料在内容上并无太大差异。然而,为了满足华为的训练需求,这些语料需要经过公司内部的专业处理,以确保其准确性和有效性。这一处理过程不仅体现了中广天择在数据质量控制上的高标准,也展示了公司在AI数据采集和处理方面的专业实力。

工作人员还透露,自今年2月开展音视频语料业务以来,中广天择已经积累了丰富的经验,形成了一套高效的语料生产和加工体系。目前,公司已经对高质量原数据及高质量精加工数据集成品进行了持续升级,并在有效布局包括标注前置等从SOP源头改革数据集质量的系统工作。这些努力不仅提升了公司的数据解决方案能力,也为未来与更多大模型厂商的合作奠定了坚实基础。

中标华为AI大模型数据采购项目无疑为中广天择带来了更多的市场机会。随着AI技术的不断发展,大模型作为一种系统性技术解决方案,越来越受到行业内外的关注。这些大模型具备强大的处理能力,能够利用深度学习技术在海量数据中提取有价值的信息,广泛应用于自然语言处理、图像生成等诸多领域。而中广天择作为AI语料供应服务领域的新兴力量,其高质量的数据资源和专业的服务能力无疑将受到更多大模型厂商的青睐。

事实上,中广天择在AI数据服务领域的优势不仅体现在高质量的数据资源上,还体现在其强大的数据处理能力上。公司拥有一支专业的数据处理团队,能够根据客户的需求对数据进行精准的处理和分析。这种高效的数据处理能力不仅提高了数据的准确性和有效性,还为客户提供了更加个性化的服务体验。未来,随着AI技术的不断深化,数据的价值将进一步凸显,中广天择在数据处理方面的优势也将更加突出。

值得一提的是,中广天择在发展过程中始终注重技术创新和研发投入。公司不仅拥有一支高素质的研发团队,还与多所高校和科研机构建立了紧密的合作关系。这些努力不仅提升了公司的技术实力,也为公司在AI数据服务领域的长期发展提供了有力保障。未来,中广天择将继续加大技术创新和研发投入力度,推动公司在AI数据服务领域不断取得新的突破和进展。

中标华为AI大模型数据采购项目不仅是对中广天择过去努力的肯定,也是对公司未来发展的激励。公司方面表示,将以此次中标为契机,进一步加强与华为等行业巨头的合作,共同推动AI技术的创新和应用。同时,公司还将继续拓展音视频语料业务,与更多的大模型厂商建立合作关系,为客户提供更加全面、专业的数据服务。

对于投资者而言,中广天择中标华为AI大模型数据采购项目无疑是一个值得关注的投资机会。尽管短期内公司的股价可能受到市场情绪的影响而出现波动,但从中长期来看,随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展,中广天择在AI数据服务领域的市场地位和盈利能力有望得到进一步提升。因此,投资者可以保持对公司的关注,并在合适的时机进行投资布局。

除了投资者之外,中广天择的成功中标也为整个AI行业树立了榜样。作为AI语料供应服务领域的新兴力量,中广天择通过自身的努力和创新,不仅提升了自身的市场地位和品牌影响力,也为其他企业提供了借鉴和学习的范例。未来,随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展,将有更多的企业参与到AI数据服务领域中来,共同推动AI产业的发展和进步。

总之,中标华为AI大模型数据采购项目是中广天择在AI数据服务领域取得的一次重要突破。这一突破不仅提升了公司的市场地位和品牌影响力,也为公司的未来发展奠定了坚实基础。未来,中广天择将继续保持创新和进取的精神,不断推动公司在AI数据服务领域取得新的突破和进展,为AI产业的发展和进步贡献更多的力量。

1.中广天择回应:成功中标华为AI大模型数据采购项目介绍

第一次发布 2022年
作者 和辅
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