算力部署与技术能力 - 公司已部署万卡规模的国产算力集群，适配自研与主流开源模型 [1] - 训练任务稳定性超过98%，训练与推理性能可媲美国际算力集群 [1] - 算力资源全面应用于安全风控领域的大模型训练与推理服务 [1] 行业趋势与挑战 - 通用人工智能在"规模定律"推动下快速发展，部分能力已超越人类基准 [1] - 主流旗舰级语言大模型的训练数据量已超过20T，参数规模迈入"万亿"时代 [1] - 算力资源紧张与成本上升成为制约行业继续突破的关键因素 [1] 技术创新路径与成果 - 公司通过优化模型参数效率、数据应用效率、计算效率"三大效率"来提升模型响应速度与知识规模 [2] - 公司构建了涵盖语言、推理、多模态的全尺寸、全模态、全面开源的大模型体系 [2] - 全球首个开源的万亿思考大模型Ring-1T展现了领先的逻辑推理和代码能力，数学能力达国际数学奥林匹克竞赛银牌水平 [2] 效率提升与成本优化 - 通过创新训练方法，Ring-1T模型将训练效率提升了近一倍 [2] - 采用演进式思维链技术，在保障思考正确率的同时显著降低token资源消耗 [2] - 实现了任务效果与计算成本之间的"帕累托最优" [2] 发展理念与未来展望 - 公司认为理想的未来是AI助力人类放大能力，实现人机高度融合与协作 [2] - 在提升智能化水平的同时，强调确保AI技术遵循伦理与安全可信 [2]