iFlytek anuncia una importante actualización de su modelo de razonamiento profundo, StarFire X1. Esta actualización se centra en mejorar sus capacidades de aplicación en diversos campos como las matemáticas, la medicina y la educación, introduciendo una serie de mejoras e innovaciones.
La capacidad matemática de StarFire X1 ha mejorado significativamente, especialmente en la resolución de problemas de nivel competitivo. A pesar de tener un menor número de parámetros que otros modelos del sector, StarFire X1 se compara favorablemente con modelos como DeepSeek R1 y modelos similares de OpenAI en tareas matemáticas. Los usuarios pueden probar sus habilidades matemáticas a través del sitio web o la aplicación de iFlytek StarFire, introduciendo directamente diversos problemas matemáticos para su verificación.
Simultáneamente, el lanzamiento del modelo de lenguaje grande StarFire X1 para el sector médico marca un nuevo hito para iFlytek en este campo. Basándose en una extensa base de conocimientos médicos y datos de diagnóstico de alta calidad, el modelo de lenguaje grande StarFire para la medicina puede ofrecer consejos más precisos sobre consultas de salud y diagnósticos de enfermedades. Su integración con los historiales médicos de los usuarios permite respuestas más personalizadas, solucionando el problema de la falta de practicidad en las consultas médicas con IA anteriores.
Además, se han actualizado el asistente docente StarFire y el asistente judicial con IA. El asistente docente StarFire ha sido optimizado en el diseño de la enseñanza y la interacción en el aula, ofreciendo a los docentes sugerencias didácticas más lógicas e inspiradoras. El asistente judicial con IA ha mejorado su capacidad de razonamiento jurídico, aumentando la precisión en la revisión de pruebas y el resumen de opiniones judiciales, proporcionando un apoyo más fiable al trabajo judicial.
iFlytek y Huawei han lanzado conjuntamente una versión mejorada de la unidad StarFire. Esta unidad no solo admite el razonamiento profundo de doble motor, sino que también ha optimizado significativamente el rendimiento del razonamiento, garantizando la aplicación en diversos sectores.
