35 Large State-Owned Enterprises Tested: Causality World Model Deployed
Chinese company Zhongshu Ruizhi has unveiled "AI for Reasoning," a causal world model that helps enterprises make decisions in critical scenarios such as oil drilling, energy, and finance. The system has been deployed at over 35 major state-owned enterprises, covering 800+ business scenarios, and has made zero hallucination errors over 15,000 hours of operation.
2020 में स्थापित चीनी कंपनी Zhongshu Ruizhi ने एक कारणात्मक विश्व मॉडल विकसित किया है जो वर्तमान AI प्रणालियों की महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेने में असमर्थता की समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। WAIC सम्मेलन में कंपनी ने 'AI for Reasoning' प्रणाली प्रस्तुत की, जिसमें 'मेटा-कारणता' की अवधारणा और कारण-कार्य संबंधों के निर्माण और विकास के लिए एक गतिशील इंजन शामिल है। डेटा सहसंबंध पर आधारित पारंपरिक दृष्टिकोण के विपरीत, यह मॉडल व्यावसायिक कारणता और यांत्रिक नियमों का उपयोग करता है, जिससे न केवल जोखिमों की पहचान होती है बल्कि उनके विकास और हस्तक्षेपों के परिणामों का पूर्वानुमान भी लगाया जा सकता है। यह प्रणाली पहले से ही तेल और गैस, ऊर्जा, विनिर्माण और वित्त जैसे उद्योगों में 35 से अधिक बड़े सरकारी उद्यमों में तैनात है, जो 800 से अधिक परिदृश्यों को कवर करती है। उदाहरण के लिए, तेल ड्रिलिंग में, मॉडल दुर्घटना से 15-20 मिनट पहले रिसाव और गैस विस्फोट के बारे में चेतावनी देता है, जटिल स्थितियों के मूल कारण का पता लगाने की सटीकता 94% है, और झूठी चेतावनियों की संख्या 40% कम हो जाती है। कंपनी ने 'कारणात्मक विश्व मॉडल प्रौद्योगिकी पर श्वेत पत्र' भी प्रकाशित किया है, जिसमें पद्धति का विस्तार से वर्णन किया गया है: पाँच स्तंभ, जो आधुनिक भाषा मॉडलों की पाँच कमियों के अनुरूप हैं - तथ्यात्मक मतिभ्रम, पूर्वानुमान के बिना विवरण पर ध्यान केंद्रित करना, समय आयाम का अभाव, पूर्व-सत्यापन की असंभवता और नियमों का संचय। Zhongshu Ruizhi का दृष्टिकोण भौतिक मॉडलों पर केंद्रित मुख्य धारा से भिन्न है: कंपनी भौतिक नियमों के बजाय व्यावसायिक कारणता पर जोर देती है, और पहले ही शून्य-त्रुटि सहनशीलता वाले परिदृश्यों में औद्योगिक कार्यान्वयन प्राप्त कर चुकी है।
स्रोत: QbitAI 量子位 —
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