AI模型OpenEurollm：欧洲的AI秘密武器揭示了 - 对Chatgpt和DeepSeek的令人兴奋的答案

20个顶级机构合并：语言障碍？ OpenEeurollm确实使AI多语言 - gamuchanger？

OpenEeurollm是一个令人兴奋的项目，作为欧洲领先的AI语言模型（例如Chatgpt和DeepSeek）的欧洲答案。这个雄心勃勃的项目结合了二十个领导的研究机构，公司和欧洲高性能数据中心的专业知识，以开发一种不仅有效的语音模型，而且还具有透明，多语言，并且适应了欧洲的文化和监管特殊性。

OpenEurollm的开放方法

已经在项目开始时，重点是创建专有，通常不透明AI系统的替代方案。尽管诸如Chatgpt和DeepSeek之类的模型通常基于专有数据和封闭的开发过程，但OpenEeurollm从一开始就遵循开放方法。 “透明度和开放性是项目所基于的核心价值，”旨在使开发方面的各个方面的开发人员（从培训数据和算法到评估方法）使它们公开访问。这种理念不仅使研究人员和开发人员能够积极地为进一步的开发做出贡献，还可以增强用户对技术的信任。

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多语言作为中心特征

OpenEurollm的另一个主要特征是针对多语言的一致方向。在以语言和文化多样性为特征的欧洲中，该项目依靠支持候选国家的所有24种官方语言和其他语言。总共将涵盖35种语言，包括阿拉伯语，中文，印地语，日语，韩语，俄语和土耳其语。这种广泛的语言支持是减少语言障碍并进一步整合欧洲内部市场的关键步骤。人们特别关注语言处理的质量，因此，在自然语言处理中经常忽略的较少的普遍语言是在与英语等广泛语言相对应的水平上处理的。

与Chatgpt和DeepSeek的比较：可持续发展

与Chatgpt和DeepSeek相比，OpenEeurollm在几个方面根本不同。尽管Chatgpt通常基于付费模型，而DeepSeek正处于自由访问的阶段，但OpenEeurollm追求了长期确保可持续和开放式可访问性的目标。这种成本结构旨在确保欧洲公司，公共组织以及最终所有感兴趣的用户都可以访问最新的AI技术，而无需依赖昂贵的专有解决方案。

透明训练方法

来自OpenEurollm的培训方法也从其他模型中脱颖而出。尽管Chatgpt以人为反馈（RLHF）的强化学习形式使用广泛的人类反馈，而DeepSeek则依赖于最小的人类监督，但OpenEeurollm却基于透明且协作的开发模型。与Laion，OpenSCI和OpenML等开源社区的合作是该项目的中心。这种紧密的合作不仅应促进技术创新，还应发展道德和文化方面。

文化适应和语言多样性

文化适应的特殊性是OpenEeurollm的另一个重要支柱。在全球语音模型通常几乎不考虑各个文化和语言的细微差别时，该项目对确保文化适当性特别重要。这意味着不仅语言特殊性，而且文化背景和特殊性都流向了内容的处理和解释。 “多语言，语言和语音透明度的平等”是中心原则，应有助于维护欧洲的语言多样性，同时使获得高质量AI技术的访问权力。

资源及其挑战的武器

OpenEeurollm认识到，收集足够高质量的培训数据的挑战以及机会。该项目正在为数据语料库的构建和维护投入大量资源，这些资源是专门针对低资源语言需求量身定制的。目的是创建一个模型，该模型还达到具有复杂形态结构（例如捷克语）语言与广泛语言的语言相同的质量标准。这种野心强调了该项目的主张，不仅在技术上，而且在文化和语言上以未来为导向。

欧洲监管作为基础

欧洲法规在OpenEeurollm的发展中起着核心作用。与许多国际项目相反，该模型是在严格和同时创新的欧洲监管框架内开发的。特别是，在该项目的每个步骤中都考虑了欧洲范围内的SO -Call AI法案，该法案规定了欧洲范围内的道德标准和使用人工智能的准则。这确保了OpenEurollm不仅在技术上领先，而且在道德和法律上也是如此。遵守欧洲价值观和法规会建立信任，并确保该模型在不同的应用领域负责任地使用。

AI技术的民主化

人工智能技术的民主化是该项目的另一个LeitMotif。由于开源方法，AI的巨大潜力不仅应保留给少数大公司，而且应该使每个人都可以使用。欧洲公司，公共机构和研究机构同样受益于开发的工具和技术。这一广泛创造的可及性促进了欧洲的竞争力，并增强了非洲大陆的数字主权。

欧洲的结构合作

这样一个广泛的项目的组织和协调需要涉及的合作伙伴之间的密切合作。 OpenEeurollm由布拉格Karls大学的JanHajič领导，而来自AMD Silo AI的Peter Sarlin担任联合经理。二十个欧洲主要机构的参与强调了该项目的泛欧特征，并表明欧洲的AI发展是一项普遍的事业。这些机构包括著名的研究机构，例如卡尔斯大学布拉格，埃利斯学院Tübingen，Fraunhofer IAIS和JülichResearch Center。同样，Alph Alpha和AMD Silo AI等重要公司以及欧洲高性能计算中心（EuroHPC中心），例如巴塞罗那超级计算中心，为该项目的实施做出了重大贡献。

跨学科的合作和建议

合作以结构化和跨学科的方式进行。大学和研究机构专注于科学基础和创新，而公司将其专业知识在实际实施和市场启动方面带来了专业知识。必要的计算能力由配备最新基础架构的专业EuroHPC中心提供。此外，该项目得到了一个开放的战略合作伙伴委员会的支持，该委员会在全球范围内认可的专家，例如托马斯·沃尔夫·冯·霍格格（Thomas Wolf von huggingface）和埃勒特雷（Eleutherai）和矢量研究所（Vector Institute）闻名的科林·拉弗尔（Colin Raffel）。这种战略建议可确保OpenEeurollm始终保持时间脉动，并基于最新的技术发展。

欧盟委员会的资金

作为数字欧洲计划的一部分，欧盟委员会推广该项目的促进强调了OpenEeurollm对欧洲数字未来的重要性。最初的融资为5600万欧元，并且涉及合作伙伴的进一步资金前景，很明显，该项目在欧洲人工智能景观中不仅在技术上，而且在经济上和战略上都起着关键作用。财政支持使开发商可以从事长期的研发项目，测试创新方法并始终保持道德和监管标准。

促进开放科学和开放数据

OpenEeurollm的另一个有趣的方面是专注于促进开放科学和开放数据。通过披露所有纪录片，来源代码和培训方法，创建了一个生态系统，可以自由访问知识，可以用于感兴趣的每个人。这种透明度不仅有利于科学进步，而且可以通过广泛社区的反馈来持续改进模型。因此，科学家，开发人员和公司可以直接流入进一步的开发并测试新应用程序。这创建了一个动态的平台，在公开对话中，技术创新和社会需求满足了技术创新和社会需求。

保存欧洲的文化认同

除了纯粹的技术进步外，保持欧洲的文化认同是OpenEeurollm的核心关注点。在一个日益全球化的世界中，大型技术集团经常提供标准化的解决方案，该项目故意依靠区域特殊性和文化多样性。语言和文化知识融入模型中的整合使内容不仅可以正确地语言处理，而且可以在文化上敏感地处理内容。这意味着，例如，可以以必要的深度和准确性来解释文学文本，历史文档或区域方言。当开发商强调项目的文化取向时，“欧洲的多样性是我们的力量。”

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语言处理方面的挑战

不应低估与语言与复杂形态结构的处理和整合相关的挑战。例如，在分析和处理单词形式方面，捷克语，芬兰语或匈牙利语等语言都有特殊问题。但是，OpenEeurollm将这些挑战作为开发自然语言处理中创新方法的动力。通过使用最新的算法以及与各自语言学专家的密集合作，其目的是实现这些语言与国际语言相同的表现。这种对语言正义的承诺不仅增强了对技术的信任，而且还促进了欧洲境内的文化融合和跨文化交流。

长期观点和行业 - 特定应用程序

OpenEurollm的长期观点是遥不可及的。除了在文字处理和对话系统中进行直接使用外，还将开发用于各个行业的专门模型。例如，该模型可用于医学研究，法律建议或教育工作。这些领域中的每一个都需要具体的调整以及对各自的技术语言和术语的深入了解。由于OpenEurollm的开放架构，来自不同领域的专家可以参与进一步的开发，并适应其行业需求。这种跨学科性是比刚性专有系统的巨大优势。

支持中小型公司（SME）

另一个令人兴奋的应用领域是欧洲中小型公司（SME）的支持。这些公司通常缺乏投资昂贵的专有AI解决方案的资源。 OpenEeurollm提供了使用最新AI技术的机会，而无需依靠外部服务提供商。这不仅促进了中小企业的竞争力，而且通过使创新民主化并使关键技术更加轻松地使整个欧洲经济增强了整个欧洲经济。

高性能计算中心的作用

在这种情况下，不得低估高性能数据中心，尤其是EuroHPC中心的作用。这些中心提供了必要的基础架构，使其能够有效地处理大量数据并实时执行复杂算法。没有这种技术支持，几乎无法实现OpenEeurollm的雄心勃勃的目标。研究机构和数据中心之间的密切合作确保了发展始终基于最新的艺术状态，并且可以灵活地适应不断变化的要求。

道德和发展的透明度

OpenEeurollm在道德问题和负责使用人工智能方面还发挥着开创性的作用。在有关人工智能的公开辩论中，诸如数据保护，算法公平和避免偏见之类的主题变得越来越重要。因此，该项目从一开始就整合了机制，以确保所有过程都是透明且可理解的。使用所有数据源，培训方法和评估指标的开放文档使独立专家能够在早期阶段不断审查该模型并确定任何矛盾之处。 “道德和透明度不是其他选择，而是我们工作的基本支柱，”项目经理一次又一次地强调。这种态度极大地有助于加强公众对AI系统的信任，并为负责任的技术铺平道路。

社区的融合

该项目的主要成功因素也是社区的密集融合。科学家，开发商，企业家和感兴趣的公民有机会积极参与OpenEurollm的进一步发展。定期的研讨会，在线论坛和会议创造了一种活泼的交流，有助于不断提出和改善技术进步。这种参与方法不仅促进了创新，而且还提高了人们对越来越数字化的世界中开放研究和协作发展的重要性的认识。

欧洲人工智能发展的合作

各个欧洲机构之间的合作令人印象深刻地表明，通往主权和独立的AI发展的途径并不是通过共同的努力以及知识和资源的交换来实现民族独奏的目的。 OpenEeurollm是一个生动的例子，说明了一个项目如何由合作和共同责任促进整个非洲大陆的责任。科学专业知识，工业知识和技术基础架构的捆绑使开发创新的解决方案远远超出了单纯的文字处理，并在数字化转型中设定了新的标准。

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OpenEeurollm的视觉和附加值

总体而言，可以说OpenEeurollm不仅仅是另一个AI项目。这是一项有远见的事业，旨在加强欧洲的数字主权，保持文化和语言多样性，同时访问所有人都可以访问的最新技术。通过开放性，透明度，跨学科合作以及对多元化社会需求的深入了解，OpenEurollm成为一个开拓性项目，可以可持续地塑造欧洲人工智能的未来。

社会和文化挑战的融合

OpenEeurollm的成功不仅取决于技术实施，而且还取决于将社会，道德和文化挑战纳入发展过程的能力。在技​​术发展进步速度更快的时候，还必须考虑相关的社会和文化方面。正如OpenEurollm在OpenEurollm实践的技术与社会之间的密切合作是一个面向未来的模型，可以作为进一步项目的模型。这表明，在连接双方时，进步和传统可以齐头并进。

OpenEeurollm作为欧洲AI的未来模型

OpenEeurollm是一个在许多方面取得新基础的项目。它代表着满足欧洲特定要求和价值的开放，透明和道德负责的AI发展方向的重要一步。该项目着重于多语言，文化敏感性，公开合作和监管合规性，不仅为技术发展树立了新的标准，而且还促进了跨文化对话和民主参与数字未来。研究，行业和公共部门之间的密切合作表明，欧洲合作构成了创新和进步的强大基础 - 这一基础使挑战能够共同解决并利用远远超出纯粹技术领域的机会。

欧洲AI景观新时代的象征

从这个意义上讲，OpenEurollm是欧洲人工智能景观时代新时代的象征，开放性，多样性和社区责任是核心指南，并为数字主权的未来铺平了道路。

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开放的语音模型具有改进的逻辑思维，以实现欧洲强大而透明的人工智能

欧洲领先的AI公司和研究机构将其实力和专业知识捆绑在一起，以开发下一代的开源语言模型，并在前所未有的合作中以极大的改进逻辑思维： OpenEurollm项目。 Fraunhofer智能分析和信息系统IAIS IAIS也是该财团的一部分。

20个领先的欧洲研究机构，公司和EuroHPC高性能数据中心将开发一个功能强大，多语言的大型语言模型，用于商业，工业，科学和公共应用。将这些透明且合规的开源模型民主化，并通过开放数据集，以供其创建与高质量AI技术的创建数据集。他们加强了欧洲公司在全球市场上的竞争力，以及公共组织提供有效公共服务的能力。

尽管已经有许多这样的项目，所有这些项目都无法跟上美国（OpenAI，Meta＆Co。）或中国（DeepSeek，Alibabas Qwen＆Co。）的竞争从科学来看，初创企业和开源场景融合在一起。大型EuroHPC中心的连接-JSC，BSC，Cineca，CSC-这是欧洲最大的超级计算机，具有相应的基础设施和必要的专业知识。

OpenEurollm项目迫切需要增强欧洲的竞争力，研究技能和数字主权。这是减少欧洲AI产品开发和优化的进入障碍所必需的技术基础设施的杰出例子。该项目依赖于欧洲技术生态系统中广泛认可的社区价值观的透明度，开放性和参与。这些模型是在强大的欧洲监管框架内开发的，以便将最高的技术卓越与欧洲价值相结合。

与Laion，Open-SCI和OpenML等开源和开放科学社区以及其他全球认可的专家合作：在开放战略合作伙伴委员会内部，例如Thomas Wolf（Huggingface），CE Zhang（AI），Colin Raffel，Ce Zhang（一起） （Eleutherai，Vector Institute），Alice OH（KAIST）和Melanie Mitchell（Santa Fe Institute）确保模型，软件，数据和评估是完全开放的，并且可以针对特定的行业和公共使用量身定制。这些强大的多语言模型既保留语言和文化多样性，又使欧洲公司能够在AI时代开发高质量的产品和服务。

该项目被授予欧盟步骤密封件（欧洲平台的战略技术），建立在欧洲早期的项目以及合作伙伴的经验和专业知识的基础上，它们是高质量数据的大量存储库，并且已经开发了飞行员LLMS。该财团于2025年2月1日从事其工作，并由欧洲委员会资助，作为数字欧洲计划的一部分，拥有2000万欧元。

在德国，埃利斯学院Tübingen，Jülich研究中心，TübingenAiCenter（Tübingen大学），Alph Alpha，Alph Alpha，Startup Ellamind和Fraunhofer Iais参加。

整个财团包括

大学和研究机构

• 查尔斯大学（正式和应用语言学研究所），捷克（协调员）
• 法国语言技术联盟EDIC（ALT-EDIC）
• 荷兰埃因霍温技术大学
• 德国埃利斯学院
• 德国Fraunhofer Iais
• 瑞典的Lindholmen科学园（AI瑞典）
• 芬兰赫尔辛基大学
• 奥斯陆大学挪威
• 芬兰图库大学
• 德国Tübingen大学（德国TübingenAI中心）
• 德国研究中心Juelich（FZJ）

公司

• 芬兰的Silo Genai（AMD Silo AI）（共同领导）
• 德国Alpha Alpha Research
• 德国Ellamind
• 莱顿，法国
• 西班牙PROMPSIT语言工程

EUROHPC中心

• 西班牙巴塞罗那超级计算中心
• 电影中心财团，意大利
• CSC-芬兰IT科学中心
• 德国Juelich超级计算中心（JSC）
• 冲浪，荷兰

关于埃利斯学院的图宾根

埃利斯学院（Ellis InstituteTübingen）正在努力收集最具创造力的思想，以便在人工智能领域进行出色的基础研究。例如，世界上第一个埃利斯研究所（Ellis Institute）正在发展成为公认的专家和研究中心，该中心可以提供 - 艺术工作的状态，并且可以为实施研究提供良好的条件。该研究所来自欧洲学习和智能系统劳动Ellis Network，该网络建立了机械学习领域的欧洲范围内的研究网络。

关于TübingenAI中心

TübingenAI中心是Tübingen大学的一家研究机构，与Max Planck智能系统（MPI-IS）合作。研究人员的目的是为社会和经济的利益促进健壮的学习系统。 TübingenAI中心总结了20个研究小组中的250名科学家。他们与欧洲的其他研究人员一起为“欧洲制造的人工智能”做出了贡献。 TübingenAI中心与埃利斯学院Tübingen和网络谷密切合作。它是由巴登 - 伍腾堡研究部和联邦教育和研究部资助的。

关于Ellamind

Ellamind GmbH是一家Ki创业公司，在不来梅的位置，专门从事最新的AI模型和应用程序的开发。 Ellamind目前正在开发专门为B2B应用程序设计的创新AI评估和优化平台。该公司的客户包括一个DAX集团，是德国最大的健康保险公司之一和联邦政府。 Ellamind的起源位于开源KI社区，其创始人和员工已经开发并发布了一些最受欢迎的用于德语应用程序的开放AI模型。

关于Fraunhofer Iais

作为欧洲最大的面向应用程序研究的最大组织的一部分，位于Sankt Augustin/Bonn的Fraunhofer智能分析与信息系统研究所和德累斯顿的所在地是人工智能领域的领先科学研究所之一（ ai），德国和欧洲的机器学习和大数据。大约380名员工支持公司优化产品，服务和流程以及新数字业务模型的开发。

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

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