

Der Abstand zwischen China und den Vereinigten Staaten im Bereich der künstlichen Intelligenz ist riesig. Chinas KI-Talente liegen auf Platz 7.
In der ersten Hälfte des letzten Jahres heizten die Medien einmal das Thema an, dass Andrew Ng Baidu wegen seiner Frau verließ. Natürlich hat die Frage, warum Andrew Ng Baidu verlassen hat, etwas mit Baidus eigenen Problemen zu tun. Ngs Frau Carol Riley wird von einigen Medienleuten als Schönheit bezeichnet. Das Wichtigste ist, dass die Mitbegründerin und Präsidentin von Drive.ai, einem Startup für künstliche Intelligenz mit Sitz in Kalifornien, zu Beginn Carol Riley war. Ein wichtiger Mitarbeiter von Baidu sagte einmal gegenüber den Medien: „Am Anfang wollte ich vor allem, dass Wu für selbstfahrende Autos verantwortlich ist, weil die Firma seiner Frau auch selbstfahrende Autos herstellte, also wurde dieses Geschäft von seinem Geschäft getrennt.“ Allerdings analysierten auch die Medien dies und kamen zu dem Schluss, dass Ngs Rücktritt von Baidu auch darauf zurückzuführen sein könnte, dass er „das Land und die Schönheit nicht liebt“. In den Augen anderer ist Andrew Ng tatsächlich ein erstklassiger Experte für künstliche Intelligenz in der Branche. Darüber hinaus hängt der Grund, warum Ng Enda zu einer der Berühmtheiten geworden ist, auf die sich die Medien konzentrieren, auch ursächlich mit der aktuellen Popularität künstlicher Intelligenz zusammen.
Am 12. März laut Medienberichten: Talente im Bereich Künstliche Intelligenz, insbesondere erstklassige Elitetalente, sind weltweit immer noch Mangelware. Das Angebot an Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz kann einfach nicht den Bedarf der Branche decken, und einige Unternehmen nutzen sogar akademische Konferenzen, um Talente für sich zu rekrutieren. Einige Unternehmen sind sogar bereit, bei der Rekrutierung von Spitzenforschern siebenstellige Jahresgehälter anzubieten. Element AI hat kürzlich einen Bericht über die globale Verteilung und den Fluss von Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz gesammelt und zusammengestellt (einschließlich Daten von LinkedIn).
Erstens gibt es weltweit etwa 22.000 Praktiker und Forscher im Bereich künstliche Intelligenz mit einem Doktortitel oder höher, und etwa 5.400 Experten für künstliche Intelligenz sind häufig auf großen Konferenzen zum Thema künstliche Intelligenz aktiv. Die Vereinigten Staaten verfügen über die meisten Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz, gefolgt vom Vereinigten Königreich, Kanada, Deutschland, Frankreich, Spanien, China, Indien, Japan, Singapur, Brasilien, Polen, Finnland, Südkorea und Italien. In den Vereinigten Staaten gibt es mehr als 12.000 Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz. Obwohl das Vereinigte Königreich dicht hinter den Vereinigten Staaten liegt, beträgt die Zahl der Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz im Vereinigten Königreich nur mehr als 2.100. Die Zahl der Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz in Kanada, Deutschland und Frankreich beträgt rund 1.000. Die Zahl der Talente für künstliche Intelligenz in Spanien und China beträgt etwa 600, aber glücklicherweise gibt es in China etwa 200 Experten für künstliche Intelligenz, was fast neunmal so viel ist wie in Spanien.
Zweitens neigen Menschen mit einer Ausbildung in Kanada, China, dem Vereinigten Königreich, Frankreich und Deutschland dazu, in die Vereinigten Staaten zu ziehen und dort Berufe im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz auszuüben. Auch in Kanada, China, dem Vereinigten Königreich, Frankreich und Deutschland kommen die neuen Talente hauptsächlich aus den Vereinigten Staaten. Die Vereinigten Staaten sind nach wie vor das Zentrum der globalen Forschung und Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Jemand hat einmal gesagt, dass amerikanische Technologiegiganten wie Google, Microsoft, Facebook, Amazon, Apple, IBM usw. den Talenten der künstlichen Intelligenz eine breitere Plattform bieten können, ebenso wie das lokale Arbeits- und Lebensumfeld, die akademische Atmosphäre usw., und das haben sie auch eine Wirkung auf Talente aus der ganzen Welt.
Es besteht keine Notwendigkeit, auf weitere detailliertere Situationen einzugehen. Allerdings meiner Meinung nach. Obwohl die oben genannten Daten bis zu einem gewissen Grad die Kluft zwischen den Ländern im Bereich der künstlichen Intelligenz aufzeigen können, repräsentieren sie eher die Vergangenheit und Gegenwart.
Letztes Jahr zeigten von Zhaopin Recruitment im Internet veröffentlichte Daten: Erstens ist in China die Nachfrage der Branche nach Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz gewachsen und das Angebot übersteigt die Nachfrage. In den Augen vieler Menschen sind Jobs im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz im Allgemeinen mit relativ hohen Gehältern verbunden. Zweitens sind auch in China die zehn Branchen mit der höchsten Konzentration an Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz, von hoch bis niedrig, Computersoftware (30 %), Internet/E-Commerce (22 %), Kommunikation/Telekommunikation/Netzwerkausrüstung (17 %). ), IT-Dienstleistungen (11 %), Telekommunikationsbetriebe und Mehrwertdienste (11 %), Computerhardware (3 %), elektronische Technologie und Halbleiter (1 %), Outsourcing-Dienstleistungen (1 %), Online-Spiele (1 %) und Versicherungen (0,3 %). Mit anderen Worten: Die drei alten Internetgiganten BAT, die neuen drei Giganten TMD sowie Huawei, Xiaomi, NetEase, JD.com usw. sowie einige Start-ups im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sind eine der wichtigen Kräfte in Aufnahme und Förderung intelligenter Talente für die menschliche Arbeit. Sie mögen Tencent, Alibaba, Baidu, Toutiao, New Meida, Didi, Huawei, JD.com, Xiaomi, NetEase usw. verfügen nicht nur über riesige und reichhaltige Datenressourcen, sondern auch über die Fähigkeit, verschiedene Szenarien für die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz zu erstellen Anwendung. Wer in China in diese Star-Technologie-(Internet-)Unternehmen einsteigen möchte, muss zunächst gut genug sein, und akademische Qualifikationen sind eine Hürde, die es zu überwinden gilt.

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht