Die Industriekette der künstlichen Intelligenz umfasst
Als die heißeste Technologie im aktuellen Technologiebereich hat künstliche Intelligenz die Aufmerksamkeit vieler Menschen innerhalb und außerhalb der Branche auf sich gezogen.
Die meisten Informationen, auf die wir täglich achten, sind jedoch der Investitions- und Finanzierungsmarkt im Bereich künstlicher Intelligenz, die Dynamik von Einhornunternehmen mit künstlicher Intelligenz und das Layout Technologiegiganten im Bereich der künstlichen Intelligenz, Technologieforschung und -entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz usw. hören jedoch selten auf, die Industriekette der künstlichen Intelligenz zu ordnen, wenn wir tiefergehender und langfristiger bezahlen wollen Wenn wir uns der künstlichen Intelligenz widmen, müssen wir zunächst die Industriekette der künstlichen Intelligenz klar ordnen. (Empfohlenes Lernen: Web-Frontend-Video-Tutorial)
Die Industriekette der künstlichen Intelligenz umfasst KI-Technologie, zugrunde liegende Hardware (KI-Chips, visuelle Sensoren) und Anwendungsfelder (intelligente Haushalte, intelligente Hardware, Roboter, autonomes Fahren und Industrieanwendungen) und vermitteln jedem ein umfassendes und klares Verständnis der Branche der künstlichen Intelligenz.
Hersteller von Chips für künstliche Intelligenz
NVIDIA: Mit seinem Bildprozessor mit Erkennungs- und Kennzeichnungsfunktionen hat NVIDIA die Führung vor dem vollen Siegeszug der künstlichen Intelligenz übernommen. Ergreifen Sie diese Chance in einem Schritt. Im Jahr 2016 veröffentlichte NVIDIA eine Reihe von Chips für Deep Learning, beispielsweise die im April veröffentlichte Tesla P100-GPU, die Deep-Learning-Aufgaben für neuronale Netzwerke ausführen kann, sowie die im September veröffentlichten Deep-Learning-Chips auf Basis der Pascal-Architektur Unter anderem kann die Pascal-Architektur Deep Learning um das 65-fache beschleunigen.
arm: 85 % aller intelligenten Mobilgeräte nutzen die ARM-Architektur. Unter ihnen verwenden mehr als 95 % der Smartphones ARM-Prozessoren Absoluter Status.
Intel: Da die Entwicklungsdynamik der künstlichen Intelligenz in der Finanzbranche weiter zunimmt, wird Intel Software- und Hardware-Unterstützung für die Finanzbranche bereitstellen. Nach der Übernahme des Startups Nervana wird Intel zu einem späteren Zeitpunkt seinen neuesten anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC) namens Lake Crest veröffentlichen. Dieser Prozessor ist für Deep Learning optimiert – eine Technologie, die von den neuronalen Netzen des menschlichen Gehirns inspiriert ist und den Kern der künstlichen Intelligenz bildet. Intel plant, die Nervana-Technologie in einem Projekt namens Knights Crest in seine Xeon-Prozessoren zu integrieren. Bis 2020 soll die Leistung um das Hundertfache gesteigert werden.
Hauptanwendungen der künstlichen Intelligenz
Machine Vision
Megvii Technology: Megvii Technology Face++ ist ein Unternehmen, das auf Deep Learning basiert , ein Unternehmen für künstliche Intelligenz, dessen Kern Computer Vision ist, verfügt über weltweit führende intelligente Algorithmen, Hardwaretechnologie und Branchenlösungen. Mit zwei Kernprodukten, dem Cloud-Service für künstliche Intelligenz und der intelligenten Verbindung, basiert Megvii auf Deep-Learning- und IoT-Sensortechnologie und basiert auf seiner eigenen Deep-Learning-Algorithmus-Engine Brain++ AR und kommerzielles IoT, die fünf Kernbranchen der Industrieroboter, haben sich zum Ziel gesetzt, Benutzern auf Unternehmensebene weltweit führende Produkte und Branchenlösungen für künstliche Intelligenz bereitzustellen.
Spracherkennung
Spitz wurde 2007 in der Cambridge High-Tech Zone, Großbritannien, gegründet. Im Jahr 2008 kehrten sie nach China zurück und haben sich in Suzhou niedergelassen; sie sind die Eigentümer von Machine Conversation Technology, einem der wenigen Unternehmen weltweit mit unabhängigen Eigentumsrechten, umfassender chinesischer und englischer Sprachtechnologie (Spracherkennung, Sprachsynthese, natürliches Sprachverständnis, intelligente interaktive Entscheidungsfindung, Stimmabdruck). Spracherkennung, Spracherkennung, Sprachdialogsystem und andere Technologien haben bei Bewertungen des National Bureau of Standards, des US-Verteidigungsministeriums und international wiederholt die Meisterschaft gewonnen Forschungseinrichtungen repräsentieren den internationalen Spitzenstand der Technologie und wurden von der chinesischen und britischen Regierung als High-Tech-Unternehmen eingestuft.
Intelligenter Roboter
Lingsheng-Roboter: Lingsheng-Roboter ist eine Smartphone-Verkaufs- und Kundenservice-Interaktion, die von Hangzhou Shengxun Network Technology Co., Ltd. entwickelt wurde und auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basiert und andere künstliche Intelligenz-Technologien. Das Anrufsystem (KI-Verkehrssystem) unterscheidet sich vom herkömmlichen Callcenter- oder Telemarketing-System. Basierend auf dem Anrufsystem fügt Lingsheng Robot Spracherkennung, Mensch-Computer-Interaktion, semantisches Verständnis und andere Technologien hinzu und ersetzt das Handbuch Anrufe durch intelligente ausgehende Anrufe, um den Zweck der Filterung und Auswahl potenzieller Kunden zu erreichen, werden 80 % der sich wiederholenden Arbeit ersetzen und die Vertriebseffizienz umfassend verbessern.
Smart Home
QQ IoT: „QQ IoT Intelligent Hardware Open Platform“ wurde veröffentlicht und integriert das QQ-Kontosystem und die Beziehungskette, QQ-Nachrichtenkanalfunktionen und andere Kernfunktionen , bereitgestellt für Partner in tragbaren Geräten, Smart Homes, Smart Vehicles, traditioneller Hardware und anderen Bereichen, um eine Verbindung und Interaktion zwischen Benutzern und Geräten zu erreichen und die Hunderte Millionen mobilen Clients und Cloud-Services-Vorteile von Tencent QQ voll auszunutzen Traditionelle Industrien realisieren die Internetisierung in größerem Maßstab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Industriekette der künstlichen Intelligenz umfasst. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G