


Das Flying Paddle Dean Summit Forum fand in Jinan statt, um einen Maßstab für Industrie, Wissenschaft und Forschung zu schaffen und die Integration von Industrie und Bildung weiter zu vertiefen.
Das Flying Paddle Artificial Intelligence Education Innovation Center der Shandong University wird offiziell eröffnet, um ein neues Paradigma für die regionale Industrie-Bildungs-Integration zu schaffen Die KI-Talente nehmen zu und die Integration von Industrie und Bildung vertieft sich weiter. Am 25. März veranstaltete Baidu Fei Paddle in Jinan, der Frühlingsstadt, gemeinsam mit der Shandong University, der Jinan University und der Qingdao University of Technology das Fei Paddle Dean Summit Forum und das Eröffnungstreffen der Baidu Competition Eastern Division des „China Software Cup“. „Software-Design-Wettbewerb für College-Studenten. Am Veranstaltungsort wurde das Innovationszentrum für künstliche Intelligenz der Shandong University-Feipiao offiziell gegründet.
Zhang Yuan, stellvertretender Bezirksbürgermeister des Bezirks Shizhong, Stadt Jinan, Yang Jingbo, stellvertretender Sekretär des Parteikomitees der Universität Jinan, Wang Zaiquan, Mitglied des Ständigen Ausschusses des Parteikomitees und Vizepräsident der Technischen Universität Qingdao, Jiang Binggang, Sekretär des Jugendliga-Komitees der Shandong-Universität, Ma Yanjun, General Manager von Baidu AI Technology Ecology, Zhou Zhou, Direktor von Baidu AI Technology Ecology Qi und andere Gäste aus allen Gesellschaftsschichten nahmen an der Veranstaltung teil.
Ma Yanjun hielt eine Grundsatzrede zum Thema „Deep Learning Platform + Large Model“ Industrial Intelligent Base“ Er sagte: „Die letzten zehn Jahre waren das goldene Jahrzehnt des Deep Learning, und große Modelle haben Veränderungen in der KI mit sich gebracht.“ Entwicklungsparadigma und industrielle Modernisierung. Feipiao hat ein wissensbasiertes Wenxin-Großmodell entwickelt, das die Entwicklung, Schulung und Inferenzbereitstellung großer Modelle unterstützt und so große Modelle effektiver, effizienter und leistungsfähiger macht Plattformen und große Modelle zum Aufbau industrieller Intelligenz.“ , Shandong ist Es werden Anstrengungen unternommen, um die Umwandlung alter und neuer Antriebskräfte zu vertiefen und die Entwicklung von High-Tech-Industrien wie elektronischer Information und Biomedizin durch die Umsetzung der Strategie zur Stärkung von Shandong durch Wissenschaft und Bildung und zur Wiederbelebung von Shandong zu beschleunigen Talente. Hochschulen und Universitäten sind ein wichtiger Integrationspunkt von Bildung, Industrie, Wissenschaft und Technologie, und Hochschulen und Universitäten in Shandong investieren aktiv in die Integration von Industrie und Bildung.
Das gemeinsam von der Shandong University und Baidu Feipiao errichtete Artificial Intelligence Education Innovation Center der Shandong University-Feipiao wurde heute offiziell eröffnet. Das Zentrum konzentriert sich auf „die Betreuung der Universitäten in Shandong und die Verknüpfung der Shandong-Industrien“ und setzt sich für die Erforschung neuer Paradigmen der regionalen Industrie-Bildungs-Integration, die Förderung interdisziplinärer KI-Talente und die Förderung der Entwicklung der Industriewirtschaft von Shandong ein.
In Zukunft wird das Zentrum hochmoderne Bildung und wissenschaftliche Forschung auf der Grundlage der Deep-Learning-Plattform Flying Paddle durchführen, kombiniert mit den disziplinären Vorteilen und dem Forschungsteam der Shandong-Universität im Bereich KI, wobei Lehrszenarien und Industrie integriert werden Bedürfnisse. Es konzentriert sich auf die sechs charakteristischen Bereiche Bildung, medizinische Versorgung, Produktion, Sport und Gesundheitswesen, E-Commerce und Einzelhandel und stellt der Branche zwei Arten von Kerntalenten auf Branchenebene in den Bereichen KI-Algorithmus-Engineering und intelligente Projektberatung zur Verfügung Verbinden Sie sich mit dem Flying Paddle Artificial Intelligence Industry Empowerment Center, damit KI in Produktionsszenarien an vorderster Front von mehr Unternehmen implementiert werden kann, um Shandongs industrielle intelligente Modernisierung zu unterstützen. Dieses Bildungsinnovationszentrum ist zu einem wichtigen Teil von Feipiaos Mission geworden, Shandongs KI-Talentausbildung zu stärken. Feipiao und Shandong entwickeln außerdem dreidimensionales Empowerment in den Dimensionen Unternehmen, Bildung und Entwickler. Im Hinblick auf die Stärkung von Unternehmen wurde das Baidu Intelligent Cloud (Jinan) Intelligent Computing Center erfolgreich gestartet, das erste „Intelligent Computing Center Base“ von Baidu in Shandong. Was den KI-Unterricht anbelangt, nutzen viele Lehrer an Hochschulen und Universitäten in der Provinz Shandong Flugpaddel, um Kreditkurse zu unterrichten und anzubieten. Im Hinblick auf eine tiefgreifende Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung haben Baidu Feipiao, die Shandong-Universität und weitere 27 Universitäten gemeinsam das Qingdao Intelligent Internet of Things Industry and Talent Integration Center gegründet, um einen neuen Mechanismus für die Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung zu schaffen Forschung.
Weitere Vertiefung der Bildungsökologie und Aktivierung des „Quellwasserbeckens“ für die Entwicklung von KI-TalentenDer Software-Design-Wettbewerb für Hochschulstudenten „China Software Cup“ ist eine gemeinnützige Veranstaltung für chinesische Hochschulstudenten. Der Wettbewerb wurde seit seiner Einführung im Jahr 2011 mehr als zehn Mal in Folge erfolgreich durchgeführt. Er hat in Regierung, Industrie, Wissenschaft und Forschungskreisen gute Resonanz gefunden und sich zum höchsten und einflussreichsten Top-Wettbewerb im nationalen Softwarebereich entwickelt Industrie. Als erste unabhängig entwickelte, funktionsreiche Open-Source- und Open-Source-Deep-Learning-Plattform meines Landes auf industrieller Ebene fördert Baidu Paddle seit langem maßgeblich die Förderung von KI-Talenten an Hochschulen und Universitäten und konzentriert sich dabei auf Lernen, Bereitstellung von reichhaltigem Wissen und vielfältige Ressourcenunterstützung für Hochschullehrer und Studenten in Praxis, Beschäftigung und anderen Aspekten. Baidu Flying Paddle zielt auf das derzeit beliebte Feld der Großmodelle ab und lädt nicht nur Top-Experten zu Vorträgen ein, sondern hilft Entwicklerteams auch dabei, an großen Wettbewerben wie dem Xingzhi Cup teilzunehmen und herausragende Ergebnisse zu erzielen. Feipiao besitzt außerdem AI Studio, die größte One-Stop-KI-Lern- und Trainings-Community in China mit mehr als 3 Millionen registrierten Benutzern. Daten zeigen, dass Studenten von fast allen Universitäten des Landes im Feipiao AI Studio studieren. Es hat mehr als 4 Millionen praktische Ausbildungsprojekte, mehr als 80 Wettbewerbe pro Jahr und mehr als 150.000 Datensätze gesammelt. Bis Ende 2022 hat Baidu Fei Paddle 5,35 Millionen Entwickler versammelt, 200.000 Unternehmen und Institutionen bedient, 670.000 Modelle erstellt und derzeit 3 Millionen KI-Talente für die Gesellschaft gefördert. IDC hat den Bericht „China Deep Learning Framework and Platform Market Share, 2022H2“ veröffentlicht, der zeigt, dass Baidu beim Gesamtmarktanteil des chinesischen Marktes für Deep-Learning-Plattformen an erster Stelle steht. Baidu Feipiao wird auch in Zukunft in die Ausbildung von KI-Talenten investieren, die tiefgreifende Integration und Innovation von Industrie und Bildung fördern, die regionale Industrieentwicklung stärken und der Entwicklung des heimischen Bereichs der künstlichen Intelligenz neue Vitalität und neue Impulse verleihen.
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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

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 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

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

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

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

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
