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Verzichten Sie auf Google: Nutzen Sie die intelligente Suche, empfohlen von den drei großen Suchmaschinen!
Verzichten Sie auf Google: Nutzen Sie die intelligente Suche, empfohlen von den drei großen Suchmaschinen!
Übersetzer|. Cui Hao
Rezensent|. Eröffnung
Obwohl die Google-Suchmaschine sehr leistungsfähig ist, muss jede Suche durchgeführt werden übersetzt werden Viele Artikel lesen Nur von Wenn Sie den Artikel lesen, können Sie die Antwort finden, die Sie wollen
. Wenn Sie auf jede Anfrage direkte Antworten erhalten möchten, sollten Sie den Einsatz künstlicher Intelligenz – Chat-Suchmaschine – in Betracht ziehen. Seit die Geburt von Chat GPT für Aufsehen sorgte, haben viele Unternehmen ihre Investitionen in die Forschung zur Steuerung von KI-Chatbots erhöht. Da die KI-Suchmaschine über eine Chat-Funktion verfügt, bedeutet dies, dass jede Suche eine direkte Antwort erhält, genau wie beim Chatten mit einer intelligenten Person.
Es gibt bereits viele Unternehmen mit intelligenten Suchfunktionen. Wenn Sie auf Google verzichten möchten, kommen die Suchmaschinen der folgenden drei Unternehmen in Betracht.
1. Microsoft Bing
Google dominiert seit Jahrzehnten die Suchmaschinenwelt, aber Microsoft Bing stellt mit der künstlichen Intelligenz von Chat-GPT bereits eine Bedrohung für Google dar. Laut Microsoft ermöglicht Bing AI Chat-Funktionen, um besser auf Anfragen zu reagieren. Das bedeutet, dass auf jede Anfrage detaillierte Antworten gegeben werden und Sie mit ihm chatten können, um Folgeinformationen zu erhalten.
Microsoft Bing sieht so aus:
Als Folgefrage fragte ich: „Woran denken Menschen?“ ?" Was denken Sie?" Hier ist die Antwort:
Der Inhalt der Antwort zeigt ihre Stärke, obwohl ich der Meinung bin, dass sie besser sein könnte.
Bing hat jedoch noch andere interessante Funktionen. Mit Bing können Sie Flüge verfolgen, das Wetter vorhersagen, Reisepreise vorhersagen, Börsenkurse in Echtzeit abrufen usw. mit einer Genauigkeit von etwa 75 % bis 80 %.
Sie können Bing auch verwenden, um Ihre Suche auf einen bestimmten Ort einzugrenzen. Dies macht es einfach, Antworten für bestimmte Bereiche zu erhalten, insbesondere für Suchanfragen
2 You.com
You.com ist eine spannende Suchmaschine mit künstlicher Intelligenz-Chat-Funktion. Es ist Chat GPT sehr
ähnlich und kann relevante, unkomplizierte Antworten auf Fragen geben. Die Antwort auf die -Anfrage sieht so aus:
Die Folgefrage hier scheint viel besser zu sein als Bings Antwort .
Offensichtlich verfolgt der Chatbot einen einfachen Ansatz. Denn wenn ich LOL tippe, sagt es mir, was es bedeutet. Das Einzigartige an You.com ist jedoch, dass Sie das Benutzererlebnis über Suchmaschinen anpassen können. Zunächst können Sie die Antworten, die Sie erhalten, anpassen. Sie können beispielsweise Ihre bevorzugte Antwortquelle auswählen. You.com unterstützt Antworten aus verschiedenen Quellen, räumt jedoch den Benutzerpräferenzen Vorrang ein, wenn es um für die Anfrage relevante Bereiche geht. Und wer liebt die Idee der organisierten Suche nicht? Auf You.com werden in jedem Suchergebnis Zitate aus verschiedenen Blog-Beiträgen in Form von „Kacheln“ angezeigt, sodass Sie denjenigen auswählen können, der am besten zu den Abfrageergebnissen passt. Darüber hinaus können Sie in den Datenschutzmodus wechseln. In diesem Modus werden Suchanfragen, Präferenzen und Standorte nicht von der Website gespeichert und Suchanfragen werden über die IP-Adresse von You.com angefordert, nicht über die IP-Adresse, unter der sich der Browser des Benutzers befindet. NeevAI ist You.com sehr ähnlich. Hier sind die Ergebnisse einer ähnlichen Abfrage an You.com. Der Vorteil von NeevaAI besteht darin, dass es Links zu relevanten Quellen bereitstellt, aus denen es Informationen extrahiert. Im obigen Beispiel wird beispielsweise auf die National Post und den Guardian verwiesen. . Wenn Sie Google aufgeben möchten, ist NeevaAI ebenfalls eine gute Wahl. FazitMit einfachen Schritten können Sie die oben vorgestellte Suchmaschinen-Website als Browser-Startseite festlegen und vollen Zugriff erhalten, indem Sie ein Konto erstellen und sich anmelden. Einführung des Übersetzers Cui Hao, 51CTO-Community-Redakteur, leitender Architekt, verfügt über 18 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Architektur sowie 10 Jahre Erfahrung in der verteilten Architektur. Originaltitel: Ditching Google: die 3 Suchmaschinen, die KI verwenden, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, Autor: Peace Akinwale 
3.NeevaAI
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerzichten Sie auf Google: Nutzen Sie die intelligente Suche, empfohlen von den drei großen Suchmaschinen!. 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
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
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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
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
