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Wie wird Quantencomputing die künstliche Intelligenz verändern?
Wie wird Quantencomputing die künstliche Intelligenz verändern?
Wenn die Begriffe „Quanten“ und „Computing“ fallen, denkt man leicht an Science-Fiction-Serien wie Star Trek. Quantencomputer führen Berechnungen schnell durch, indem sie die kollektiven Eigenschaften von Überlagerung, Interferenz und Verschränkung ausnutzen. Glücklicherweise müssen sich die meisten Menschen nicht um die Details kümmern; sie müssen nur Folgendes wissen: Quantencomputing bedeutet schnelleren Datenzugriff und sicherere Netzwerke.
Mit jedem gespeicherten Dokument, jedem angeklickten Link und jedem aufgenommenen Foto sind Menschen sowohl Ersteller als auch Konsumenten von Daten. Die Welt generiert täglich mindestens 2,5 EB an Daten. Große Datenmengen bilden die Grundlage für effektives maschinelles Lernen, das von künstlicher Intelligenz genutzt wird. Je mehr Informationen ein Algorithmus verbraucht, desto erfolgreicher sind seine Vorhersagen oder Entscheidungen. Exponentielles Wachstum und zunehmende Abfragekomplexität erfordern jedoch die Geschwindigkeit und Stabilität, die Quantencomputing bietet.
Künstliche Intelligenz ist eine allgemeine Technologie, die auf Big Data basiert. Durch die Analyse von Datensätzen kann KI Muster erkennen und Ereignisse vorhersagen. In der Vergangenheit waren die Kosten für die Erhebung und Speicherung von Daten das Hindernis für die Verbesserung der künstlichen Intelligenz. Heutzutage besteht die Herausforderung darin, innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens aussagekräftige Ergebnisse zu konsumieren, zu suchen und zu liefern, und Quantencomputing kann dabei helfen.
Verbesserung des Geschäftsentscheidungsprozesses
Auf dem Weg in eine Zukunft des Quantencomputings werden höhere Produktivität und schnellere Entscheidungsfindung das Thema seiner Anwendung sein. Die Analyse von Daten, die Vorhersage von Trends und das Erreichen Ihrer Zielgruppe bieten erhebliche Vorteile.
Wie bringen Quantencomputing und künstliche Intelligenz einen Mehrwert für den Geschäftsentscheidungsprozess eines Unternehmens? Berücksichtigen Sie die folgenden Möglichkeiten, die von den einzelnen Branchen identifiziert werden:
(1) Finanzen
Verbessern Sie die Betrugserkennung, bestimmen Sie die Preisgestaltung von Vermögenswerten, simulieren Sie Handelsaktivitäten und analysieren Sie historische Daten, um Marktprognosen zu verbessern und das finanzielle Risiko zu begrenzen.
(2) Versorgungsunternehmen und Energie
- Verarbeiten Sie Energiesystemdaten, um die Netzoptimierung zu unterstützen.
- Sehen Sie sich Kundenanalysen an, um Nutzung, Vorlieben und zukünftige Bedürfnisse vorherzusagen.
- Erweitern Sie die Simulation um Wetterdaten oder Markttrends (z. B. einen Anstieg der Anzahl von Elektrofahrzeugen), um Einblicke in die Infrastrukturverbesserungen zu erhalten, die möglicherweise zur Aufrechterhaltung des Dienstes erforderlich sind.
(3) Aviation
- nutzt prädiktive Analysen, um Fluggesellschaften bei Flugplänen und Personalbesetzung zu unterstützen.
- Verwenden Sie eine ausgefeilte Szenariomodellierung, um Betriebsunterbrechungen wie mechanische Ausfälle, Wetterereignisse und sogar COVID-19-Probleme zu beheben.
(4) Versicherung
- Führen Sie Wettersimulationen zur Katastrophenmodellierung durch, um die Entwicklung von Versicherungsgrenzen voranzutreiben und die Kundenpreise zu bestimmen.
- Gewinnen und binden Sie Kunden, indem Sie Wege finden, die Schadensfallfunktion zu automatisieren, Präferenzen vorherzusagen und präventive Produkt- und Serviceempfehlungen bereitzustellen.
(5) Einzelhandel
Verfolgen Sie den Jahresumsatz, um den Lagerbedarf vorherzusagen und Probleme im Lieferkettenmanagement zu bewältigen.
(6) Gesundheitswesen
- Bietet Informationen von Pharmaunternehmen zu erwarteten Vorteilen, möglichen Nebenwirkungen und Kontraindikationen.
- Prognostizieren Sie die Ergebnisse von Behandlungsplanoptionen und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Quantensimulation und multivariater Szenarien, um Alter, Geschlecht, Grunderkrankungen und geografische Lage zu beschreiben.
- Bietet sofortigen Zugriff auf alle medizinischen Bilder und bietet gleichzeitig eine vergleichende Analyse von Anomalien und Anomalien.
- Vereinfachen und automatisieren Sie Verwaltungsprozesse, identifizieren Sie Serviceengpässe, beseitigen Sie kostspielige Redundanzen und verbessern Sie den Zugang der Patienten zu Gesundheitsressourcen.
Sicherheit von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing
Mit der Entwicklung von Sicherheitsbedrohungen und -angriffen Schritt zu halten, war schon immer eine Herausforderung. Durch die Kombination der Datenanalysefähigkeiten der KI mit der Geschwindigkeit des Quantencomputings können Unternehmen mögliche Sicherheitsrisiken besser vorhersagen und sich gegen potenzielle Cyberangriffe verteidigen.
Da Quantencomputing und künstliche Intelligenz voranschreiten, ist es wichtig zu verstehen, dass die Validierung von Daten genauso wichtig ist wie deren Analyse. Die Bewaffnung von Daten, die Störung von Analysen und die Störung des Erfahrungslernens durch KI-Systeme ist eine aufkommende Form des Cyberterrorismus, die nicht ignoriert werden sollte.
Quantencomputing und KI ergänzen DevOps
Quantencomputing und KI sind leistungsstarke Verbündete für DevOps-Teams bei der Festlegung von Geschäftsprioritäten und -zielen, beim Entwurf und der Entwicklung neuer Softwarelösungen sowie bei der Verwaltung vorhandener Anwendungen. Laufende Wartung und Tests von Programmen.
DevOps-Teams können von künstlicher Intelligenz bereitgestellte Daten einsehen, um sie bei Regressionstests, Funktionstests und Benutzerakzeptanztests zu unterstützen. Da Quantencomputing der KI die Möglichkeit gibt, Daten aus zahlreichen Quellen, beispielsweise verschiedenen isolierten Abteilungen innerhalb einer großen Organisation, schnell und effizient zu verarbeiten, können Tests konsistent und umfassend sein.
Quantencomputing und künstliche Intelligenz zur Unterstützung des IT-Betriebs nutzen
Wo sind die IT-Systeme von Unternehmen anfällig für Angriffe? Wann ist ein Hardware- oder Software-Upgrade erforderlich? Wie können Vorfälle schneller gelöst werden? Wie viel Zeit wird für die Verwaltung automatisierbarer Aufgaben aufgewendet? Solche Fragen zum IT-Betrieb lassen sich am besten durch Big-Data-Analysen beantworten. Mit der Geschwindigkeit, die das Quantencomputing bietet, können diese KI-Abfragen einen vollständigen Einblick in Betriebsdaten ermöglichen und Erkenntnisse in Echtzeit liefern.
Da Unternehmen Quantencomputing und künstliche Intelligenz nutzen, wird es noch spannender zu sehen, wie diese Technologien dazu beitragen können, Krankheitsbehandlungen zu entwickeln, Verkehrsstaus zu lindern oder sensible Daten zu schützen, um der Menschheit wirklich zu helfen!
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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
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
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
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
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
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
