Wie verbessert künstliche Intelligenz unser tägliches Leben?
Es besteht kein Zweifel daran, dass 2023 das Jahr sein wird, in dem Fortschritte in der künstlichen Intelligenz die Fertigung, den Einzelhandel, das Finanzwesen, das Marketing, die Medien und viele andere reife Branchen neu gestalten werden.
Künstliche Intelligenz wird weiterhin Menschen interessieren und sogar stören, die noch nicht wissen, wie man sie nutzt. Allerdings sind Innovationen, die durch den technologischen Fortschritt und spezifische Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen vorangetrieben werden, zu einem unumkehrbaren Trend geworden und erzielen häufig gute Ergebnisse. Wir sollten generativer KI gegenüber aufgeschlossen sein, da die Entwicklungen in den kommenden Monaten und Jahren möglicherweise Fortschritte für die Gesellschaft als Ganzes mit sich bringen.
Generative KI wird kreativ…
Das Faszinierende an generativer KI ist, dass sie, anstatt vorhandene Daten zu analysieren, neue, originelle Inhalte erstellt, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, die auf früheren Arbeiten trainiert wurden. Entwickler haben damit Bilder oder Texte generiert, Code geschrieben, gezeichnet und illustriert und sogar Videos und Ton erstellt. Natürlich ist es nicht perfekt und führt oft zu unterschiedlichen Ergebnissen. In den nächsten Jahren wird die generative KI jedoch menschenähnliche Fähigkeiten zur Inhaltserstellung entwickeln, um die Erstellung digitaler Inhalte zu erleichtern. Das bedeutet, dass ganze Infrastrukturen und Ökosysteme auf Basis generativer KI entstehen können, um Menschen ohne technisches Fachwissen den Zugang zu Modellen und Diensten zu erleichtern. Außerdem ermöglicht es jedem, effizienter und produktiver zu werden.
KI hat auch einen sechsten Sinn...
So wie Menschen mehrere Sinne entwickelt haben, um die Welt zu erkunden, zu genießen und zu überleben, ist KI auch in der Lage, aus verschiedenen Quellen zu lernen, um sich weiterzuentwickeln. Multimodale vorab trainierte Modelle kombinieren verschiedene Datentypen, darunter Bilder, Text, Sprache und numerische Daten, um die Welt zu verstehen. Auf diese Weise kann man in den Bereich der künstlichen Intelligenz einsteigen. Im Gegensatz zu früheren Einzelmodulen werden diese KI-Modelle viele verschiedene Arten von Daten verschlingen und gleichzeitig verarbeiten, was vielen Anwendungen ein neues Maß an Geschwindigkeit und Genauigkeit verleiht. Dies kann sich positiv auf Unternehmen auswirken, wenn es darum geht, Daten zu verarbeiten und zu verstehen, Informationen auszutauschen, interne Abläufe zu verbessern und sogar das Kundenerlebnis zu rationalisieren und zu optimieren.
Bei der heutigen künstlichen Intelligenz geht es darum, die Produktivität zu verbessern
Multimodale vorab trainierte Modelle übertreffen einmodale Modelle beim Verstehen, Extrahieren, Generieren und Beantworten von Fragen. Indem Unternehmen Zugang zu fortschrittlichen Modellen und Datenanalysen erhalten, können multimodale vorab trainierte Modelle dazu beitragen, die Unternehmensproduktivität, Agilität und Effizienz in der heutigen digitalen Wirtschaft zu verbessern.
Künstliche Intelligenz hilft, die Cloud besser zu verstehen
Heutzutage migrieren immer mehr Unternehmen in die Cloud. Allerdings entwickelt sich die Cloud zu einem Flickenteppich aus integrierten Diensten, die immer schwieriger zu trennen sind. Die Navigation kann schwierig sein, und selbst Cloud-Experten können jeweils nur eine begrenzte Menge an Informationen aufnehmen und speichern. Da die Rekrutierung von fähigem IT-Personal immer schwieriger wird und es an Cloud-Talenten mangelt, ist es verständlich, warum immer mehr Cloud-Dienstleister KI-Technologie nutzen, um die Komplexität zu reduzieren und Cloud-Bereitstellungen effizienter zu verwalten.
Künstliche Intelligenz Enhanced Digital Imaging
Es ist faszinierend zu glauben, dass etwas so Kompaktes wie ein Smartphone großartige Fotos und Videos aufnehmen kann. Diese Fähigkeit wird der computergestützten Bildgebung zugeschrieben. Das Aufkommen der computergestützten Bildgebung wird die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen die Welt wahrnehmen, weiter verändern. Durch den Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz und Signalverarbeitung ermöglicht die digitale Bildgebung, dass Smartphones wie professionelle Kameras funktionieren. Die digitale Bildgebung revolutioniert die digitale Bildgebung, indem sie dieses High-Tech-Werkzeug für jedermann zugänglich macht, beispielsweise durch die Verbesserung der Porträtbeleuchtung, um Vibrationen zu reduzieren.
Künstliche Intelligenz gewinnt an Dynamik
Um die Verarbeitungseffizienz künstlicher Intelligenz zu verbessern, ist eine neue Computerarchitektur namens „Speicherverarbeitung“ entstanden. Die traditionelle Computersystemarchitektur verwendet separate Prozessoren und Speichereinheiten, um Datenverarbeitungsaufgaben auszuführen. Dies erfordert einen ständigen Datenaustausch zwischen Prozessor und Hauptspeicher. Die In-Memory-Verarbeitung überwindet Datenübertragungen, indem sie die Verarbeitung direkt an den Ort verlagert, an dem die Daten gespeichert sind, wodurch der Stromverbrauch gesenkt und die Systemleistung verbessert wird. Diese Art der In-Memory-Verarbeitung wird im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zu einer entscheidenden und allgegenwärtigen Computerarchitektur werden. Entwickler haben In-Memory-Computing-Chips gebaut, um eine breite Palette von Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen, von virtueller und erweiterter Realität bis hin zu astronomischen Datenberechnungen.
Natürlich gibt es viele Debatten über die besten Anwendungen für KI. Aber wie wir in der Vergangenheit bei vielen neuen Technologien festgestellt haben, glaube ich, dass generative KI einen Platz finden wird, in dem sie mit anderen ausgereiften Technologien koexistieren kann. Mit zunehmender Reife wird es die Fähigkeiten der menschlichen Arbeitskräfte ergänzen und uns dabei helfen, am Arbeitsplatz oder zu Hause effizienter und kreativer zu sein.
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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

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 | 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

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
