Was kann man von der KI-Veranstaltung von Microsoft erwarten?
Microsoft kündigte an, am 16. März um 8 Uhr PT ein Treffen abzuhalten, machte jedoch keine weiteren Informationen. Wir kennen es unter dem Namen „Die Zukunft der Arbeit mit künstlicher Intelligenz“. Neben dem Namen hat Microsoft auch den Abschnitt „Info“ ausgefüllt, aber keine Angaben gemacht. „Nehmen Sie an einer besonderen Veranstaltung mit Satya Nadella und Jared Spataro teil, um zu erfahren, wie künstliche Intelligenz neue Arbeitsweisen für alle und Organisationen ermöglichen wird. Die Live-Übertragung beginnt am 16. März um 8 Uhr PT“, heißt es im Abschnitt „Über“. offensichtlich nicht sehr präzise.
Obwohl die Informationen sehr begrenzt sind, ist es sehr wahrscheinlich, dass sich die bevorstehende Veranstaltung hauptsächlich mit der neuen GPT-4-Integration mit Microsoft 365 befassen wird.
Microsoft 365 wird höchstwahrscheinlich im Mittelpunkt des KI-Events von Microsoft stehen.
Zunächst wird uns der Gastgeber einen klaren Hinweis darauf geben, was uns erwartet. Jared Spataro, Vizepräsident für moderne Arbeits- und Geschäftsanwendungen, wird sich dem Vorsitzenden und CEO Satya Nadella anschließen. Spoiler-Alarm, Spataro ist auch der Chef von Microsoft 365.
Es ist kein Geheimnis, dass Microsoft die KI-Branche anführen will, denn das Unternehmen hat einen mutigen Schritt in die Zukunft gemacht und das ist klar. Es hat stark in OpenAI investiert und kürzlich bekannt gegeben, dass Bing GPT-4 verwenden wird, was vor einigen Tagen bekannt gegeben wurde.
Microsoft bringt neue KI-Funktionen in Teams ein und hofft, weitere in andere Apps wie Outlook und Word integrieren zu können. Wie Sie wissen, hat Google kürzlich neue KI-Funktionen für Gmail und Docs veröffentlicht. Benutzer warten darauf, dass Outlook und Word ähnliche Schritte unternehmen. Für Outlook werden ein möglicher E-Mail-Entwurfsgenerator und eine Schreibvorschlagsfunktion für Word erwartet. Microsoft kann GPT-4 in diese Anwendungen integrieren.
Abgesehen von diesen beiden umfasst die Microsoft 365-Serie auch einige andere häufig verwendete Anwendungen wie OneDrive, Excel, PowerPoint, Access und OneNote.
Microsoft bringt diese KI-Lösungen nicht nur auf 365, sondern auch auf seine Tochtergesellschaften. Kürzlich hat LinkedIn neue KI-Funktionen angekündigt, die es Menschen erleichtern sollen, Ideen auszutauschen und Zeit beim Verfassen von Stellenbeschreibungen und Biografien zu sparen.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
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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