Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Der Beginn der allgemeinen künstlichen Intelligenz ist angebrochen. Wie kann KI Tausenden von Kandidaten für die Hochschulaufnahmeprüfung helfen?

Der Beginn der allgemeinen künstlichen Intelligenz ist angebrochen. Wie kann KI Tausenden von Kandidaten für die Hochschulaufnahmeprüfung helfen?

Jun 02, 2023 pm 11:32 PM
人工智能 高考 助力

Medienberichten zufolge ergab eine Untersuchung eines Teams amerikanischer und deutscher Wissenschaftler am 23. Mai, dass die neueste Version von GPT-4, dem großen Sprachmodell des Unternehmens für künstliche Intelligenz OpenAI, die vier wichtigsten Qualifikationsprüfungen für Buchhaltung bestanden hat, darunter der Certified Public Accountant (CPA), Certified Management Accountant (CMA), Certified Internal Auditor (CIA) und Certified Tax Agent (EA) mit einer durchschnittlichen Punktzahl von 85,1 Punkten. Die vier großen Qualifikationsprüfungen gelten in der Branche alle als schwierige Prüfungen. Beispielsweise liegt die Erfolgsquote der CPA-Prüfung nur bei etwa 50 %.

Die Entstehung von ChatGPT verkündete, dass die Menschheit einen qualitativen Durchbruch auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz erzielt hat. Einige Leute riefen sogar aus, dass diese KI-Revolution wichtiger sei als die Geburt von Smartphones, wichtiger als die Popularisierung von Breitband und wichtiger als die Aufkommen der sozialen Medien wichtig.

ChatGPT hat auch eine Reihe führender inländischer Unternehmen für künstliche Intelligenz dazu veranlasst, nacheinander große Modelle auf den Markt zu bringen, und der Beginn der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) ist angebrochen. In Bereichen wie Schreiben, Malen, Büroarbeit, Karriereplanung und Lernen gewinnt KI immer mehr an Einfluss und ihre Wirksamkeit bei der Stärkung der menschlichen Arbeit und des menschlichen Lebens rückt immer mehr in den Vordergrund.

Der Beginn der allgemeinen künstlichen Intelligenz ist angebrochen. Wie kann KI Tausenden von Kandidaten für die Hochschulaufnahmeprüfung helfen?

Fotoquelle: Tu Chong Creative

Allgemeine KI schreitet immer schneller voran

In den 1950er Jahren begannen Wissenschaftler zu untersuchen, wie man Computer dazu bringen kann, menschliches Denken und Verhalten zu simulieren, was das Konzept der künstlichen Intelligenz begründete. In den 1980er und 1990er Jahren machte die künstliche Intelligenz mit der Zunahme der Rechenleistung und dem Aufkommen fortschrittlicherer Algorithmen rasante Fortschritte und leitete aufeinanderfolgende Meilensteine ​​ein, darunter den Sieg des IBM-Computers „Deep Blue“ über den Schachweltmeister und den Sieg von Googles „AlphaGo“. Werde Weltmeister und mehr.

Allerdings gehört die künstliche Intelligenz derzeit noch zu schwacher künstlicher Intelligenz oder spezieller künstlicher Intelligenz, also künstlicher Intelligenz, die sich auf ein bestimmtes Gebiet wie Bilderkennung, Spracherkennung usw. spezialisiert hat, und hat das Stadium noch nicht erreicht der allgemeinen künstlichen Intelligenz.

Allgemeine künstliche Intelligenz, auch starke künstliche Intelligenz genannt, bezieht sich auf ein künstliches Intelligenzsystem mit einem Intelligenzniveau, das mit dem des Menschen vergleichbar ist. Es kann nicht nur natürliche Sprache verarbeiten und verstehen, sondern auch Informationen aus großen Datenmengen und Verhaltensweisen gewinnen Denken und Urteilsvermögen und reagieren flexibel auf neue Situationen und Aufgaben.

Ist also nach mehr als 70 Jahren der Erforschung und Entwicklung die Ära der allgemeinen künstlichen Intelligenz angebrochen? Die Antwort ist möglicherweise bereits erschienen. Das bahnbrechende Ereignis ist die Geburt allgemeiner großer Modelle, die durch ChatGPT und GPT-4 repräsentiert werden.

KI-Anwendungen blühen an immer mehr Orten

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Fotoquelle: Tu Chong Creative

Wir sehen, dass der Einfluss von KI in allen Aspekten der menschlichen Arbeit und des Lebens von Tag zu Tag zunimmt und dass KI-Anwendungen in vielen Bereichen aufblühen, darunter Schreiben, Malen, Fragen und Antworten, Büroarbeit, Berufswahl, Karriereplanung und Lernen und anderen Bereichen.

Im Bereich des Schreibens kann KI basierend auf der Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen und anderen Technologien automatisch verschiedene Textformen wie Artikel, Nachrichtenberichte, Geschichten, Gedichte usw. generieren, je nach Bedarf, um intelligentes Schreiben zu erreichen.

Im Bereich der Malerei können KI-Modelle den kreativen Stil, die Pinselfähigkeiten und Bildmerkmale des Künstlers erlernen und darauf basierend neue Gemälde erstellen. Beispielsweise hat die nationale Getränkemarke Wanglaoji kürzlich eine Reihe von Gemälden mit dem Thema „Chinesisch“ auf den Markt gebracht Stil“ KI entworfene Gläser, darunter ein „Tausend Meilen von Flüssen und Bergen“-Glas, das auf der Grundlage des „Nationalschatzes“-Kulturrelikts „Tausende Meilen von Flüssen und Bergen“ gezeichnet wurde.

Der Beginn der allgemeinen künstlichen Intelligenz ist angebrochen. Wie kann KI Tausenden von Kandidaten für die Hochschulaufnahmeprüfung helfen?

Darstellung von Qianli Jiangshan Jar

Im Bereich Frage und Antwort können KI-Modelle Benutzerfragen verstehen und analysieren und entsprechende Antworten generieren, die auf Szenarien wie Online-Kundenservice, Suchmaschinen und Wissensdatenbankabfragen angewendet werden können.

Im Bürobereich können digitale KI-Mitarbeiter menschliches Denken und Verhalten nachahmen und rund um die Uhr verschiedene Arten von Arbeitsaufgaben erledigen, wie z. B. Kundendienst, Datenanalyse, Dokumentenverwaltung usw., und so Menschen dabei helfen, die Arbeitseffizienz zu verbessern und Kosten zu senken . , Fehlerquote reduzieren.

Im Bereich der Berufswahl und Karriereplanung können KI-Modelle basierend auf persönlichen Interessen, Fähigkeiten und Marktbedürfnissen geeignete berufliche Richtungen und Kurseinstellungen empfehlen. Sie können auch personalisierte Karrieren basierend auf persönlichen Interessen, akademischem Hintergrund und Arbeitsmarktanforderungen anbieten und passende Vorschläge.

Im Bereich des Lernens, das einen großen Wissensinput und -output erfordert, hat der Einsatz von KI ebenfalls große Aufmerksamkeit erregt. Im heutigen China ist die Hochschulaufnahmeprüfung nicht nur eine faire Möglichkeit, Talente auszuwählen, sondern berührt auch die Herzen unzähliger einfacher Familien. Die Eltern begleiteten die Kandidaten auf verschiedene Weise, während die Kandidaten ihr Bestes gaben, um ein besseres Morgen anzustreben, und ihre besten Wünsche für eine „Goldliste“ in ihren „Kopfbalken, Zapfen und Gesäß“ trugen.

Kann KI bei der hochkarätigen Aufnahmeprüfung für das College einen Unterschied machen? Die Antwort ist ja. Wir haben gesehen, dass Baidu als führender Technologieriese im Bereich der inländischen künstlichen Intelligenz das Wenxinyiyan-Modell eingeführt hat, das mit Menschen interagieren, Fragen beantworten, bei der Erstellung helfen und Menschen dabei helfen kann, effizient und bequem Informationen, Wissen und Informationen zu erhalten. Inspiration.

Als große Marke, die die chinesische Glücksverheißungs- und Segenskultur übernimmt und seit jeher gesellschaftliche Verantwortung wahrnimmt, ist Wong Lao Kat stets dem Trend der Zeit gefolgt und hat sich seit Kurzem auch mit Baidu Under zusammengetan Unter der Anleitung berühmter Lehrer in diesem Fach hat es sich mit dem kulturellen Xinyiyan Big Model zusammengetan und für die Mehrheit der Kandidaten ein KI-Simulationspapier für die Hochschulaufnahmeprüfung herausgebracht, das in drei Fächer unterteilt ist: Chinesisch, Mathematik und Englisch Modernste Technologie, um die Vorbereitung der Kandidaten zu verbessern.

Tatsächlich ist dies der wechselseitige Ansturm und die Integration von Wanglaojis „Ji-Kultur“ und KI-Technologie. Was die Glücksverheißungskultur angeht, hat Wong Lao Kat als altehrwürdige chinesische Marke eine einzigartige „Glücksverheißungskultur“ geschaffen. Seine sorgfältig gefertigten Glücksverheißungsgläser für verschiedene Szenen decken verschiedene Szenen wie Prüfungen, Bankette und Schenken ab, die zunehmend verwendet werden bereichern die Konnotation einer glückverheißenden Kultur. Aus Sicht der KI-Technologie besteht eine der wichtigen Bedeutungen der technologischen Revolution darin, mithilfe von Technologie das Leben der Menschen kontinuierlich zu verbessern und die Arbeitseffizienz der Menschen zu verbessern und so das menschliche Wohlbefinden weiter zu verbessern so eine Rolle.

In Bezug auf die beiden oben genannten Dimensionen ist die Integration der kirgisischen Kultur und der KI-Technologie genau richtig. Indem sie sich auf ihre jeweiligen Eigenschaften und Vorteile verlassen, werden sie gemeinsam den wachsenden Bedürfnissen des chinesischen Volkes nach einem besseren Leben gerecht.

Mit Blick auf die Zukunft wird die weitere Entwicklung der KI tiefgreifende Auswirkungen auf alle Aspekte der menschlichen Gesellschaft haben. In den Bereichen Beschäftigung, Bildung, Gesundheitswesen, soziale Governance, Umwelt und Energie wird die KI weiterhin ihre wichtige Rolle spielen und dazu beitragen einen größeren Beitrag zur Entwicklung und zum Fortschritt der Menschheit leisten.

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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

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag 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 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

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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 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

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