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Eine Umfrage zeigt, dass KI beginnt, menschliche Arbeitsplätze zu vernichten, wobei im Mai fast 4.000 Menschen in den Vereinigten Staaten ihren Arbeitsplatz verloren haben
Eine Umfrage zeigt, dass KI beginnt, menschliche Arbeitsplätze zu vernichten, wobei im Mai fast 4.000 Menschen in den Vereinigten Staaten ihren Arbeitsplatz verloren haben
Nach Angaben von Challenger, Gray & Christmas, einem US-amerikanischen Beratungsunternehmen für Talentmobilität, führte künstliche Intelligenz im Mai zum Verschwinden von fast 4.000 Arbeitsplätzen in den Vereinigten Staaten, darunter kreative, administrative und kaufmännische Bereiche.
Challenger, Gray & Christmas Ein am Donnerstag veröffentlichter Bericht zeigte, dass US-Arbeitgeber im Mai mehr als 80.000 Menschen entlassen haben, ein Anstieg gegenüber dem Vormonat 20 %, ein Anstieg um fast das Vierfache im Vergleich zum Vorjahreszeitraum. Unter ihnen verursachte künstliche Intelligenz 3.900 Arbeitsplatzverluste, was etwa 5 % aller Arbeitsplatzverluste ausmacht. Damit war sie der siebtgrößte Grund für Entlassungen, den Arbeitgeber im Mai nannten.
Die Entlassungen erfolgen, weil Unternehmen keine Mühen scheuen, fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz einzuführen, um eine Reihe von Aufgaben zu automatisieren, darunter kreative Arbeiten wie Schreiben sowie Verwaltungs- und Büroarbeiten. Laut einem Bericht der Analysten von Bloomberg Intelligence wird erwartet, dass die Branche der künstlichen Intelligenz auf über 1 Billion US-Dollar anwächst, angetrieben durch große technologische Fortschritte, die mit der Einführung von OpenAIs ChatGPT im vergangenen Herbst deutlich wurden.
Die Washington Post berichtete diese Woche, dass zwei Texter ihren Lebensunterhalt verloren, weil ihre Arbeitgeber (oder Kunden) dachten, ChatGPT könne die Arbeit billiger erledigen. Einige Medien wie CNET haben Reporter entlassen, weil sie künstliche Intelligenz zum Schreiben von Artikeln nutzten, und mussten später Plagiatsprobleme beheben. Eine Hotline für Essstörungen nutzte Anfang des Jahres einen Chatbot, um gewerkschaftlich organisiertes menschliches Personal zu ersetzen, musste den Bot jedoch kürzlich offline nehmen, nachdem er den Menschen fragwürdige Ernährungsratschläge gegeben hatte.
IT House berichtete zuvor, dass die Investmentbank Goldman Sachs im März in einem Bericht vorhergesagt hatte, dass künstliche Intelligenz letztendlich 300 Millionen Vollzeitstellen weltweit ersetzen und sich insbesondere auf fast ein Fünftel der Beschäftigung auswirken könnte härter gegen Büroberufe vorgehen, die allgemein als immun gegen die Automatisierung gelten, wie z. B. Verwaltungs- und Rechtsberufe.
Analysten weisen jedoch darauf hin, dass die generative KI ebenso wie frühere Technologien, die menschliche Arbeitskräfte ersetzten, auch neue Arbeitsplätze schaffen wird und die aufstrebende Branche gerade erst am Anfang steht.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
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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
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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
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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
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
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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
Dell organisiert das Vertriebsteam neu, entlässt Mitarbeiter und richtet eine neue KI-Abteilung ein
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Laut Nachrichten dieser Website vom 6. August entlässt Dell Technologies laut einem Bericht von Bloomberg heute im Rahmen einer Neuorganisation seines Vertriebsteams Mitarbeiter. Zu den Umstrukturierungsmaßnahmen gehört auch der Aufbau eines neuen Teams mit Schwerpunkt auf KI-Produkten und -Dienstleistungen. „Wir werden schlanker“, schrieben die Vertriebsleiter Bill Scannell und John Byrne am Montag in einem Memo an die Dell-Mitarbeiter. „Wir rationalisieren das Management und priorisieren die Investitionen neu“, sagten Führungskräfte des Unternehmens wird die Art und Weise verändern, wie der Vertrieb von Rechenzentren funktioniert. Ein Sprecher wollte sich nicht dazu äußern, wie viele Arbeitsplätze betroffen sein würden. „Durch eine Neuorganisation unserer marktorientierten Teams und eine Reihe von Maßnahmen werden wir zu einem schlankeren Unternehmen“, sagte der Sprecher.
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
