


Weltkonferenz für künstliche Intelligenz | Das High-End-Versicherungsforum „KI-Piloten, gemeinsam die Zukunft gestalten' wurde erfolgreich abgehalten
Die Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2023 wurde am 6. Juli mit dem Thema „Intelligente Welt, die Zukunft schaffen“ eröffnet. Am Nachmittag desselben Tages veranstaltete China Pacific Insurance ein High-End-Versicherungsforum zum Thema „KI-Navigation, gemeinsam die Zukunft gestalten“, das eine eingehende Analyse der neuen digitalen Intelligenzpraktiken von China Pacific Insurance und der Aussichten für Neues durchführte Blaupausen für Wissenschaft und Technologie und führende Neuentwicklungen in der Branche.
Führungskräfte, Experten und Wissenschaftler namhafter Unternehmen wie Baidu, Alibaba, Huawei, iFlytek, Lianren Health, der Fudan-Universität, der Shanghai Jiao Tong-Universität, der Wuhan-Universität und anderer namhafter Unternehmen kamen zusammen, um der Einführung digitaler Versicherungsarbeit beizuwohnen ökologische Zusammenarbeit und die Veröffentlichung der innovativen technologischen Errungenschaften von CPIC , Zehntausende Zuschauer feierten das Fest der Weisheitskollision durch die Cloud.
CPIC-Vizepräsident Yu Bin sagte, dass die Anwendung und Entwicklung der Großmodelltechnologie die vierte industrielle Revolution vorantreiben wird, um wirklich auf die Überholspur zu gelangen. China Pacific Insurance betrachtet die „Realisierung digitaler Arbeit“ als einen Durchbruch und führt den Aufbau und die Anwendung dieser Technologie aktiv durch große Modelle im Versicherungsbereich zur Steigerung der Produktivkräfte.
Yu Bin, Vizepräsident von China Pacific Insurance, hielt eine Rede
Bauen Sie weiterhin ein technologisches Ökosystem auf
China Pacific Insurance legt seit langem großen Wert auf Innovationen im Bereich Wissenschaft und Technologie, konzentriert sich auf die langfristigen Fähigkeiten von Wissenschaft und Technologie und hält an dem innovativen Weg der Technologie fest, der eine qualitativ hochwertige Entwicklung ermöglicht Bei der Unterstützung des Präzisionsmarketings, der Verbesserung des Kanalmanagements, der Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Verbesserung des Kundenerlebnisses wurden auch in anderen Aspekten bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.
Gleichzeitig erforschen China Pacific Insurance und Moments weiterhin ökologische Win-Win-Situationen. Als einer der Höhepunkte dieses Forums hat sich China Pacific Insurance mit führenden Technologieunternehmen und namhaften Beratungsunternehmen wie Baidu, Alibaba, iFlytek und anderen namhaften Beratungsunternehmen zusammengetan, um eine ökologische Zusammenarbeit im digitalen Versicherungswesen zu starten.
Basierend auf den Vorteilen großer Versicherungsdatenmengen, reichhaltiger Datentypen und einer starken Datengrundlage wird China Pacific Insurance mit allen Parteien im Ökosystem zusammenarbeiten, um gemeinsam zu investieren und gemeinsame Forschung und Entwicklung durchzuführen und sich dabei auf das Top-Level-Design zu konzentrieren von Organisations- und Prozessveränderungen und nutzen ökologische Vorteile, um wissenschaftliche Forschung, Entwicklung und Szenarien anwendungsseitiger geschlossener Kreisläufe zu realisieren. Die digitale Belegschaft im Versicherungswesen wird normale intellektuelle Arbeitskräfte in Positionen mit höherem Innovationswert entbinden, die Produktivität und die Fähigkeit der Technologie, geschäftliche Veränderungen voranzutreiben, weiter verbessern, handelbare digitale Arbeitskräfte im Versicherungsbereich erforschen und studieren und bahnbrechende Erfahrungen für die digitale Transformation der Versicherungsbranche generieren Industrie.
Beschleunigen Sie die Entwicklung einer Big-Data-Strategie
In diesem Forum hat die China Pacific Insurance Property and Casualty Insurance Company die „Black Light Factory“ veröffentlicht, in der RPA-Roboter zentral eingesetzt, betrieben und verwaltet werden, um mehrere standardisierte und prozessbasierte Arbeitsszenarien zu ersetzen. China Pacific Insurance Life Insurance hat ein „intelligentes Entscheidungszentrum“ eingerichtet, um neue Formen des digitalen, intelligenten Geschäfts der Zukunft zu erforschen, eine menschenorientierte, intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen und sich um die Verbesserung der CPIC-Kunden zu bemühen ' Serviceerfahrung, Umsatzumsetzungsleistung und Backoffice-Effizienz. CPIC Technology und das Digital Intelligence Research Institute haben den „Digital Employee“ herausgebracht, der die beliebte groß angelegte Modelltechnologie anwendet. Digitale Mitarbeiter erledigen ihre Arbeit auf kommunikative Weise und stimmen in Bezug auf Gedanken, Handlungen und berufliche Fähigkeiten mit echten Mitarbeitern überein und paarweise arbeiten, um die Effizienz zu verbessern. Derzeit ist der Bau von Großmodellen in den neuesten technologischen Strategieplan von China Pacific Insurance aufgenommen.
China Pacific Insurance und Umweltpartner diskutierten große Modellbauanwendungen
Durch dieses Forum hat China Pacific Insurance die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche weiter demonstriert und hochwertige Versicherungstechnologieprodukte exportiert. China Pacific Insurance Technology wird weiterhin die Rolle der technologischen Navigation spielen, aktiv auf China Pacific Insurance reagieren und diese implementieren Big-Data-Strategie und Beschleunigung. Schließen Sie sich mit führenden Unternehmen zusammen, um den Bereich der künstlichen Intelligenz zu erkunden, und Technologie ermöglicht die qualitativ hochwertige Entwicklung der Hauptversicherungsbranche.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWeltkonferenz für künstliche Intelligenz | Das High-End-Versicherungsforum „KI-Piloten, gemeinsam die Zukunft gestalten' wurde erfolgreich abgehalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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
