


Das CIFTIS „General Artificial Intelligence Computing Power Forum' 2023 findet am 28. August in Peking statt
Um die Entscheidungsfindung und den Einsatz des Landes zur Entwicklung einer neuen Generation künstlicher Intelligenz umzusetzen, den Bau des Innovationszentrums für künstliche Intelligenz in Peking zu beschleunigen und die Entwicklung der Computerindustrie für künstliche Intelligenz zu fördern, hat die Volksregierung des Bezirks Shijingshan in Peking beschlossen Städtisches Büro für Wirtschaft und Informationstechnologie und Peking für Wissenschaft und Technologie Das CIFTIS „Allgemeines Forum für künstliche Intelligenz und Rechenleistung“ 2023, gemeinsam gesponsert vom Technischen Komitee und dem Verwaltungskomitee des Wissenschafts- und Technologieparks Zhongguancun und ausgerichtet vom Wirtschafts- und Informationszentrum des Wirtschafts- und Informationsbezirks Shijingshan in Peking Technology Bureau und Qishang Online (Beijing) Data Technology Co., Ltd. werden im August stattfinden. Sie fand am 28. im Bezirk Shijingshan in Peking statt.
Im Mai 2023 erließ Peking drei Unterstützungsrichtlinien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz: „Pekings Umsetzungsplan zur Beschleunigung des Aufbaus eines weltweit einflussreichen Innovationszentrums für künstliche Intelligenz (2023-2025)“, „Pekings Förderung allgemeiner künstlicher Intelligenz“ und mehrere Maßnahmen für Innovation und Entwicklung“ und der „Beijing General Artificial Intelligence Industry Innovation Partnership Plan“. Das Dokument geht davon aus, dass der Umfang von Pekings Kernindustrie für künstliche Intelligenz bis 2025 300 Milliarden Yuan erreichen und weiterhin um mehr als 10 % wachsen wird.
Als professionelle Großkonferenz im Bereich der Rechenleistung künstlicher Intelligenz in Peking steht das Forum unter dem Motto „Einblicke und Mitgestaltung einer neuen Ära der Rechenleistung“ und lädt Regierungsbehörden, Akademiker, Experten und Wissenschaftler ein -Bekannte Unternehmer und Fachleute aus der Branche der künstlichen Intelligenz kommen zusammen, um sich auf die Rechenleistung der künstlichen Intelligenz zu konzentrieren, um den Weg zur industriellen Entwicklung zu diskutieren, alle Anstrengungen zu unternehmen, um die zugrunde liegenden Grundlagen der künstlichen Intelligenz zu festigen, die Freisetzung des Potenzials der Rechenleistung zu beschleunigen und eine zu entwickeln solide Grundlage für industrielle Innovation und Entwicklung und Förderung der Entwicklung der industriellen Ökologie.
Zu diesem Zeitpunkt wird das Pekinger Stadtbüro für Wirtschaft und Informationstechnologie eine Reihe wichtiger Ankündigungen und Unterzeichnungszeremonien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz durchführen. Das Shijingshan Intelligent Computing Center-Projekt wird mit dem Bau beginnen, um nicht weniger als 610P dedizierte Rechenleistung für künstliche Intelligenz bereitzustellen. Das große Modell ermöglicht innovative Anwendungsszenarien im kollaborativen Bürobereich des Bezirks Shijingshan und wird vor Ort unterzeichnet. Darüber hinaus wurden eine Reihe großer Modelle für künstliche Intelligenz, das „Weißbuch zur Entwicklung der Rechenleistung für künstliche Intelligenz“, ein einheitliches GPU-Open-Source-Entwicklungsframework, Rechenleistungsprodukte und andere Ergebnisse veröffentlicht, und Akademiker und wichtige Gäste hielten wunderbare Reden und Dialoge.
Dieses Forum wird als Pilotveranstaltung für die China International Fair for Trade in Services 2023 dienen. Es wird die Veranstaltung durch wichtige Ankündigungen, Projektunterzeichnungen und Branchendialoge aufwärmen und eine Austausch- und Kooperationsplattform für das Computing mit künstlicher Intelligenz aufbauen Energiewirtschaft.
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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

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

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

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 |. 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 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
