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Das Deepin-Betriebssystem kündigte den Zugriff auf große Modelle an, und mehrere selbst entwickelte Anwendungen stehen für intelligente Upgrades bereit
Das Deepin-Betriebssystem kündigte den Zugriff auf große Modelle an, und mehrere selbst entwickelte Anwendungen stehen für intelligente Upgrades bereit
Deepin veröffentlichte am 21. September eine Nachricht, in der bekannt gegeben wurde, dass Deepin Zugang zu großen Modellfunktionen erhalten hat und eine Reihe selbst entwickelter Anwendungssoftware ebenfalls intelligente Upgrades erhalten hat
Senior Deputy General Manager und CTO von Tongxin Software Zhang Lei sagte: „ Derzeit hat UOS AI den Zugriff auf gängige große Modelle im In- und Ausland erreicht und wurde in die zugrunde liegenden öffentlichen KI-Funktionen von Deepin eingekapselt. Gleichzeitig werden wir UOS AI schrittweise auch für Anwendungen von Drittanbietern öffnen Weitere Anwendungen Große Modelle können direkt auf Deepin aufgerufen werden.
In Bezug auf die Implementierung von KI-Funktionen hat Deepin drei Hauptanwendungen ausgewählt, die häufig von Benutzern verwendet werden: intelligente globale Suche, E-Mail und Browser, und ist der erste, der dies ermöglicht KI-Funktionen, um Benutzern ein intelligentes Anwendungserlebnis zu bieten, lautet wie folgt:
Intelligente globale Suche
Die intelligente globale Suche unterstützt drei Kernfunktionen, einschließlich der Suche in natürlicher Sprache, der Suche nach Bildinhalten und der Suche nach Dokumentinhalten Suche, die „One-Click-Suche, One-Click-Direktzugriff“ realisieren kann. Bequeme Erfahrung
Ob es sich um die Suche nach Schlüsselwortdateinamen, die Suche nach Dateiinhalten, die Suche nach Bild-OCR, die Suche nach Zeiträumen usw. handelt. , alle unterstützen die intelligente globale Suche kann durch UOS AI schnell erfüllt werden, wodurch die Arbeitseffizienz und -qualität des Benutzers erheblich verbessert wird. Wenn Sie beim Verfassen der E-Mail kein Thema festlegen, kann UOS AI Ihnen dabei helfen, es zusammenzufassen. Wenn Sie an dem interessiert sind, was Sie bereits geschrieben haben, können Sie es UOS AI überlassen Sie polieren es ... Es warten weitere intelligente Funktionen auf Ihr Erlebnis
Neues Browser-Gameplay
Verwenden Sie ab sofort Fragen statt Suchen, um das Stöbern und Lernen in Zukunft zu erleben!
Chat-Fragen und Antworten:Derzeit verfügt die künstliche Intelligenz des Browsers über drei herausragende Funktionen:
Das feste Chat-Feld auf der rechten Seite bietet Benutzern Q&A-Chat-Dienste Basierend auf großen Modellen; 
Schnelles schwebendes Fenster:Stellen Sie ein schwebendes KI-Verknüpfungsfenster auf der Webseite bereit, das KI-Übersetzung, KI-Zusammenfassung, KI-Umschreibung und andere Funktionen zur Inhaltsverarbeitung unterstützt -definierte Eingabeaufforderungswörter im schwebenden Verknüpfungsfenster.
Bietet eine Funktion zur Anpassung von Eingabeaufforderungswörtern, unterstützt benutzerdefinierte Eingabeaufforderungswörter und verfügt Berichten zufolge über mehr Möglichkeiten für den Zugriff auf große Modelle Deepin und das Betriebssystem können das Benutzerverhalten besser verstehen und die Benutzererfahrung verbessern:
Benutzerdefinierte Eingabeaufforderungswörter:Zuallererst erforscht das allgemeine große Modell mehr Anwendungsszenarien durch das Betriebssystem. Mit starken Sprachverständnis- und Verarbeitungsfunktionen kann es Benutzern eine bieten Intelligente Erfahrung;
- Zweitens hat das Aufkommen großer Modelle ein neues Interaktionsmodell mit sich gebracht. In Zukunft wird jeder Benutzer über einen exklusiven KI-Assistenten verfügen, der auf dem Betriebssystem ausgeführt wird Dies ist eine der Grundfunktionen des Betriebssystems. Partner können die vom Betriebssystem bereitgestellten KI-Funktionen direkt aufrufen, um den Wert der Plattform freizugeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas Deepin-Betriebssystem kündigte den Zugriff auf große Modelle an, und mehrere selbst entwickelte Anwendungen stehen für intelligente Upgrades bereit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Die große Model-App Tencent Yuanbao ist online! Hunyuan wird zu einem Allround-KI-Assistenten aufgerüstet, der überall hin mitgenommen werden kann
Jun 09, 2024 pm 10:38 PM
Am 30. Mai kündigte Tencent ein umfassendes Upgrade seines Hunyuan-Modells an. Die auf dem Hunyuan-Modell basierende App „Tencent Yuanbao“ wurde offiziell eingeführt und kann in den App-Stores von Apple und Android heruntergeladen werden. Im Vergleich zur Hunyuan-Applet-Version in der vorherigen Testphase bietet Tencent Yuanbao Kernfunktionen wie KI-Suche, KI-Zusammenfassung und KI-Schreiben für Arbeitseffizienzszenarien. Yuanbaos Gameplay ist außerdem umfangreicher und bietet mehrere Funktionen für KI-Anwendungen , und neue Spielmethoden wie das Erstellen persönlicher Agenten werden hinzugefügt. „Tencent strebt nicht danach, der Erste zu sein, der große Modelle herstellt.“ Liu Yuhong, Vizepräsident von Tencent Cloud und Leiter des großen Modells von Tencent Hunyuan, sagte: „Im vergangenen Jahr haben wir die Fähigkeiten des großen Modells von Tencent Hunyuan weiter gefördert.“ . In die reichhaltige und umfangreiche polnische Technologie in Geschäftsszenarien eintauchen und gleichzeitig Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer gewinnen
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
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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
Fortgeschrittene Praxis des industriellen Wissensgraphen
Jun 13, 2024 am 11:59 AM
1. Einführung in den Hintergrund Lassen Sie uns zunächst die Entwicklungsgeschichte von Yunwen Technology vorstellen. Yunwen Technology Company ... 2023 ist die Zeit, in der große Modelle vorherrschen. Viele Unternehmen glauben, dass die Bedeutung von Diagrammen nach großen Modellen stark abgenommen hat und die zuvor untersuchten voreingestellten Informationssysteme nicht mehr wichtig sind. Mit der Förderung von RAG und der Verbreitung von Data Governance haben wir jedoch festgestellt, dass eine effizientere Datenverwaltung und qualitativ hochwertige Daten wichtige Voraussetzungen für die Verbesserung der Wirksamkeit privatisierter Großmodelle sind. Deshalb beginnen immer mehr Unternehmen, darauf zu achten zu wissenskonstruktionsbezogenen Inhalten. Dies fördert auch den Aufbau und die Verarbeitung von Wissen auf einer höheren Ebene, wo es viele Techniken und Methoden gibt, die erforscht werden können. Es ist ersichtlich, dass das Aufkommen einer neuen Technologie nicht alle alten Technologien besiegt, sondern auch neue und alte Technologien integrieren kann.
Xiaomi Byte schließt sich zusammen! Ein großes Modell von Xiao Ais Zugang zu Doubao: bereits auf Mobiltelefonen und SU7 installiert
Jun 13, 2024 pm 05:11 PM
Laut Nachrichten vom 13. Juni hat Xiaomis Assistent für künstliche Intelligenz „Xiao Ai“ laut Bytes öffentlichem Bericht „Volcano Engine“ eine Zusammenarbeit mit Volcano Engine erzielt. Die beiden Parteien werden ein intelligenteres interaktives KI-Erlebnis auf der Grundlage des großen Beanbao-Modells erzielen . Berichten zufolge kann das von ByteDance erstellte groß angelegte Beanbao-Modell bis zu 120 Milliarden Text-Tokens effizient verarbeiten und täglich 30 Millionen Inhalte generieren. Xiaomi nutzte das große Doubao-Modell, um die Lern- und Denkfähigkeiten seines eigenen Modells zu verbessern und einen neuen „Xiao Ai Classmate“ zu schaffen, der nicht nur die Benutzerbedürfnisse genauer erfasst, sondern auch eine schnellere Reaktionsgeschwindigkeit und umfassendere Inhaltsdienste bietet. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einem komplexen wissenschaftlichen Konzept fragt, &ldq
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
