


Die Provinz Guangdong prognostiziert, dass der Umfang der Branche der künstlichen Intelligenz im Jahr 2025 300 Milliarden Yuan überschreiten wird, und bietet Big-Data-Analysen für Unternehmen der künstlichen Intelligenz
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Am 13. November gab die Volksregierung der Provinz Guangdong die „Umsetzungsmeinungen zur Beschleunigung des Aufbaus eines führenden Ortes für allgemeine Innovationen in der künstlichen Intelligenz“ heraus (im Folgenden als „Umsetzungsmeinungen“ bezeichnet) und hielt eine Pressekonferenz ab. Das Dokument konzentriert sich auf die Innovation und Entwicklung der allgemeinen Branche der künstlichen Intelligenz in Guangdong und schlägt 22 politische Maßnahmen vor, mit denen große Durchbrüche in den Bereichen Rechenleistung, Algorithmen, Daten, Industrie, Ökologie und anderen Aspekten erzielt werden sollen.
In den „Implementation Opinions“ wird vorgeschlagen, dassBis 2025 wird das Ausmaß der intelligenten Rechenleistung landesweit und weltweit führend sein, das allgemeine Innovationssystem für künstliche Intelligenz wird relativ vollständig sein und Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz auf hohem Niveau werden weiter ausgebaut werden, und die Größe der Kernindustrien wird 300 Milliarden Yuan überschreiten. Die Zahl der Unternehmen übersteigt 2.000. In Zukunft wird Guangdong ein nationaler Innovationsführer in der allgemeinen Branche der künstlichen Intelligenz werden und einen nationalen Hub für intelligente Rechenleistung, eine Daten-Sonderzone in der Greater Bay Area Guangdong-Hong Kong-Macao und ein nationales Demonstrationshochland für Szenarios aufbauen Anwendungen.
──Die Registrierung von Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong boomt in den Jahren 2018 und 2021
Laut der chinesischen Unternehmensdatenbank Qichamao gibt es derzeit 1.240 große Unternehmen in der Branche der künstlichen Intelligenz in Guangdong, wobei 2018 und 2021 die größten Registrierungsbooms waren. Die Zahl der registrierten Unternehmen für künstliche Intelligenz betrug im Jahr 2018 222 Unternehmen beliefen sich im Jahr 2021 auf 231 Wohnungen.
Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong sind hauptsächlich in Shenzhen und Guangzhou registriert
Laut Daten der chinesischen Unternehmensdatenbank Qichamao sind Ende April 2022 Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong hauptsächlich auf Orte wie Shenzhen und Guangzhou konzentriert. In Shenzhen gibt es 729 verbundene Unternehmen für künstliche Intelligenz, in Guangzhou sind es 230
Zu den Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong gehören hauptsächlich Gesellschaften mit beschränkter Haftung und Einzelunternehmen
Nach Angaben der chinesischen Unternehmensdatenbank Qichamao gibt es in der Provinz Guangdong derzeit 1.086 bestehende und tätige Unternehmen für künstliche Intelligenz. Darunter stellen 1.158 Gesellschaften mit beschränkter Haftung den höchsten Anteil, gefolgt von Einzelunternehmen mit insgesamt 339
──Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong sind hauptsächlich im New Third Board und im New Fourth Board aufgeführt
Laut der chinesischen Unternehmensdatenbank Qichamao gibt es derzeit 1.086 bestehende und tätige Unternehmen für künstliche Intelligenz in der Provinz Guangdong, von denen 1.082 nicht börsennotiert sind. Insgesamt beträgt die Listungsquote der Unternehmen für künstliche Intelligenz in Guangdong 0,4 %. Unter den börsennotierten Unternehmen befinden sich hauptsächlich Unternehmen im New Fourth Board und im New Third Board. Es gibt drei New Fourth Board-Unternehmen und ein New Third Board-Unternehmen.
In der Provinz Guangdong gibt es viele Unternehmen für künstliche Intelligenz, darunter technologiebasierte kleine und mittlere Unternehmen sowie spezialisierte neue Unternehmen
Laut der chinesischen Unternehmensdatenbank Qichamao gibt es derzeit 1.086 Unternehmen für künstliche Intelligenz, die in der Provinz Guangdong existieren und tätig sind, von denen 56 Unternehmen über Patentinformationen und 71 Unternehmen über Software-Urheberrechte verfügen. Bei den Patentinformationen konzentrieren sich Unternehmen mit künstlicher Intelligenz hauptsächlich auf Erfindungen. 47 Unternehmen verfügen über Erfindungsinformationen und 32 Unternehmen melden Gebrauchsmuster an.
Chinas Marktgröße für künstliche Intelligenz im Jahr 2023 14,7 Milliarden US-Dollar übersteigen und bis 2026 26,3 Milliarden US-Dollar überschreiten wird. Zhong Zhenshan, Vizepräsident von IDC China, glaubt, dass das Marktwachstum hauptsächlich von großen modellbasierten Anwendungen ausgehen wird, die in den letzten Jahren entwickelte KI-Anwendungen ersetzen, dem inkrementellen Markt, der durch generative KI und neue KI-gestützte Anwendungen auf Unternehmensebene geschaffen wurde. In Zukunft wird der allgemeine KI-Markt in der Vergangenheit zunehmend gesättigt sein, was es für Hersteller ohne große Modellkapazitäten schwierig macht, ihren Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten.
Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Zukunftsorientierte Economist APP Information GroupWeitere Forschungs- und Analyseinformationen zu dieser Branche finden Sie im „“ des Qianzhan Industry Research Institute
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Provinz Guangdong prognostiziert, dass der Umfang der Branche der künstlichen Intelligenz im Jahr 2025 300 Milliarden Yuan überschreiten wird, und bietet Big-Data-Analysen für Unternehmen der künstlichen Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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

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