


Entwicklungsaussichten für digitale Zwillinge und künstliche Intelligenz im Jahr 2024
Künstliche Intelligenz (KI) und digitale Zwillinge sind Technologiefelder, die viel Aufmerksamkeit erregt haben und weit verbreitet sind. Hier sind einige ihrer Trends:
1. Implementierung generativer KI in Städten
Bis 2024 wird künstliche Intelligenz (KI) eine bedeutende Rolle bei der Gestaltung der städtischen Technologielandschaft spielen. Städte haben bereits große Fortschritte gemacht, insbesondere beim Einsatz künstlicher Intelligenz in Bereichen wie Verkehrsmanagement und Notfallmaßnahmen. Die herausragende Entwicklung der letzten 18 Monate war jedoch ein tieferes Verständnis des Potenzials generativer KI, insbesondere bei der Anwendung großer Sprachmodelle (LLMs).
Generative künstliche Intelligenz, repräsentiert durch LLM, zeigt die potenzielle Fähigkeit von Städten, die Effizienz zu verbessern und einzigartige Interaktionen mit Informationen zu fördern. Von Städten wird erwartet, dass sie LLM zunehmend einführen, vor allem um den Bewohnern einen besseren Service zu bieten. Von dieser Einführung wird nicht nur erwartet, dass sie die Effizienz und Produktivität steigert, sondern sie soll auch die Lücke zwischen den Bedürfnissen der Bewohner und zeitnahen Lösungen schließen.
Allerdings steht die flächendeckende Integration künstlicher Intelligenz in Städten vor vielen Herausforderungen. Datenschutzbedenken, Cybersicherheitsrisiken und ethische Überlegungen, insbesondere potenzielle Verzerrungen bei der KI-Ausgabe, sind wichtige Themen, mit denen sich Städte auseinandersetzen. Städte müssen geeignete Richtlinien und Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre entwickeln und die Cybersicherheitsmaßnahmen verstärken, um wachsenden Sicherheitsbedrohungen entgegenzuwirken. Darüber hinaus müssen ethische Leitprinzipien und Unparteilichkeitsanforderungen in die Entwicklung von KI einbezogen werden.
Wenn Städte Risiken berücksichtigen, muss ein Gleichgewicht zwischen der Erzielung der durch KI-Tools erzielten Produktivitätsgewinne und der Gewährleistung der Benutzererfahrung hergestellt werden. Diskussionen über Gerechtigkeit und Inklusion drehen sich um die Schulung von KI-Modellen und werden zu einem integralen Bestandteil der Entwicklung benutzerfreundlicher und relevanter Tools. Diese Diskussion findet in verschiedenen städtischen Kontexten statt, um sicherzustellen, dass die Werkzeuge gerecht und inklusiv sind.
Bis 2024 werden sich Stadtführer zunehmend auf digitale Zwillinge verlassen, um städtische Herausforderungen zu lösen. Allerdings nimmt auch die technische Komplexität digitaler Zwillinge sukzessive zu. Städte stehen vor der Entscheidung, bestehende Modelle zu verfeinern oder sich auf vorab trainierte Modelle zu verlassen. Durch eine Kombination aus Erfahrung und Pilotprojekten können Städte Möglichkeiten finden, mit diesen Tools optimal zu interagieren. Solche Entscheidungen werden den Stadtführern eine bessere Orientierung bieten, um auf die Bedürfnisse der Stadtentwicklung zu reagieren.
Während die Menschen vom Potenzial der künstlichen Intelligenz begeistert sind, gibt es auch die Erkenntnis, dass selbst einige Forscher noch sehr wenig über die Technologie wissen. Während größere Modell- und Trainingssatzgrößen zu einer besseren Leistung führen, erfordern kleine Unterschiede in der Modellschulung und -bereitstellung immer noch Erkundung und Experimente.
Im Jahr 2024 ist die Stadt in eine Phase des Versuchs und Irrtums eingetreten, die unvermeidlich ist. In diesem Zeitraum kann es bei Organisationen zu Datenschutz- und Missbrauchsvorfällen kommen, die die Bürger dazu veranlassen, bei der Verwendung generativer KI-Tools mehr Schutzmaßnahmen zu fordern. Darüber hinaus könnten durch künstliche Intelligenz erzeugte Desinformationen rechtliche Auswirkungen haben, insbesondere in Situationen wie dem regulierten Kommunalhandel. Daher müssen Städte starke Maßnahmen ergreifen, um dieses wichtige Problem anzugehen. Durch diese Zeit des Versuchs und Irrtums werden Städte Lehren ziehen, um eine umfassende und verantwortungsvolle Integration von KI zu gestalten.
2. Etablierung einer Regulierung für künstliche Intelligenz auf lokaler Ebene
Wenn es um die Regulierung des Einsatzes künstlicher Intelligenz in Städten und die Ausbalancierung nationaler und lokaler Regierungsrichtlinien geht, müssen einige komplexe Themen sorgfältig berücksichtigt werden.
Die Herausforderung bei der aktuellen Gesetzgebung ist die rasante Entwicklung der Technologie, insbesondere im letzten Jahr. Im Jahr 2024 wird es Unsicherheit über die Leistungsfähigkeit neuer Technologien geben. Die Frage ist, ob LLM dies erleben wird, wenn neue einflussreiche Akteure wie OpenAI und Anthropic die Technologielandschaft neu gestalten oder wenn etablierte Giganten wie Google und Microsoft ihre Dominanz durch Übernahmen oder umfassende Technologieintegration aufrechterhalten.
Städte können die treibende Kraft bei der Entwicklung von Richtlinien für den Einsatz von LLM auf lokaler Ebene sein.
Auf nationaler Regierungsebene gibt es tendenziell mehr Überlegungen und Aufmerksamkeit für die theoretischen Fragen rund um die Technologiepolitik. Städte sind jedoch für ihren proaktiven Charakter und ihre Fähigkeit bekannt, neue Technologien schneller umzusetzen und einzuführen. Städte setzen KI-Tools bereits in Unternehmen und im öffentlichen Dienst ein, allerdings oft ohne spezifische Vorschriften. Es ist ein offenes Geheimnis, dass diese Tools verwendet werden, und Städte verstehen proaktiv, wie Mitarbeiter KI nutzen, um sichere Praktiken zu etablieren, die das Risiko für die Bewohner minimieren.
Städte können die treibende Kraft bei der Entwicklung von Richtlinien für den Einsatz von LLM auf lokaler Ebene sein. Da Städte erkennen, dass in Ermangelung eines klaren nationalen Rahmens Regulierungsbedarf besteht, können sie bei der Entwicklung von Leitlinien zur Regelung des verantwortungsvollen Einsatzes von KI eine Vorreiterrolle übernehmen. Dies spiegelt eine pragmatische Reaktion auf die sich entwickelnde Technologielandschaft und das Engagement wider, sicherzustellen, dass die Vorteile der KI genutzt werden, ohne das Wohlergehen der Bewohner zu beeinträchtigen.
Die Regulierung von KI in Städten vollzieht sich als dynamischer und dezentraler Prozess, wobei Städte die Führung bei der Anpassung an technologische Fortschritte übernehmen und Richtlinien entwickeln, um die praktischen Herausforderungen zu bewältigen, die sich durch den Einsatz von KI in einem sich immer noch schnell verändernden technologischen Umfeld ergeben, um Agilität zu erreichen und Reaktionsfähigkeit.
3. Fortgesetzte Einführung digitaler Zwillinge in Städten
Der Einsatz digitaler Zwillinge in Städten wird bis 2024 weiter zunehmen und ihre Vielseitigkeit wird sie zu einem wichtigen Werkzeug für Stadtplaner und Führungskräfte machen.
Die Nachfrage der Bewohner nach einem schnelleren und widerstandsfähigeren Infrastrukturwachstum treibt Städte dazu, innovative Lösungen zu erforschen. Digitale Zwillinge bieten die Möglichkeit, die physische Infrastruktur einer Stadt umfassend abzubilden und zu verstehen. Dies ist besonders wichtig in älteren Städten, wo bei Projekten häufig unerwartete Rohre, Leitungen und sogar Tunnel freigelegt werden. Die genaue Kartierung durch digitale Zwillinge ermöglicht eine bessere Planung und Simulation, insbesondere angesichts der zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels wie dem Anstieg des Meeresspiegels.
Bis 2024 werden Stadtführer zunehmend auf digitale Zwillinge zurückgreifen, um die Herausforderungen des schnelleren und dichteren Wohnungsbaus und der Planung für neue Technologien wie autonomes Fahren zu meistern. Die Simulationsfähigkeiten digitaler Zwillinge ermöglichen Planern die Bewertung von Szenarien, die von Infrastrukturprojekten bis hin zur zukünftigen Integration von Verkehrsträgern reichen.
Es gibt immer noch einen Zusammenhang zwischen dem Hype um virtuelle Welten und digitale Zwillinge, aber Städte konzentrieren sich in erster Linie darauf, digitale Zwillinge zur Lösung greifbarer, realer Probleme zu nutzen. Die treibende Kraft hinter der Einführung digitaler Zwillinge ist ihre Fähigkeit, reale Herausforderungen zu lösen und letztendlich die Lebensqualität der Bürger zu verbessern.
Trotz des faszinierenden Potenzials für gemeinschaftliches Engagement in virtuellen Universen, insbesondere bei jüngeren Generationen, die an soziale Online-Interaktionen gewöhnt sind, liegen die Hauptanwendungen digitaler Zwillinge weiterhin in der Lösung der physischen Herausforderungen von Städten. Stadtführer priorisieren möglicherweise die konkreten Vorteile digitaler Zwillinge bei der Verbesserung der Infrastruktur, anstatt sich auf die virtuellen und sozialen Aspekte zu konzentrieren, die mit virtuellen Welten verbunden sind.
4. Autonome Transportpiloten
Trotz der jüngsten regulatorischen Herausforderungen können wir mit einem Anstieg des Einsatzes autonomer Shuttles und Busfahrer rechnen. Angesichts des anhaltenden Arbeitskräftemangels an Busfahrern und Verkehrspersonal erkennen Städte den Wert autonomer öffentlicher Verkehrsmittel, insbesondere solcher, die einen höheren Passagierdurchsatz bewältigen können.
Andererseits scheint die flächendeckende Einführung elektrischer vertikal startender und landender Flugzeuge (eVTOL) in der Luft eine weiter entfernte Vision zu sein. Während Pilotprojekte und Partnerschaften vielversprechend sind, bleiben praktische Herausforderungen wie Vertiport-Planung und Lärmschutz bestehen, ganz zu schweigen von der Komplexität des regulatorischen Umfelds.
Es kann schwierig sein, solche Pilotinvestitionen angesichts dringenderer und dringenderer städtischer Verkehrsprobleme zu rechtfertigen.
Während eVTOLs einige interessante Anwendungsfälle haben, insbesondere in Bereichen wie Such- und Rettungsdienste sowie medizinischer Transport, ist die Idee, dass Passagiere in eVTOLs regelmäßig zwischen regionalen Drehkreuzen pendeln, eine langfristige Vision.
Es herrscht öffentliche Müdigkeit, wenn es um Projekte geht, die zwar potenziell nützlich sind, aber als auffällig gelten. Während die Öffentlichkeit nach Lösungen für öffentliche Verkehrsmittel, Staus und Sicherheitsprobleme sucht, könnte es für Stadtführer und Bürgermeister auf der ganzen Welt schwierig sein, die Unterstützung für solche Pilotprojekte aufrechtzuerhalten.
Es kann schwierig sein, solche Pilotinvestitionen angesichts dringenderer und dringenderer städtischer Verkehrsprobleme zu rechtfertigen. Im weiteren Verlauf wird sich der Schwerpunkt wahrscheinlich auf praktische und wirkungsvolle Lösungen verlagern, die direkt auf die alltäglichen Herausforderungen eingehen, mit denen die Bewohner in städtischen Umgebungen konfrontiert sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklungsaussichten für digitale Zwillinge und künstliche Intelligenz im Jahr 2024. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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

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 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
