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KI
Die 10 wichtigsten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die Sie im Jahr 2024 im Auge behalten sollten
Die 10 wichtigsten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die Sie im Jahr 2024 im Auge behalten sollten
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Schlagwort, sondern ein fester Bestandteil des täglichen Lebens. Im vergangenen Jahr wurde künstliche Intelligenz in allen Bereichen der Gesellschaft weit verbreitet und veränderte die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und mit Technologie interagieren.
Wir werden die zehn wichtigsten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz besprechen, die im Jahr 2024 auf den Markt kommen könnten, diese Innovationen annehmen und uns auf die Zukunft vorbereiten.
Innovation durch künstliche Intelligenz
1. Durch künstliche Intelligenz verbesserte medizinische Diagnose
Der medizinische Bereich unterliegt großen Veränderungen, die größtenteils durch die Technologie der künstlichen Intelligenz vorangetrieben werden. Bis 2024 sollen Systeme der künstlichen Intelligenz komplexe medizinische Daten mit äußerst hoher Genauigkeit analysieren und so eine frühere und präzisere Krankheitsdiagnose ermöglichen, wirksamere Behandlungsempfehlungen geben und die Patientenprognose verbessern.
2. Personalisiertes Lernen und künstliche Intelligenz
Der Bildungsbereich entwickelt sich in Richtung Personalisierung, und künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle. Bis 2024 werden KI-gesteuerte Bildungsplattformen an die individuellen Lernstile und Bedürfnisse der Schüler angepasst und so die Bildung ansprechender und effektiver machen. Diese Technologie wird tiefgreifende Auswirkungen auf Schüler jeden Alters haben.
3. Erweiterter virtueller KI-Assistent
Bis 2024 werden virtuelle KI-Assistenten wie Siri und Alexa intelligenter und intuitiver. Sie werden menschliche Befehle natürlicher verstehen und darauf reagieren und über ein größeres Kontextbewusstsein verfügen, wodurch ihre Rolle in unserem täglichen Leben zunimmt.
4. Der Aufstieg selbstfahrender Autos
Bis 2024 werden selbstfahrende Autos immer beliebter und bieten uns sicherere und effizientere Transportmethoden. KI-Algorithmen werden sich weiter verbessern, um durch menschliches Versagen verursachte Unfälle zu reduzieren und den Verkehrsfluss zu optimieren.
5. Finanzdienstleistungen mit künstlicher Intelligenz
Die Finanzbranche führt die Technologie der künstlichen Intelligenz rasch ein. Bis 2024 werden auf künstlicher Intelligenz basierende Anlageberater alltäglich sein und mehr Menschen personalisierte Anlageberatung bieten.
6. Künstliche Intelligenz nutzen, um die Netzwerksicherheit zu stärken
Da sich Netzwerkbedrohungen ständig weiterentwickeln, wird künstliche Intelligenz zu einer wichtigen Säule der Netzwerksicherheit. Es wird erwartet, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Sicherheitssysteme bis 2024 Cyberangriffe effektiver erkennen und darauf reagieren und so unsere digitalen Vermögenswerte und unsere Privatsphäre wirksam schützen können.
7. Durch künstliche Intelligenz generierte Inhalte
2024 wird einen Paradigmenwechsel in der Inhaltserstellung einleiten. Mithilfe künstlicher Intelligenz können hochwertige schriftliche Inhalte, Grafiken und Musik generiert werden, die den Erstellern eine bessere Breite bieten kreativer Raum und vereinfachter Content-Produktionsprozess.
8. Künstliche Intelligenz reformiert die Landwirtschaft
Innovationen durch künstliche Intelligenz lösen wichtige globale Herausforderungen wie die Ernährungssicherheit. In der Landwirtschaft werden KI-gesteuerte Systeme das Pflanzenmanagement optimieren, Erträge steigern, den Ressourcenverbrauch reduzieren und nachhaltigere landwirtschaftliche Praktiken vorantreiben.
9. Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um eine nahtlose Sprachübersetzung zu erreichen
Bis 2024 wird künstliche Intelligenz Sprachbarrieren überwinden. Auf künstlicher Intelligenz basierende Übersetzungstools werden präziser und unmittelbarer sein, eine reibungslosere sprachübergreifende Kommunikation ermöglichen, den kulturellen Austausch fördern und globale Geschäftsinteraktionen erleichtern.
10. Unterstützung der psychischen Gesundheit durch künstliche Intelligenz
Die psychische Gesundheit erhält die Aufmerksamkeit, die sie verdient, und künstliche Intelligenz wird in diesem Bereich eine wichtige Rolle spielen. Bis 2024 werden KI-gestützte Chatbots und Apps Unterstützung und Behandlung im Bereich der psychischen Gesundheit bieten und so den Zugang zur Gesundheitsversorgung verbessern.
Anwendungen künstlicher Intelligenz in der realen Welt
- Natural Language Processing (NLP): NLP-Modelle, die auf künstlicher Intelligenz wie GPT-3 basieren, können menschenähnlichen Text generieren, Chatbots steuern und Sprachübersetzungsdienste implementieren. Sie werden auch für Stimmungsanalysen, Inhaltszusammenfassungen usw. verwendet.
- Computer Vision: Künstliche Intelligenz hat die Bild- und Videoanalyse revolutioniert. Selbstfahrende Autos nutzen Computer Vision, um ihre Umgebung zu erfassen, Gesichtserkennungssysteme schützen unsere Smartphones und medizinische Bildgebung profitiert von der KI-Diagnose.
- Gesundheitswesen: KI hilft Medizinern, Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungen zu empfehlen und große Mengen an Patientendaten zu analysieren, um Trends und Erkenntnisse zu erkennen. Besonders während der COVID-19-Pandemie hat es sich als unschätzbar wertvoll erwiesen.
- E-Commerce: Online-Händler nutzen künstliche Intelligenz als Empfehlungsmaschine, um Produkte basierend auf Benutzerverhalten und -präferenzen zu empfehlen und so das Einkaufserlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
- Finanzdienstleistungen: Algorithmen der künstlichen Intelligenz analysieren Finanzdaten, um Betrug zu erkennen, Handelsstrategien zu optimieren und durch Robo-Berater personalisierte Finanzberatung anzubieten.
- Fertigung: Durch künstliche Intelligenz gesteuerte Roboter und Automatisierungssysteme rationalisieren Produktionsprozesse und verbessern die Effizienz und Produktqualität.
- Unterhaltungsindustrie: Künstliche Intelligenz wird in der Spieleindustrie eingesetzt, um realistische Charaktere zu erstellen und Spielerlebnisse zu optimieren. Es steuert auch Inhaltsempfehlungsalgorithmen auf Streaming-Plattformen.
- Transport: Selbstfahrende Fahrzeuge nutzen künstliche Intelligenz für die Navigation und Entscheidungsfindung in Echtzeit und können so Unfälle durch menschliches Versagen reduzieren.
Zusammenfassung
2024 wird ein außergewöhnliches Jahr für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz sein, mit Fortschritten, die sich auf nahezu jeden Aspekt unseres Lebens auswirken werden. Von der medizinischen Versorgung bis zur Bildung, vom Transport bis zur Erstellung von Inhalten – künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, völlig verändern.
Nehmen Sie diese bevorstehenden KI-Innovationen an und bereiten Sie sich auf eine Zukunft voller Spannung und Veränderungen vor. Zu Beginn des Jahres 2024 ist klar, dass künstliche Intelligenz ein wesentlicher Bestandteil unseres weiteren Weges sein wird.
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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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
