Heim Technologie-Peripheriegeräte IT Industrie Liu Qingfeng spricht im „Focus Interview' über KI: Es wird empfohlen, einen nationalen allgemeinen Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz zu formulieren

Liu Qingfeng spricht im „Focus Interview' über KI: Es wird empfohlen, einen nationalen allgemeinen Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz zu formulieren

Mar 07, 2024 pm 05:30 PM
人工智能 Liu Qingfeng Fokusinterview

Diese Website berichtete am 7. März, dass künstliche Intelligenz in den beiden diesjährigen Sitzungen zu einem heißen Thema geworden sei. Laut dem „Focus Interview“-Bericht von CCTV schlug Liu Qingfeng, ein Vertreter des Nationalen Volkskongresses und Vorsitzender von iFlytek, vor, dass mein Land einen nationalen allgemeinen Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz formulieren sollte, um eine tiefgreifende Entwicklung in diesem Bereich zu fördern.

Liu Qingfeng legte in den beiden Sitzungen einen Vorschlag für China vor, einen nationalen allgemeinen Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz zu formulieren. Er betonte, wie wichtig es sei, die institutionellen Vorteile des Landes zu nutzen, um nationale strategische Kräfte sowie soziale wissenschaftliche und technologische Ressourcen zu integrieren. Er forderte für die nächsten fünf Jahre eine kontinuierliche Förderung von Algorithmen, Daten und Rechenleistung im Bereich der künstlichen Intelligenz und betonte die Bedeutung des Benchmarkings anhand der neuesten Ergebnisse.

刘庆峰《焦点访谈》谈 AI:建议顶格制定国家通用人工智能发展规划

In dem Bericht zeigte Liu Qingfeng Reportern die neueste Version der im Inland produzierten unabhängigen Technologie von iFlytek – ein großes Modell künstlicher Intelligenz. Hinter diesem Modell stehen die Forschungsergebnisse und die Technologieakkumulation von iFlytek im Laufe der Jahre.

In der Demonstrationssitzung bat Liu Qingfeng das große Model, eine Prosa über den Frühling zu schreiben und diese im Bild eines frischen und raffinierten Mädchens vorzulesen. Das große Modell erzeugt dann eine anschauliche Darstellung der Szene. Liu Qingfeng enthüllte außerdem, dass aufgrund von Problemen mit der Rechenleistung nun Bilder nacheinander generiert werden und mehr dieser Bilder generiert und zu Videos verknüpft werden.

Liu Qingfeng glaubt, dass unser Land umfassende Vorkehrungen treffen und koordinierte Anstrengungen unternehmen muss, damit es wirklich mit der weltweit neuesten Technologie der künstlichen Intelligenz mithalten kann.

刘庆峰《焦点访谈》谈 AI:建议顶格制定国家通用人工智能发展规划

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Dies ist nicht das erste Mal, dass Liu Qingfeng künstliche Intelligenz erwähnte. Bei den beiden Sitzungen im letzten Jahr wies Liu Qingfeng deutlich darauf hin, dass unser Land ein großes kognitives Intelligenzmodell einführen muss, das das Selbst verwirklichen kann - Entwicklung intelligenter Fähigkeiten so schnell wie möglich. Die unabhängige und kontrollierbare Plattform ermöglicht es der Branche, so schnell wie möglich von den Vorteilen der KI zu profitieren, sodass jeder über einen KI-Assistenten verfügt. Zu diesem Zweck schlug er vor, dass das Land der Forschung und Entwicklung groß angelegter kognitiver Intelligenzmodelle große Bedeutung beimessen, durch die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Universität und Forschung ein Innovationssystem mit führenden Unternehmen als Hauptorgan bilden und die Folgemaßnahmen beschleunigen sollte. Sich mit dem internationalen Spitzenniveau messen und mithalten.

Früheren Berichten auf dieser Website zufolge schlug Liu Qingfeng, Vorsitzender von iFlytek, auf der Jahrestagung von iFlytek im Februar dieses Jahres die vier Jahresziele der Großmodellstrategie von iFlytek vor: Ein universelles Großmodell zu entwickeln, das das inländische Benchmarking GPT-4 anführt ; befähigt 10 Millionen intelligente Hardware-Terminals und über 100 Millionen unabhängige Software-Benutzer; steht an erster Stelle in den Bereichen Bildung, medizinische Versorgung, Finanzen, Automobile, zentrale staatliche Unternehmen und städtische Industriemärkte und versammelt 1 Million große Modellentwickler, um das erste Ökosystem zu schaffen die Branche.

Es zeigt sich, dass sich das Spark-Großmodell im vergangenen Jahr dem aktuellen GPT-4-Turbo-Niveau angenähert hat. Spark wird im Jahr 2024 weiterhin schnelle Upgrades durchführen und wird voraussichtlich das derzeit beste GPT4-Turbo-Niveau erreichen ersten Halbjahr.

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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 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 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 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

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen 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

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