

L'écart entre la Chine et les États-Unis en matière d'intelligence artificielle est énorme. Les talents chinois en IA se classent au 7ème rang.
Au cours du premier semestre de l'année dernière, les médias ont une fois réchauffé le sujet du départ d'Andrew Ng de Baidu pour sa femme. Bien sûr, quant à la raison pour laquelle Andrew Ng a quitté Baidu, cela a quelque chose à voir avec les propres problèmes de Baidu. L'épouse de Ng, Carol Riley, est qualifiée de beauté par certains médias. Le plus important est que la co-fondatrice et présidente de Drive.ai, une startup d'intelligence artificielle située en Californie, était Carol Riley. Un employé principal de Baidu a dit un jour ceci aux médias : « Au début, je voulais principalement que Wu soit responsable des voitures autonomes, parce que l'entreprise de sa femme fabriquait également des voitures autonomes, cette entreprise était donc séparée de son entreprise. "Mais les médias ont également analysé cela et ont conclu que la démission de Ng de Baidu était peut-être due au fait qu'il "n'aime pas le pays et aime la beauté". Aux yeux des autres, Andrew Ng est en effet un expert en intelligence artificielle de premier ordre dans l'industrie. De plus, la raison pour laquelle Andrew Ng est devenu l'une des célébrités sur lesquelles les médias se concentrent est également liée de manière causale à la popularité actuelle de l'intelligence artificielle.
Le 12 mars, selon les médias : les talents en intelligence artificielle, en particulier les talents d'élite de premier ordre, sont encore rares à l'échelle mondiale. L’offre de talents en intelligence artificielle ne peut tout simplement pas répondre à la demande du secteur, et certaines entreprises profitent même des conférences universitaires pour recruter elles-mêmes des talents. Certaines entreprises sont même disposées à proposer des salaires annuels à sept chiffres lors du recrutement des meilleurs chercheurs. Element AI a récemment collecté et compilé un rapport sur la répartition mondiale et le flux des talents en intelligence artificielle (y compris les données de LinkedIn).
Premièrement, il existe environ 22 000 praticiens et chercheurs en intelligence artificielle titulaires d'un doctorat ou plus dans le monde, et environ 5 400 experts en intelligence artificielle sont souvent actifs dans les grandes conférences sur l'intelligence artificielle. Les États-Unis comptent le plus grand nombre de talents en intelligence artificielle, suivis du Royaume-Uni, du Canada, de l'Allemagne, de la France, de l'Espagne, de la Chine, de l'Inde, du Japon, de Singapour, du Brésil, de la Pologne, de la Finlande, de la Corée du Sud et de l'Italie. Il existe plus de 12 000 talents en intelligence artificielle aux États-Unis. Bien que le Royaume-Uni suive de près les États-Unis, le nombre de talents en intelligence artificielle au Royaume-Uni ne dépasse que 2 100. Le nombre de talents en intelligence artificielle au Canada, en Allemagne et en France est d'environ 1 000. Le nombre de talents en intelligence artificielle en Espagne et en Chine est d'environ 600, mais heureusement, la Chine compte environ 200 experts en intelligence artificielle, soit près de neuf fois celui de l'Espagne.
Deuxièmement, les personnes instruites au Canada, en Chine, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne ont tendance à s'installer aux États-Unis et à occuper des emplois liés à l'intelligence artificielle. De même, pour le Canada, la Chine, le Royaume-Uni, la France et l'Allemagne, les talents entrants viennent principalement des États-Unis. Les États-Unis restent le centre mondial de la recherche et de l’enseignement sur l’intelligence artificielle. Quelqu'un a dit un jour que les géants américains de la technologie tels que Google, Microsoft, Facebook, Amazon, Apple, IBM, etc. peuvent offrir aux talents en intelligence artificielle une plate-forme plus large, ainsi que l'environnement de travail et de vie local, l'atmosphère universitaire, etc., et ont un impact sur des talents du monde entier. Assez attractif.
Il n'est pas nécessaire d'entrer dans d'autres situations plus détaillées. Cependant, à mon avis. Bien que les données ci-dessus puissent montrer dans une certaine mesure l'écart entre les pays dans le domaine de l'intelligence artificielle, elles représentent davantage le passé et le présent.
L'année dernière, les données publiées par Zhaopin Recruitment en ligne ont montré : Premièrement, en Chine, la demande de l'industrie en talents en intelligence artificielle a augmenté et l'offre dépasse la demande. Aux yeux de nombreuses personnes, les emplois liés à l’intelligence artificielle comportent généralement des salaires relativement élevés. Deuxièmement, toujours en Chine, les dix secteurs ayant la plus forte concentration de talents en intelligence artificielle, de haut en bas, sont les logiciels informatiques (30 %), Internet/commerce électronique (22 %), les communications/télécommunications/équipements de réseau (17 %). ), services informatiques (11%), opérations de télécommunications et services à valeur ajoutée (11%), matériel informatique (3%), technologie électronique et semi-conducteurs (1%), services d'externalisation (1%), jeux en ligne (1%) et assurance (0,3%). En d'autres termes, les trois anciens géants de l'Internet BAT, les trois nouveaux géants TMD, ainsi que Huawei, Xiaomi, NetEase, JD.com, etc., ainsi que certaines start-up liées à l'intelligence artificielle, constituent l'une des forces importantes du développement. absorber et cultiver des talents intelligents pour le travail humain. Vous comme Tencent, Alibaba, Baidu, Toutiao, New Meida, Didi, Huawei, JD.com, Xiaomi, NetEase, etc. disposez non seulement de ressources de données massives et riches, mais avez également la capacité de créer divers scénarios pour la recherche et l'intelligence artificielle. capacité d'application. Quiconque souhaite intégrer ces entreprises technologiques vedettes (Internet) en Chine doit d'abord être suffisamment bon, et les qualifications académiques constituent un seuil à franchir.

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g