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Comment l'intelligence artificielle améliore-t-elle notre quotidien ?
Comment l'intelligence artificielle améliore-t-elle notre quotidien ?
Il ne fait aucun doute que 2023 sera l’année où les progrès de l’intelligence artificielle remodèleront l’industrie manufacturière, la vente au détail, la finance, le marketing, les médias et bien d’autres secteurs matures.
L’intelligence artificielle va continuer d’intéresser et même de déranger les gens qui ne savent pas encore l’exploiter. Cependant, l’innovation motivée par le progrès technologique et des applications spécifiques dans un large éventail d’industries est devenue une tendance irréversible et donne souvent de bons résultats. Nous devons être ouverts à l’IA générative, car les développements dans les mois et les années à venir pourraient apporter des progrès à la société dans son ensemble.
L'IA générative devient créative…
Ce qui est fascinant à propos de l'IA générative, c'est qu'au lieu d'analyser les données existantes, elle crée un nouveau contenu original basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique formés sur des travaux antérieurs. Les développeurs l'ont utilisé pour générer des images ou du texte, écrire du code, dessiner et illustrer, et même créer des vidéos et du son. Bien sûr, ce n’est pas parfait et produit souvent des résultats variables. Cependant, au cours des prochaines années, l’IA générative développera des capacités de création de contenu de type humain pour faciliter la création de contenu numérique. Cela signifie que des infrastructures et des écosystèmes entiers basés sur l’IA générative pourraient émerger pour faciliter l’accès aux modèles et aux services aux personnes sans expertise technique. Cela permet également à chacun de devenir plus efficace et productif.
L'IA a aussi un sixième sens...
Tout comme les humains ont développé de multiples sens pour explorer, apprécier et survivre dans le monde, l'IA est également capable d'apprendre de différentes sources pour évoluer. Les modèles multimodaux pré-entraînés combinent différents types de données, notamment des images, du texte, de la parole et des données numériques, pour comprendre le monde. De cette façon, on peut entrer dans le domaine de l’intelligence artificielle. Contrairement aux modules uniques précédents, ces modèles d’IA dévoreront de nombreux types de données différents et les traiteront simultanément, apportant ainsi de nouveaux niveaux de vitesse et de précision à de nombreuses applications. Cela peut avoir un impact positif sur les organisations en matière de traitement et de compréhension des données, de partage d'informations, d'amélioration des opérations internes et même de rationalisation et d'optimisation de l'expérience client.
L'intelligence artificielle d'aujourd'hui vise à améliorer la productivité
Les modèles multimodaux pré-entraînés surpassent les modèles monomodaux en termes de compréhension, d'extraction, de génération et de réponse aux questions. En donnant aux entreprises accès à des modèles avancés et à des analyses de données, les modèles multimodaux pré-entraînés peuvent contribuer à améliorer la productivité, l'agilité et l'efficacité des entreprises dans l'économie numérique d'aujourd'hui.
L'intelligence artificielle permet de mieux comprendre le cloud
Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises migrent vers le cloud. Cependant, le cloud devient une mosaïque de services intégrés désormais de plus en plus difficiles à séparer. Il peut être difficile de s’y retrouver, et même les experts du cloud ne peuvent absorber et conserver qu’un nombre limité d’informations à la fois. Alors que le recrutement de personnel informatique compétent devient plus difficile et que les talents cloud sont rares, il est compréhensible que de plus en plus de fournisseurs de services cloud utilisent la technologie de l'IA pour réduire la complexité et gérer les déploiements cloud plus efficacement.
Imagerie numérique améliorée par intelligence artificielle
Il est fascinant de penser qu'un objet aussi compact qu'un smartphone peut prendre de superbes photos et vidéos. Cette capacité est attribuée à l’imagerie informatique. L’émergence de l’imagerie informatique va encore changer la façon dont les humains et les machines perçoivent le monde. Grâce à des technologies telles que l’intelligence artificielle et le traitement du signal, l’imagerie numérique permet aux smartphones de fonctionner comme des appareils photo de qualité professionnelle. L'imagerie numérique révolutionne l'imagerie numérique en rendant cet outil de haute technologie accessible à tous, par exemple en améliorant l'éclairage des portraits pour réduire les vibrations.
L'intelligence artificielle prend de l'ampleur
Afin d'améliorer l'efficacité de traitement de l'intelligence artificielle, une nouvelle architecture informatique appelée « traitement de la mémoire » a vu le jour. L'architecture du système informatique traditionnelle utilise des processeurs et des unités de mémoire distincts pour effectuer des tâches de traitement de données. Cela nécessite un transfert constant de données entre le processeur et la mémoire principale. Le traitement en mémoire évite les transferts de données en amenant le traitement directement à l'emplacement où les données sont stockées, réduisant ainsi la consommation d'énergie et améliorant les performances du système. Ce type de traitement en mémoire deviendra une architecture informatique critique et omniprésente à l’ère de l’intelligence artificielle. Les développeurs ont construit des puces informatiques en mémoire pour alimenter un large éventail d'applications d'intelligence artificielle, de la réalité virtuelle et augmentée aux calculs de données astronomiques.
Bien sûr, il y a beaucoup de débats sur les meilleures applications pour l'IA. Mais comme nous l’avons constaté avec de nombreuses technologies émergentes dans le passé, je pense que l’IA générative trouvera également une place pour coexister avec d’autres technologies matures. À mesure qu’elle mûrira, elle complétera les compétences de la main-d’œuvre humaine, nous aidant ainsi à être plus efficaces et créatifs sur le lieu de travail ou à la maison.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
