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L'intelligence artificielle quantique arrive, sommes-nous prêts ?
L'intelligence artificielle quantique arrive, sommes-nous prêts ?
Les experts du secteur soulignent que l'informatique quantique va tout changer, de la simulation et de la modélisation à l'intelligence artificielle (IA), mais il est certain que les gens ne sont pas prêts pour l'arrivée de l'intelligence artificielle quantique.
L'informatique quantique est plus proche et plus puissante que les gens ne le pensent Nous sommes encore à une décennie, mais les simulateurs quantiques et la génération actuelle d'ordinateurs quantiques le sont déjà commencer à faire un vrai travail.
Il s'avère que les ordinateurs quantiques sont intrinsèquement meilleurs pour simuler et interagir avec la réalité, car le monde naturel est composé de plus que des uns et des zéros. Plus le problème est complexe, mieux un ordinateur quantique peut le résoudre.
Les applications d'informatique quantique se concentraient initialement sur des problèmes de type logistique associés à de nombreuses pièces mobiles. Par exemple, il est largement utilisé par les ministères et les entreprises pour la gestion logistique, y compris les véhicules autonomes utilisés par l’armée. Les ordinateurs conventionnels sont encore assez puissants, et comme la survie des armées dépend de la logistique et de la logistique, des outils plus efficaces utilisant l'informatique quantique sont nécessaires.
De plus, l'informatique quantique est appliquée aux armes intelligentes émergentes, telles que les essaims de drones, qui peuvent contrôler et positionner les drones de manière centralisée pour obtenir plus efficacement un impact maximal. Ensemble, ces deux applications pourraient donner un avantage aux militaires.
D'autres cas d'utilisation de l'informatique quantique sont la modélisation et l'exécution des interventions d'urgence. Les ordinateurs quantiques sont utilisés pour élaborer des plans d’intervention en cas de catastrophes majeures. Cela permet ensuite d’orienter les ressources disponibles vers ceux qui en ont le plus besoin, et les plans d’évacuation sont élaborés et modifiés de manière dynamique en fonction de la situation actuelle.
Que va-t-il se passer avec l'informatique quantique + l'intelligence artificielle ?Les choses deviennent intéressantes lorsque l'on ajoute la technologie de l'informatique quantique à l'intelligence artificielle.
L'informatique quantique peut fournir à l'intelligence artificielle la capacité de simuler des émotions, qui se comportent comme diverses émotions humaines. Même si cela ne signifie pas pour autant qu’il est sensible, il est difficile de faire la différence. L’intelligence artificielle quantique peut mieux répondre à des signaux complexes tels que les expressions, les mouvements oculaires et le langage corporel, qui constituent des problèmes et des défis difficiles à résoudre pour les ordinateurs traditionnels.
L'intelligence artificielle quantique présentera également des avantages significatifs en matière d'audit, en examinant chaque transaction pour voir si elle peut être frauduleuse ou enfreindre les politiques liées aux métadonnées. Les organisations d’audit manuel actuelles n’ont souvent pas les ressources et les capacités nécessaires pour réaliser 100 % des audits, et nombre d’entre elles sont manquées car elles doivent opérer à partir d’échantillons beaucoup plus petits.
Un autre domaine dans lequel l'intelligence artificielle quantique aura un impact significatif est celui du secteur gouvernemental, car la corruption et les pots-de-vin peuvent être identifiés. L'IA quantique peut allouer plus efficacement des ressources quotidiennes limitées, en particulier en cas de catastrophe, et évaluer plus précisément la responsabilité des décisions complexes.
L'informatique quantique va devenir un atout industriel majeur
Bien que l'informatique quantique soit encore loin d'atteindre son potentiel, elle a montré sa faisabilité dans de multiples domaines. Ces domaines incluent le militaire (comme la logistique et les armes), les villes intelligentes, la gestion gouvernementale, les interventions d'urgence, la modélisation et la simulation, etc., où la capacité de l'informatique quantique à gérer des problèmes complexes dépasse de loin celle des ordinateurs traditionnels.
Ces capacités changeront la donne en termes de compétitivité pour les organisations militaires, gouvernementales et industrielles qui seront les premières à utiliser efficacement cette technologie. Dans tout marché et environnement très complexes (tels que les transactions boursières) il existe d’énormes avantages. Les entreprises et organisations qui ne peuvent pas utiliser cette technologie seront laissées pour compte.
Heureusement, il est encore temps, mais le temps presse. Les gouvernements, les entreprises ou les particuliers auront un énorme avantage s’ils ont accès à la technologie quantique, alors préparez-vous à l’arrivée de l’intelligence artificielle quantique.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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.
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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
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
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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
