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Li Yi, fondateur d'Ape Programming : Cultiver la jeunesse technologique à l'ère de l'intelligence artificielle
Li Yi, fondateur d'Ape Programming : Cultiver la jeunesse technologique à l'ère de l'intelligence artificielle
DoNews News les 1er juin et 28 mai, la deuxième conférence Internet pour les jeunes, troisième forum parallèle : Innovation en matière d'éducation par l'IA et amélioration de l'alphabétisation des jeunes, s'est tenue avec succès à l'Université normale de Pékin sur le thème "Numérisation et développement des jeunes dans l'IA". Ère" . Ce forum est hébergé par l'Université normale de Pékin et organisé conjointement par le Centre de recherche sur le journalisme pédagogique et les médias de l'Université normale de Pékin et le Centre de recherche sur la communication informatique de l'Université normale de Pékin.
Li Yi, le fondateur d'Ape Programming, a été invité à discuter de l'intégration profonde de la technologie de l'intelligence artificielle et de l'alphabétisation de base et de l'innovation éducative sur le thème « Innovation éducative en IA et amélioration de l'alphabétisation des jeunes ».
Le fondateur Li Yi a mentionné dans son discours « Cultiver les adolescents technologiques à l'ère de l'intelligence artificielle » que le système de produits éducatifs d'ApeBrudding se concentre principalement sur quatre aspects : « le langage de programmation, la pensée informatique, la capacité créative et la vision de l'avenir ». Le langage de programmation forme principalement les enfants à maîtriser le « langage et les outils de dialogue homme-machine » à l'ère technologique ; la pensée informatique réalise la transformation du mode de pensée des enfants de « la résolution de problèmes à la résolution de problèmes » à travers « la connaissance à la sagesse derrière la créativité » ; façonne les enfants La capacité d'utiliser les connaissances et les outils pour « transformer des idées créatives en réalité » incite les enfants à prêter attention à l'impact de la technologie sur le présent et l'avenir, leur donnant une vision plus large de la technologie future.
Li Yi estime que pour les enfants, l'apprentissage de compétences et d'outils est à court terme, mais que la culture de la pensée et de l'alphabétisation peut être largement utilisée dans les études et la vie, bénéficiant aux gens à long terme. L'éducation à l'intelligence artificielle est un projet systématique, avec une application au sommet et un processus progressif allant de la cognition de l'illumination, de la formation à la réflexion, de la pratique pratique à l'innovation intégrée. "Nous aidons les enfants à acquérir des connaissances, et nous espérons que les enfants pourront comprendre l'environnement et le contexte dans lesquels les connaissances sont produites au cours du processus d'apprentissage, et dans le processus de transmission des connaissances, permettre aux enfants de découvrir l'esprit humaniste des scientifiques."
Le "Artificial Intelligence Enlightenment Series-AR Programming Class" lancé par Ape Programming Campus est un cas typique d'innovation dans l'enseignement de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un cours innovant qui combine la technologie AR (réalité augmentée) et l'enseignement de la programmation. En scannant des cartes physiques avec un téléphone mobile ou une tablette, le cours intègre des images virtuelles 3D et l'environnement réel, permettant ainsi une interaction homme-machine. Ce nouveau type de salle de classe est considéré comme une méthode d’enseignement qui rompt avec les formes d’enseignement traditionnelles et crée une expérience sensorielle qui transcende la réalité.
Ape Programming Classroom a fourni des solutions éducatives globales innovantes en matière d'intelligence artificielle à plus de 1 000 écoles primaires et secondaires. Ape Programming Classroom prend en charge plusieurs fonctions en ligne telles que les assistants pédagogiques intelligents, l'apprentissage compagnon intelligent, l'enseignement et la recherche dans le cloud, la multi-évaluation et la gestion des données. Il construit un modèle « d'enseignement hybride » qui combine organiquement en ligne et hors ligne, fournit de riches ressources pédagogiques, et renforce l’enseignement en classe. Peut accroître l’efficacité.
Dans le même temps, la série de livres pour enfants Ape Code crée également des livres scientifiques de pointe pour les enfants à l'ère de l'intelligence artificielle. Elle s'est vendue à près de 400 000 exemplaires au total et a été recommandée par plus de 10 organismes nationaux et internationaux. bibliothèques municipales et listes de livres médiatiques faisant autorité.
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Sujets chauds
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.
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.
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
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
