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Le deuxième concours de création d'intelligence artificielle dans le comté de Baofeng s'est déroulé avec succès
Le deuxième concours de création d'intelligence artificielle dans le comté de Baofeng s'est déroulé avec succès
Afin d'accroître encore la sensibilisation et la capacité des jeunes à l'innovation scientifique et technologique, rendre l'éducation à l'innovation scientifique et technologique routinière, basée sur les programmes et vulgarisée. Le 2 juin, le deuxième concours de créativité en intelligence artificielle du comté de Baofeng, « Efforcez-vous de créer une nouvelle ère de créativité pour gagner l'avenir », a été organisé par l'Association scientifique et technologique du comté de Baofeng et le Bureau de l'éducation et des sports du comté de Baofeng, et organisé par la science et la technologie du comté de Baofeng. Musée et lycée n°1 du comté de Baofeng. Organisés au centre national de remise en forme du comté de Baofeng.
Sur le terrain du concours, les participants ont utilisé leurs connaissances en construction de structures, programmation logique, reconnaissance d'images, etc., et ont utilisé des outils de programmation informatique pour contrôler les robots afin d'accomplir les tâches correspondantes de manière intense et ordonnée, démontrant leur pensée informatique, leurs capacités de programmation, capacités de construction et capacités de travail en équipe. Qualités et capacités complètes dans des aspects tels que la capacité de réflexion logique. « Je suis des cours de programmation informatique depuis deux ans et je sens clairement que ma pensée innovante et ma capacité pratique se sont améliorées. Participer à ce concours n'est pas seulement un test de mon étude quotidienne, mais exerce également la capacité de collaboration de notre équipe. " Wang Zilong, un étudiant participant, a déclaré.
Ce concours comprend trois types de concours : un concours de suivi de voiture, un concours de création d'intelligence artificielle et un concours de programmation. Après une journée de compétition acharnée entre 627 candidats de 12 écoles du comté, un total de 197 candidats ont remporté des prix. Ce concours a produit un total de 35 médailles d'or individuelles, 64 médailles d'argent et 118 médailles de bronze. premier prix pour le groupe, l'école primaire de Weimin Road et l'école primaire de Xichengmen ont remporté le deuxième prix pour le groupe, l'école primaire de Dongchengmen, l'école primaire de Shanhe Road et l'école primaire de Zhanqian Road ont remporté le troisième prix pour le groupe, et des récompenses telles que l'organisation exceptionnelle Un prix et un tuteur exceptionnel ont été décernés.
Ces dernières années, l'Association pour la science et la technologie du comté de Baofeng s'est engagée à renforcer l'enseignement scientifique des jeunes et à améliorer leur capacité d'innovation, leur capacité pratique et leur qualité scientifique. Il a successivement remporté les honneurs de l'Excellente unité d'organisation de la Journée nationale de vulgarisation scientifique, de l'Excellente unité d'organisation du Défi national des expériences scientifiques, de l'Excellente unité d'organisation de la construction d'officiers d'information de vulgarisation scientifique en Chine, etc., et a achevé la création du comté national de démonstration de vulgarisation scientifique. La mise en œuvre de ce concours enrichit non seulement la vie des étudiants, mais stimule également leur curiosité et leur imagination, renforce l'intérêt scientifique et la sensibilisation à l'innovation, établit un bon sentiment de compétition, de coopération et de lutte pour les élèves des écoles primaires et secondaires du comté de Baofeng et crée Une atmosphère positive favorise le développement en profondeur du travail de vulgarisation scientifique dans la région.
"Nous renforcerons davantage les activités de vulgarisation scientifique des "Cinq Progrès", ferons de la promotion de l'esprit scientifique l'objectif principal de l'amélioration de la qualité scientifique de l'ensemble du peuple, encouragerons et soutiendrons l'ensemble de la société à mener des activités pratiques innovantes et une vulgarisation scientifique volontaire. services et continuer à planter les graines de la science et de la technologie à Baofeng. C'est une terre chaude et contribuera au développement économique et social de haute qualité de notre comté », a déclaré Hu Lefei, président de l'Association pour la science et la technologie du comté de Baofeng. Technologie. (Source : Département de propagande du comité du parti du comté de Baofeng, Liu Zhenzhen Yang Guodong)
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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
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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.
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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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
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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
