ChatGPT deviendra-t-il votre nouvel assistant vocal ?
J'ai demandé à ChatGPT ce qu'il pouvait faire pour sortir de la norme de la maison intelligente et surpasser Alexa et les autres assistants personnels ? . Grâce à son modèle avancé de langage d’intelligence artificielle, il me dit qu’il existe d’innombrables façons intéressantes d’améliorer votre maison intelligente.
Les modèles linguistiques basés sur l'IA ont une personnalité et des capacités plus profondes que les assistants vocaux actuels, car ils sont puissants et peuvent injecter une véritable profondeur conversationnelle dans leurs réponses. Par exemple, les assistants IA peuvent combiner les réponses avec des données directement issues de l’environnement. Cela pousse à son tour les appareils domestiques intelligents existants à un tout nouveau niveau d’innovation.
Cela ne veut pas dire que les fonctionnalités des assistants vocaux vont disparaître. Alexa est toujours nécessaire pour gérer les commandes et réponses de base, comme augmenter la chaleur ou fournir les prévisions météorologiques du lendemain. Les assistants vocaux pour la maison intelligente continueront à être efficaces pour gérer des transactions simples comme celles-ci à l’avenir.
« Les modèles de langage basés sur l'IA ont une personnalité et des capacités plus profondes que les assistants vocaux d'aujourd'hui, car ils ont le pouvoir d'injecter une véritable profondeur conversationnelle dans leurs réponses. »
De passif à proactif
Mais les assistants vocaux d'aujourd'hui manquent de certaines opportunités. accroître la valeur des maisons intelligentes. La plupart des communications avec les assistants vocaux tournent autour de commandes et de réponses ou d’actions simples, il y a donc peu de place dans la maison intelligente pour contextualiser les données. Cependant, les appareils domestiques intelligents d’aujourd’hui génèrent énormément de données. En utilisant des modèles linguistiques alimentés par l’intelligence artificielle, divers appareils de la maison peuvent être connectés les uns aux autres et dotés d’intelligence.
Par exemple, les thermostats intelligents et les capteurs de présence de nouvelle génération utilisent la technologie à ondes millimétriques, capable de détecter le moindre mouvement dans une pièce et même de déduire les signes vitaux des personnes présentes dans la pièce. Si la personne a des difficultés à respirer, il lui demande si elle aimerait se sentir plus à l'aise à une température ambiante plus basse. Lorsque les consommateurs développent leur confiance dans les assistants vocaux à intelligence artificielle, ils peuvent choisir de laisser ces assistants ajuster automatiquement leur environnement domestique.
Plus important encore, l’assistant vocal d’intelligence artificielle est omnicanal. Imaginez recevoir un message texte d'un appareil domestique vous informant qu'il vient de découvrir une fuite, coupant automatiquement l'eau et vous demandant s'il doit prendre rendez-vous avec votre plombier local. Des assistants comme ChatGPT peuvent également se connecter aux données des capteurs de la maison intelligente et aux informations sur la santé et la forme physique pour faire des recommandations juste à temps lorsque vous ouvrez la porte de votre réfrigérateur. Il propose des options suggérées qui correspondent à vos objectifs de santé et peut commander des articles en conséquence afin que vous soyez toujours prêt.
Cela illustre comment nous pouvons améliorer le modèle de langage de l'IA pour devenir le véritable cerveau de la maison intelligente, raisonnant, analysant les comportements et répondant de manière proactive pour ajouter de la valeur à la vie des gens. Les premiers peuvent faire bien plus que les assistants vocaux actuels, qui ne peuvent que vous rappeler les rendez-vous chez le médecin que vous avez déjà programmés.
Dans certains cas, les assistants intelligents IA peuvent servir de compagnons numériques aux personnes isolées. Par exemple, ElliQ, un appareil intelligent proposé par Intuition, est optimisé pour l’empathie et devient une « présence conviviale » dans la vie des seniors.
Actuellement, ElliQ est un appareil autonome, mais le jour n'est pas si loin où il sera possible d'utiliser ce riche langage contextuel via un assistant intelligent.
Rendre les maisons intelligentes plus intelligentes
L'une des raisons pour lesquelles je suis enthousiasmé par les assistants basés sur l'IA est qu'ils simplifieront tous les aspects de la configuration et de l'interopérabilité des appareils pour maison intelligente que les consommateurs achètent. Bien que les appareils intelligents offrent de nombreuses fonctionnalités, certains utilisateurs ne parviennent pas à surmonter les difficultés de configuration.
Dans mon imagination, les consommateurs peuvent acheter des appareils intelligents et les personnaliser grâce à leurs assistants IA. Une fois l'appareil allumé, l'assistant prend immédiatement le relais pour garantir que l'appareil s'intègre parfaitement à l'expérience domestique. Il peut identifier la pièce dans laquelle le consommateur place l'appareil et configurer automatiquement d'autres appareils dans la même pièce. Si l'utilisateur est confus quant aux options, l'assistant intelligent peut expliquer chaque option et l'optimiser en fonction de la demande de l'utilisateur, tout comme nous le faisons aujourd'hui avec ChatGPT.
Risques potentiels
Je soutiens fermement l'intelligence artificielle, mais il y a certaines choses auxquelles tous les développeurs et fabricants de produits d'appareils intelligents doivent réfléchir. Dans une interview, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a averti que toute intelligence artificielle pouvait être utilisée à mauvais escient à des fins néfastes. Un problème plus courant est que lorsque les utilisateurs engagent une conversation avec un assistant intelligent, celui-ci peut les placer par inadvertance dans une bulle qui finit par modifier leur vision du monde. Nous avons remarqué que des intérêts politiques s’expriment à travers la création de chatbots qui reflètent leurs tendances.
Comme pour toute IA, nous devons mettre en place des contrôles pour la réguler. À un moment donné, nous devrons développer une certaine éthique autour de l’IA afin que les assistants intelligents n’alimentent pas les préjugés des utilisateurs et ne faussent pas leur jugement. Mais toute technologie comporte des risques, et avec les protections adéquates en place, je suis optimiste que les appareils domestiques intelligents alimentés par l'IA amélioreront la vie des utilisateurs de diverses manières.
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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
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
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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
