Maison Périphériques technologiques IA Hu Yu, co-fondateur d'iFlytek, parle d'intelligence artificielle et d'opportunités entrepreneuriales

Hu Yu, co-fondateur d'iFlytek, parle d'intelligence artificielle et d'opportunités entrepreneuriales

Aug 25, 2023 am 10:21 AM
人工智能 创业 机会

Il y a six ans, alors que la plupart des gens ne connaissaient pas grand-chose à l'intelligence artificielle, Hu Yu était président tournant d'iFlytek, doyen fondateur de l'institut de recherche et président fondateur du groupe d'entreprises de consommation. Il est venu chez Chaos and In. "La route de l'entrepreneuriat et de l'innovation à l'ère de l'intelligence artificielle", l'histoire et la situation actuelle de l'intelligence artificielle sont clairement expliquées aux gens à travers un cours

En tant que l'un des premiers fondateurs d'iFlytek, Hu Yu s'est discrètement impliqué dans la vague de l'intelligence artificielle dans les années 1990. Après 24 ans de développement, iFlytek est devenu un leader dans le domaine de la voix intelligente et de l'intelligence artificielle en Chine, et Hu Yu lui-même est depuis longtemps devenu un expert dans le domaine de l'intelligence artificielle

Hu Yu est toujours actif à la pointe de la recherche sur l'intelligence artificielle, s'efforçant de saisir toutes les opportunités du changement technologique. Parallèlement, il s'engage également à démêler la logique qui sous-tend les phénomènes commerciaux et à révéler les « secrets » du succès des entreprises d'innovation technologique

Le soir du 22 août, Hu Yu, étudiant de premier trimestre de la Chaos Academy, co-fondateur d'iFlytek, et ancien directeur et président tournant d'iFlytek, sera l'invité du Chaos Live Room Cet expert senior en. le domaine de l'intelligence artificielle sera dans " Le changement de paradigme et la réponse aux systèmes d'entreprise provoqués par l'intelligence artificielle dans la nouvelle ère " Le partage en direct a commencé avec la technologie de reconnaissance vocale et sémantique de l'intelligence artificielle, a expliqué en détail la dernière technologie d'intelligence artificielle qui a émergé du cercle et a expliqué clairement l'impact que la technologie de l'IA aura sur l'écosystème commercial. Innovation et réinvention essentielles.

Dans cette diffusion en direct, vous obtiendrez les informations suivantes :

1. Depuis les premiers systèmes experts et l'apprentissage automatique jusqu'à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux actuels, quel type d'évolution et de percées la technologie de l'intelligence artificielle a-t-elle connue ? Quels sont les derniers cas et applications de la technologie de l’intelligence artificielle ? Pourquoi la voix et le langage sont-ils la clé pour mesurer l’intelligence de l’IA ?

2. Dans quels aspects l’intelligence artificielle apportera-t-elle des changements essentiels et réguliers à l’écosystème des entreprises ? Comment l'écosystème des affaires évolue-t-il avec les changements technologiques, les marchés et la société ? Sur quels domaines les nouveaux produits grand public « AI+ » se concentreront-ils à l'avenir ?

3. Comment la technologie de l'intelligence artificielle affecte-t-elle le statut et le rôle de chaque rôle dans l'écosystème de l'entreprise ? Pour les entreprises scientifiques et technologiques émergentes, pourquoi le positionnement écologique de l’entreprise est-il plus important que le travail acharné ? Pourquoi le moment choisi pour démarrer une entreprise est-il plus important que d’autres facteurs ? Comment devenir une nouvelle génération d'entrepreneurs d'entreprises d'innovation technologique de base ?

Points forts de la diffusion en direct :

Le contenu qui doit être réécrit est le suivant : 1. Trier le processus de développement de la technologie de l'intelligence artificielle

2. Étudiez les règles de base du développement d'un système d'entreprise

3. Comment utiliser l'intelligence artificielle pour déclencher un changement de paradigme en entreprise

Dans le domaine de l'IA, les entrepreneurs persistants voient de nouvelles opportunités

Cette diffusion en direct est gratuite et ouverte à tous !

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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

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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.

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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

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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.

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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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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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