Périphériques technologiques
IA
Nouveau titre : Apporter l'intelligence artificielle aux architectures de périphérie côté appareil
Nouveau titre : Apporter l'intelligence artificielle aux architectures de périphérie côté appareil
Le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) a profondément modifié notre façon de vivre et de travailler. Cependant, les applications d’IA traditionnelles s’appuient souvent sur les puissantes ressources informatiques des centres de cloud computing, ce qui, dans certains cas, peut entraîner une latence élevée, des problèmes de confidentialité des données et une dépendance aux connexions réseau. L'émergence de l'architecture d'intelligence artificielle de pointe vise à résoudre ces problèmes, à introduire l'IA côté appareil et à donner à l'appareil des capacités intelligentes de prise de décision et d'analyse pour assurer une protection en temps réel et de la vie privée dans davantage de scénarios
Le importance de l'intelligence artificielle de pointe
L'intelligence artificielle de pointe est une architecture technologique émergente qui déploie des modèles et des algorithmes d'intelligence artificielle sur des appareils, tels que des capteurs, des caméras, des smartphones, des appareils IoT, etc., permettant à ces appareils de traiter et d'analyser les données de manière autonome , Réduisez la dépendance au cloud computing. Cette architecture a les implications importantes suivantes : 1. Améliorer la vitesse de réponse : l'intelligence artificielle Edge permet aux appareils de traiter les données localement sans les transmettre au cloud pour traitement, réduisant ainsi considérablement la latence et améliorant la vitesse de réponse. 2. Protection améliorée de la vie privée : étant donné que les données sont traitées sur l'appareil plutôt que transmises vers le cloud, l'architecture d'intelligence artificielle de pointe peut mieux protéger la vie privée des utilisateurs et réduire le risque de fuite de données. 3. Économisez les ressources de bande passante : l'intelligence artificielle Edge peut effectuer le traitement et l'analyse des données côté appareil, et transmet uniquement les informations clés au cloud, évitant ainsi la transmission de grandes quantités de données, économisant ainsi les ressources de bande passante. 4. Améliorer la stabilité du système : l'architecture d'intelligence artificielle de pointe déploie des modèles et des algorithmes d'intelligence artificielle côté appareil, permettant à l'appareil d'effectuer indépendamment le traitement des données et la prise de décision. Même si la connexion réseau est instable ou interrompue, le système peut toujours fonctionner. normalement. . 5. Promouvoir le développement de l'informatique de pointe : L'émergence de l'intelligence artificielle de pointe a favorisé le développement de l'informatique de pointe, étendant les capacités informatiques du cloud à l'appareil, offrant davantage de scénarios d'application et de possibilités pour tous les horizons. En bref, l'émergence de l'architecture d'intelligence artificielle de pointe revêt une grande importance pour améliorer la vitesse de réponse, protéger la confidentialité, économiser les ressources, améliorer la stabilité du système et promouvoir le développement de l'informatique de pointe. Le traitement des données en temps réel réduit le délai de transmission des données vers le système. cloud et retour. Il est particulièrement adapté aux applications ayant des exigences élevées en temps réel, telles que la gestion intelligente du trafic urbain, la production industrielle, etc.
Protection de la vie privée : pousser le traitement et l'analyse des données du côté de l'appareil peut éviter la transmission de données sensibles via Internet et contribuer à protéger la vie privée des utilisateurs.
- Efficacité de l'utilisation des ressources : l'intelligence artificielle Edge utilise pleinement les ressources informatiques côté appareil, réduisant ainsi la charge sur le centre de cloud computing et améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources.
- Composants clés de l'architecture Edge AI
Pour mettre en œuvre Edge AI, une architecture complète est requise, comprenant les composants clés suivants : 
Appareils Edge : cela comprend divers capteurs , caméras, terminaux, etc., peuvent collecter des données et exécuter des modèles d'intelligence artificielle locaux.
Modèle d'intelligence artificielle locale : un modèle d'intelligence artificielle conçu et optimisé pour différents scénarios d'application, qui peut être exécuté côté appareil pour le traitement, l'analyse et la prise de décision des données.
- Plate-forme Edge Computing : Afin de prendre en charge le fonctionnement des modèles d'intelligence artificielle locaux, une plate-forme Edge Computing est nécessaire, capable de gérer et de coordonner les tâches sur les appareils Edge tout en assurant une gestion efficace des ressources informatiques.
- Communication et collaboration de données : la communication et la collaboration de données sont nécessaires entre les appareils de périphérie et avec le cloud pour garantir les performances globales du système.
Perspectives d'avenir
Avec le développement rapide de la technologie IoT et 5G, les perspectives de l'intelligence artificielle de pointe sont très larges. Nous pouvons nous attendre à ce que l’intelligence artificielle de pointe joue un rôle plus important dans des domaines futurs tels que les transports intelligents, les usines intelligentes et les soins de santé intelligents. Dans le même temps, avec les progrès de la technologie matérielle, la puissance de calcul des appareils continuera de s'améliorer et des modèles d'intelligence artificielle plus complexes pourront être déployés sur les appareils de pointe, réalisant ainsi des scénarios d'application plus riches. L'évolution continue de l'architecture d'intelligence artificielle de pointe nous apportera une nouvelle ère plus intelligente, plus efficace et plus respectueuse de la vie privée
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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
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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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.
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
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
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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
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
