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Qu'est-ce qu'un humain numérique et que nous réserve l'avenir ?
Qu'est-ce qu'un humain numérique et que nous réserve l'avenir ?
Dans le monde technologiquement avancé d’aujourd’hui, les humains numériques réalistes sont devenus un domaine émergent qui a beaucoup attiré l’attention. En tant qu'image virtuelle numérique proche de l'image humaine créée sur la base de la technologie d'infographie (CG) et de la technologie de l'intelligence artificielle, l'humain numérique peut fournir aux gens des services plus pratiques, efficaces et personnalisés. Dans le même temps, l’émergence des personnes numériques peut également favoriser le développement de l’économie virtuelle et offrir davantage de possibilités d’innovation en matière de contenu numérique et de consommation numérique.
Selon un rapport publié par International Data Corporation (IDC), le marché mondial des humains numériques virtuels devrait atteindre 27 milliards de dollars américains en 2025, avec un taux de croissance annuel composé de 22,5 %. On peut constater que les humains numériques ont des perspectives d’application et un potentiel de marché très larges.
Qu'est-ce qu'une personne numérique ?
Les personnes numériques sont des personnages numériques créés à l'aide de la technologie numérique et proches des images humaines. D'un point de vue étroit, l'humain numérique est le produit de l'intégration des sciences de l'information et des sciences de la vie. Il utilise des méthodes des sciences de l'information pour effectuer des simulations virtuelles des formes et des fonctions du corps humain à différents niveaux. D’un point de vue plus large, l’humain numérique fait référence à la pénétration de la technologie numérique à tous les niveaux et étapes de l’anatomie humaine, de la physique, de la physiologie et de l’intelligence.
Les technologies de base de Digital Human incluent l'infographie, la capture de mouvement, le rendu d'images, l'intelligence artificielle, etc.
Parmi eux, l'infographie peut simuler l'apparence humaine, la posture, les expressions, etc., afin que les personnes numériques aient des effets visuels réalistes.
La technologie de capture de mouvement convertit les mouvements et les expressions de personnes réelles en signaux numériques. Ces signaux peuvent piloter les mouvements et les expressions de modèles humains numériques pour les rendre similaires ou plus expressifs que de vraies personnes.
Le rendu d'image consiste à reproduire les effets visuels du monde réel dans un environnement numérique, ce qui nécessite des calculs précis de lumière, de couleur, de matière, etc. pour créer des images réalistes.
L'intelligence artificielle donne aux personnes numériques une « âme », permettant aux personnes numériques d'avoir la capacité d'interagir intelligemment. C'est également une technologie clé qui permet aux utilisateurs de se sentir plus personnalisés.
Quels sont les types de personnes numériques ?
Avec l'itération continue de la technologie, l'efficacité de la production et le niveau d'intelligence des personnes numériques s'améliorent également constamment, et leur champ d'application continue de s'étendre. Selon la classification des scénarios commerciaux, il est principalement divisé en quatre types :
Premièrement. , agent virtuel
Les agents virtuels peuvent fournir des consultations d'informations et des services automatisés et intelligents aux entreprises et aux clients grâce à des technologies telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Les agents virtuels sont couramment utilisés dans divers domaines, tels que le service client, l'éducation et la formation, le conseil financier, etc.
Les humains numériques peuvent servir de manifestation d'agents virtuels, notamment dans le domaine du service client. Grâce à la technologie numérique, les humains numériques peuvent fournir un service client 24 heures sur 24 et comprendre et répondre aux questions des clients grâce à la technologie de traitement du langage naturel. De plus, les humains numériques peuvent fournir des services plus personnalisés en analysant les données et les commentaires des clients.
Deuxièmement, les assistants virtuels
Les assistants virtuels sont une forme avancée de chatbots qui gèrent des interactions plus complexes de manière conversationnelle. La principale caractéristique de ce service à valeur ajoutée est la capacité de reconnaître les commandes vocales grâce à l'intelligence artificielle avancée, au traitement du langage naturel et à l'apprentissage automatique. Les VAS peuvent exploiter d'autres plates-formes, par exemple en accédant aux calendriers et aux e-mails des utilisateurs pour planifier des réunions, envoyer des e-mails, acheter des billets de concert ou réserver des hôtels.
En outre, l'utilisation d'assistants numériques présente un grand potentiel dans des secteurs tels que la santé et la vente au détail. Pour les professionnels de la santé, les assistants numériques peuvent contribuer à améliorer la formation et les procédures. Les médecins peuvent effectuer des interventions chirurgicales dans un environnement simulé réaliste et effectuer des centaines de simulations pour garantir les meilleurs résultats avant d’effectuer une intervention chirurgicale dans la vie réelle. Dans le commerce de détail, les assistants numériques IA peuvent améliorer le service client en offrant une expérience plus personnalisée.
Pour ce faire, l'assistant numérique a besoin d'une bonne compréhension de la communication verbale. C’est essentiel pour aider les gens à mieux interagir et converser avec les assistants numériques afin qu’ils puissent accomplir les tâches dont ils ont besoin.
Troisièmement, les idoles virtuelles
Les idoles virtuelles sont une application des personnes numériques. Elles sont généralement actives sur les réseaux sociaux et ont une influence et un pouvoir de communication sur le public. Une idole virtuelle peut être un personnage virtuel fictif ou une représentation numérique d'une personne réelle. Par rapport aux personnes numériques ordinaires, les idoles virtuelles accordent plus d'attention à l'image et à la performance et nécessitent généralement des équipes professionnelles de planification et de production pour être créées.
Quatrièmement, le service client virtuel
Le service client virtuel est également un personnage virtuel créé grâce à la technologie numérique, mais il est principalement utilisé dans le domaine du service client. Le service client virtuel est généralement déployé sur le site Web officiel de l'entreprise, le système de service client en ligne, le service client intelligent et d'autres plates-formes pour interagir avec les utilisateurs en temps réel par texte, voix, vidéo, etc., afin d'aider les utilisateurs à résoudre les problèmes et à obtenir des informations.
Cinquièmement, la compagnie virtuelle
La compagnie virtuelle fournit un soutien émotionnel et construit une relation personnelle avec l'utilisateur. Les chercheurs pensent que la technologie en développement aura le plus grand impact sur les soins aux personnes âgées en réduisant la solitude et en aidant les gens à rester plus longtemps à la maison. En plus de rappeler aux gens quand ils doivent prendre leurs médicaments ou consulter un médecin, un compagnon virtuel pourra entretenir une conversation et faire preuve d’empathie.
Cependant, il convient de souligner que le développement des humains numériques se heurte également à certaines difficultés. Tout d'abord, la création d'humains numériques nécessite des coûts et un support technique élevés, et seules quelques entreprises professionnelles peuvent investir beaucoup d'argent et de technologie dans la recherche et le développement. Deuxièmement, il existe encore des limites et des lacunes dans le comportement et les performances des humains numériques, comme le manque d’émotions et de conscience humaines réelles, et l’incapacité de simuler pleinement le comportement et le langage des humains réels. En outre, la popularité et l'acceptation des personnes numériques doivent également être améliorées. Bien que les personnes numériques aient réalisé certains progrès, davantage de progrès technologiques et de pratiques d'application sont encore nécessaires pour les rendre plus naturelles, réelles et utiles.
Par conséquent, afin de rendre les personnes numériques plus réalistes, des innovations technologiques et des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer continuellement leur niveau d'intelligence et leurs performances comportementales.
Écrit à la fin :
En bref, les gens du numérique, en tant que domaine émergent, regorgent d'opportunités et de défis. Mais ce qui est certain, c'est qu'avec l'innovation technologique continue, les personnes numériques continueront à mûrir et à devenir un élément indispensable de la vie et du travail des gens.
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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
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
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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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.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
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Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
