


On s'attend à ce que l'IA générative devienne le principal moteur des applications technologiques industrielles innovantes dans les prochaines années – Directeur technologique d'Amazon
Werner Vogels, directeur de la technologie d'Amazon, a déclaré que les prochaines années connaîtront davantage d'innovations industrielles, favoriseront l'application généralisée de la technologie et nous aideront à suivre le rythme de vie toujours plus rapide. Et tous ces changements viendront du développement de l’intelligence artificielle générative
L'IA générative commencera progressivement à prendre conscience de la culture
Les grands modèles linguistiques (LLM) formés sur les données de la diversité culturelle seront capables de comprendre plus en détail l'expérience humaine et les défis sociaux complexes. Dans les années à venir, la culture jouera un rôle clé dans la manière dont la technologie est conçue, déployée et utilisée, l’impact le plus évident se faisant sentir dans l’intelligence artificielle (IA) générative. Si un système basé sur un grand modèle linguistique veut atteindre des utilisateurs mondiaux, il doit atteindre une maîtrise culturelle similaire à celle des humains eux-mêmes. Il est important de noter que la langue et la culture ne sont pas les mêmes. Même si un modèle peut fournir une traduction parfaite, cela ne signifie pas qu’il soit culturellement conscient. À mesure que la richesse de l’histoire et de l’expérience sera intégrée au modèle, nous verrons le grand modèle linguistique commencer à développer une perspective plus large sur la mondialisation. Dans le processus d'interaction et d'apprentissage mutuels, les grands modèles linguistiques acquerront une compréhension plus approfondie des défis sociaux complexes sous différentes perspectives culturelles
Le statut des femmes dans le domaine technologique commence enfin à s’améliorer
Avec l'augmentation des investissements dans la technologie féminine (FemTech), le développement de la médecine hybride et l'abondance de données qui améliorent les effets du diagnostic et du traitement, le domaine des soins de santé des femmes a atteint un point d'inflexion. Les investissements dans les soins de santé des femmes augmentent grâce à la technologie cloud et au big data. Amazon Cloud Technologies travaille en étroite collaboration avec des startups dirigées par des femmes et a été témoin de la croissance de la technologie féminine. Au cours de la seule année écoulée, les investissements connexes ont augmenté de 197 %. Étant donné que les équipes dirigées par des femmes sont plus disposées à résoudre un large éventail de problèmes de santé que les équipes dirigées par des hommes, la femtech profitera non seulement aux femmes, mais améliorera également l'ensemble du système de santé
AI Assistant redéfinit la productivité des développeurs
Les assistants IA évolueront de générateurs de code de base à mentors et partenaires infatigables, fournissant un soutien tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Les assistants IA du futur comprendront et écriront non seulement du code, ils seront également des partenaires et des mentors infatigables. Peu importe le nombre de questions que vous posez, ils travaillent sans relâche et ne se lassent jamais d'expliquer des concepts ou de répéter des travaux. L'assistant IA dispose d'un temps et d'une patience illimités pour aider chaque membre de l'équipe à relever divers défis, de la révision du code à la stratégie produit
Le domaine de l'éducation subit des changements au rythme de l'innovation technologique
Des programmes de formation professionnelle dirigés par l'industrie émergeront progressivement, qui seront plus proches des parcours de développement de carrière des travailleurs qualifiés, et le passage à l'apprentissage continu profitera à la fois aux individus et aux entreprises. Des entreprises comme Coursera, initialement axées sur les consommateurs, ont commencé à travailler avec les entreprises pour accroître les compétences et le recyclage. Amazon a récemment annoncé avoir formé 21 millions d'apprenants en technologie dans le monde. Afin de répondre aux besoins des entreprises, nous inaugurerons une nouvelle ère d’opportunités de formation dirigées par l’industrie. C’est une tendance qui ne peut être ignorée
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Aux dernières nouvelles, Amazon a annoncé l'arrêt de sa liseuse haut de gamme Kindle Oasis et l'a retiré du marché américain. Cette décision indique que le Kindle Oasis, autrefois très attendu, s'est officiellement retiré du marché. Bien qu'il existe encore une petite quantité de stock sur certains marchés étrangers comme le Canada et le Royaume-Uni, une fois épuisé, il ne sera plus disponible. Cela marque le début du fait que ce lecteur haut de gamme acclamé appartient au passé. Kindle Oasis est apprécié des utilisateurs pour ses excellentes performances et son design. Cependant, à mesure que la demande du marché évolue et que de nouveaux produits sont lancés, Amazon a peut-être décidé d'abandonner ce produit. Bien que le Kindle Oasis ait laissé une certaine empreinte sur le marché, Amazon a peut-être réorienté son attention vers d'autres gammes de produits.

L'IA générative est un type de technologie d'intelligence artificielle humaine qui peut générer différents types de contenu, notamment du texte, des images, de l'audio et des données synthétiques. Alors, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Quelle est la différence entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ? L'intelligence artificielle est la discipline, une branche de l'informatique, qui étudie la création d'agents intelligents, c'est-à-dire des systèmes capables de raisonner, d'apprendre et d'effectuer des actions de manière autonome. À la base, l’intelligence artificielle concerne les théories et les méthodes de construction de machines qui pensent et agissent comme des humains. Au sein de cette discipline, le machine learning ML est un domaine de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un programme ou d'un système qui entraîne un modèle basé sur des données d'entrée. Le modèle entraîné peut faire des prédictions utiles à partir de données nouvelles ou invisibles dérivées des données unifiées sur lesquelles le modèle a été entraîné.

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

Amazon a enfin annoncé la date de mise en œuvre de son très attendu programme publicitaire Prime Video. À partir du 29 janvier 2024, PrimeVideo commencera à intégrer des publicités dans certains films et séries télévisées. Amazon a expliqué dans un e-mail envoyé aux utilisateurs que cela avait pour but de continuer à investir dans des contenus attrayants et d'augmenter les investissements associés à long terme. Amazon promet que le nombre de publicités sur Prime Video sera bien inférieur à celui de la télévision traditionnelle et des autres plateformes de streaming multimédia. . Les membres n’ont pas besoin de prendre de mesures supplémentaires et les prix des abonnements Prime restent les mêmes. Cependant, les utilisateurs qui souhaitent profiter d'une expérience sans publicité peuvent payer des frais supplémentaires de 2,99 $ US par mois (note de ce site : actuellement environ 21 yuans). L'e-mail mentionne également que les membres Prime peuvent profiter

Selon des informations publiées sur ce site le 31 juillet, le géant de la technologie Amazon a poursuivi mardi la société de télécommunications finlandaise Nokia devant le tribunal fédéral du Delaware, l'accusant d'avoir violé plus d'une douzaine de brevets d'Amazon liés à la technologie de cloud computing. 1. Amazon a déclaré dans le procès que Nokia avait abusé des technologies liées à Amazon Cloud Computing Service (AWS), notamment l'infrastructure de cloud computing, les technologies de sécurité et de performance, pour améliorer ses propres produits de services cloud. Amazon a lancé AWS en 2006 et sa technologie révolutionnaire de cloud computing a été développée depuis le début des années 2000, indique la plainte. "Amazon est un pionnier du cloud computing et Nokia utilise désormais les innovations brevetées d'Amazon en matière de cloud computing sans autorisation", indique la plainte. Amazon demande au tribunal une injonction de blocage

Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.

La mise en œuvre de grands modèles s'accélère et la « praticité industrielle » est devenue un consensus de développement. Le 17 mai 2024, le Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit s'est tenu à Pékin, annonçant une série de progrès dans le développement de grands modèles et de produits d'application. Les capacités des grands modèles Hunyuan de Tencent continuent d'être mises à niveau. Plusieurs versions des modèles hunyuan-pro, hunyuan-standard et hunyuan-lite sont ouvertes au monde extérieur via Tencent Cloud pour répondre aux besoins de modèles des entreprises clientes et des développeurs dans différents scénarios et les mettre en œuvre. la solution modèle optimale et rentable. Tencent Cloud propose trois outils majeurs : un moteur de connaissances pour les grands modèles, un moteur de création d'images et un moteur de création vidéo, créant une chaîne d'outils native pour l'ère des grands modèles, simplifiant l'accès aux données, le réglage fin des modèles et les processus de développement d'applications via les services PaaS. pour aider les entreprises
