


La machine d'apprentissage Xiaodu K16 est sur les étagères : équipée de 20 fonctions d'IA, le prix de prévente est de 2 299 yuans
Selon les informations de ce site Web du 8 janvier, Xiaodu Learning Machine K16 a été récemment mis sur la plate-forme JD.com, équipé de 20 fonctions d'IA, y compris le système original de grand langage interactif d'IA basé sur le grand modèle Baidu Wenxin, avec un pré- prix de vente de 2 299 yuans.
En termes de contenu, Xiaodu Learning Machine K16 prend en charge la méthode d'apprentissage habituelle en cinq étapes, y compris l'aperçu avant le cours, la révision en classe, la révision après le cours, la pratique de chaque leçon et l'amélioration avant l'examen. En outre, ce produit propose également un apprentissage gratuit, interactif et amusant pour toutes les matières et tous les âges, ainsi que les cours d'anglais haut de gamme de New Oriental. Il est connu sous le nom de « plus de 20 000 heures de ressources d'apprentissage massives pour toutes les matières et tous les âges, gratuitement ». .
En termes d'intelligence, Xiaodu Learning Machine K16 prend en charge le professeur de composition chinoise AI, l'écoute et la lecture de textes AI, l'évaluation orale AI, l'apprentissage de précision AI, la récitation de poésie AI, le professeur de composition anglaise AI, la dictée de mots AI, la réponse aux questions photo AI, Dictée de caractères chinois AI, dialogue parlé AI, recherche de mots AI du bout des doigts, professeur de sujet AI, correction arithmétique orale AI, lecture AI, lecture de livres d'images AI, questions et réponses de l'encyclopédie AI, traduction chinois-anglais AI, détection de posture assise AI, assistant vocal AI, Détection de concentration AI, etc. Fonction.Fournit 6 Go + 256 Go d'espace de stockage ; La caméra frontale est équipée d'une caméra auxiliaire AI de 8 mégapixels + d'une caméra de protection oculaire AI de 2 mégapixels , et une caméra arrière de 5 mégapixels.
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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

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.

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.

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

Selon les informations du 21 juillet, la machine d'apprentissage de l'IA d'iFlytek, T30UItra, a été mise en vente aujourd'hui, à partir de 11 699 yuans. Il est rapporté que la machine d'apprentissage iFlytek T30Ultra est équipée de la première technologie d'écran de protection oculaire semblable à la lumière naturelle + micro-nano semblable au papier au monde, qui non seulement simule la lumière naturelle et réduit la fatigue visuelle, mais a également une résolution 3K, un taux de rafraîchissement de 120 Hz. , PPI de 247 et prend en charge le matériel Blu-ray de bas niveau. Dans le même temps, en tant que première machine d'apprentissage du secteur équipée du stylet Starlight Ai, la T30Ultra offre une expérience d'écriture précise avec plus de 10 000 niveaux de sensibilité à la pression, et les traits sont naturels et fluides, comme si vous étiez entre du vrai papier et un stylo. La conception de chargement magnétique sans fil vous permet de profiter jusqu'à 3 heures d'écriture sans souci en seulement 5 minutes, de sorte que votre inspiration d'apprentissage ne soit plus liée à la puissance de la batterie. 1. La machine d'apprentissage est équipée de double 1

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.

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

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
