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Les 10 principales innovations en matière d'intelligence artificielle à surveiller en 2024
Les 10 principales innovations en matière d'intelligence artificielle à surveiller en 2024
L'intelligence artificielle (IA) n'est plus seulement un mot à la mode, mais fait partie intégrante de la vie quotidienne. Au cours de l’année écoulée, l’intelligence artificielle a été largement utilisée dans tous les domaines de la société, modifiant ainsi notre façon de vivre, de travailler et d’interagir avec la technologie.
Nous discuterons des dix principales innovations en matière d'intelligence artificielle qui pourraient apparaître en 2024, adopterons ces innovations et préparerons l'avenir.
Innovation en matière d'intelligence artificielle
1. Diagnostic médical amélioré par l'intelligence artificielle
Le domaine médical subit des changements majeurs, dont la plupart sont motivés par la technologie de l'intelligence artificielle. D’ici 2024, les systèmes d’intelligence artificielle devraient analyser des données médicales complexes avec une précision extrêmement élevée, permettant ainsi un diagnostic plus précoce et plus précis des maladies, fournissant des recommandations de traitement plus efficaces et améliorant le pronostic des patients.
2. Apprentissage personnalisé et intelligence artificielle
Le domaine de l'éducation évolue vers la personnalisation, et l'intelligence artificielle joue un rôle clé. D’ici 2024, les plateformes éducatives basées sur l’IA seront adaptées aux styles et besoins d’apprentissage uniques des étudiants, rendant ainsi l’éducation plus engageante et plus efficace. Cette technologie aura un impact profond sur les étudiants de tous âges.
3. Assistant virtuel IA avancé
D'ici 2024, les assistants virtuels IA tels que Siri et Alexa deviendront plus intelligents et plus intuitifs. Ils comprendront et répondront aux commandes humaines plus naturellement et auront une plus grande conscience contextuelle, augmentant ainsi leur rôle dans notre vie quotidienne.
4. L'essor des voitures autonomes
D'ici 2024, les voitures autonomes deviendront plus populaires, nous offrant des moyens de transport plus sûrs et plus efficaces. Les algorithmes d’IA continueront de s’améliorer, réduisant ainsi les accidents causés par l’erreur humaine et optimisant la fluidité du trafic.
5. Services financiers pilotés par l'intelligence artificielle
Le secteur financier adopte rapidement la technologie de l'intelligence artificielle. D’ici 2024, les conseillers en investissement basés sur l’intelligence artificielle seront monnaie courante et fourniront des conseils d’investissement personnalisés à un plus grand nombre de personnes.
6. Utiliser l'intelligence artificielle pour renforcer la sécurité des réseaux
À mesure que les menaces réseau continuent d'évoluer, l'intelligence artificielle devient un pilier important de la sécurité des réseaux. On s’attend à ce que d’ici 2024, les systèmes de sécurité basés sur l’intelligence artificielle soient plus efficaces pour détecter et répondre aux cyberattaques, protégeant ainsi efficacement nos actifs numériques et notre vie privée.
7. Contenu généré par l'intelligence artificielle
2024 marquera le début d'un changement de paradigme dans la création de contenu. Les outils basés sur l'intelligence artificielle seront capables de générer du contenu écrit, des illustrations et de la musique de haute qualité, ce qui offrira aux créateurs une meilleure visibilité. espace créatif et processus de production de contenu simplifié.
8. L'intelligence artificielle réforme l'agriculture
L'innovation en matière d'intelligence artificielle résout des défis mondiaux clés tels que la sécurité alimentaire. Dans l’agriculture, les systèmes basés sur l’IA optimiseront la gestion des cultures, augmenteront les rendements, réduiront l’utilisation des ressources et favoriseront des pratiques agricoles plus durables.
9. Utilisez l'intelligence artificielle pour obtenir une traduction fluide des langues
D'ici 2024, l'intelligence artificielle brisera les barrières linguistiques. Les outils de traduction alimentés par l’intelligence artificielle seront plus précis et instantanés, permettront une communication multilingue plus fluide, favoriseront les échanges culturels et faciliteront les interactions commerciales mondiales.
10. Soutien à la santé mentale assisté par l'intelligence artificielle
La santé mentale reçoit l'attention qu'elle mérite et l'intelligence artificielle jouera un rôle important dans ce domaine. D’ici 2024, les chatbots et les applications basés sur l’IA fourniront un soutien et des traitements en matière de santé mentale, améliorant ainsi l’accès aux soins.
Applications de l'intelligence artificielle dans le monde réel
- Traitement du langage naturel (NLP) : les modèles de PNL pilotés par l'intelligence artificielle tels que GPT-3 peuvent générer du texte de type humain, piloter des chatbots et mettre en œuvre des services de traduction linguistique. Ils sont également utilisés pour l'analyse des sentiments, la synthèse du contenu, etc.
- Computer Vision : L’intelligence artificielle a révolutionné l’analyse d’images et de vidéos. Les voitures autonomes utilisent la vision par ordinateur pour détecter leur environnement, les systèmes de reconnaissance faciale protègent nos smartphones et l’imagerie médicale bénéficie des diagnostics de l’IA.
- Soins de santé : l'IA aide les professionnels de la santé à diagnostiquer les maladies, à recommander des traitements et à analyser de grandes quantités de données sur les patients pour identifier des tendances et des informations. Surtout pendant la pandémie de COVID-19, cela s’est avéré inestimable.
- E-commerce : les détaillants en ligne utilisent l'intelligence artificielle comme moteur de recommandation pour recommander des produits en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience d'achat et augmentant les ventes.
- Services financiers : les algorithmes d'intelligence artificielle analysent les données financières pour détecter la fraude, optimiser les stratégies de trading et fournir des conseils financiers personnalisés via des robots-conseillers.
- Fabrication : les robots et les systèmes d'automatisation basés sur l'intelligence artificielle rationalisent les processus de production et améliorent l'efficacité et la qualité des produits.
- Industrie du divertissement : l'intelligence artificielle est utilisée dans l'industrie du jeu pour créer des personnages réalistes et optimiser les expériences de jeu. Il pilote également les algorithmes de recommandation de contenu sur les plateformes de streaming.
- Transport : les véhicules autonomes utilisent l'intelligence artificielle pour la navigation et la prise de décision en temps réel, réduisant potentiellement les accidents causés par l'erreur humaine.
Résumé
2024 sera une année extraordinaire pour l’innovation en matière d’intelligence artificielle, avec des avancées qui auront un impact sur presque tous les aspects de nos vies. Des soins médicaux à l’éducation, des transports à la création de contenu, l’intelligence artificielle va complètement changer notre façon de vivre et de travailler.
Adoptez ces innovations à venir en matière d'IA et préparez-vous à un avenir plein d'enthousiasme et de changement. À l’aube de 2024, il est clair que l’intelligence artificielle fera partie intégrante de notre voie à suivre.
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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
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
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
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
