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Le PDG de Nvidia appelle à une infrastructure d'IA souveraine
Le PDG de Nvidia appelle à une infrastructure d'IA souveraine
La montée en puissance de l’intelligence artificielle (IA) a propulsé le cours de l’action de Nvidia à un niveau record. Les GPU de Nvidia jouent un rôle clé en tant que matériel important prenant en charge les charges de travail d'intelligence artificielle. En tant que fondateur et PDG de Nvidia, l’influence de Jensen Huang sur le marché de l’intelligence artificielle s’est également accrue. NVIDIA a réussi à s'imposer dans le domaine de l'intelligence artificielle grâce à son excellente technologie et son innovation, posant ainsi une base solide pour le développement de l'entreprise. Alors que la technologie de l'intelligence artificielle continue d'évoluer et de devenir de plus en plus populaire, Nvidia continuera à jouer un rôle dans ce domaine
Jensen Huang a souligné lors du récent Sommet mondial des gouvernements à Dubaï que chaque pays devrait développer et avoir son propre système d'intelligence artificielle. système de renseignement. Cela contribuera à répondre aux besoins culturels et linguistiques des différents pays et à aider les pays à tirer parti de leurs avantages commerciaux uniques à l’ère de l’intelligence artificielle. En outre, il a souligné l’importance pour les entreprises de disposer d’une intelligence artificielle et de données développées en interne.
Lors de l'événement auquel ont participé plus de 4 000 délégués de 150 pays, Huang a déclaré : « L'intelligence artificielle peut intégrer votre culture, votre sagesse sociale, votre bon sens et votre histoire – c'est exactement pourquoi vous devez posséder vos propres données
Souverain. » L'intelligence artificielle fait référence au développement stratégique du pays et à l'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour maintenir la sécurité nationale, la compétitivité économique et le bien-être social. Cette approche contraste fortement avec l’IA contrôlée par les entreprises, qui est principalement motivée par les meilleurs intérêts de l’entreprise plutôt que par les intérêts généraux du pays. Le développement de l’IA souveraine permet au pays de conserver un avantage concurrentiel dans ce domaine critique tout en garantissant que l’application de la technologie de l’IA est conforme aux intérêts et aux valeurs nationaux. En déployant stratégiquement la technologie de l'IA, les pays peuvent mieux
Le concept d'IA souveraine n'est pas nouveau, mais maintenant que la suggestion vient de Jen-Hsun Huang et d'autres chefs d'entreprise influents, l'idée a gagné du terrain dans l'industrie. Plus tôt, le PDG d'IBM, Arvind Krishna, avait lancé un appel similaire, exhortant les pays à « disposer de certaines capacités souveraines en matière d'IA, y compris de grands modèles linguistiques (LLM) pour l'IA ». Krishna a suggéré que les pays établissent des centres nationaux de calcul d'intelligence artificielle et établissent des ensembles de données communs pour des cas d'utilisation spécifiques.
Certains pays ont commencé à construire leur propre infrastructure d'intelligence artificielle, notamment les Pays-Bas. Le gouvernement néerlandais a dévoilé sa vision pour GenAI, avec l’intention d’investir davantage dans le modèle linguistique ouvert à grande échelle du pays, GPT-NL. L’UE soutient également les startups d’IA dans la région, en poursuivant l’IA souveraine en investissant dans les supercalculateurs.
Bien que l’infrastructure souveraine de l’IA doive être dirigée par le gouvernement, le secteur privé joue un rôle essentiel pour rendre cela possible. Une collaboration étroite entre les entreprises technologiques privées et les gouvernements, en particulier la création d’une infrastructure API solide, sera essentielle au développement réussi de l’IA souveraine. Le soutien de grandes entreprises technologiques telles que Nvidia et IBM joue un rôle clé dans ce processus.
Le gouvernement néerlandais a proposé un modèle « d'autonomie stratégique ouverte » qui permet aux entreprises locales de coopérer librement avec les gouvernements étrangers tout en conservant la capacité de travailler de manière indépendante.
Lors du sommet des Émirats arabes unis, Huang Jensen a appelé les chefs d'entreprise à traiter le développement de l'intelligence artificielle avec prudence, soulignant que le potentiel de cette technologie apportera d'énormes opportunités économiques. Les Émirats arabes unis sont devenus le centre de l’innovation en matière d’IA au Moyen-Orient, accueillant de nombreux événements connexes. Selon les prévisions de PwC, le marché de l’intelligence artificielle au Moyen-Orient atteindra 320 milliards de dollars d’ici 2030.
Bien que l’IA souveraine offre certains avantages clés, tels que l’adaptation des déploiements d’IA à des besoins spécifiques, elle comporte également certains risques. Le passage à une IA souveraine pourrait conduire à une fragmentation encore plus grande de l’écosystème numérique mondial. Cela pourrait encore intensifier la course aux armements entre pays en compétition pour la supériorité de l’intelligence artificielle. Même si les gouvernements envisagent une IA souveraine, ils doivent continuer à coopérer au niveau international pour le développement de l’IA.
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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
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.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
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.
