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Ce qui suit est le texte intégral du discours de l'invité :
Maison Périphériques technologiques IA Sun Lei, directeur général adjoint d'Immediate Consumption : L'intelligence artificielle a été appliquée à tous les domaines d'activité de l'entreprise et est devenue la pierre angulaire du développement

Sun Lei, directeur général adjoint d'Immediate Consumption : L'intelligence artificielle a été appliquée à tous les domaines d'activité de l'entreprise et est devenue la pierre angulaire du développement

Mar 29, 2024 am 09:21 AM
人工智能 大模型 consommer immédiatement

Le 28 mars, l'événement « Nouveau Forum d'innovation en matière de productivité financière piloté par les grands modèles et la sortie du premier « grand modèle financier » du pays » s'est tenu à Pékin, co-organisé par Masha Consumption, China Science and Technology Press, et le secteur financier.

Cette conférence a rassemblé plus de 300 dirigeants universitaires tels que Jiang Changjun, Sun Maosong et Zeng Gang, ainsi que des cadres supérieurs d'institutions financières et d'entreprises importantes de la chaîne industrielle. Les invités à la réunion ont eu des échanges approfondis sur l'application et l'autonomisation des grands modèles dans le domaine financier, et ont mené des discussions approfondies et efficaces sur le développement et la construction d'une nouvelle productivité financière.

Sun Lei, directeur général adjoint dImmediate Consumption : Lintelligence artificielle a été appliquée à tous les domaines dactivité de lentreprise et est devenue la pierre angulaire du développement

Dans le contexte de la démission du leader, Sun Lei, directeur général adjoint de la consommation immédiate, a déclaré qu'au cours des dernières années, le secteur financier a fait beaucoup d'efforts pour utiliser l'intelligence artificielle en tant que technologie numérique. institution financière, la consommation immédiate a appliqué l'intelligence artificielle à divers domaines de développement des affaires en a fait la pierre angulaire du développement de l'entreprise. Sun Lei croit fermement que cette vague d'intelligence artificielle avec de grands modèles comme point de déclenchement nous apportera certainement un progrès révolutionnaire.

Ce qui suit est le texte intégral du discours de l'invité :

Cher académicien Jiang Changjun, distingués invités, chers collègues, bon après-midi :

Permettez-moi, au nom de l'organisateur, d'exprimer mon sincère gratitude à tous ceux qui ont assisté à cette réunion. Les invités et amis ont exprimé leur plus chaleureux accueil et leurs plus sincères remerciements. À l'heure où le pays prône vigoureusement « l'accélération du développement de nouvelles forces productives », nous assisterons ensemble à la publication du premier ouvrage modèle national à grande échelle dans le domaine financier, « Financial Big Model », et explorerons conjointement les applications. de nouvelles forces productives dans le secteur financier.

M. Jiang Ning et les invités prononceront des discours professionnels. En tant que non-professionnel, je parlerai ici de ma simple compréhension, et je peux l'utiliser comme point de départ. Merci de me critiquer et de me corriger.

Les gens travaillent toujours dur pour économiser leur énergie physique et mentale, s'améliorer, changer le monde et remodeler l'avenir en étant paresseux et diligents. La révolution industrielle a élargi notre corps, nous permettant de faire plus et de produire davantage ; l’intelligence artificielle a élargi notre cerveau, nous permettant de voir plus clairement et de penser plus profondément.

Les attentes de l’humanité et l’exploration de l’intelligence artificielle sont cohérentes. Certains livres disent que cela remonte à la dynastie occidentale des Zhou. Même si 1956 est considérée comme la première année de l’intelligence artificielle, elle a quand même une histoire de 80 ans. Dans l'exploration du symbolisme, du connexionnisme, du behaviorisme et d'autres domaines, les scientifiques ont obtenu des résultats fructueux en théorie et en pratique, mais aucun d'entre eux n'a eu un choc et un impact aussi énormes sur la classification humaine avec l'émergence de grands modèles. Le monde entier salue les réalisations de l'intelligence artificielle et est plein d'attentes pour l'avenir. Notre pays a également inclus « intelligence artificielle + » dans le rapport d'activité du gouvernement cette année. Tout le monde estime que l'ère de l'intelligence artificielle est vraiment arrivée.

Le secteur financier est un secteur à forte intensité d'intelligence. Il n'a pas beaucoup bénéficié pendant la révolution industrielle, mais il en bénéficiera certainement beaucoup à l'ère de l'intelligence artificielle. Ces dernières années, l'ensemble du secteur a déployé de nombreux efforts pour utiliser l'intelligence artificielle. En tant qu'institution financière numérique axée sur la technologie, Immediate Consumption a appliqué l'intelligence artificielle à divers domaines de développement commercial, ce qui en fait la pierre angulaire du développement de l'entreprise. Mais je reste fermement convaincu que cette vague d’intelligence artificielle avec les grands modèles comme point de déclenchement nous apportera certainement un progrès révolutionnaire.

Parce qu'il existe des différences substantielles entre les deux périodes avant et après. À l'ère pré-grand modèle, l'application de l'intelligence artificielle se concentrait sur l'utilisation de sa puissance de calcul et de sa puissance analytique, en se concentrant sur l'identification des caractéristiques, le résumé des règles, ainsi que le jugement et la prédiction de l'avenir sur la base du passé. L'ère post-grand modèle se concentrera sur l'exploitation de ses capacités de compréhension, d'apprentissage et de génération, ce qui améliorera considérablement les capacités d'entrée, de traitement et de sortie d'informations non structurées et modifiera l'interaction et l'expérience entre les humains et les machines. Obtenez de meilleures solutions et de nouvelles compréhensions. connaissances accumulées.

Tout comme la machine à vapeur ne peut pas changer le secteur des transports à moins qu'elle ne devienne une locomotive, le grand modèle général ne peut pas changer le secteur financier à moins qu'il ne soit mis en œuvre dans des scénarios financiers. Le secteur financier a mené des recherches approfondies sur les grands modèles financiers, et de nombreuses institutions les ont également appliqués dans la pratique. En août 2023, Immediate Consumption a publié le premier grand modèle financier du secteur et a résumé la réflexion sur la construction d'un grand modèle financier dans le livre « Financial Large Model ». Aujourd'hui, nous invitons les académiciens Jiang, l'académicien Sun et d'autres experts de l'industrie à communiquer. D'une part, nous rapporterons nos expériences et expériences. D'autre part, nous profiterons également de cette occasion pour améliorer notre compréhension et mieux clarifier l'orientation de l'avenir. efforts, et mieux créer une nouvelle qualité financière des forces productives.

Ici, je voudrais remercier M. Jiang Ning, le Dr Lu Quan, le Dr Deng Weihong et les collègues de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle de l'entreprise. Ce sont vos efforts qui nous permettent d'avoir une telle scène de démonstration, et un merci tout spécial à tous les invités. C'est votre arrivée et vos encouragements qui nous font avancer.

Merci à tous, je souhaite à la réunion un plein succès et j'ai hâte d'écouter les merveilleux discours de chacun.

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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag 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 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

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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. 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

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