人工知能はもはや高価ではなくなり、ロボットが家庭に入り込んでいます
人工知能とは何ですか?ある人は「第一次産業革命に蒸気機関が、第二次産業革命に電気が、第三次産業革命にデジタル化があったように、人工知能によるインテリジェントな変化が第四次産業革命を深く引き起こすだろう」と指摘しました。私たちの未来のライフスタイル、働き方、さらには社会全体を変える「世界は静かに変化しており、オタク父さんは私たちがこの歴史的な時代の目撃者になる可能性があると感じています。
アメリカの有名な研究機関であるジュニパーリサーチは、2015 年にはアメリカの 25 世帯に 1 台のロボットが存在し、2020 年までにこの数は 10 世帯に 1 台に増加すると予測しています。中国ではどうですか?多くの人は間違いなくこう尋ねるだろう。「ロボットはいつの時点で私たちが尊敬すべき技術製品ではなくなるが、本当に一般の人々の家庭に入ることができるようになるのだろうか?」
これは実に非常に意味のある瞬間であり、2016年には初の中国製家庭用サービスロボット「Fabo」が正式に発売され、人工知能製品が正式に一般家庭に導入されました。これまで、中国には実際に人々の家に入ることができるサービスロボットは存在しませんでした。
「Xiaopang」は、Beijing Evolver Robot Technology Co., Ltd.と北杭大学ロボット工学研究所が共同開発したロボットで、教育、エンターテイメント、サービスの3つの主要な機能を統合しています。ユーザーのサービスロボットには 2 つの方向性があります。
1.家庭用知能ロボットXiaopang
「Xiaopang」の最大の特徴は、4〜12歳の子供向けに特別に開発された教育機能です。中国語、数学、英語の基礎コースに加えて、Xiaopangは質問にも答えることができますまた、さまざまな風変わりな質問について、お子様と「脳を開く」ような対話を行うこともできます。
さらに、「リトル・ファッティー」は、人工知能に基づいた地図ナビゲーション機能を備えており、視覚的および超音波障害物回避技術を通じて、コマンドに従い、エアコンやテレビのオン/オフを支援したり、照明を消すこともできます。いくつかの小さなアイテムを至近距離で輸送することもできます。その背景には、航空宇宙ベースの座標計算、地図作成、走行距離計算などの技術が、現在世界でも珍しいサービスロボット製品として活用されています。
Beijing Evolver Robot Technology の CEO、Wei Ran 氏は、大量のリソースを備えた「Little Fatty」の高さは 1.024 メートルで、これは 4 歳か 5 歳の子供の身長とほぼ同じであると紹介しました。 「成長パートナー」を考慮した役割設定では、シャオパンが家庭生活の良きパートナーとなり、親の教育の良き助け手となることを期待しています。ロボットが正式に家庭に入り込み、子どもの成長パートナーとなったことは、中国の家族のライフスタイルの新たな変化を象徴するものかもしれない。
2.ビジネスサービスロボットXiaopang
さらに、Beijing Evolver Robot Technologyは、音声チャット、百科事典の説明、アイテムの配達、インテリジェント制御などの強力な機能を備えた業界ユーザー向けのサービスロボット「Xiaopang」も発売しました家電製品、ビデオ チャット、インテリジェント プロジェクション、電子ナビゲーション、および体性感覚ゲームは、業界関係者にさらにインテリジェントな作業支援を提供します。
次に、Evolver Roboticsは、サービスロボットのさまざまなアプリケーションシナリオを中心にビジネスラインを拡大し、デスクトップロボットと掃除ロボットを順次発売して、インテリジェントロボットがより多くの分野に参入し、人々の生活に浸透できるようにします。
2017年9月、北京Evolver Robot TechnologyはシリーズA+の資金調達で1億元を獲得したと発表し、それ以来Evolver Robotの評価額は10億元を超え、国内サービスロボットの第一段階に参入した。
将来的には、Evolver Robotics が「ロボット本体 + アプリケーション ソリューション」の完全なエコシステムを確立したいと考えており、サービス ロボット全体にサービスを提供するためにコグニティブ ナビゲーション システムと感情オペレーティング システムの両方の研究開発の取り組みを強化する予定であると Wei Ran 氏は明らかにしました。低コストでパーソナライズされたナビゲーション全体のソリューションと高度なオペレーティング システム。これは、「すべての家に知能ロボットを置く」ということが、もはや高価で手の届かない夢ではなくなることを意味します。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究