人工知能における中国と米国の差は大きく、中国の AI 人材は 7 位にランクされています。
昨年上半期、メディアはかつてン・エンダが妻のために百度を去ったという話題を盛り上げた。もちろん、Ng Enda が Baidu を去った理由については、Baidu 自身の問題と関係があります。ン氏の妻キャロル・ライリー氏は一部のメディア関係者からは美人だと評されている。最も重要なことは、カリフォルニアにある人工知能スタートアップ企業 Drive.ai の共同創設者兼社長がキャロル・ライリー氏だったということだ。百度の中核従業員はかつてメディアにこう語った。「当初、私は主にウー氏に自動運転車の責任者になってもらいたかった。彼の妻の会社も自動運転車を作っていたため、この事業は彼の事業から切り離されていたからだ。 「しかし、メディアもこれを分析し、ン氏の百度辞任は「国を愛しておらず、美しさを愛していない」ためかもしれないと結論づけた。他の人の目には、アンドリュー・ンは確かに業界の第一級の人工知能の専門家です。また、ン・エンダがメディアで注目される有名人の一人となった理由も、現在の人工知能の人気と因果関係がある。
3月12日のメディア報道によると、人工知能の人材、特に一流のエリート人材は世界的にまだ不足している。人工知能の人材の供給は業界の需要にまったく対応できず、一部の企業は自社で人材を採用するために学会を利用することさえあります。一流の研究者を採用する際には、7桁の年収を提示する企業もある。 Element AI は最近、人工知能人材の世界的な分布と流れに関するレポートを収集し、まとめました (LinkedIn からのデータを含む)。
まず、世界には博士号以上の人工知能の実践者と研究者が約 22,000 人おり、約 5,400 人の人工知能の専門家が主要な人工知能の会議で頻繁に活躍しています。人工知能の人材の数が最も多いのは米国で、次いで英国、カナダ、ドイツ、フランス、スペイン、中国、インド、日本、シンガポール、ブラジル、ポーランド、フィンランド、韓国、イタリアとなっている。米国には 12,000 人以上の人工知能の人材がいます。英国は米国のすぐ後に続いていますが、英国における人工知能の人材の数は 2,100 人強に過ぎません。カナダ、ドイツ、フランスの人工知能人材の数は約 1,000 人です。スペインと中国の人工知能人材の数は約600人ですが、幸いなことに中国には約200人の人工知能専門家がおり、これはスペインのほぼ9倍です。
第二に、カナダ、中国、英国、フランス、ドイツで教育を受けた人々は米国に移住し、AI関連の仕事に従事する傾向があります。同様に、カナダ、中国、英国、フランス、ドイツの場合、入ってくる人材は主に米国から来ています。米国は依然として世界の人工知能の研究と教育の中心地です。 Google、Microsoft、Facebook、Amazon、Apple、IBM などのアメリカのテクノロジー巨人は、人工知能の人材に、より広範なプラットフォームだけでなく、現地の労働環境や生活環境、学術的な雰囲気などを提供できる、と誰かがかつて言いました。世界中の才能に影響を与えるのは非常に魅力的です。
他のより詳細な状況に立ち入る必要はありません。ただし、私の意見では。上記のデータは、人工知能の分野における各国間の格差をある程度示すことができますが、それよりも過去と現在を表しています。
昨年、Zhaopin Recruitment がインターネット上で公開したデータによると、まず、中国では人工知能人材に対する業界の需要が高まっており、供給が需要を上回っています。多くの人の目には、人工知能関連の仕事は一般的に比較的高い給料を持っています。第二に、同じく中国において、人工知能の人材が最も集中している 10 の業界は、高い順から順に、コンピュータ ソフトウェア (30%)、インターネット/電子商取引 (22%)、通信/電気通信/ネットワーク機器 (17%) です。 )、ITサービス(11%)、電気通信事業および付加価値サービス(11%)、コンピュータハードウェア(3%)、電子技術および半導体(1%)、アウトソーシングサービス(1%)、オンラインゲーム(1%)および保険 (0.3%)。言い換えれば、古いインターネット大手 3 社である BAT、新しいインターネット大手 3 社である TMD、さらに Huawei、Xiaomi、NetEase、JD.com などに加え、いくつかの人工知能関連の新興企業が、この分野における重要な勢力の 1 つとなっています。人間の仕事のための知的な才能を吸収し、育成すること。 Tencent、Alibaba、Baidu、Toutiao、New Meida、Didi、Huawei、JD.com、Xiaomi、NetEase などが好きです。これらは大規模で豊富なデータ リソースを持っているだけでなく、人工知能研究のためのさまざまなシナリオを構築する能力も持っています。応用能力。これらの中国のスターテクノロジー(インターネット)企業に入社したい人は、まず十分な能力を備えている必要があり、学歴は通過しなければならない敷居です。

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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。

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。

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

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 | 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

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