ホームページ よくある問題 人工知能産業チェーンには以下が含まれます。

人工知能産業チェーンには以下が含まれます。

Sep 02, 2019 am 10:28 AM
AI

現在のテクノロジー分野で最もホットなテクノロジーとして、人工知能は業界内外の多くの人々の注目を集めています。

人工知能産業チェーンには以下が含まれます。

しかし、私たちが毎日注目している情報は、主に人工知能分野の投資と融資市場、人工知能ユニコーン企業の動向、人工知能のレイアウトなどです。人工知能分野のテクノロジー巨人、人工知能分野の技術研究開発など、人工知能産業チェーンを整理するために立ち止まることはほとんどありませんが、より深く長期的な注意を払いたい場合は、人工知能を理解するには、まず人工知能の産業チェーンを明確に整理する必要があります。 (推奨学習: Web フロントエンド ビデオ チュートリアル )

人工知能産業チェーンには、AI テクノロジー、基盤となるハードウェア (AI チップ、視覚センサー)、アプリケーション分野 (スマート ホーム) が含まれます。 、スマート ハードウェア、ロボット、自動運転、業界アプリケーションなど)により、誰もが人工知能業界について包括的かつ明確に理解できるようになります。

人工知能チップ メーカー

NVIDIA: NVIDIA は、認識機能とラベリング機能を備えた画像プロセッサにより、人工知能が台頭する前からリードを保ってきました。この機会をワンステップでコントロールします。 2016年、Nvidiaは、4月にリリースされたディープラーニングニューラルネットワークタスクを実行できるTesla P100 GPUや、9月にリリースされたPascalアーキテクチャベースのディープラーニングチップTesla P4およびTesla P40など、ディープラーニング用のチップを多数リリースしました。中でも、Pascal アーキテクチャはディープラーニングを 65 倍高速化できます。

arm: 世界のスマート モバイル デバイスの 85% が ARM アーキテクチャを採用しています。そのうち、スマートフォンの 95% 以上が ARM プロセッサを使用しています。スマート ハードウェアとモノのインターネットの急速な発展により、ARM は絶対的なステータス。

インテル: 金融業界における人工知能の開発の勢いが高まる中、インテルは金融業界にソフトウェアとハ​​ードウェアのサポートを提供していきます。 IntelはスタートアップのNervanaを買収した後、後日Lake Crestと呼ばれる最新の特定用途向け集積回路(ASIC)をリリースする予定だ。このプロセッサは、人工知能の中核である人間の脳のニューラル ネットワークからインスピレーションを得たテクノロジーであるディープラーニング用に最適化されています。 Intelは、Knights Crestと呼ばれるプロジェクトでNervanaテクノロジーを自社のXeonプロセッサと統合する計画だ。 2020 年までにそのパフォーマンスは 100 倍に向上すると予想されています。

人工知能の主な用途

マシンビジョン

Megvii Technology: Megvii Technology Face は深層学習に基づく会社です, コンピュータービジョンを中核とする人工知能企業であり、世界をリードするインテリジェントアルゴリズム、ハードウェア技術、業界ソリューションを保有しています。 Megvii は、人工知能クラウド サービスとインテリジェント相互接続の 2 つのコア製品を核として、ディープラーニングと IoT センシング技術を核とし、独自のディープラーニング アルゴリズム エンジン Brain をベースとしており、金融セキュリティ、都市セキュリティ、モバイル AR、商用 IoT という産業用ロボットの 5 つの中核産業は、エンタープライズ レベルのユーザーに世界をリードする人工知能製品と業界ソリューションを提供することに取り組んでいます。

音声認識

スピード: SPIC は 2007 年に英国のケンブリッジ ハイテク ゾーンで設立されました。創設者は全員ケンブリッジ出身です。2008 年に戻ってきました。中国に渡り、蘇州に定住した彼らがオーナーです 機械会話技術、独立した財産権を持つ世界でも数少ない企業の 1 つ、包括的な中国語と英語の音声技術 (音声認識、音声合成、自然言語理解、インテリジェントな対話的意思決定)その音声認識、声紋認識、音声対話システムなどの技術は、米国国防総省国家基準局の評価で繰り返し優勝を獲得しています。これらは国際的な最先端レベルの技術を代表し、中国政府と英国政府によって評価されているハイテク企業です。

インテリジェント ロボット

Lingsheng Robot: Lingsheng Robot は、自然言語処理に基づいて Hangzhou Shengxun Network Technology Co., Ltd. によって開発されたインテリジェントな電話販売および顧客サービス インタラクションです。通話システム (AI トラフィック システム) は、従来のコールセンターやテレマーケティング システムとは異なります。Lingsheng Robot は、通話システムに基づいて、音声認識、人間とコンピューターの対話、意味理解などの技術を追加し、マニュアルを置き換えます。インテリジェントなアウトバウンドコールによる通話 営業は潜在顧客のフィルタリングと選択という目的を達成するために電話をかけます テレマーケティングロボットは反復労働の 80% を代替し、営業効率を包括的に改善します。

スマートホーム

QQ IoT: QQ アカウント システムと関係チェーン、QQ メッセージ チャネル機能、その他のコア機能を統合した「QQ IoT インテリジェント ハードウェア オープン プラットフォーム」がリリースされました、ウェアラブルデバイス、スマートホーム、スマート車両、従来のハードウェア、その他の分野のパートナーに提供され、ユーザーとデバイス間の相互接続と対話を実現し、Tencent QQの数億のモバイルクライアントとクラウドサービスの利点を最大限に活用して、伝統的な産業はより大規模なインターネット化を実現します。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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。

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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

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