フライングパドルディーンサミットフォーラムは、産業界、学界、研究のベンチマークを作成し、産業界と教育の統合を継続的に深化させるために済南で開催されました。
山東大学-フライングパドル人工知能教育イノベーションセンターが正式に発足し、地域産業と教育の統合の新たなパラダイムを創出
現在、生成型AIブームに後押しされ、人工知能は世界の高速レーンに参入しつつある。開発が進み、複合 AI の人材が求められています 業界と教育の統合は深化し続けています。 3月25日、春の都市済南市で、百度飛パドルは山東大学、済南大学、青島理工大学と協力し、飛パドル学部長サミットフォーラムと百度競技東部部門「チャイナソフトウェアカップ」発足会議を共同開催した。 「大学生ソフトウェアデザインコンペティション」イベント会場では、山東大学フェイピャオ人工知能教育イノベーションセンターが正式に設立された。
済南市市中区副市長の張源氏、済南大学党委員会副書記の楊静波氏、党委員会常務委員会委員兼青島大学副学長の王在全氏このイベントには、山東大学青年団委員会書記の江冰剛氏、百度AIテクノロジーエコロジー部長の馬燕軍氏、百度AIテクノロジーエコロジーディレクターの周琦氏、その他各界のゲストが出席した。
Ma Yanjun氏は「『ディープラーニングプラットフォームラージモデル』インダストリアルインテリジェントベース」について基調講演を行い、「過去10年間はディープラーニングの黄金の10年だった。ラージモデルは社会に変化をもたらした」と述べた。 AI 開発パラダイムと産業アップグレード. Baidu は産業レベルの知識を強化した Wenxin 大型モデルを開発しました. Fei Paddle は大規模モデルの開発、トレーニング、推論展開をサポートし、大規模モデルをより効果的、効率的にし、ディープラーニングプラットフォームと大規模モデルが構築される 産業インテリジェンス基盤が数千の産業に力を与える 「
山東大学-フライングパドル人工知能教育イノベーションセンターが発足」地域の産業と教育の統合に向けた新たなパラダイムを生み出すために
中国第 3 位の経済規模を誇る省として、山東省は現在、新旧の原動力の転換を深め、高度教育の発展を加速することに重点を置いています。科学と教育を通じて山東省を強化し、人材を通じて山東省を活性化する戦略の実行を通じて、電子情報や生物医学などのテクノロジー産業を発展させます。大学は教育、産業、技術、人材の重要な統合点であり、山東省の大学は産業と教育の統合に積極的に投資しています。
山東大学と百度飛ピャオが共同で建設した山東大学・飛ピャオ人工知能教育イノベーションセンターが本日正式に発足しました。このセンターは「山東省の大学へのサービスと山東省の産業の連携」に焦点を当てており、地域の産業と教育の統合の新たなパラダイムを模索し、学際的な AI 人材を育成し、山東省の産業経済の発展を促進することに尽力している。
将来的には、このセンターはフライングパドル深層学習プラットフォームに基づいて、山東大学の専門的利点と AI 分野の研究チームを組み合わせて、教育シナリオを統合する予定です。と業界のニーズを考慮し、最先端の教育および科学研究活動を開発します。教育、医療、生産、スポーツとヘルスケア、電子商取引、小売の6つの特徴的な分野に焦点を当て、AIアルゴリズムエンジニアリングとインテリジェントプロジェクトコンサルティングの2種類の業界レベルの中核人材を業界に提供します。フライングパドル人工知能産業エンパワーメントセンターと連携して、AIをより多くの企業の最前線の生産シナリオに実装して、山東省の産業インテリジェントアップグレードを支援します。この教育イノベーション センターは、山東省の AI 人材教育を強化するというフェイピャオの使命の重要な部分となっています。
フェイピャオと山東省は、企業、教育、開発者の次元における三次元のエンパワーメントも開発しています。企業のエンパワーメントの面では、百度インテリジェントクラウド(済南)インテリジェントコンピューティングセンターの立ち上げに成功し、これは百度の山東省初の「インテリジェントコンピューティングセンター基地」となる。 AI 教育に関しては、山東省の大学の多くの教師が空飛ぶパドルを使用して指導し、単位コースを提供しています。産学研究の徹底した統合の観点から、百度飛表、山東大学、その他27の大学が共同で青島インテリジェントIoT産業・人材統合センターを設立し、産学研究の統合のための新たな仕組みを構築した。研究。
#引き続き教育エコロジーを深化させ、AI 人材育成のための「湧き水のプール」を活性化する
##今回のカンファレンスでは、フェイピャオも手を携えました山東大学、済南との提携 同大学と青島理工大学は共同で、東部部門の大学生ソフトウェア設計コンペティション「チャイナ・ソフトウェア・カップ」の百度コンペティションを立ち上げた。このコンテストの開催を通じて、コンテストは学習を促進し、コンテストはトレーニングを促進し、コンテストは教育を促進し、質の高い人工知能業界の人材と業界で緊急に必要とされるアプリケーション指向の人材を育成します。同時に、山東省の地域産業と大学の緊密な連携を促進し、産学研究のベンチマークを構築し、産学融合における新たなモデルと新たな協力を実施する。Feipiao は、300 万人以上の登録ユーザーを抱える中国最大のワンストップ AI 学習およびトレーニング コミュニティである AI Studio も所有しています。データによると、国内のほぼすべての大学の学生が Feipiao AI Studio で学習しており、これまでに 400 万件の実践的なトレーニング プロジェクト、毎年 80 以上のコンテスト、および 150,000 のデータセットが蓄積されています。
2022 年末の時点で、Baidu Fei Paddle は 535 万人の開発者を集め、20 万の企業や機関にサービスを提供し、67 万のモデルを作成し、現在 300 万人の AI 人材を社会に育成しています。 IDCは「中国ディープラーニングフレームワークおよびプラットフォーム市場シェア、2022年下半期」レポートを発表し、Baiduが中国のディープラーニングプラットフォーム市場全体の市場シェアで第1位であることを示した。今後、Baidu Feipiao は AI 人材教育への投資を継続し、産業と教育の徹底的な統合と革新を促進し、地域産業の発展に力を与え、国内の人工知能分野の発展に新たな活力と新たな推進力を注入していきます。
以上がフライングパドルディーンサミットフォーラムは、産業界、学界、研究のベンチマークを作成し、産業界と教育の統合を継続的に深化させるために済南で開催されました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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。

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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
