目次
サミットの特別セッション
トピックの詳細
トピック 1: Ant Green インテリジェント キャパシティ テクノロジーの実践
スピーカー: Jiang Wei、Ant グループ テクノロジー リスク部門リスク インテリジェント高可用性アルゴリズム責任者
コンテンツプレビュー:
トピック 2: 大規模バイオコンピューティング モデルを使用した医薬品研究開発への Baidu のアプローチ
スピーカー: Fang Xiaomin、Baidu シニア R&D エンジニア、AI 創薬テクノロジー責任者
コンテンツ プレビュー:
トピック 3: ケーニヒスベルクからすべての業界の強化まで、すべてをマッピングする
スピーカー: Taifan Technology 副ゼネラルマネージャー、馬国寧氏
トピック 4: 研究室からユーザーのデスクトップまで、AI 実装への道
スピーカー: Zhang Boyun Wisdom CTO
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デジタル経済が拡大し続ける中、AI の下流アプリケーション開発はどのように実践されるべきでしょうか?

Apr 09, 2023 pm 06:21 PM
AI aisummit

2020 年以降、AI の開発が製品と業界の統合に向けて動き始めたため、AI によってもたらされる商業収益は、技術戦略、製品計画、エコロジー構築、など。主要指標はこれに基づいています。

デジタル経済の拡大が続く中、あらゆる分野の企業が、変革を達成するためにデジタル テクノロジー ソリューションを使用するという緊急の必要性に直面しています。これにより、人工知能の活発な開発がさらに促進されるでしょう。デジタル技術の進歩とビジネスモデルの革新の継続的な推進、および伝統産業の変革とアップグレードに対する意欲の高まりのおかげで、デジタル変革と開発は今日の一般的な傾向となり、人工知能の恩恵は避けられない状況となっています。 。

産業のデジタル化によるデータベースの成熟に伴い、AIはトレーニング層(学習能力)、知覚層(情報受信能力)、認知層(技術は成熟し、実用化に向けた産業上の利益変革の段階に正式に入ったと同時に、豊富な業界慣行により、人工知能はリスク管理評価、エンジニアリング操作など、より豊富なアプリケーションシナリオを持つことが可能になりました。メンテナンス、バイオ医薬品、物流・運送など、豊富なアプリケーションシナリオもAI産業の構造アップグレードを加速させています。

AI と業界の実装を有機的に統合するにはどうすればよいでしょうか?人工知能の下流アプリケーションの開発はどのように実践されるべきでしょうか? AISummit の「産業実践に力を与える AI」特別イベントをお見逃しなく!

サミットの特別セッション

2022 年 8 月 6 日と 7 日、AISummit グローバル人工知能テクノロジー カンファレンスは、カンファレンスの公式 Web サイトで予定通り開催されます。オンラインライブ中継の形式で行われ、会議には1万人が参加すると予想されています。本カンファレンスは、「Drive・Innovation・Digital Intelligence」をテーマに、テクノロジー企業の中堅・高級技術責任者や技術実務者、デジタルトランスフォーメーションを計画中・進行中の経営者、この分野に興味のある方を主な対象としています。人工知能と起業家。このカンファレンスには、有名なインターネット技術企業からの約100人の技術エリート、デジタルインテリジェンス変革期にある伝統的な企業の経営者、最先端の学術機関からの専門家や学者が招待され、人工知能の業界の推進力について共同で議論されます。テクノロジー、人工知能時代の「デジタル インテリジェンス」の波について話しましょう。

今回の AISummit カンファレンスでは、「AI を活用した業界実践」特別セッションに、Ant Group、Baidu、Taifan Technology、Yunzhihui、Fuyou Trucks などから多くの業界ベテランが参加しました。専門家は、ビジネス実践の観点から、AI を活用した産業慣行に関する先進的な事例と技術的考え方を共有します。

トピックの詳細

トピック 1: Ant Green インテリジェント キャパシティ テクノロジーの実践

スピーカー: Jiang Wei、Ant グループ テクノロジー リスク部門リスク インテリジェント高可用性アルゴリズム責任者

コンテンツプレビュー:

クラウドネイティブの大規模オンラインマイクロサービスシステムでは、主に変更や容量に障害が発生し、障害の発生によりサービスの中断や生産事故が発生する可能性があります。多大な損失を引き起こし、経済的損失や顧客からの苦情が集中する可能性があります。アルゴリズム モデルを適用して変更リスクの特定と自動キャパシティ評価を構築し、Ant システムの信頼性を向上させ、高可用性を確保します。

変更リスクの特定: 自動監視により、バッチ変更指標の変動を検出し、異常な変更を効果的に遮断し、変更の失敗を大幅に削減します

自動キャパシティ評価: オンライン アプリケーションのリソース要件を自動的に評価し、オンライン アプリケーションの拡張と縮小を正確にガイドし、コストとリスクのバランスを効果的に調整します。

この共有では、Ant Group のテクノロジー リスク部門のリスク インテリジェント高可用性アルゴリズムの責任者である Jiang Wei が、Ant Group のグリーン インテリジェント キャパシティ テクノロジーの実践を紹介します。信頼性の高いシステムを採用し、安心・安全の面で顕著な成果を上げています。

トピック 2: 大規模バイオコンピューティング モデルを使用した医薬品研究開発への Baidu のアプローチ

スピーカー: Fang Xiaomin、Baidu シニア R&D エンジニア、AI 創薬テクノロジー責任者

コンテンツ プレビュー:

近年、「AI医療」は急速に発展しており、そのインテリジェントかつ自動化された特徴により、主に公衆衛生、病院管理、医用画像処理、医療ロボット、創薬研究などの分野で活用されています。開発、健康管理、精密医療、および医療支払い。 「AI 医療」はまだ初期段階にあり、商用化が比較的低く、市場全体の浸透度も低いですが、「AI 医療」には非常に広い開発余地があります。 AI は、病院や製薬会社の管理や研究開発を支援するだけでなく、医療機関が医療の近代化レベルを向上させ、住民の増大する医療ニーズに応えることにも役立ちます。

今回の共有では、Baidu のシニア R&D エンジニアで AI 創薬テクノロジーの責任者である Fang Xiaomin が、バイオコンピューティングの大型モデルを使用した創薬と研究における Baidu の新しい成果を紹介します。このテクノロジーは、化合物モデリングとタンパク質モデリングを完了することができ、折り畳みを行い、顕著な成果を上げました。

トピック 3: ケーニヒスベルクからすべての業界の強化まで、すべてをマッピングする

スピーカー: Taifan Technology 副ゼネラルマネージャー、馬国寧氏

コンテンツ プレビュー:

産業実践における人工知能の垂直応用がますます深化するにつれ、AI テクノロジーは、数百の業界で「ネックチョーク」問題を克服する際に、理論と実装の二重のボトルネックに直面しているようです。

この共有は、Taifan Technology の副ゼネラルマネージャーである Ma Guoning によって行われました。まず、認知知能の分野で重要なテクノロジーであるナレッジ グラフと、オイラーによって提案された有名なケーニヒスベルクの 7 つの橋問題から始めました。ナレッジ グラフの実用化で直面する複雑なエンティティ、困難な検索、過剰な更新オーバーヘッドの問題を解決するために、グラフ理論やその他の分野の最先端の理論技術を使用する方法にまで及び、効果的なグラフの作成方法も紹介します。低コストを実現するプラットフォームツールであり、業界のさまざまな問題を高効率で解決し、最終的にはAIと産業のエンパワーメントによって生み出されるさまざまな可能性と方向性を示し、人工知能産業には百花が咲く未来があります。

トピック 4: 研究室からユーザーのデスクトップまで、AI 実装への道

スピーカー: Zhang Boyun Wisdom CTO

コンテンツ プレビュー:

#近年、AIはさまざまな業界で広く活用され、さまざまな業界のインテリジェンス化が促進され、IT業界自体も含めた経営や意思決定のレベルが大幅に向上しています。 IT 運用と保守への AI の適用 (AIOps とも呼ばれます) は、IT 業界における AI アプリケーションのホットスポットです。この背後にある理由を理解するのは難しいことではありません。一方で、特に IT がビジネスである多くの企業 (銀行など) において、IT システムがますますビジネスに近づくにつれて、IT とビジネスはもはや分離されなくなり、その重要性が高まっています。 IT の重要性は自明のことですが、その一方で、IT システムはますます複雑になり、その管理はますます困難になっています。特に大規模なデータセンターでは、効率的に運用および保守する方法が IT 部門、さらには CIO さえも直面しなければならない問題となっています。 AI テクノロジーはこの問題に対する効果的な解決策と考えられており、急速に普及しています。

この共有では、Cloud Intelligence の CTO である Zhang Bo が、AI2B 業界のインテリジェントな運用とメンテナンスについて共有し、AI アルゴリズムが業界にどのように適応および実装されているかについて説明します。 AI エンジニアリングを業界にどのように実装できるかについて、適応と実装について説明し、業界におけるエンタープライズ開発テクノロジーの実践例を共有しました。

トピック 5: トランク物流における自動運転の技術的応用

スピーカー: Chen Guanling Fuyou Truck Technology Partner

内容プレビュー:

「AI 交通」とは、インテリジェントな交通を実現するために、交通システム管理、旅行ナビゲーション、車内インタラクションなどの複数の交通リンクで人工知能、モノのインターネット、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、5G およびその他のテクノロジーを使用することを指します。 、これにより、都市交通の利便性が向上し、道路交通速度が向上し、人と車両の間のインタラクションエクスペリエンスが最適化されます。

旅行ナビゲーションの観点では、AI はリアルタイムの道路データ情報を利用してルート状況、過去の走行時間、その他のデータを把握し、膨大なデータの分析を通じて最適なルートを計算できます。ビッグデータ、旅行計画。

この共有の中で、Fuyou Trucks の技術パートナーである Chen Guanling 氏は、AI を活用した幹線物流、つまり自動運転の技術的応用を物流業界にもたらしました。道路貨物輸送には長期的な課題が数多くあること、クローズドシナリオでの港湾業務における自動運転の実用化について説明し、L4自動運転トラック技術の課題と利点について詳細な分析を行った。 AIと物流の統合開発を3つの実践的な観点から包括的に分析し、技術、実装、AIに重点を置いて、自動運転企業の商用運用シナリオをソース化しました。

予約方法

クリックしてエントリー AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference 公式ウェブサイトで、画面の指示に従って登録を完了し、情報を送信してください。

QR コードをスキャンしてカンファレンスの公式グループに参加し、抽選に参加すると、SONY スピーカー、Bingdundun、AI テクノロジー書籍などの豪華なプレゼントが当たります。赤い封筒と雨粒

デジタル経済が拡大し続ける中、AI の下流アプリケーション開発はどのように実践されるべきでしょうか?

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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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。

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。

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。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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。

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