AI が大学入試作文に再び挑戦、強力なハードコア技術に頼って「第 2 」の作文を実現
昨日(6月7日)、2022年度全国統一大学入学試験が始まり、午前中に大学入学共通テストの中国語科目試験が終了し、大学入学共通テスト問題集7セットの構成問題が公開されました。人工知能(AI)が大学入試の小論文に再び挑む。今日の大学入試中国語試験終了後、百度AI仮想デジタルヒューマンが大学入試作文に挑戦し、40秒で40作の作文を完成させたと報告されています!
#また大学受験の時期がやってきました。12 年間の努力を終えて、あとは試験を待つだけです。本日、大学入学共通テストの中国語科目試験が終了し、中国語の大学入学試験論文7セット(全国論文A、全国論文B、新大学入学試験論文I、新大学入学試験論文IIの作文問題)が終了しました。 、および北京、天津、浙江省からの 3 セットの独立した提案文書)もすでにリリースされています。
たとえば、全国紙Aの資料構成「『紅楼夢』には『大観園の試験問題正解』について書かれており、プロットがある」という資料の関連内容に基づいて記事を書きます。全国論文B「北京:二重オリンピックの都市」「関連資料、「飛躍、再び跳躍」をテーマに記事を書く;全国大学入学試験論文I、全国大学入学試験論文II、天津論文、浙江新聞も重要な論述問題ですが、北京新聞の論述問題にはマイクロライティングが含まれており、2つの問題のうち1つを選択します。
実はどの大学受験漢文問題集であっても、その構成は大学受験漢文の得点差を広げる重要な部分であると言えます。 AI技術の急速な発展に伴い、さまざまな業界や分野でAIバーチャルデジタルヒューマンが登場しています。中でも漢作文に関しては、人工知能(AI)が多くの大学受験生とともに試験場に入り、大学入試作文に挑戦し、「人機戦争」の頂上決戦を巻き起こした。そして何人かの作家を破った。
Googleが開発したロボット「チャンピオン」は、2人中1人の大学入試小論文採点に参加した専門審査員から100点満点を獲得したという試験エッセイ「緑の水と緑の山」 これは、AI の言語処理能力が人間の陣営を完全に上回っていることを側面から反映しています。今日(大学入試初日)もまたAIバーチャルデジタルヒューマンが大学入試小論文に挑戦します。
実は、大学入試の漢文作文は、人工知能 (AI) の能力にとって大きな課題となっています。一部の業界専門家は、AI仮想デジタル人間による大学入試の漢文作成は、評論、要約、広告クリエイティブライティングよりも難しく、「問題検討」能力、「論理」能力という少なくとも3つの大きな課題に直面していると述べた。 、そして「創造力」の能力。 AI 受験者として、百度のデジタル パーソナリティである Du Xiaoxiao 氏は、午後 13 時の生放送で、40 個の大学入学試験の小論文を 40 秒以内に完成させることに挑戦しました。
著者の理解によれば、AI バーチャル デジタル ヒューマンは、Baidu Brain 7.0 コア テクノロジーによって駆動され、マルチモーダル インタラクション テクノロジー、3D デジタル ヒューマン モデリング、自然言語理解、音声認識、機械翻訳、などのテクノロジーとBaidu Wenxinの大規模モデルの適用により、レビュー、理解、作成する強力な能力があり、主題から外れて退屈な記事を回避し、「神のような執筆」の品質保証を備えています。
実のところ、人工知能 (AI) が書けることは新しいことではありません。新華社通信社、フランス通信社、その他の国内外の通信社は、ニュース報道の事例に人工知能 (AI) を適用しています。金融やスポーツなどのニュースシーンで幅広く活躍。執筆速度でも記事の質でも、強力なデータとアルゴリズム技術に基づいた人工知能 (AI) が勝っているのは明らかです。
しかし、「芸術は生命から生まれ、生命よりも高い」という言葉がありますが、結局のところ、人工知能 (AI) は人間のように生命を真に体験することはできず、人間の複雑な感情を表現することもできません。人生についての理解がない、能力...作家、詩人、記者、編集者、その他の関連する執筆活動家を完全に置き換えることができるまでには、長い道のりがあるに違いありません。
以上がAI が大学入試作文に再び挑戦、強力なハードコア技術に頼って「第 2 」の作文を実現の詳細内容です。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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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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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。

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