BuzzFeed、ロボットのBuzzyと協力して作成されたAI生成の旅行ガイドをリリース
BuzzFeed は、完全に AI によって書かれた旅行ガイドを公開することで、AI 生成コンテンツにおいて大きな一歩を踏み出しました。出版社が最初に AI で生成したコンテンツは、比較的当たり障りのない即興クイズで構成されていましたが、この旅行ガイドは、検索トラフィックをさまざまな目的地に誘導するという、より大胆な試みとなっています。
#BuzzFeed の「Buzzy」AI ツールには現在、モロッコのストックホルムやニュージャージー州ケープ メイなどの場所を含む 44 件の旅行記事があります。 BuzzFeed は、記事は人間と Buzzy によって「共同で書かれている」と述べていますが、記事は「Buzzy ボット (別名クリエイティブ AI アシスタント) の助けを借りて書かれていますが、人間のアイデアによって動かされている」とも述べています。
読者は、プロフィールで Buzzy によって生成された旅行記事の完全なリストにアクセスできます。 Futurism は、BuzzFeed が AI で生成された旅行ガイドを公開することで、AI で書かれたコンテンツへの進出を次のレベルに引き上げていると報じています。出版社の Buzzy AI ツールによって公開された最初の投稿は、即興のクイズでした。しかし、この旅行ガイドは、さまざまな目的地に関する検索トラフィックを呼び込むためのより野心的な試みであるようです。現在、モロッコ、ストックホルム、ニュージャージー州ケープメイなどの場所をカバーする記事が 44 件あります。 BuzzFeed によると、これらの記事は「創造的な AI アシスタントとしても知られる Buzzy the Robot の助けを借りて書かれていますが、人間のアイデアによって動かされています。」Buzzy は人間と協力してこれらの記事を執筆し、記事は人間のレビューによって編集されます。 Futurism が観察したように、記事の多くには「隠された宝石」や「今、あなたが何を考えているのかわかります」などの一般的なフレーズが含まれており、その後に特定の場所に関する修辞的な質問が続きます。 BuzzFeedの広報担当ジュリアナ・クリフトン氏は、最初の旅行記事セットは、記事作成にAIツールが使用した旅行に関するアンケートに回答した編集者ではないBuzzFeed社員からの意見をもとに制作されたと明らかにした。 BuzzFeed の AI ツールは、読者の投稿に基づいて記事を書くのに将来的に使用される可能性があります。これは、BuzzFeed の「Add Your」形式に似たものになる可能性があります。さらに、クイズを書いたバジーには、旅行ライターのバジーとは別の著者ページがあり、特に「As Told to Buzzy」としてクレジットされています。 BuzzFeedの広報担当ジュリアナ・クリフトン氏によると、同社は執筆やコンテンツ作成の背景に関係なく、誰でも自分のサイトに自分の考えや意見を投稿できる新しい形式をテストしているという。同社は人間の編集者をプロセスに組み込んでおり、AI 支援フォーマットの開発を続ける中で、人間が共同作業して編集する方法を組み込む予定です。 しかし、BuzzFeed の AI が作成した旅行ガイドの現状には、まだ改善の余地がたくさんあります。美しい写真や目的地に関する一般的なアドバイスが含まれていますが、読者が詳細な旅行を計画するのに役立つ情報が不足しています。以上がBuzzFeed、ロボットのBuzzyと協力して作成されたAI生成の旅行ガイドをリリースの詳細内容です。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。

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 |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

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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