国務院:自動運転や無人配送などの技術応用をサポートするインテリジェント製品の研究開発を加速する
先ごろ、中国共産党中央委員会と国務院は「内需拡大戦略計画要綱(2022~2035年)」(以下「要綱」という)を発表した。 2035年を見据えた内需拡大戦略実行の長期目標は、消費と投資の規模を新たなレベルに到達させ、完全な内需システムを完全に確立し、新たな工業化、情報化、都市化を基本的に実現することである。主要なコア技術は大きな進歩を遂げ、イノベーションと内需によって推進される国内サイクルはより効率的かつスムーズになりました。
「概要」では、新たな消費の育成を加速し、オンラインとオフラインの商品消費の統合的発展を支援することを提案しています。デジタルトランスフォーメーション、従来のオフラインビジネスフォーマットの変革とアップグレードを加速します。 5G ネットワークとギガビット光ネットワークのアプリケーション シナリオを強化します。自動運転や無人配送などの技術応用をサポートするインテリジェント製品の研究開発を加速する。スマートスーパーマーケット、スマートストア、スマートレストランなどの新しい小売業態を開発します。新しい消費分野における技術とサービスの標準体系を改善し、法律に従ってプラットフォーム経済の発展を規制し、新しいビジネスフォーマットの監督能力を強化します。
「インターネット ソーシャル サービス」の新しいモデルを育成します。オンライン学習サービスを強化および最適化し、さまざまなデジタル教育リソースの共同構築と共有を促進します。 「インターネット医療・健康」サービスを積極的に展開し、インターネット診断・治療の料金政策を改善し、適格なインターネット医療サービス項目を手続きに従って医療保険の支払い対象に含める。オンラインエンターテインメントの発展を深化し、従来のオフラインの文化およびエンターテインメント形式のオンライン変革を促進し、高品質のデジタルコンテンツと新興のデジタルリソース配布プラットフォームの作成をサポートします。スマート観光、スマートラジオとテレビ、スマートスポーツの発展を奨励します。便利なオンラインオフィスや非接触トランザクションサービスの開発をサポートします。
「大綱」には、新たなインフラを計画的に導入し、情報インフラの構築を加速することが明記されています。高速ユビキタス、統合された宇宙と地球、統合された相互接続、安全で効率的な情報インフラストラクチャを構築し、データの認識、送信、ストレージ、およびコンピューティング機能を強化します。モノのインターネット、産業用インターネット、衛星インターネット、およびギガビット光ネットワークの構築を加速し、国家統合ビッグデータセンターシステムを構築し、ビッグデータセンターの国家ハブノードを配置および構築し、人工知能の広範囲かつ徹底的な応用を促進する。インテリジェンス、クラウド コンピューティングなどを推進し、「クラウド」、ネットワーク、端末のリソース要素が統合され、インテリジェントに構成されます。需要志向型で、全国規模の広域量子安全通信バックボーンネットワークのサービス機能を強化します。
統合インフラを総合的に整備します。 5G、人工知能、ビッグデータ、その他の技術と交通・物流、エネルギー、生態環境保護、水利保全、緊急対応、公共サービスなどとの徹底的な統合を促進し、関連産業のガバナンス能力の向上を支援する。ケーブル TV ネットワークを変革およびアップグレードするための 5G テクノロジーの使用をサポートします。車両のインターネットを積極的かつ着実に開発します。
革新的なインフラストラクチャを積極的に展開します。我々は、適格な地方自治体による地域イノベーション拠点の構築を支援し、主要な科学技術インフラの建設を適切に推進する。国家産業革新センター、国家製造革新センター、国家工学研究センター、国家技術革新センターなどの産業革新インフラを最適化・高度化し、共通基盤技術の供給を強化する。
「大綱」では戦略的新興産業の強化も強調している。国家戦略的新興産業クラスターの発展を深く推進し、国家戦略的新興産業基盤を構築する。情報技術産業の中核的な競争力を包括的に強化し、人工知能、高度な通信、集積回路、新しいディスプレイ、高度なコンピューティングなどの技術革新と応用を促進します。サテライトやアプリケーションインフラの構築を推進する。デジタルクリエイティブ産業を発展させます。
新産業・新製品の発展を加速し、科学技術の高いレベルでの自立・自立を実現します。人工知能、量子情報、脳科学などの最先端分野で、将来を見据えた戦略的な国家主要科学技術プロジェクトを多数実施する。コアの基本部品とコンポーネント、主要な基本材料、主要な基本ソフトウェア、高度な基本プロセス、産業技術基盤に焦点を当て、産業チェーンの上流と下流が共同して重要な問題に取り組むように導きます。
デジタル産業化と産業のデジタル化の推進を加速します。デジタル社会とデジタル政府の構築を強化し、包括的な「クラウドとデータを利用してインテリジェンスを強化する」を開発し、デジタルガバナンスのレベルを継続的に向上させます。部門間および地域間でのデータリソースの循環と適用メカニズムを確立および改善し、データセキュリティ機能を強化し、データ要素の循環環境を最適化します。データリソースの開発と利用、制度標準の構築を加速し、国際競争力のあるデジタル産業クラスターを創出し、中小企業、特に中小規模の製造業のデジタルエンパワーメントを強化する。デジタル分野における国際的なルールや規格の策定に積極的に参加します。
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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。

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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

中国科学院オートメーション研究所の深層強化学習チームは、Li Auto氏らとともに、マルチモーダル大規模言語モデルMLLM(PlanAgent)に基づく自動運転のための新しい閉ループ計画フレームワークを提案した。この手法は、シーンの鳥瞰図とグラフベースのテキスト プロンプトを入力として受け取り、マルチモーダル大規模言語モデルのマルチモーダル理解機能と常識推論機能を利用して、シーンの理解から生成までの階層的推論を実行します。水平移動と垂直移動の指示を作成し、プランナーが必要とする指示をさらに生成します。このメソッドは、大規模で困難な nuPlan ベンチマークでテストされており、実験では、PlanAgent が通常のシナリオとロングテール シナリオの両方で最先端 (SOTA) のパフォーマンスを達成することが示されています。従来の大規模言語モデル (LLM) メソッドと比較して、PlanAgent
