任意の Web ブラウザーで Microsoft Bing AI チャットを使用する方法 (仕組み)
ブラウザ上で Bing AI にアクセスするための要件
1. Microsoft アカウント
Microsoft のサービスを使用するため、Bing AI を使用するには Microsoft アカウントが必要です。幸いなことに、作成は簡単です。 Microsoft アカウント ページ (サインアップ) に移動して、自分用にアカウントを作成してください。いくつかの標準的な詳細を入力し、電子メールを確認する必要がありますが、その後は問題なく使用できます。
2. 新しい Bing へのアクセス
新しい Bing AI チャットボットが制限付きで利用できるようになりました。したがって、参加するには 待機リストに参加する必要があります。これは理想的ではありませんが、現時点では、Web ブラウザーで新しい Bing AI の使用を開始する唯一の方法です。

Microsoft アカウントを作成したら、必ずそのアカウントでログインしてください。完了したら、Microsoft Bing の公式 Web サイト (参加) にアクセスし、「Join Waitlist」ボタンをクリックします。
3. すべてのブラウザー用の Bing チャット拡張機能
最後の要件は、すべてのブラウザーで新しい Bing を使用するための最も重要な要件でもあります。この便利な機能を有効にするために、「 Bing for all browsers 」という拡張機能を使用します。これらの要件を完了するには、すべてのブラウザー (Chrome および Firefox) 用の Bing のダウンロードに進みます。リポジトリをお探しの方は、Github ページ (訪問) をチェックしてください。
任意のデスクトップ ブラウザーで Bing AI チャットを使用する方法
すべての準備が整ったので、Microsoft Edge 以外のブラウザーで新しい Bing AI チャットボットのセットアップと使用を開始しましょう。以下の手順に従って、その仕組みを学びましょう。
1. ブラウザで新しいタブを開き、アドレス バーの横にある Bing ブラウザ拡張機能をクリックします。開いたら、[Bing Chat を開く ] ボタンをクリックします。

#2. Microsoft アカウントからログアウトされる可能性が高いため、Microsoft Bing ホーム画面にのみログインすることになります。そこにアクセスしたら、右上隅にある [ログイン] ボタンをクリックします。



Bing AI チャットボットをさまざまなブラウザーで使用した私の経験は、
簡単でした。この拡張機能は、Bing を問題なく迅速に起動します。ブラウザや拡張機能をクラッシュさせることなく、AIチャットボットと複数回チャットすることができました。さらに、Bing AI を Firefox にインストールしましたが、そこでもうまく機能しました。したがって、どのブラウザを使用していても、そこで MS Bing AI ボットを使用できると言っても過言ではありません。
以上が任意の Web ブラウザーで Microsoft Bing AI チャットを使用する方法 (仕組み)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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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。

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

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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