数千人が同じ部屋で人工知能の興奮を競い合い、NOC大会湖北省選抜大会は成功裡に開催された
2023年5月21日、中国、武漢。 2022-2023学年度の湖北省選抜大会「全国初等中等学校情報技術イノベーション実践大会」(以下「NOC大会」)が武漢愛沙学校で無事開催され、市や州から600以上のチームが参加した。県内各地から参加者が集まり、11の競技会で競い合い、好成績を目指します。
大会の開会式では、湖北省教育協会の楊国進氏が大会の挨拶をし、武漢愛沙学校の李宏朗氏が共催者を代表して歓迎の挨拶を述べた。この大会の開会式には、戦略同盟、湖北省初等中等学校校外教育管理委員会、湖北省E観光投資のリーダー、武漢労働組合総連合会、武漢科学技術イノベーションサービスセンターなどが出席した。
NOC コンペティションをさらに普及させ、人工知能とロボットのこの饗宴により多くの学生が参加できるようにするために、NOC コンペティション湖北省組織委員会は、2021 年の設立以来、2 回連続で NOC コンペティション湖北省選抜大会を成功裡に開催しました。このコンテストは、州内のすべての都道府県、市、州に普及されています。 2023年の初めに、組織委員会は2022~2023学年度のNOC競技会に向けた湖北省選抜競技会の準備と準備作業を開始し、3月17日から19日まで湖北省スポーツ産業グループと協力して積極的に活動した。湖北省武漢青少年スポーツ博覧会に参加し、湖北省におけるNOCイベントの実施と発展を立体的に促進するプラットフォームです。
同じ期間中、組織委員会は、学校や教師が競技のルールと精神をよりよく理解できるよう、3 月から 4 月にかけてコーチ研修活動を複数回開催しました。さらに、競技会をより適切に組織し、イベントサービスを提供するために、組織委員会は湖北省の小中学校向けの競技サービスプラットフォームを次々に開発し、ビデオアカウントやBステーションなどの複数の新しいメディアプラットフォームを開設しました。 NOC 競争をより良く促進し、より多くの人に NOC 競争を理解してもらい、技術革新への熱意に投資してもらうためにプラットフォームを強化します。
序盤の十分なウォーミングアップが試合当日も発揮されました。早朝、NOC大会湖北省選抜大会のメインビジュアル表示板の前では、子供らしい元気いっぱいの笑顔が機材を抱えて写真撮影やチェックインをし、次の大会に向けて声援を送っていた。 NOC湖北省組織委員会は自発的な写真撮影やチェックインに加え、プロのカメラマンを手配して出場者の写真撮影や記録撮影を支援し、貴重な画像データを残した。州組織委員会は生中継され、その音量は60万を超えます。
暑い気候は不快感を引き起こしやすいことを考慮し、NOC 大会湖北省組織委員会は、チームリーダーと保護者のために、チームの「待機エリア」や「競技エリア」とは異なる「会場エリア」を慎重に用意しました。これにより、参加体験が向上するだけでなく、イベント全体がより秩序立ったものになります。
プレーヤーのグループは、デバッグと正式な競技を開始するために自信に満ちた顔で 1 つずつアリーナに入場し、プレーヤーのチームは、将来のより良いパフォーマンスに備えて、笑顔またはイライラした顔でアリーナを後にしました。 NOC コンペティション湖北省選抜コンペティションは、新規性、独創性、創造性を重視しています。
丸一日の競技を終えて、17:30現在、2022-2023学年度NOC競技会の湖北省選抜競技会が正式に終了した。
湖北省教育協会のヤン・グオジン氏は開会式のスピーチで次のように述べた。「私たちはこのコンテストを湖北省の人工知能とロボット教育の発展を加速する機会として利用したいと考えています。また、学生たちが積極的に参加することを願っています。」本コンテストに参加する者は、コンテストを成果発表の場として活用し、学んだことを検証しながら、科学技術イノベーション思考を強化し、科学技術イノベーションの力を維持し、実践する勇気を持ち、真の意味での科学技術イノベーション思考を強化します。 「NOCコンテスト湖北省組織委員会のたゆまぬ努力と継続的な推進により、NOCコンテストは湖北省でさらに普及し、同省の質の高い教育の発展がさらに強化されると信じています」 、小中学校における科学技術革新への熱意を高め、州内の学校における人工知能、ロボット、メーカー教育インフラの構築を促進し、教育訓練システムを新しい国家人材戦略により沿ったものに改善する。技術力のある国の革新的な人材を育成すること。
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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

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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