Ape Programming 創設者 Li Yi: 人工知能時代の技術系若者の育成
DoNewsは6月1日、「AI時代のデジタル化と青少年の育成」をテーマに、5月28日に北京師範大学で第2回青少年インターネット会議パラレルフォーラム3:AI教育イノベーションと青少年のリテラシー向上が成功裡に開催されたと報じた。このフォーラムは北京師範大学が主催し、北京師範大学教育ジャーナリズム・メディア研究センターと北京師範大学計算通信研究センターが共催する。
Ape Programming の創設者である Li Yi 氏は、「AI 教育イノベーションと青少年の読み書き能力の向上」をテーマに、人工知能テクノロジーと中核的な読み書き能力および教育イノベーションの徹底的な統合について議論するために招待されました。
創設者のリー・イー氏は、講演「人工知能時代のテクノロジー・ティーンエイジャーの育成」の中で、Apeprogramming の教育製品システムは主に「プログラミング言語、計算論的思考、創造力、将来ビジョン」の 4 つの側面に焦点を当てていると述べました。プログラミング言語は主にテクノロジー時代の「人間とコンピュータの対話言語とツール」を習得するよう子供たちを訓練します; 計算論的思考は「知識から知識の背後にある知恵へ」を介して「問題解決から問題解決へ」の子供の思考モードの変換を実現します; 創造性子どもたちを形づくる 知識とツールを使用して「創造的なアイデアを現実に変える」能力、技術的ビジョンは、子どもたちが現在と将来に対するテクノロジーの影響に注意を払うように導き、将来のテクノロジーに対するより広い視野を与えます。
Li Yi は、子供たちにとってスキルやツールの学習は短期的なものですが、思考力や読み書き能力の育成は学習や生活に広く活用でき、長期的には人々に利益をもたらすと考えています。人工知能教育は体系的なプロジェクトであり、応用を最上位とし、啓発認知、思考トレーニング、実践練習から統合イノベーションに至る漸進的なプロセスを伴います。 「私たちは子どもたちの知識学習を支援し、学習の過程で知識が生み出される環境や背景を理解し、知識を伝達する過程で科学者の人間味あふれる精神を体験してもらいたいと考えています。」
Ape Programming Campus が立ち上げた「人工知能啓発シリーズ - AR プログラミングクラス」は、人工知能教育イノベーションの典型的な事例であり、Li Yi が紹介しました。 AR(拡張現実)技術とプログラミング教育を組み合わせた革新的なコースです。携帯電話やタブレットで物理カードをスキャンすることにより、このコースでは 3D 仮想画像と実際の環境が統合され、人間とコンピューターのインタラクションが可能になります。この新しいタイプの教室は、従来の教育形態を打ち破り、現実を超えた感覚的な体験を生み出す教育方法と考えられています。
Ape Programming の目的は、全国の子供たちが将来のチャンスを掴めるように、人工知能教育の普及を促進することです。李毅氏は、「今後も学校との緊密な協力を維持し、テクノロジーとコンテンツを活用して人工知能教育の普及と発展を段階的に支援していきます」と述べた。 AI教育イノベーションを通じて、私たちは人工知能時代の「テクノロジーのティーンエイジャー」を育成します。」
Yuan Programming Classroom は、1,000 以上の小中学校に人工知能の革新的な教育のための総合的なソリューションを提供してきました。 「Ape Programming Classroom」は、インテリジェントティーチングアシスタント、インテリジェント学習コンパニオン、クラウド教育研究、複数評価、データ管理などのオンライン機能をサポートし、オンラインとオフラインを有機的に組み合わせた「ハイブリッド教育」モデルを構築し、豊かな教育を提供します。教育リソースを提供し、教室での指導を強化し、効率を向上させることができます。同時に、児童書「エイプ プログラミング」シリーズは、人工知能時代の子供たちに向けた最先端の普及科学書も作成しており、累計発行部数は 40 万部近くに達し、10 を超える国や自治体から推奨されています。図書館や権威あるメディアの書籍リスト。
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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、

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

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
