Amazon、今年は人工知能カンファレンス「re:MARS」を開催しないことを確認
最近のニュースとして、Amazon は、今年はロボット工学と宇宙技術に関する人工知能カンファレンス re:MARS を開催しないことを確認し、これらのトピックは既存のアマゾン ウェブ サービスのイベント ラインナップに含まれる予定です。
re: MARS の名前は、英語の「Machine Learning、Automation、Robotics、Space」の頭文字から来ており、「MARS」と呼ばれるプライベート招待制イベントから発展し、2019 年に初めて開催されました。このカンファレンスは、新興企業、学者、研究者、経営者がこれらの分野のテクノロジーを開発する場を提供します。 re:MARS カンファレンスで、Amazon はドローン配送、倉庫ロボット、同社初の家庭用ロボットなど、多数の新製品を発表しました。昨年の re:MARS カンファレンスで、Amazon は Alexa スマート アシスタントを使用して、亡くなった親戚のクローンを作成する機能を実証しました。
Amazon CEOのアンディ・ジャシーは、同社が史上最大の人員削減を経験したことを受けて、Amazon Care遠隔医療プログラム、旅行用「トレジャーカート」、Glow子供用ビデオ会議機器などを削減しながら、会社の運営コストを見直していることがわかった。一連のプロジェクトを含むバーチャル ツアー サービスを探索します。しかしAmazonは、re:MARSの中止は予算上の理由ではないと公式に述べた。
以上がAmazon、今年は人工知能カンファレンス「re:MARS」を開催しないことを確認の詳細内容です。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。

本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは2006年にAWSを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は2000年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める

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
