新しい金融エコシステムを強化するいくつかの銀行の革新的なアプリケーションの結果が世界人工知能会議で発表されました
新しい金融エコシステムを強化する多くの銀行の革新的なアプリケーション結果が世界人工知能会議で発表されました
人工知能の分野で技術的な進歩が続くにつれ、革新的なアプリケーションがあらゆる分野の発展を急速に促進しています。中国銀行、中国建設銀行などが、2023年世界人工知能会議で、金融分野におけるデジタルインテリジェンスの強化における最新のアプリケーションのブレークスルーを発表した。
「未来に力を与えるデジタル インテリジェンス」をテーマに、中国銀行は、チャネル運営、ビジネス イノベーション、経営管理、マーケティング サービス、リスクの予防と管理、および革新的なアプリケーションの結果は、銀行の将来のデジタル、インテリジェント、オープンな変革と開発コンセプトを伝えます。展示会場では、中国銀行が聴衆を率いて、「未来の銀行業務の新たな章を開く」「世界的な発展の新たな機会を享受する」「新たなビジネスの創造」から始まる「未来へ向けて2112」のタイムトラベルを実施した。インキュベーション モデル」、「新しい顧客マーケティング フォーマットの構築」、「2112 年の新しい銀行フォーマットを想定した 5 つの次元での「金融サービスの新しい空間」の拡大」。中国銀行上海支店はこの会議で、金融テクノロジーを活用した包括的金融および個人金融ビジネスの開発における革新的な成果を鮮やかに実証しました。
展示会に 6 年連続で参加している中国建設銀行は、世界人工知能会議の「旧友」になりました。 CCBは今回のカンファレンスで、最先端のテクノロジー、財務シナリオ、革新的なビジネスモデルを結集した「エコシステム」や、数多くの科学技術成果を披露する。 「生態統合」と「無限の未来」を象徴する青いメビウスの輪が上下に曲がりくねって、「科学技術パワー」「データキャピタル上海」「ビューティフルライフ」の3つの主要展示エリアを先導し、強いインパクトを与えています。 CCB は B サイドに焦点を当てており、C サイドのブレークスルーを強化し、G サイドのつながりを促進するという新しい金融慣行が全方位的かつ多角的に提示され、「共同で構築する」という CCB の意気高い姿勢を概説しています。金融エコロジースマートチェーンの明るい未来。」
上海では、中国建設銀行支店が「建湖チェーン」ブランドでテクノロジー産業向けの総合金融サービスを開始し、目を引く存在となった。各チェーンは誘導によってトリガーされ、視聴者がこの主要カテゴリの製品の詳細情報と特定の内容を理解できるようになります。 CCBはまた、スマートな政府の権限付与とガバナンスを積極的に推進する取り組みを、実証的かつ体験的な方法で国民にアピールできるよう、展示会場に「国民を囲む政府問題ホール」を建設した。 CCB はスマート端末の助けを借りて、政府サービスの「ラスト マイル」を開拓しました。国民はこの端末を通じて地元の警察署や婚姻届ファイルなどの情報を簡単に確認でき、CCBのスマート行政がもたらす利便性と行き届いたサービスを享受できる。
上海に本社を置く唯一の中央管理金融機関であり、上海金融技術産業同盟の共同会長部門でもある交通銀行は、金融テクノロジーとデジタル変革におけるレイアウトに依存し、イノベーションによる高品質な開発を推進しています。デジタル変革の結果を都市開発のあらゆる側面に統合します。
今回、私たちは青年報・上海青年報と共同ニュース生放送室を設置し、交通銀行上海支店は金融分野の専門家を通じて視聴者に人工知能技術の金融分野への応用展望を解説します。このメカニズムは、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの主要分野の開発をサポートし、主要なコアテクノロジープロジェクトに取り組むための具体的な措置を促進し、より多様化した交通銀行を提示します。視聴者への金融サービス。
テキスト: 両方である必要があります
編集者:朱一凱
* 浦東公式WeChatから転載する場合は明記してください
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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
