この人工知能カンファレンスの「ホールの宝物」は、Changning Enterprise Xijing Technology からのものです。
2023 年世界人工知能会議が予定通り開催されます。カンファレンスでは、6年連続でカンファレンスに参加している長寧市の西京科技が、世界初のインテリジェント動力交換無人商用車Q-Truck、世界初の新エネルギー無人トラクターQ-Tractor、大型トラクターなどを展示した。 - コンテナ物流用の新しいインテリジェント ロボットの専門家である TerminalGPT に基づくスケール モデル。その中で、Q-Truckは今回のカンファレンスの「博物館の9つの至宝」の1つにも選ばれ、多くの参加者の注目を集めていました。
2023年世界人工知能会議では、技術内容、ビジネスの展望、汎用性、社会経済的利益などの指標に基づいて「博物館の9つの宝物」が選定され、西京テクノロジーの製品であるQ-Truckが選ばれた。
朝10時30分、万博展示コンベンションセンターのH1-C121ブースに到着しました。Q-Truckの「全貌」を見る前に、「」の魅力が見えてきました。来場者に囲まれて「博物館の至宝」を見ることができます。
Xijing Technology が発売した世界初のインテリジェントパワースワップ無人商用車は、Q-Truck と呼ばれます。新世代の融合知覚アーキテクチャを採用し、産業グレードの超長距離視野の高精度双眼 AI カメラ、LIDAR、その他のセンサーを備え、インテリジェントなアルゴリズムを統合して人間のような強力な知覚と意思決定を実現します。 5分で準備完了、無人でバッテリー補充が完了します。
記者は、Q-Truck が西京科技によって独自に開発されたものであることを知り、2018 年 9 月の発売以来、自動運転の分野で新たなベンチマークを打ち立ててきました。 2019年にQ-Truckはエンジニアリング量産を達成し、2020年にはQ-Truckの量産車両が海外市場に投入され、タイ、アラブ首長国連邦、英国、マレーシア、メキシコなどで市販され、1月には2022年、Q-Truck - トラックのバッテリー交換バージョンが量産向けに発表され、世界初の量産自動運転商業プロジェクトとなった。
現在、Q-Truck はますます多くの国でサービスを提供しており、ユーザーが世界初の無人運転と手動運転の混合運行を実現し、初めて「キャブレス」新エネルギー無人トラックの通常運行を実現しました。今年6月、Xijing TechnologyがHutchison Portsの子会社で英国最大の港であるフェリクストー港との契約を完了し、同港に新エネルギーインテリジェント無人トラックQ-Truck 100台を追加したことは注目に値する。そして英国でこれまで最大の「タクシーのない」新エネルギー無人商用フリートを構築するために協力することになる。
「街の宝」Q-Truck に加えて、Xijing Technology は近年も革新を続け、さまざまなシナリオにおける世界のユーザーのニーズに適応するために、複数の種類の新エネルギー インテリジェント商用車を発売しました。この世界人工知能会議で、Xijing Technology は世界初の新エネルギー無人トラクター Q-Tractor を発表し、Xijing Qomolo の製品マトリックスをさらに充実させました。
レポートによると、Q-Tractor は空港、工場、物流センターなどの複数のシナリオに適応でき、より深いシーンの相互接続、より人間らしい運転体験、および小型貨物などの物流および輸送分野に高度な派生をもたらします。輸送および荷物の牽引、アプリケーション シナリオ、およびより高度な自動運転。
同時に、Q-Tractor は最大積載量 40 トンを備え、24 時間 365 日の全天候型輸送を実現し、より安定、スムーズで便利な「ゼロ公害、ゼロエミッション」の輸送を実現します。そのデジタルでインテリジェントな相互接続機能により、ユーザーは車両輸送タスクを効率的に管理し、車両のライフサイクル全体のメンテナンスを実行して、全天候型、全プロセスの無人貨物輸送を実現できます。
インテリジェント運転ファミリーの新しいメンバーに加えて、Xijing Technology は、今回の世界人工知能会議で、大型モデル技術ベースに基づいた世界初の TerminalGPT (コンテナ物流における新しいインテリジェント ロボット エキスパート) も発表しました。
記者は、コンテナ物流業界では、サプライチェーンの最適化と効率の向上が特に重要であることを学びました。さまざまな緊急事態は業務効率に大きな影響を与える可能性があるため、ユーザーが完全なデジタル機能を構築し、生産および物流においてより低コストで生産要素のより効率的な割り当てを達成できるようにする製品が必要です。この文脈で、 TerminalGPT が誕生しました。
現場スタッフによると、 TerminalGPT は大規模な物流シナリオの経験知識と運用習慣を組み合わせ、「ビッグデータ」を独自に学習して使用し、予測、「インテリジェントな推奨」、「全体的な計画」を実行できます。さまざまなインテリジェントおよび情報システムのリンクにより、各システムがより「インテリジェント」になるように強化されます。したがって、港湾や工場などの生産シナリオにおける車両、人員、スペース、エネルギーといった多次元の運用障壁を効果的に突破し、コンテナ物流シナリオをより効率的、安全かつ低炭素なものにすることができます。
レポートによると、Xijing Technology の製品とサービスは世界 18 の国と地域に導入され、これらの地域の 160 以上の顧客にサポートとサービスを提供しています。次に、西京テクノロジーは海、陸、空、鉄道などの複数のシナリオにおけるデジタルインテリジェンスとグリーントランスフォーメーションに引き続き注力し、新しい力、新しいシナリオ、新しい価値観で中国の技術革新の魅力を実証していきます。
出典:上海長寧
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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

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