Unityエンジンの中国語版「Unity Engine」が正式リリースされ、まもなくOpenHarmonyとAliOSシステムをサポートします
本ウェブサイトの 8 月 23 日のニュースによると、中国における 3D エンジン Unity 合弁会社 Unity China の設立 1 周年を記念して、Unity のグローバル プレジデントである John Riccitiello 氏が本日中国を訪問し、共同リリースを発表しました。中国チームによる新しい「Unity Engine」。
Unity China CEO の Zhang Junbo 氏は次のように述べています。「Unity Engine は Unity China 設立以来最も重要なマイルストーンであり、新たな道を切り開きました。ローカル開発者に力を与えるための章. Journey. このリリースは、Unity エンジンの元の機能に基づいて構築され、ミニゲームとスマート カーの 2 つの細分化されたトラックにテクノロジーを展開します。将来的には、技術的な反復を継続して実行し、ローカルに最適化されたツール Matrix を使用し、あらゆる分野の開発者が夢を実現できるよう支援します。"
レポートによると、Unity エンジンは Unity 中国語版です。バージョン エンジンをサポートしており、現在 Windows 、Mac、Linux オペレーティング システムに加え、Android、iOS、WebGL、WeChat ゲーム、HMI Android、QNX、組み込み Linux プラットフォームをサポートしており、まもなく OpenHarmony オープン ソース プロジェクトと AliOS オペレーティング システムもサポートする予定です。
Unity 中国語版エンジンは、主流プラットフォームのサポートに加えて、国内のオペレーティング システム、国内の CPU、および国内の CUP を含む新荘プラットフォームもサポートします。
このサイトは、Unity Engine の最初の製品である Unity Engine Genesis Edition が今年 9 月に少数の開発者を内部テストに招待し、10 月から段階的に一般公開されることを関係者から知りました。より多くの開発者が内部テストに参加しており、正式バージョンは今年 12 月にリリースされる予定です。
今回の Unity Engine の Genesis Edition のリリースで、Unity China は、iOS と Android に加えて別のネイティブ プラットフォームとして WeChat ミニ ゲーム プラットフォームを使用する、ワンストップの WeChat ミニ ゲーム ソリューションも開始しました。プラットフォーム。
さらに、Unity は 21Vianet Blue Cloud と共同で、WeChat ミニ ゲームのサポートをネイティブに統合するワンストップ ゲーム クラウド サービス ソリューション (Unity Online Service、UOS) を共同立ち上げました。
スマート カーの分野に向けて、Unity China は Unity Engine 自動車バージョンも発売しました。これは、HMI Android、QNX、組み込み Linux およびその他のオペレーティング システムをサポートするだけでなく、自動車の起動時間の短縮にも役立ちます。メモリ使用量、スレッドなどの量やその他の指標が完全に最適化されていると同時に、一般的に使用されるさまざまな自動車および機械のアプリ開発テンプレートが組み込まれており、開発プロセスを大幅に短縮し、自動車および機械のシミュレータビジュアル開発を実現し、次世代の HMI レンダリング ソリューションの作成に役立ちます。これにより、ネイティブ アプリの 3D コンテンツをレンダリングできるだけでなく、異なるプロジェクトを相互に干渉することなく独立して開発および更新できるため、作業効率が向上します。
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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。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
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Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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