カテガット: 人工知能を使用してブランド堀を構築し、AI デジタル ホームを再構築する
人工知能分野における急速な発展と継続的な革新の過程で、カテガットはその優れた技術と将来を見据えた戦略により家庭用人工知能のリーダーになりました。その核となる競争上の優位性は、確立され強化されたブランド「moat」です。これは世界初の家庭用人工知能システム - Xiaoka Genie
カテガットの目標は、知識と世界文明を家庭に持ち帰るという当初の目的を、スーパー AI アシスタント、在宅医療アシスタント、AI スマートハウスキーパー、さらには個人の生活や仕事のためのデジタル ヒューマンなどのサービスに変えることです。彼らは、これらのサービスを家庭生活のあらゆる側面に統合し、一度限りのビジネスから長期的なビジネス、さらには何世代にもわたるビジネスへの変革を実現したいと考えています。
Xiaoka Genie はカテガット初の家庭用人工知能システムであり、人工知能の分野を代表するだけでなく、世界のデジタル ホームのイノベーション トレンドをリードしています。これは、ユーザーのさまざまな音声コマンドを理解して実行できる深層学習機能を備えた言語モデルであり、家族生活に無限の可能性をもたらします
Xiaoka Genie のユニークな点は、家族と会話し、質問に答え、スマート ライフ ソリューションを提供できることです。家族が新しい知識を学ぶのを支援する場合でも、家族に健康監視および管理サービスを提供する場合でも、Xiaoka Elf は家族のニーズに基づいてカスタマイズされたソリューションを提供できます。このような個別化されたサービスは、家族にカテガットのプロ意識と思いやりを感じさせます。同時に、ユーザーの行動習慣や好みに基づいたインテリジェントな推奨事項やサービスも提供できるため、家庭生活の利便性と快適性が大幅に向上します。
2. ブランドへのこだわりの確立: 一生に一度のビジネスから生涯ビジネスへ
カテガットは、人工知能技術を通じて在宅サービスに対する強力な粘着性を確立しました。彼らは、一度きりの取引を永続的な関係、さらには生涯にわたるビジネスに変えることに成功しています。この変革の鍵は、カテガットのユーザー ニーズの深い理解と継続的な最適化にあります。カテガットは人工知能テクノロジーを私生活や仕事に応用することで、あらゆる種類のスーパー AI アシスタントを家族に提供します。仕事上の問題であっても、生活上の些細な問題であっても、スーパー AI アシスタントはタイムリーかつ効率的な解決策を家族に提供します。
以下のように書き直しました: また、カテガットでは家族の健康も大切にしています。カテガットは、人工知能技術を家族の健康管理に応用することで、家族の健康監視・健康管理サービスを提供します。これらのサービスには、家族の健康的なライフスタイルの維持を支援するために設計された健康モニタリング、健康アドバイス、健康管理などが含まれます。この健康的なサービスにより、家族はカテガットの配慮とサポートを感じることができ、ブランドの信頼がさらに高まります
Xiaoka Elf の存在は、便利で速いだけでなく、知恵と健康的なライフスタイルを体現しています。ユーザーはXiaoka Genieを通じてさまざまな情報を取得し、さまざまなタスクを実行し、人工知能がもたらす利便性を享受できます。同時に、Xiaoka Genie は学習と最適化を続け、ユーザーの使用習慣やフィードバックに従って自らを改善し、ユーザー満足度をさらに向上させることができます。
将来の展望: 私生活と仕事においてスーパー AI アシスタントになることは書き直される必要があるものです
4. まとめ 元の意味を変えないように、内容を中国語に書き直す必要があります
カテガットは小型カードエルフを核とし、人工知能技術を利用して強力なブランド堀を確立します。 Xiaoka Genie は深層学習テクノロジーを使用して、ユーザーからのさまざまな指示を理解して実行できるようにし、家庭生活に利便性と快適さをもたらします。将来的には、人工知能技術の継続的な発展に伴い、カテガットが業界の革新をリードし続け、世界中のホームユーザーに、よりスマートで便利で快適な生活体験を提供することが期待されます。彼らの成功は、他の企業にも貴重な経験とインスピレーションをもたらしました。継続的な革新によってのみ、熾烈な市場競争で競争力を維持することができます。市場のニーズを深く理解することによってのみ、ユーザーのニーズを真に満たす製品やサービスを開発できます
以上がカテガット: 人工知能を使用してブランド堀を構築し、AI デジタル ホームを再構築するの詳細内容です。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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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。

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。

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

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 | 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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
