AutoNavi、オンライン配車の安全管理機能を向上させる安全旅行向け大型モデルを発売
Amapは最近、地図ビッグデータ、位置ビッグデータ、ナビゲーションビッグデータ、インテリジェントな意思決定システムなどのAmapの先進技術をオンラインで支援するための安全旅行モデルの立ち上げを発表しました。配車プラットフォームは、安全管理機能を向上させ、安全リスクを軽減します
Safe Travel Big Model は、AutoNavi のビッグデータ技術を使用して、オンライン配車のリスク特定、リスク警告、リアルタイム保護、通常のガバナンスなどを実行します。プラットフォームを完全にサポートします。安全な旅行モデルは、危険な交通環境、不適切な運転、異常な旅程、飲酒運転などのさまざまなリスクシナリオを特定することで、オンライン配車プラットフォームにリアルタイムでリスク警告を提供し、さまざまな方法を通じてドライバーにタイムリーにリスクを回避するよう思い出させることができます。方法。
レポートによると、安全旅行モデルは 100 を超えるオンライン配車プラットフォームに接続されており、毎日 1,000 万件を超える交通安全警告を完了することができ、ドライバーの制限速度を 18.4% 削減できます。さらに、大型モデルによって形成された運転行動のポートレートに基づいて、オンライン配車プラットフォームは、悪い運転行動を頻繁に示すドライバーを体系的に管理し、運転行動の改善を促すために毎月 1,000 回を超えるドライバー研修セッションを開催することができます
Amap は、オンライン配車プラットフォームの安全管理機能の向上を支援するだけでなく、乗客に多くの安全対策を提供します。これらの対策には、110 個のワンクリック アラーム、緊急連絡先、旅程共有、IVR プロンプト、その他のリアルタイム保護機能に加え、包括的にアップグレードされた「運賃ボディガード」が含まれます。
「運賃ボディガード」は、Gaode の「」に対する回答です。あえて座って挑戦してください」 「補償」サービスのコミットメントの重要なアップグレードであり、リアルタイムのエスコート、第 2 レベルの処理、前払い補償などの複数の保証をユーザーに提供します。異常な運賃の注文をインテリジェントに識別して自動的に遮断し、オンライン配車プラットフォームを同期してドライバーに運賃の見直しを促し、乗客が行う前に不当な運賃を発見し、自動的に減額します。乗客が自分で運賃に関する質問を発見し、Amap アプリでフィードバックを提供すると、Fare Bodyguard は数秒で判断し、不当な運賃を数秒で補償し、通常料金の注文については数秒で料金の説明を提供します。
レポートによると、AutoNavi は運賃の問題の 90% を数秒以内に処理できるようになり、36 時間以内に事前補償を行うことを約束しています。これにより、Amap は業界で主導的な地位を確立しました。比較的複雑な運賃の問題をタイムリーに処理できるようにするため、AutoNavi はすべての運賃の問題の処理を 36 時間以内に完了することを約束します。処理がタイムアウトした場合、責任の所在に関係なく、補償は前払いされます。
ユーザーの旅行の安全を確保するための Amap の取り組みは評価に値します。これにより、オンライン配車業界全体が安全管理に一層の注意を払い、強化し、より安全で信頼性の高い旅行サービスをユーザーに提供することになると考えています。
以上がAutoNavi、オンライン配車の安全管理機能を向上させる安全旅行向け大型モデルを発売の詳細内容です。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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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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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。

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

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

6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq
