浦東のこの会社は人工知能分野に重点を置き、ロボット自律移動ナビゲーション産業を展開しています
国内の人工知能の高地として、浦東は多くの点で画期的な進歩を遂げ、前進に向けて加速しています。現在、浦東の人工知能産業は集積し発展を主導する傾向を示している。この急速に発展する分野において、Silan Technology は「水平 1 垂直 3 」レイアウトを採用し、張江市のロボット自律移動ナビゲーション産業を発展させています。テクノロジーの面では、シナリオ アプリケーションを組み合わせてテクノロジーを反復的にアップグレードし続けます。製品の面では、安定した信頼性の高い製品を市場に提供するためのブレークスルーを継続します。製造の面では、インテリジェント マニュファクチャリングを使用して生産ラインのアップグレードを強化します。 ; ビジネスモデルに関しては、生態学的発展を促進するために柔軟な協力モデルを採用しています
10 年間の研究開発を経て、Silan Technology は大量のシーン データを蓄積し、継続的に反復的に微調整されたアルゴリズム モデルを蓄積し、その接続製品はますます豊富になってきました。現在、私たちはセンサーとアルゴリズムの成熟したソリューションを磨き上げました - スラムウェア自律測位およびナビゲーション ソリューション
このスラムウェアに依存しない測位およびナビゲーション ソリューションには、マルチセンサー フュージョン テクノロジ、スリップ検出テクノロジ、グローバル再配置テクノロジ、測位異常検出などのテクノロジが組み込まれており、複雑なシナリオで屋内測位誤差 80% を達成できます。最近、Silan Technologyのこの技術は、我が国の衛星ナビゲーション技術分野で設定された唯一の科学技術賞である「2023年衛星ナビゲーションおよび測位技術進歩賞」の最優秀賞を受賞しました。
ロボットにとって最も「怖い」のは、進歩の過程で人が突然変わってしまうこと、あるいは50%以上変化する環境であり、簡単に「崩壊」してしまうことです。このとき、Slamware の自律測位およびナビゲーション ソリューションは、環境が 100% 近く変化した場合でも正確な測位とナビゲーションを実現できると同時に、狭い空間を自由に移動する能力など、強力なモビリティ機能を備えています。障害物回避など; エレベーターとの接続、カウンターとの接続、生産ラインとの接続など、接続性の強化
人工知能のイノベーションとアプリケーションのためのパイロットエリアの構築を促進する過程で、Silan Technology は市場の需要と積極的に統合し、製品の革新に努め続け、新しいテクノロジーとアプリケーションを積極的に探索します。彼らは、さまざまな性能を持つ 10 以上のレーダー製品の開発に成功しました。今年、Silan Technology は、それぞれ産業分野と商業分野をターゲットとしたさらに 2 つのライダーを発売しました。これら 2 つの LIDAR は、サービス ロボットのナビゲーションと障害物回避、AGV シナリオでの障害物検出と回避、軽量自動運転 (公園内の無人車両) などの実用的なアプリケーション シナリオで主に使用されていることがわかります。同時に、これは浦東新区の人工知能産業チェーンの重要なリンクを埋め、新しいエコロジーの発展に新たな推進力を加えます
10年前、Silan Technologyはハイテク産業が集まる張江市浦東に根付き、テクノロジー業界の起業家精神の肥沃な土壌に「根を張り、芽を出した」。 Silan Technology の共同創設者兼 CEO である Chen Shikai 氏は、Silan は今後 10 年間、浦東の地元企業として引き続きテクノロジー主導および製品主導の方針を堅持し、これら 3 つの主流ビジネスを中心に包括的なレイアウトを実行すると述べました。 「自動化」から「知能化」への大きな飛躍は、浦東市が世界クラスの人工知能産業クラスターの構築を促進するのに役立つだろう。
出典:浦東リリース
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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。

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

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