2024 年に注目すべき 5 つの人工知能トレンド
人工知能 (AI) は世界を再構築しており、2024 年に近づくにつれ、前例のない速度で AI が統合されています。この記事では、来年注目すべき 5 つの最も重要な AI トレンドについて詳しく説明します。量子 AI の出現から AI を取り巻く倫理的配慮に至るまで、これらの傾向は業界を形成し、規制に影響を与えるでしょう。
1. 量子人工知能: 人工知能に革命を起こす
私たちのカウントダウンは、5 番目のトレンドである量子人工知能から始まります。量子コンピューティングは SF のように聞こえるかもしれませんが、人工知能の世界ではますます現実になりつつあります。量子コンピューターは、同時に複数の状態に存在できる量子ビットを利用します。このプロパティにより、データ処理能力が大幅に高速化されます。 2024 年までに、より大規模で複雑なニューラル ネットワークを強化するための量子コンピューティングの使用が大幅に進歩すると予想されます。これにより、前例のないコンピューティング能力が可能になり、人工知能に革命が起こり、人工知能アプリケーションの開発が加速されます。
2. 人工知能に関する規制: バランスの追求
4 番目に、人工知能に関する法制があります。人工知能の急速な発展は政策立案者の注目を集めています。 2024年には、中国、欧州連合、米国、インドなどが人工知能に関する規制を策定する予定だ。イノベーションの促進と AI の潜在的な悪影響から国民を守ることとの間の微妙なバランスが最も重要になります。これらの規制は、人工知能の責任ある開発を促進する枠組みを作成し、リスクを最小限に抑えながら技術が社会に利益をもたらすことを保証することを目的としています。
3. エシカル AI: AI の倫理的な使用の確保
3 番目のトレンドはエシカル AI であり、AI の責任ある使用の重要性が強調されています。私たちの生活における人工知能の役割が拡大し続けるにつれて、倫理的考慮が重要になります。 AI が永続的なツールであり続けるためには、透明性、公平なアプローチ、保護措置が必要です。 2024 年までに、企業が AI 実践を倫理基準に適合させるのを支援する AI 倫理学者の需要が急増すると予想されます。倫理的 AI は、AI アプリケーションに対する信頼と国民の信頼を維持する上で重要な役割を果たします。
4. 拡張機能: インテリジェント アシスタントとしての人工知能
2 位は拡張機能です。 AI は、さまざまな分野の専門家を支援するスマート アシスタントだと考えてください。医師は患者のメモを作成することで支援を受けることができ、弁護士は判例を要約することができ、プログラマーはソフトウェアのデバッグを支援することができ、学生は学習ノートをより効率的に整理することができます。 2024 年までに、職場における AI による人間の知性と能力の強化は大きな変革をもたらし、業界全体の生産性と効率性が向上するでしょう。
5. 次世代の生成 AI: 創造性の再定義
次世代の生成 AI システムは、より強力でユーザー フレンドリーな画像、ビデオ、音楽を作成できます。これらのシステムは、当社のクリエイティブまたは生産性ツールにシームレスに統合されます。 2024 年までに、これらの AI システムは創造性とコンテンツ作成を再定義し、私たちに新しい表現方法とコミュニケーション方法を提供するでしょう。
人工知能は、世界を変える可能性を秘めた強力なテクノロジーです。 2024 年には、さまざまな分野で人工知能の利用がさらに広がるでしょう。しかし、私たちは AI の潜在的なリスクも認識し、その責任ある開発を確実にするための措置を講じる必要があります。
以上が2024 年に注目すべき 5 つの人工知能トレンドの詳細内容です。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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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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。
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。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
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
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日（8月1日）ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
