石景山区が大規模な汎用人工知能産業クラスターを発表
一般的な人工知能に向けて、大規模モデルの開発が新たな章を開きます。北京市科学技術委員会中関村管理委員会および市経済情報技術局の指導の下、石景山区人民政府は「汎用人工知能大型モデル産業発展フォーラムおよび石景山区汎用人工知能大型モデル」を主催した。 「産業クラスター披露式典」が11月7日に北京で成功裡に開催された。これは人工知能分野における北京のもう一つの重要な動きであり、石景山区が人工知能産業の発展を促進する上で堅実な一歩を踏み出したことを示すものでもある。このフォーラムは業界のトップ企業を集め、すべての関係者の力を結集し、産業リンクのつながりを強化し、主要プロジェクトを紹介し、リソースの導入を加速し、一般的な人工知能大型モデル産業の発展の促進に新たな推進力を注入します。 !
市科学技術委員会中関村管理委員会の二級検査官である劉航氏、市経済情報局副局長の王磊氏、石景山区党委員会副書記兼区長の李新氏、地区委員会常務委員会委員および執行副区長の李仙霞氏と他の指導者が会議フォーラムに出席した。中国情報通信技術学院副院長の魏梁氏、中国人民解放軍病院副院長の何崑崙氏、北京金融持ち株グループ副社長の李敏氏、党委員会副書記兼副総経理の王森氏中世科華グループ、中国伝播大学ニューメディア研究学部長、趙子中学部長、北京オリオンスター科技有限公司会長、傅盛氏、北京壁面智能科技有限公司最高執行責任者、雷生濤氏このイベントには、Baidu や Huawei などの業界の多くの有名企業の代表者が集まり、業界の発展トレンドについて話し合い、一般的なアプリケーションを検討しました。
メンバーの劉航氏はスピーチの中で、北京は一般人工知能の発展傾向を深く把握しており、人工知能の3年間の実装計画、一般人工知能に対するいくつかの措置などの一連の支援政策を策定していると述べた。 、および一般的な人工知能イノベーションパートナーシップ計画世界的な影響力を持つ人工知能イノベーションの源泉の構築を加速し、国際競争力のある一般的な人工知能の開発のための高地を作成します。北京人工知能労働者階級の全体的な調整と指導の下、都市のつながりを強化し、産業イノベーションと起業家精神のエコシステムを最適化し、産業クラスターの発展を精力的に促進し、協力的なイノベーションパターンを形成し、人工知能産業エコシステムを共同で構築します。国際科学技術イノベーションセンターの建設にさらなる活力を注入
研究所はスタートアップの評価に役立つ支援を提供しました
「基本的な大型モデル」から「企業固有の大型モデル」への変換を加速することは、業界共通の開発ニーズとなっており、石景山区は中国情報通信技術院と戦略的協力協定を締結し、「人工的な大型モデル」を実装しています。産業と情報化におけるインテリジェンス主要技術と評価」 同省の主要研究室では、党委員会副書記兼石景山区区長の李新氏と中国情報通信技術院副院長の魏良氏が共同で研究を行った。大規模モデル データ プロジェクトのテスト、評価、標準策定を行う「大規模モデル プラットフォーム アセスメント」業務を開始しました。このシステムは、エンタープライズ大規模モデル プラットフォームの技術レベルを評価し、製品の反復と改善を促進し、プラットフォーム アプリケーションのベンチマークを設定します。業界では。
強力な力を結集して産業イノベーションのエコシステムを構築しましょう
政府と企業のプロジェクトの実施: より多くのパートナーを参加させ、主要な汎用人工知能大型モデルプロジェクトの収集を促進し、開発に新たな活力を注入するために、石景山区は全国初のプロジェクトを立ち上げました。 「Baidu Intelligent Cloud Qianfan Large Model Innovation Center」は、AIGC分野で大型モデルアプリケーションを実行し、スマートガバメント分野で大型モデルアプリケーションを実行し、科学技術と金融分野で大型モデルの研究開発を促進し、石景山区委員会副書記と李新区長はそれぞれ北京国際ビッグデータ交換所、百度、ファーウェイ、オリオンスター、芝浦華章、と壁に面したインテリジェンスは、それぞれの利点をさらに活用し、石景山地区アプリケーションにおける大規模な人工知能モデルの研究開発と革新を共同で推進し、地域経済の新たな成長極を創出することを目指しています。
アプリケーションの垂直方向の拡張: 大規模な人工知能モデルの精力的な開発は、主要なシナリオの探索と適用から切り離せません。石景山区は、エンターテインメントとスポーツ、ビジネス サービス、インテリジェント製造、デジタル マーケティング、メディアに重点を置いています。このイベントでは、石景山区委員会常務委員会委員で行政副区長の李先霞氏が、大規模産業垂直分野の実践を共同で促進するための「アプリケーションシナリオパートナー協定」に署名した。開発の勢いを加えます。
コンピューティング パワー エコロジーの創造: 世界のコンピューティング パワーは急速な発展の新たな段階に入っています。北京は新世代の人工知能パブリック コンピューティング パワー センターの建設を計画しています。Qishang Online はその構築を主導しています。石景山地区の「石景山」。計算能力規模610Pのインテリジェントコンピューティングパワーセンター」は、コンピューティングパワーリソースの供給能力を効果的に向上させ、同時に「インテリジェントコンピューティングパワーエコロジカルパートナープラン」を開始、ファーウェイ、太一コンピューター、ムーアThread、Ruijie Networks、Zhongke Cambrian、Aerospace Lianzhi、Wuhan Yuanshi Intelligent Computing Technology、および Nanjing Jialitu は、国内の独立した制御可能な国内チップ製造、ヘテロジニアス コンピューティング、汎用 AI 大型モデル、等 キーテクノロジーの研究開発と応用。
運用チームの協力: 市場指向の構築、専門的な運用、高品質の人工知能産業クラスターの構築を目的として、Hongrun Company、中関村デジタルインテリジェンス産業同盟、および中関村Koneは「」協定を締結しました。石景山区ユニバーサルの「人工知能大型モデル産業クラスターゾーン共同ビルダー戦略協定」により、三者は共同でイノベーション協力を深化し、専門的な管理チームを構築し、新たな地域産業空間に力を与え、産業クラスターを共同で構築する。
サービスプラットフォーム構築: 中関村デジタルインテリジェンス人工知能産業連合は、Haitian Ruixiang、Jiuzhang Yunji、Yunsei、Shudu、Fengqing などの企業と「汎用人工知能大規模モデル データ サービス プラットフォーム」を締結しました。戦略的署名」を推進し、フルスタックの大型模型産業チェーンサービスを構築し、大型模型産業の急速な発展を促進します。
産業クラスターの構築を促進するための拠点を公開しました
市科学技術委員会中関村管理委員会の二級監察官であるLiu Hang、市経済情報局副局長のWang Lei、石景山区党委員会および区の副書記であるLi Xin市長と区委員会常務委員会委員および執行副区長の李仙霞氏は共同で「石景山区総合人工知能大型モデル産業クラスターゾーン」を発表した。石景山地区汎用人工知能大型モデル産業クラスターの建設は、新世代人工知能の開発戦略に関する国の具体的な行動に積極的に対応し、人工知能産業の発展機会を捉え、研究開発と研究開発を促進します。一般的な人工知能の大型モデルの革新的な応用により、地域経済を創造し、質の高い発展を達成するための重要な手段である新たな成長極は、産業クラスターの構築を効果的に促進し、大規模な産業クラスターの構築に新たな章を開きます。石景山区の総合人工知能産業クラスターをスケールアップ!
イノベーションの鍵は人材の育成にあります。専門的な人材は産業発展の基礎であり、重要な役割を果たします。石景山区委員会常務委員会委員で執行副区長の李仙霞氏と、中関村人工知能研究所、中関村デジタルインテリジェンス産業同盟、中世文化メディア訓練学校、Inspur Computer Technology Co.の代表者らが出席した。 、株式会社と共同で「中関村総合人工知能大規模モデル応用人材育成基地」を設立」を発表。将来的には、人材ベースはより多くの専門的および技術的な人材、一流の人材、最高の人材を育成し、石景山地区と北京の人工知能産業クラスターの建設に知恵と力を貢献します。
テーマを共有し、産業発展のための戦略と計画を共同で議論します
中国情報通信技術アカデミー人工知能イノベーションセンター所長の魏凱氏、中国人民解放軍総合病院の副院長何崑崙氏、ニューメディア研究所所長の趙子中氏中国伝播大学の教授らは、それぞれ大型模型分野と医療大型模型分野の産業研究分野からスタートし、大型模型産業研究などの研究・メディアを通じて、業界の発展動向について語り、アイデアを啓発し、未来を見てください。
人工知能は質の高い経済社会発展の原動力となっており、産業発展の機会を捉えて発展の高みを目指すことが急務となっています。 「石景山区人工知能大型モデル産業クラスター」の正式設立により、石景山区は産業力をさらに結集して人工知能大型モデルの強固な基盤を構築し、さまざまな分野での大型モデルの徹底的な応用とオープン共有を促進します。 、デジタル経済の新たな状況を創造し、経済社会発展の「大動脈」の遮断を解除し、業界の「状況の打破」を深く推進し、オープンでウィンウィンの産業生態を共同で構築し、明るい産業の未来を共同で描く!
以上が石景山区が大規模な汎用人工知能産業クラスターを発表の詳細内容です。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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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。

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 |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

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

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
