人工知能展示会が近づいています。商用化の方向性に注目してください。これらの有益なターゲットは頻繁に調査されています。
報道によると、2023年広州国際人工知能展示会は12月20日から22日まで広州で開催されます。 「インテリジェント テクノロジー、IoT の未来」をテーマとするこの展示会は、世界的な AIoT 製品イノベーションに焦点を当て、インテリジェント IoT 産業の発展を加速し、IoT のインテリジェントなアップグレードを促進します。同時に、展示会期間中は、有名な人工知能企業の責任者による業界市場の傾向と開発の方向性の分析に焦点が当てられます。
現在、人工知能関連産業は進歩を続けており、有利な政策によって頻繁に後押しされています。最近発表された「新たなインフラ建設をさらに促進するための上海行動計画(2023~2026年)」によると、上海は大規模な人工知能モデルとブロックチェーンの革新的なアプリケーションをサポートする高性能コンピューティング能力と高品質のデータインフラストラクチャの構築を加速する予定です。 . .同時に、広東省は最近、広州と深センが国家新世代人工知能イノベーション開発実験区と国家人工知能イノベーション応用実験区の建設を促進することを支援する文書も発行した。
上海証券の最近の調査レポートでは、生成型 AI の開発プロセスを追跡する際には、商業化の費用対効果、特にその後の開発をサポートする十分なコンピューティング設備があるかどうかを優先する必要があると指摘しています。商業化の過程において、コンピューティングパワー設備の分野における成長余地は初期段階でより明確になり、高い確実性があります。ソフトウェア アプリケーションが成熟する後期には、需要の確実性が高く、上流と下流の拘束力が強く、業界の障壁が高い、高成長宇宙分野の評価額の低い企業を優先する必要があります。注目対象はAI関連銘柄を対象とし、記事掲載時点で年間100以上の機関が計140銘柄以上を調査している。その中で、EstonとChina Science and Technology Chuangdaは、年間の機関調査数で1位と2位にランクされており、それぞれ2,000以上の機関が参加しており、Glodon、Montage Technology、Huadong Medicine、Tomcat、Hikvision、Espressif Technology、Shengdaの数を占めています。この年、Bang GroupとBoshi Groupの8銘柄に対する機関調査は1,000件を超え、さらにBOE A、Qi Anxin、iFlytek、Green Shenzhen、Yuncong Technologyなどの銘柄も機関からの注目を集めた。
内容を書き直しました: 出典: Financial Associated Press
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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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