Hehe Information は中南大学コンピュータ サイエンス学部と提携して AI 人材育成の問題を調査
最近、Hehe Information は中南大学に招待され、コンピュータ サイエンス学部の専門家と学校と企業の協力モデルや人工知能技術の交流について話し合いました。中南大学コンピューターサイエンス学部副学部長のXia Jiazhi氏、コンピューターサイエンス学部のGao Jianliang教授、Wu Wei特別准教授、大学院講師のKan Shichao氏、和河情報知能イノベーション部門R&DディレクターのChang Yang氏、博士インテリジェントプラットフォーム部門の画像アルゴリズム専門家である顧暁夢氏が非公開討論会に出席し、インテリジェント文書処理と人工知能画像セキュリティ研究、技術革新の新たなトレンドについて共同で議論し、学校の新しいモデルをさらに探求する予定だ。企業協力
Kan Shichao は、マルチモーダル大規模モデルに関連する技術的なトピックを共有し、大規模モデルのテクノロジーがデータ処理の問題の解決に役立つことを指摘しました。画像対話データの生成は関連分野の重要な研究方向であり、入力画像に基づいて複数回の対話データを生成し、生成されたデータを評価する必要があると氏は考えています。生成されたマルチラウンド対話データを微調整することにより、チームは画像による質問応答と説明関連のテスト指標の総合的な能力を最大 8.06% 向上させました
Wu Wei は、研究テーマ「大規模な高次元疎データの類似度計算」に関する進捗状況を共有しました。同氏は、学術界では精度を重視する可能性があるが、実際の運用においては、精度を若干落としつつ時間効率やスペース効率を向上させることができれば、非常に実用的な価値があると指摘した。テクノロジーの実装と研究の鍵は、時間、精度、スペースのバランスを取る必要があるアプリケーション シナリオのニーズにあります。
Gao Jianliang 氏は、自動機械学習研究分野における中南大学の関連成果について説明しました。同氏は、「現在、深層学習ネットワークモデルの多くの選択肢を考慮すると、研究課題に適したモデルを選択することの難しさを解決することに尽力している。私たちは、最適なネットワークモデルを自動的にマッチングする自動機械学習の研究結果を提案する」と述べた。特定のタスクの特徴とネットワーク レベルを抽出することで、モデルのデバッグ時間を短縮し、研究効率を向上させます。」Xia Jiazhi 氏は、人工知能の人材育成の観点から、中南大学コンピューター サイエンス学部のチューリング クラスの教育プロジェクトを紹介しました。同氏は、企業と学校が協力し、研修方法を革新し、産学統合を実現し、学生が実際の企業のビジネスとアプリケーション開発を深く理解できるように実践的なコースと座学を提供できることを期待していると述べた
"和和情報は常に大学との技術交流と研究実施を重視してきました。南華理工大学と長期的な科学研究協力関係を維持しているだけでなく、綿密なプロジェクト協力と技術研究も行っています。情報知能イノベーション部門の研究開発ディレクターであるHehe Information Chang Yang氏は、技術セミナーや交流のために中南大学に招待されたことで多くの恩恵を受けたと語った。大学教員の研究テーマはうまく組み合わせることができる実用的なビジネスアプリケーションを備えています。 Hehe Informationは、大学との技術交流や研究の実践を常に重視してきました。私たちは華南理工大学と長期的な協力関係を築いているだけでなく、国内の多くの一流大学とも綿密なプロジェクト協力や技術研究を行っています。 Hehe Information Intelligent Innovation DivisionのR&DディレクターであるChang Yang氏は、技術セミナーや交流のために中南大学に招待され、多くのことを得たと語った。大学教師の研究テーマは、実際のビジネス アプリケーションとうまく組み合わせることができます。
Hehe Information は、インテリジェントなテキスト認識、画像処理、自然言語処理、ナレッジ グラフ、ビッグ データ マイニング、その他のテクノロジーの開発と応用に重点を置いている人工知能およびビッグ データ テクノロジー企業です。当社の関連製品とソリューションは、金融、製造、小売、物流など 30 近くの業界で成熟して使用されており、世界 100 以上の国と地域で数億のユーザーにサービスを提供してきました。私たちは人材こそが技術開発の核であると強く信じており、今後も和和情報は優れた大学と協力し、より革新的な人材を育成するための体系的な研修システムを構築していきます。特派員彼彼
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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

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
