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2023年人工知能年間リーディングエンタープライズTOP50
2023 人工知能年間インフルエンサー TOP30
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Huang WeiとYunzhishengは「2023年人工知能年次選抜」に見事選出され、2つの栄誉を獲得しました

Jan 12, 2024 pm 07:24 PM
AI ユン・ジーシェン キーワード: 黄偉

12月14日、Qubit主催のMEET2024 Intelligent Future Conferenceにおいて、「2023年人工知能年次選考」の結果が正式発表されました。 Yunzhisheng は、卓越した人工知能技術革新と実用化能力により、「2023 年人工知能年間リーディング企業 TOP50」リストに選出されました。同時に、Yunzhisheng の創設者兼 CEO である Huang Wei も、その卓越した洞察力、創造性、リーダーシップにより、「2023 年人工知能年間トップ 30 影響力のある人物」リスト

に選ばれました。

Huang WeiとYunzhishengは「2023年人工知能年次選抜」に見事選出され、2つの栄誉を獲得しました

Huang WeiとYunzhishengは「2023年人工知能年次選抜」に見事選出され、2つの栄誉を獲得しました

中国の人工知能と最先端テクノロジーの分野で有名な新しいメディアとして、Qubit が発表したリストは、業界において重要な指針となる重要な意味を持っています。今回の「2023年人工知能年次選定」は、企業、個人、製品/ソリューションの3つの側面に分かれている。過去 3 か月で、Qubits は最終的に、数百の人工知能企業に関する詳細な調査と数十人の著名な業界専門家の意見を組み合わせた実際のデータに基づいて、主要企業 50 社と主要企業 20 社を選択しました。スタートアップ、30 人のリーダー、10 の優れた製品、10 の優れたソリューション

2023年人工知能年間リーディングエンタープライズTOP50

「2023年人工知能年間リーディング企業TOP50」リストには、確かな技術、有望な資本、顧客の信頼、そして商業的成功を備えた50社が集められており、中国のAI分野の屋台骨である、技術的にはリーディングカンパニーである。基本的な大規模モデル、AI コンピューティング、身体化インテリジェンス、空間コンピューティング、マルチモーダル インタラクションなどの最新トレンド、シナリオに関しては、AIGC、自動運転、インテリジェント端末、金融、電子商取引、物流、セキュリティ、コンテンツ コミュニティの分野。このリストには、業界に早くから参入し大きな影響力を持った業界の巨人企業だけでなく、垂直方向の分野で目を引く業績を上げた主要な代表企業も含まれています。尹志生もその一人だ。

中国の人工知能業界のパイオニアとして、Yunzhisheng はテクノロジー主導を中核として堅持し、業界の問題点を深く掘り下げ続け、業界のニーズを理解し、人工知能テクノロジーを実際のシナリオに合理的に適用し続け、コミットメントしています。人工知能をあらゆる分野で活用できるようにし、あらゆる業界に真の利益をもたらします。 Yunzhisheng が今年 5 月に山と海の大型モデルをリリースしたのは、この当初の意図からであり、大型モデルの分野で新たな章が始まりました

Yunzhisheng は山海モデルを使用して、知識管理、教育、車両、輸送などのセグメント化されたシナリオをカバーするスマート IoT 分野の業界ソリューションを提供しています。ナレッジ管理の点では、Yunzhisheng の KMS システムは独自のナレッジを管理、共有、適用することができ、企業の「知識コスト」から「知識資本」へのモデル アップグレードを促進します。教育シナリオでは、Yunzhisheng は山海大規模モデルを使用して、発音指導、文法修正、対話生成を含む 3 レベルの修正を実装し、英語学習者のスピーキング スキルの向上を支援します。スマート車両シナリオでは、Yunzhisheng は山海モデルを利用してユーザーのニーズを深く理解し、ワンストップの音声インタラクション ソリューションを提供して、理想的な人と車両のインタラクション エクスペリエンスを実現します。スマートな交通シナリオでは、Yunzhisheng は山と海の大きなモデルを使用して、より人道的なスマートな顧客サービスを作成し、乗客により迅速で便利な旅行体験を提供します

スマート医療分野をターゲットに、Yunzhisheng は過去のデータと経験の蓄積を組み合わせ、山海モデルに基づいて、外来医療記録生成システム、手術記録作成アシスタント、商業保険インテリジェント請求システムの 3 つの医療製品アプリケーションを立ち上げ、引き続きリードしています。スマートな医療のイノベーションと開発

2023 人工知能年間インフルエンサー TOP30

テクノロジーのトレンドは大きく変化しており、その本質は「人」の育成と切り離すことはできません。この特別な年には、業界には多くの新人とベテランがおり、彼らは中国のAI商業化プロセスに大きな影響を与え、また「2023年人工知能における今年の影響力のある人物TOP30」のAIヒーローのリストを盛り上げています。その中には、学界でよく知られ、中国の AI ビジネス環境に影響を与える確かな技術経験をもたらした企業もあれば、ビジネス市場で圧倒的な地位を占め、正確な洞察によってチームを率いて競争力の基礎を継続的に深めている企業もいます。

Yunzhisheng のリーダーである Huang Wei は、中国科学技術大学を卒業し、人工知能音声およびセマンティック関連技術の研究に従事した中国で最も初期の研究者の 1 人です。彼は、モトローラ中国研究センターの上級研究員およびシャンダ イノベーション研究所の音声部門の所長を務めました。この期間中、チームを率いて国立標準技術研究所の話者認識評価に 3 年連続で参加し、世界第 1 位を獲得しました。

大型モデルのブームの中で、黄偉は鋭い戦略的ビジョンでチームを率い、テクノロジーの新たな波を起こしました。今年5月には、スマートIoTとスマート医療の2分野に焦点を当てた山海モデルを正式にリリースし、商業化の新たな道を常に模索している。これまでに、Yunzhisheng の山と海の大型モデルは、スマート医療、スマート政務、スマート鉄道交通、スマート車両などのシナリオで成功裏に使用されており、この大型モデルに基づくシナリオ アプリケーションは常に強化され、拡張されています。 、その商業的価値もより多くの人に認められており、黄偉の優れた判断力、創造性、リーダーシップを十分に示しています

Huang Wei氏らのチームは人工知能分野での功績が認められているが、Yunzhisheng氏が2023年度の選抜メンバーに選ばれたのは、彼らの評価だけでなく、今後の発展性への期待も大きい。今後も、Yunzhisheng は人工知能技術の開発を促進し、業界に根付かせていきます。他の仲間と協力して、中国における人工知能の商業化に向けたよりエキサイティングな青写真を作成します

以上がHuang WeiとYunzhishengは「2023年人工知能年次選抜」に見事選出され、2つの栄誉を獲得しましたの詳細内容です。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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GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 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。

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 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。

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。 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

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