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漳州開発区小中学校メーカーコンペティションと人工知能とロボットチャレンジが成功裡に開催されました

Jan 13, 2024 pm 03:00 PM
AI メーカーコンペティション

福建省漳州開発区はこのほど、小中学校メーカーコンテストと人工知能・ロボットチャレンジを開催し、地区内の小中学校から計168チームと209人の生徒が参加した。このコンテストは、「科学の普及が『二重の引き算』を可能にし、科学技術イノベーションが未来への夢を築く」をテーマに、技術革新を通じて学生の創造性と実践力を刺激し、将来の夢の基礎を築くことを目的としています。

このコンテストは、ライン パトロール チャレンジ、ロボット コンテスト、3D バーチャル ロボット チャレンジ、モノのインターネット メーカー、クリエイティブ プログラミングの 5 つのコンテストで構成されます。競技会場では、出場者たちは集中力と献身的な表情を浮かべ、若い顔に探求への熱意を示し、継続的なデバッグと探求を通じて多くの困難を乗り越え、周期的な競技システムの中で「イノベーションの火花」を爆発させ、創造性と想像力を個性に変えました。選手たち、素晴らしい作品です。熾烈な競争の結果、各種目で優勝、準優勝、三位が選出され、各種目でより良い成績を収めたチームは、第4回漳州小中学校メーカーコンテストと人工知能の漳州開発区の代表チームとなる。ロボットチャレンジ。

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モノのインターネット メーカー インテリジェント デザイン。写真提供:Qiu Jianhua

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ラインパトロールチャレンジ。写真提供:胡銀子

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ラインパトロールチャレンジ。写真提供:邱建華

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競技中。写真提供:胡銀子

この大会は漳州開発区党委員会宣伝部(文明局)、教育保健局、新時代文明実践センターが共催し、主催していると伝えられている。福建商人雲谷開発有限公司、漳州英興智能科技有限公司と共催し、漳州開発区の若者向けに優れた科学技術イノベーション競争プラットフォームを構築し、若者が競争を利用することを奨励することを目的としている。学習と応用を促進し、科学リテラシーと実践能力を絶えず向上させ、革新的思考の可能性を開発するとともに、科学と教育を通じた国の活性化戦略を深く実行し、国の「二重削減政策」の具体的な行動を実行する。 。次に、漳州開発区は科学・教育革新の雰囲気をさらに醸成し、初等中等教育におけるメイカー教育の精力的な発展を主導・推進し、革新的な遺伝子を持つ新時代の優秀な若者をより多く育成する。 (以上)###

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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。

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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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