NetEase Fuxi、業界のインテリジェントなアップグレードを支援するスマートロボットのベータ版を発表
第7回国勢調査によると、我が国の60歳以上の人口は2億6,000万人を超え、18.70%を占め、今後さらに高齢化が進むことが予想されます。人口ボーナスが失われるにつれ、あらゆる階層が労働力不足や人件費の高騰などの圧力に直面し続けることになる。人工知能(AI)やロボットは私たちの生活を徐々に変えつつありますが、その技術の徹底的な導入はまだ初期段階にあり、より反復的でリスクの高い作業をAIやロボットに任せて人材の価値を高めることが鍵となります今日の社会のインテリジェントな発展には避けられない傾向です。
「中国ロボット産業発展報告書(2022年)」によると、2022年末までに世界のロボット市場は513億ドルに達すると予想されており、そのうち中国は約174億米ドルに達します。ただし、この推定市場規模の背後には、より大きな需要があります。ただし、実際のビジネスは複雑であるため、AI やロボット製品は関連するシナリオに効果的に適用できないことがよくあります。
モノのインターネット、産業用 5G、仮想現実統合技術の継続的な発展に伴い、人工知能技術もそれらと統合され、アップグレードされ、連携による利点が最大限に発揮されます。人間と機械を連携させて問題を解決し、ロボット、ゲーム、メタバースなどの現実のシナリオに適用される AI 機能と革新的なテクノロジを統合します。これにより、アプリケーション開発の効率が向上し、企業の人件費が削減されます。
#仮想から現実、インテリジェントなエージェント プログラミング指向へ、統合タスク モデリングのための新しいソリューションを構築するために 現在の開発段階から、人工知能 局所的な単純な問題を解決することはすでに簡単ですが、複雑なシナリオには依然として大量のデータまたは高品質のシミュレーション環境のサポートが必要です。 AI の認知知能と意思決定知能をより広範囲の物理分野に適用し、自律学習能力に依存して人間と協力し、さらには人間を模倣してより知的で創造的な労働に従事する方法は、人工知能分野の研究テーマです。インテリジェンスとロボット産業の重要な方向性。一般に機械知能の程度が低いという現状を踏まえ、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」(HITL)手法を構築することにより、人間と機械のコラボレーションの概念を利用して、企業がAIのしきい値が高く、長期にわたって問題を解決できるように支援します。研究開発サイクルとアプリケーションの実装 困難やその他の実際的な問題は、前述の AI 業界の問題点を解決するための実行可能な方法になりました。 NetEase Fuxi は 2017 年に設立され、ゲームや汎エンターテインメントにおける AI の研究と応用に重点を置いている中国のトップ機関です。デジタルツイン、強化学習、ユーザーポートレート、自然言語処理などのAI分野で豊富な技術蓄積を持っています。さらに、仮想世界テクノロジーをインテリジェント製造、建設機械、サービス産業などの現実の経済分野に適用することにも取り組んでいます。このような状況の中で、Fuxi Youling Robot が誕生しました。
中国南西部の主要インフラプロジェクトの建設における NetEase Fuxi の掘削ロボットの導入により、人間と機械のコラボレーション プラットフォームの強力な導入、持続可能性、複製可能性も実証されました。このプラットフォームにより、従来の掘削機は人間と機械のコラボレーションを通じてインテリジェントな生産を実現できる一方で、クラウドソーシングのタスクをオンラインで配信することで、従来の掘削機のマスターは反復的で退屈で危険な作業に従事することがなくなり、デジタル化がさらに促進されます。経済:実体経済と深く統合し、実体経済の質と効率の向上を促進します。このプラットフォームは、ロボット アプリケーション シナリオの検討に加えて、ゲーム キャラクターの顔のつまみ、画像とテキストの認識検出、スマート パーク、アート クラウドソーシングなどのシナリオでも実践および検証されています。
将来的には、インテリジェントロボットは現実と現実を統合するさらなるシナリオを探索し、インテリジェントエージェントが生産と労働に対する人々のニーズをより適切に満たし、協力と協力の機会を完全に開くことができるようになります。パートナーは、人間と機械のコラボレーションの新時代を創造します。
以上がNetEase Fuxi、業界のインテリジェントなアップグレードを支援するスマートロボットのベータ版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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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
