AI는 강력한 하드코어 기술을 활용해 '제2의' 글쓰기를 달성하며 대학 입시 구성에 다시 도전한다.
어제(6월 7일) 2022년 전국통일대학입시가 시작되었습니다. 오전에는 대학입시 중국어 교과시험이 종료되고, 대학입시 중국어 시험지 7종의 구성문제가 공개되었습니다. 인공지능(AI)이 다시 한번 대학 입시 논술에 도전한다. 바이두 AI 가상 디지털휴먼이 오늘 수능 중국어 시험이 끝난 뒤 수능 작문 쓰기에 도전해 40초 만에 40작을 완성했다고 합니다!
12년의 노력 끝에 다시 대학 입시가 다가왔습니다. 오늘 전국 대학 입시 중국어 교과 시험이 종료되었으며, 중국 대학 입시 7종(국가 A, 국가 B, 신대 입학 시험 I, 신 대학 입학 시험 II 포함)의 구성 문제가 종료되었습니다. , 베이징, 텐진, 저장성 등 3종의 독립 발의안도 이미 공개됐다.
예를 들어 국보 A 자료 구성 ""붉은 저택의 꿈"은 '대관 정원 수험 문제 정답'에 대한 음모가 있습니다"라는 국보의 관련 내용을 기반으로 기사를 작성합니다. B 자료 "베이징: 이중 올림픽 도시", "도약, 다시 도약"이라는 주제로 기사 작성 전국 신대 입학 시험지 I, 전국 신대 입학 시험지 II, 천진 신문 및 Zhejiang Paper도 중요한 에세이 문제이고, Beijing Paper 에세이 문제에는 마이크로 라이팅과 두 가지 질문이 포함되어 있습니다. 어떤 질문이든 선택하세요.
사실 어떤 대학 입시 중국어 시험지든, 그 구성은 대학 입시 중국어 점수 격차를 벌리는 데 중요한 부분이라고 할 수 있습니다. AI 기술의 급속한 발전으로 다양한 산업과 분야에서 AI 가상 디지털 휴먼이 등장하고 있다. 그 중 중국 작문에 있어서는 인공지능(AI)이 많은 수험생들과 함께 시험장에 들어와 수능 작문에 도전하며 '인간-기계 전쟁'의 정점 대결을 펼쳤고, 여러 작가를 물리 쳤습니다.
구글이 개발한 로봇 '챔피언'이 2선택 1 대학 입시 에세이 '그린 워터스와 그린'에서 대학 입시 에세이 채점에 참여한 전문 심사위원으로부터 100점 만점을 받았다고 합니다. 산'. 이것도 측면에서 본 모습이다. AI의 언어 처리 능력이 인간 진영에 비해 완전히 우수하다는 점을 반영한 것이다. 오늘(수능 첫날), AI 가상 디지털휴먼도 다시 수능 에세이에 도전한다.
사실 대학 입시 중국어 작문은 인공지능(AI) 능력에 큰 도전이 됩니다. 업계 일부 전문가들은 AI 가상 디지털 사람들이 대학 입시 중국어 작문을 작성하는 것은 리뷰, 요약, 광고 문예 작문보다 적어도 "질문 검토" 능력, "논리" 능력이라는 세 가지 주요 과제에 직면해 있다고 말했습니다. , 그리고 "창의력" 능력. AI 지원자로서 바이두 디지털 인물 두샤오샤오(Du Xiaoxiao)는 오후 13시 생방송에서 40초 안에 40개의 대학 입시 에세이를 완성하는 데 도전했다.
저자가 이해하는 한, 이 AI 가상 디지털 인간은 다중 모드 상호작용 기술, 3D 디지털 인간 모델링, 자연어 이해, 음성 인식, 기계 번역 및 기타 기술을 통합한 Baidu Brain 7.0 핵심 기술을 기반으로 하며 이를 적용합니다. Baidu Wenxin Big Model을 사용하면 질문을 검토하고 이해하고 생성하는 강력한 능력이 있으며 주제에서 벗어나 기사를 공허하고 지루하게 만드는 것을 피하고 "신처럼 쓰기"라는 품질 보증을 갖추고 있습니다.
사실 인공지능(AI)이 글을 쓸 수 있다는 것은 전혀 새로운 일이 아니다. 신화통신, 프랑스 언론사 등 국내외 통신사들이 인공지능(AI)을 뉴스 보도 사례에 적용하며 폭넓게 활동하고 있다. 금융, 스포츠 관련 소식을 기다리고 있습니다. 집필 속도나 기사 품질 면에서나 강력한 데이터와 알고리즘 기술을 기반으로 하기 때문에 인공지능(AI)이 승리한 것은 당연합니다!
그러나 "예술은 삶에서 나오며 삶보다 높다"는 말이 있습니다. 결국 인공지능(AI)은 인간처럼 진정한 삶을 경험할 수도 없고, 복잡한 인간의 감정을 표현할 수도 없으며, 인생을 이해하는 능력... ...작가, 시인, 기자, 편집자 및 기타 관련 문예 종사자들을 완전히 대체하려면 갈 길이 멀다!
위 내용은 AI는 강력한 하드코어 기술을 활용해 '제2의' 글쓰기를 달성하며 대학 입시 구성에 다시 도전한다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
