Google을 버리세요: 3대 검색 엔진에서 추천하는 스마트 검색을 활용하세요!
Translator| Cui Hao
Reviewer| Sun Shujuan
Opening
Google 검색 엔진은 매우 강력하지만 모든 검색을 번역해야 함 기사만 기사를 읽으면 원하는 답변을 알 수 있습니다. 모든 쿼리에 대한 직접적인 답변을 얻으려면 인공 지능 - 채팅 검색 엔진 사용을 고려해야 합니다.
Chat GPT의 탄생이 돌풍을 일으킨 이후 많은 기업들이 AI 챗봇을 제어하기 위해 연구에 투자를 늘렸습니다. AI 검색 엔진에는 채팅 기능이 있기 때문에 마치 똑똑한 사람과 채팅하는 것처럼 모든 검색이 직접적인 답변을 얻을 수 있다는 의미입니다.
Google을 버리고 싶다면 다음 세 회사의 검색 엔진을 고려해 볼 수 있습니다.
1. Microsoft Bing
Google은 수십 년 동안 검색 엔진 세계를 장악했지만 Microsoft Bing은 Chat-GPT라는 인공 지능으로 Google에 위협을 가했습니다. Microsoft에 따르면 Bing AI를 사용하면 채팅 기능이 쿼리에 더 잘 응답할 수 있습니다. 즉, 모든 문의에 대해 자세한 답변을 제공하며 채팅을 통해 후속 정보를 얻을 수 있습니다.
Microsoft Bing은 다음과 같습니다.
다음 질문으로 저는 "사람들은 행복에 대해 어떻게 생각하나요?"라고 물었습니다. 어떻게 생각하나요?" 답변 내용은 다음과 같습니다.
답변의 내용은 그 장점을 보여주지만, 더 좋을 수도 있다고 생각합니다.
그러나 Bing에는 다른 흥미로운 기능이 있습니다. Bing을 사용하면 약 75%-80%의 정확도로 항공편 추적, 날씨 예측, 여행 가격 예측, 실시간 주식 시세 확인 등을 수행할 수 있습니다.
Bing을 사용하여 검색 범위를 특정 장소로 좁힐 수도 있습니다. 이를 통해 특정 영역, 특히 검색에 대한 응답을 쉽게 얻을 수 있습니다. 2. You.com
You.com은 인공 지능 채팅 기능을 갖춘 흥미로운 검색 엔진입니다. Chat GPT
와 매우 유사하며 쿼리에 대해 관련성이 높고 간단한 답변을 제공할 수 있습니다. 쿼리에 대한 대답은 다음과 같습니다.
분명히 챗봇은 간단한 접근 방식을 취합니다. 왜냐면 제가 LOL을 입력하면 그것이 무엇을 의미하는지 말해주기 때문입니다.
그러나 You.com의 독특한 점은 검색 엔진을 통해 사용자 경험을 맞춤 설정할 수 있다는 것입니다. 첫째, 받는 응답을 맞춤설정할 수 있습니다. 예를 들어, 선호하는 응답 소스를 선택할 수 있습니다. You.com은 다양한 소스의 응답을 지원하지만 쿼리와 관련된 영역에 대해서는 사용자 기본 설정을 우선시합니다.
게다가 조직화된 검색 아이디어를 좋아하지 않는 사람이 누가 있을까요? You.com에서 각 검색 결과는 "타일" 형태로 다양한 블로그 게시물의 인용을 표시하므로 쿼리 결과와 가장 일치하는 항목을 선택할 수 있습니다.
또한 개인정보 보호 모드로 전환할 수도 있습니다. 이 모드에서는 검색어, 기본 설정, 위치가 웹사이트에 저장되지 않으며, 사용자의 브라우저가 위치한 IP가 아닌 You.com의 IP 주소에서 검색이 요청됩니다.
3.NeevaAI
NeevAI은 You.com과 매우 유사합니다. 다음은 You.com과 유사한 쿼리의 결과입니다. NeevaAI의 장점은 정보를 추출하는 관련 소스에 대한 링크를 제공한다는 것입니다. 예를 들어 위의 예에서는 National Post 및 Guardian으로 연결됩니다.
동시에 NeevaAI는 앱으로도 사용할 수 있습니다. Google을 버리고 싶다면 NeevaAI도 좋은 선택입니다.
결론간단한 단계를 통해 위에서 소개한 검색 엔진 웹사이트를 브라우저 시작 페이지로 설정할 수 있으며, 계정을 만들고 로그인하면 전체 액세스 권한을 얻을 수 있습니다.
이러한 대안의 장점은 검색 엔진의 사용을 더욱 다양하게 만든다는 것입니다. AI 검색 엔진 중 하나가 만족스러운 답변을 제공하지 못한다면 만족할 때까지 다른 대안을 시도해 볼 수 있습니다.번역자 소개
Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다.
원제: Google에서 벗어나기: AI를 사용하여 의미 있는 결과를 제공하는 3가지 검색 엔진, 작성자: Peace Akinwale
위 내용은 Google을 버리세요: 3대 검색 엔진에서 추천하는 스마트 검색을 활용하세요!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
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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
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