


국립과학재단(National Science Foundation)이 7개의 새로운 국립인공지능연구소(National Institute of Artificial Intelligence) 설립을 발표했습니다.
국립과학재단(NSF)은 다른 연방 기관, 고등 교육 기관 및 기타 이해관계자와 협력하여 인공 지능 연구 발전을 목표로 7개의 새로운 국립 인공 지능 연구소를 설립하기 위해 1억 4천만 달러를 투자한다고 발표했습니다. 기회와 위험에 접근합니다.
새로운 AI 연구소는 기초 AI 연구를 발전시키고 윤리적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템과 기술을 장려하며 새로운 사이버 보안 방법을 개발하고 기후 변화에 대처하기 위한 혁신적인 솔루션에 기여할 것입니다. 인공 지능 기능을 활용하여 교육과 공중 보건을 향상합니다. AI 연구소는 미국의 다양한 AI 인력 개발을 지원하고 AI로 인한 위험과 잠재적 피해를 해결하는 데 도움을 줄 것입니다. 이번 투자는 미국 국립과학재단(National Science Foundation)과 자금 지원 파트너가 현재 미국의 거의 모든 주에 도달하는 AI 연구소의 연구 네트워크에 거의 5억 달러를 투자했다는 것을 의미합니다.
국립 과학 재단(National Science Foundation) 이사인 Sethuraman Panchanathan은 "국립 인공 지능 연구소는 우리나라의 AI 혁신, 인프라, 기술, 교육 및 파트너십 생태계의 중요한 구성 요소입니다."라고 말했습니다. "이러한 전략적 연방 투자는 미국의 인공 지능 인프라와 혁신을 발전시킬 것입니다."라고 백악관 과학 기술국의 정책 책임자인 Arati Prabhakar는 기후 변화에서 건강에 이르기까지 우리가 직면한 가장 큰 과제를 해결하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다. 그리고 중요한 점은 점점 늘어나는 국립 AI 연구소 네트워크가 사람들의 안전과 역량을 강화하는 책임감 있는 혁신을 촉진할 것이라는 점입니다.” 미국 표준기술부(NIST), 미국 국토안보부 산하 과학기술서비스(DHS S&T), 미국 농무부 산하 국립식량농업연구소(USDA NIFA), 미국 교육부 산하 교육과학연구소(ED) IES), 미국 국방부, 연구 및 엔지니어링 차관실(DoD OUSD R&E) 및 IBM Corporation(IBM);
National Science Foundation의 컴퓨터 및 정보 과학 및 엔지니어링 부국장인 Margaret Martonosi는 다음과 같이 말했습니다. "이 최근 수상은 인공 지능 연구소의 전체 생태계와 함께 우리나라의 AI 역량과 리더십에 달려 있는 국가의 경제적, 사회적 우선순위를 해결하려는 우리의 적극적인 노력을 나타냅니다." 새로운 AI 연구소는 6가지 연구 주제에 중점을 둡니다.
신뢰할 수 있는 AI: 미국 국립 과학 재단의 법과 사회에서 신뢰할 수 있는 인공 지능 연구소(TRAILS)
는 메릴랜드 대학이 주도하며 변화를 목표로 합니다. 주로 기술 혁신에 의해 주도되는 것에서 윤리, 인권, 소외된 커뮤니티를 주류 AI 및 AI로 지원하는 것에 초점을 맞춘 AI 실행 AI 솔루션은 신뢰할 수 있으며, AI의 신뢰성을 유지하는 데 어떤 정책 모델이 효과적인지 확인하세요. TRAILS는 국립과학재단(National Science Foundation)과 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology) 간의 파트너십을 통해 자금을 지원받습니다.
차세대 사이버 보안을 위한 지능형 에이전트: 인공 지능 Cyber Threat Intelligence and Operations Institute(ACTION)
UC Santa Barbara가 주도하는 이 연구소는 인공 지능을 활용하는 새로운 방법을 개발합니다. 컴퓨터 네트워크와 그 사용자의 보안 및 개인 정보 보호에 대한 사이버 위협에 대한 시정 조치. 연구팀은 보안 운영 전문가와 협력하여 인공 지능 지능형 보안 에이전트가 전체 네트워크 방어 수명주기 동안 인간과 협력하여 컴퓨터 시스템의 보안 탄력성을 공동으로 향상시키는 혁신적인 사이버 보안 접근 방식을 개발할 것입니다. ACTION은 국립과학재단(National Science Foundation), 미국 국토안보부 과학기술부, IBM 간의 파트너십을 통해 자금을 지원받습니다.
농업 및 임업의 기후 인텔리전스: 기후 및 토지 상호 작용, 완화, 적응, 상충 관계 및 경제(AI-기후)를 위한 인공 지능 연구소
Twin Cities의 미네소타 대학이 주도하는 이 연구소는 다음을 목표로 합니다. 농업과 임업 과학을 통합하고, 농촌 경제를 활성화하는 동시에 기후 영향을 억제하기 위한 고유한 새로운 AI 접근 방식을 활용하여 기본 AI를 발전시킵니다. AI와 농업 및 임업의 기후 인텔리전스를 결합하는 새로운 과학 분야 및 혁신 생태계를 조성함으로써 연구자와 실무자는 강력한 AI 지식과 솔루션을 발견하고 발명할 것입니다. AI로 강화된 온실가스 추정 방법과 전문적인 도메인-시장 의사결정 지원 도구 등이 그 예입니다. 주요 목표는 농장과 산림에서 탄소 비용을 줄이고 탄소 회계를 개선하여 탄소 시장의 힘을 강화하고 의사 결정에 정보를 제공하는 것입니다. 연구소는 또한 농촌과 도시의 AI 인력을 확대하고 다양화할 것입니다. AI-Climate는 미국 연방연대개발기금(Federal Solidarity and Development Fund)의 지원을 받습니다.
인공지능의 신경 및 인지 기반: 인공지능 및 자연지능 연구소(ARNI)
컬럼비아 대학교가 주도하는 이 연구소는 전국의 최고 연구자들을 모아 국가 우선순위에 집중할 예정입니다. 중요: 전공 연결 인공지능 시스템의 발전은 뇌 이해의 혁명으로 발전합니다. ARNI는 신경과학, 인지과학, 인공지능 간의 학제간 연구에서 새로운 패러다임에 대한 시급한 요구를 충족할 것입니다. 이는 세 가지 영역 모두의 발전을 가속화하고 향후 10년 동안 사회에 대한 변혁적인 영향을 증폭시킬 것입니다. ARNI는 국립과학재단(NSF)과 국립과학원(OUSD)이 공동으로 자금을 지원합니다.
의사결정을 위한 인공지능: 사회의사결정을 위한 인공지능 연구소(AI-SDM)
카네기멜론대학교가 주도하는 이 연구소는 효과적인 의사결정을 지원하기 위해 인간 중심의 의사결정을 위한 인공지능을 만드는 것을 목표로 합니다. 재난 관리, 공중 보건 등 불확실하고 역동적이며 자원이 제한된 상황에서 대응합니다. AI-SDM은 인공 지능과 사회 과학 연구원으로 구성된 학제간 팀을 결집함으로써 비상 관리자, 공중 보건 공무원, 최초 대응자, 지역 사회 종사자 및 대중이 데이터 기반의 강력하고 민첩하며 자원 기반의 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 효율적이고 신뢰할 수 있는 결정입니다. AI-SDM의 비전은 인공지능 이론 및 방법의 개발, 중개 연구, 교육 및 봉사 활동을 통해 그리고 다양한 대학, 정부 기관, 기업 파트너, 커뮤니티 칼리지, 공공 도서관 및 고등학교와의 협력을 통해 실현될 것입니다.
인공 지능은 학습을 향상시켜 교육 접근성을 확장하고 결과를 향상시킵니다: 교육 내 인공 지능을 위한 포괄적 지능 기술 연구소(INVITE)
Urban-Champaign에 있는 일리노이 대학이 주도하는 이 연구소는 인공 지능 개발을 목표로 합니다. 지능 도구와 방법은 교육 기술이 학습자와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 재편하여 효과적인 학습의 기초가 되는 세 가지 주요 비인지 기술인 지속성, 학업 탄력성 및 협업을 지원합니다. 이 연구소의 활용 기반 연구는 어린이들이 STEM 콘텐츠를 전달하는 방법, 도전적인 작업을 지속하는 방법, 교사가 비인지 기술 개발을 지원하고 촉진할 수 있는 방법에 중점을 둘 것입니다. 결과적으로 생성된 AI 기반 도구는 교실에 통합되어 교사가 보다 발달에 적합한 방식으로 학습자를 지원할 수 있게 됩니다.
AI 특수 교육 연구소(AI4ExceptionalEd)
Buffalo 대학이 주도하는 이 연구소는 어린이를 위한 보편적인 말하기 및 언어 검사를 위해 노력할 것입니다. 프레임워크는 교실 상호 작용 중에 어린이의 비디오 및 오디오 스트림을 분석하고 학생의 개별 요구 사항을 대상으로 하는 증거 기반 개입의 필요성을 평가하는 인공 지능 스크리너입니다. 이 연구소는 역량 기반 말하기 및 언어 서비스가 필요한 어린이에게 서비스를 제공하고, 기본적인 인공 지능 기술을 발전시키며, 어린이의 말하기 및 언어 발달에 대한 이해를 향상시킬 것입니다. 인공지능교육 우수연구소는 앞서 2023년 1월 발표됐다. INVITE 및 AI4 특수 교육 연구소는 국립과학재단(National Science Foundation) 및 ED-IES 파트너의 자금 지원을 받습니다.
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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.

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.

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

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

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
