Youzu.com과 Yuncong Technology가 힘을 합쳐 게임 분야에서 인공 지능 적용을 가속화합니다.
Youzu.com과 Yuncong Technology가 게임 분야의 인공 지능 적용을 가속화하기 위해 힘을 합쳤습니다
Youzu.com과 Yuncong Technology는 게임 산업에서 인공 지능 응용 프로그램을 공동으로 홍보하기 위해 인공 지능 대형 모델 기술에 대한 전략적 협력 계약을 체결했다고 5월 18일 보도되었습니다. 이번 협력은 게임 개발, 유통 등 관련 분야에 집중해 사업 효율성을 높이고, 이를 Youzu의 유명 IP 게임 개발 및 유통에 적용할 예정이다. 이러한 협력은 게임 산업의 급속한 발전을 촉진하기 위해 노력하고 있으며 많은 기회를 가져올 것입니다.
Youzu.com은 중국 최고의 디지털 게임 개발 및 운영 회사로 '청춘삼국지', '국악과 무용' 등 유명 게임 IP를 다수 보유하고 있는 것으로 알려졌습니다. 게임, 클라이언트 게임, PC 게임 및 기타 분야. 윤총기술은 인공지능 기술을 독자적으로 개발하고 딥러닝, 자연어 처리 등 분야에 주력하는 기업이다.
협력 협약에는 양 당사자가 게임 산업의 지능적 변혁을 촉진하기 위해 공동으로 연구 개발을 수행할 것이라고 명시되어 있습니다. 양사는 게임 산업의 특성과 요구에 맞춰 게임 분야 인공지능 기술 적용 솔루션을 공동 개발해 게임 AI의 지능성과 자율성을 구현하고, 게임 제작과 운영에 더욱 효율적이고 정확한 지원을 제공할 예정이다. 동시에 양 당사자는 '삼체' 시리즈, '영삼국지' 시리즈 등 잘 알려진 IP 게임을 중심으로 게임 분야에서 인공지능 기술 적용 사례도 탐색할 계획이다.
이번 협력은 게임 산업, 특히 모바일 게임과 클라이언트 게임의 인공지능 응용 분야에 새로운 아이디어와 기회를 제공한다고 보고되었습니다. 인공지능 기술은 게임 상황, 게임 전략 등 다차원적인 기능을 통합하여 게임 지능을 더 잘 실현하고 게임 개발, 사용자 초상화, 개인화 추천 등에 더 큰 역할을 할 수 있습니다.
관련 자료에 따르면 2020년 현재 우리나라 디지털 게임 시장 규모는 3,277억 위안에 달하며, 그 중 모바일 게임 시장이 2,572억 위안으로 가장 크다. 이러한 발전 추세를 배경으로 게임 회사는 계속해서 기술 혁신을 추진하고 시장 수요의 급격한 변화와 지속적인 사용자 요구의 업그레이드에 적응할 수 있는 새로운 성장 포인트와 기회를 찾아야 합니다.
자체 연구인가요, 아니면 협력인가요?
게임회사가 인공지능 기술을 연구하고 적용하는 것은 단순한 문제가 아닙니다. 게임회사로 성공하려면 복잡한 알고리즘 모델과 데이터 분석 기술에 대한 숙련도가 필요하고, 막대한 R&D 자원 투자가 필요하다. Youzu Networks는 독립적인 연구 개발과 Yuncong Technology와의 협력이라는 두 가지 방법으로 목표를 달성할 수 있습니다.
Youzu Network는 게임 개발 및 퍼블리싱을 핵심 사업으로 하는 디지털 게임 개발 및 운영 회사로, 독립적인 연구 개발에 중점을 두고 있습니다. Youzu.com은 Yuncong Technology와 협력함으로써 핵심 사업에 집중하는 동시에 Yuncong Technology의 우수한 인공 지능 기술과 전문 팀을 활용하여 효율성을 향상하고 사업 개발을 촉진할 수 있습니다.
공동 연구 개발 측면에서 Yuncong Technology와의 협력은 Youzu Networks에 보다 전문적인 기술 지원과 자원을 제공하고 게임 분야에서 인공 지능 응용 연구를 공동으로 촉진하며 기술 혁신을 달성할 수 있습니다. 양 당사자 간의 협력을 통해 유리한 자원을 모아 R&D 효율성과 혁신 역량을 향상시키고 궁극적으로 더 나은 협력 결과를 얻을 수 있습니다.
뿐만 아니라 Youzu.com은 Yuncong Technology와 협력함으로써 기술적 위험과 R&D 비용을 공유하고 이를 협력 기회로 전환할 수 있으며 Yuncong Technology의 인공 지능 대형 모델 기술을 사용하여 게임 분야의 지능적인 발전을 촉진할 수 있습니다.
Youzu Networks와 Yuncong Technology 간의 협력 계약 덕분에 게임 산업의 지능적인 발전은 새로운 기회를 가져올 것입니다. 인공지능의 적용은 게임 개발과 운영에 큰 영향을 미치며, 게임회사의 핵심 경쟁력을 더욱 안정적으로 지원하게 될 것입니다.
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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.

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