학생들의 과학적이고 창의적인 사고를 강화하기 위해 제2회 상하이 청소년 인공 지능 및 프로그래밍 실습 이벤트가 최종 검토를 시작했습니다.
Dongfang.com 기자 Bai Kelin은 6월 3일에 다음과 같이 보도했습니다. 6월 3일, 제2회 상하이 청소년 인공지능 및 프로그래밍 실무 활동의 프로그래밍 및 인공지능 프로젝트 최종 평가 행사가 화둥이공대학교에서 열렸습니다. 서회화과학지구 부속중학교 교장반 출범
올해 3월, 제2회 상하이 청소년 인공지능 및 프로그래밍 실습 활동이 공식적으로 시작되었습니다. 지난해 첫 번째 행사의 성공적인 개최를 바탕으로 이번 행사는 교육부의 '2022~2025학년도 초·중등학생 전국 대회'의 일부와 결합해 상하이 청소년들이 더 폭넓은 플랫폼을 구축할 수 있도록 해준다. 과학기술 혁신을 실천하고 교환합니다.
행사 시작 이후 도시 전역의 젊은이들이 긍정적인 반응을 보였습니다. 상하이 시동 실험 학교 3학년 학생 허시저(He Sizhe)는 "저는 2년 동안 프로그래밍을 배웠습니다. 저는 프로그래밍을 매우 좋아하고 프로그래밍으로 세상을 만들 수 있다고 느꼈습니다. 이번에 두 번째 상하이 대회에 참가했습니다. 청소년 인공지능 및 프로그래밍 실습활동 '4·22 세계 지구의 날'을 모티브로 한 환경보호 게임 'Care for the Earth'로 대회에 참가했습니다."
이번 행사에는 인공지능 대중과학 강좌 연구, 인공지능 과학 기술 혁신 실습 체험, 인공지능 과학 및 기술 연구를 통해 16개 지역 초·중등학생 27,300명 이상이 참여한 것으로 파악된다. 기술 혁신 주제를 통해 학생들은 과학 기술 혁신에 대한 훌륭한 경험을 얻었으며 사고력과 읽고 쓰는 능력이 지속적으로 향상되었으며 많은 혁신적인 성과가 창출되었습니다. 이번 행사에는 총 4,500개 이상의 프로그래밍 및 인공지능 프로젝트 작품이 접수되었으며, 전문가들의 사전 평가와 재평가를 거쳐 총 450명 이상의 참가자가 프로그래밍 및 인공지능 프로젝트의 최종 평가에 참여했습니다.
이 행사는 Xuhui Hua Science District가 상하이 청소년 과학 아카데미 인공 지능 분과의 교육 연합으로 2년 연속 주최한 것입니다. 그리고 기술은 "도덕과 학습, 지식과 행동의 통합"이라는 학교 철학을 기반으로 "공학 분야의 발전과 전문성에 적합"이라는 특징적인 위치를 바탕으로 최근 몇 년 동안 "인공 지능"의 개발을 지속적으로 강화해 왔습니다. 인공지능 프로젝트 기반 학습과 실천적 연구 활동을 통해 학생들은 보다 성공적인 과학 연구 경험을 쌓고 실습 능력을 함양합니다. , 과학적이고 혁신적입니다."
이 행사는 상하이 청소년 활동 센터와 상하이 징안 지구 과학 기술 협회가 공동 후원하고 상하이 청소년 과학 아카데미가 주최하고 상하이 사범 대학이 공동 주최하는 상하이 청년 개척자 실무위원회가 주도합니다. 및 Xuhui Hua 과학 지구, 상하이 과학 대중화 기금 협회, 상하이 황푸 Huichuang 기술 서비스 센터의 지원을 받고 Shanghai Zhiwei Robot Co., Ltd., Shanghai Fenghe Education Technology Co., Ltd., Shanghai Tongchuangying Information Technology의 지원을 받았습니다. Co., Ltd. 및 Zhongshao Kepu (Beijing) Education Technology Co., Ltd.는 강력한 지원을 제공합니다.
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Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
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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.
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.
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.
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.
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
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
