Baofeng County에서 제2회 인공지능 창의대회가 성공적으로 개최되었습니다.
청소년의 과학기술 혁신 인식과 능력 함양을 더욱 높이기 위해 과학기술 혁신 교육을 교육과정 기반으로 일상화하고 대중화한다. 6월 2일, 제2회 바오펑현 인공지능 창의력 대회 "미래를 이기기 위한 새로운 시대의 창의성을 위해 노력하세요"가 바오펑현 과학기술협회와 바오펑현 교육스포츠국이 주최하고 바오펑현 과학기술이 주최했습니다. 박물관 및 Baofeng County No.1 고등학교는 Baofeng County National Fitness Center에서 진행됩니다.
대회에서 참가자들은 구조 구축, 논리 프로그래밍, 이미지 인식 등에 대한 지식을 활용하고 컴퓨터 프로그래밍 도구를 사용하여 로봇을 제어하여 강렬하고 질서 있게 해당 작업을 완료함으로써 컴퓨팅 사고력, 프로그래밍 능력, 구축 능력, 팀워크 능력 등 논리적 사고 능력 등의 측면에서 종합적인 자질과 능력을 갖추고 있습니다. "저는 2년 동안 컴퓨터 프로그래밍 과정을 수강하면서 혁신적인 사고와 실무 능력이 향상되었음을 분명히 느꼈습니다. 이번 대회에 참가하는 것은 일상적인 학습을 시험할 뿐만 아니라 우리 팀의 협업 능력을 시험하는 것이기도 합니다. "라고 참가 학생인 왕쯔롱(Wang Zilong)이 말했습니다.
본 대회는 자동차 추적 대회, 인공지능 창작 대회, 프로그래밍 대회 등 3가지 형태로 진행됩니다. 현 내 12개 학교에서 627명의 참가자가 하루 동안 치열한 경쟁을 벌인 끝에 총 197명의 참가자가 상을 받았습니다. 이번 대회에서는 총 35개의 개인 금메달, 64개의 은메달, 118개의 동메달이 획득되었습니다. 단체 1등상, Weimin Road 초등학교와 Xichengmen 초등학교가 단체 2등상, Dongchengmen 초등학교, Shanhe Road 초등학교, Zhanqian Road 초등학교가 단체 3등상을 수상하고 우수 조직상 등을 수상했습니다. 우수강사상 및 우수강사상을 수상하였습니다.
최근 몇 년 동안 Baofeng County Association for Science and Technology는 청소년 과학 교육을 강화하고 혁신 능력, 실무 능력 및 과학적 품질을 향상시키는 데 최선을 다해 왔습니다. 국가 과학 대중화 기념일 우수 조직 단위, 국가 과학 실험 도전 우수 조직 단위, 과학 대중화 우수 조직 단위 중국 정보 장교 건설 등의 영예를 연속적으로 수상하고 국가 과학 대중화 시범 현 창설을 완료했습니다. 이 대회의 실시는 학생들의 삶을 풍요롭게 할 뿐만 아니라 학생들의 호기심과 상상력을 자극하고 과학적 관심과 혁신 인식을 제고하며 Baofeng 현의 초중등 학교 학생들에게 좋은 경쟁, 협력, 투쟁의식을 확립하고 긍정적인 분위기는 지역 전반에 걸쳐 과학 대중화 작업의 심층적인 발전을 촉진합니다.
"우리는 과학대중화 '5대 발전' 활동을 더욱 강화하고, 과학정신 고취를 전 국민의 과학적 자질 향상에 중점을 두고, 전 사회가 혁신적인 실천 활동과 과학 대중화 자발적 활동을 펼치도록 격려하고 지원할 것입니다. Baofeng현 과학 및 기술 협회 회장 Hu Lefei는 "Baofeng은 뜨거운 땅이며 우리 현의 고품질 경제 및 사회 발전에 기여할 것입니다."라고 말했습니다. 기술. (출처: 바오펑현 당위원회 선전부 Liu Zhenzhen Yang Guodong)
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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.

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