새로운 금융 생태계에 힘을 실어주는 여러 은행의 혁신적인 적용 결과가 세계 인공 지능 컨퍼런스에서 공개되었습니다.
새로운 금융 생태계에 힘을 실어주는 세계인공지능컨퍼런스에서 많은 은행들의 혁신적인 적용 결과가 공개되었습니다
인공지능 분야에서 기술 혁신이 계속되면서 혁신적인 애플리케이션이 각계각층의 발전을 빠르게 촉진하고 있습니다. 중국은행, 중국 건설은행 등은 2023년 세계 인공지능 컨퍼런스에서 금융 분야 디지털 지능 역량 강화의 최신 애플리케이션 혁신을 발표했습니다.
"미래를 위한 디지털 인텔리전스"라는 주제로 Bank of China는 채널 운영, 비즈니스 혁신, 비즈니스 관리, 마케팅 서비스, 위험 예방 및 통제 및 기타 비즈니스 영역에서 Bank of China의 혁신을 보여주기 위해 5개의 독특한 섹션을 설계하고 만들었습니다. 신기술의 지도에 따라 애플리케이션 결과는 은행의 미래 디지털, 지능형, 개방형 전환 및 개발 개념을 전달합니다. 전시회 현장에서 중국 은행은 관객을 이끌고 "미래 은행업의 새로운 장을 열다", "글로벌 발전을 위한 새로운 기회를 누리다", "새로운 비즈니스 창출"에서 시작하여 "미래를 향하여 2112"의 시간 여행을 진행했습니다. 인큐베이션 모델', '새로운 고객 마케팅 포맷 구축', '금융 서비스를 위한 새로운 공간 확장'을 5차원으로 확장하여 2112년 새로운 은행 포맷을 상상합니다. 중국은행 상하이지점은 이번 컨퍼런스에서 금융기술을 접목한 포용금융과 개인금융사업 발전에 있어 혁신적인 성과를 생생하게 보여주었다.
6년 연속 전시회에 참가한 중국건설은행은 세계인공지능회의의 '오랜 친구'가 됐다. CCB는 이번 컨퍼런스에서 최첨단 기술, 금융 시나리오, 혁신적인 비즈니스 모델은 물론 수많은 과학 및 기술 성과를 결합한 '생태계'를 선보일 예정입니다. "생태적 통합"과 "무한한 미래"를 상징하는 파란색 뫼비우스 띠가 위아래로 구불구불하며 "기술과 혁신의 힘", "데이터의 수도 상하이", "아름다운 삶"이라는 세 가지 주요 디스플레이 영역을 주도하며 강한 영향을 미칩니다. B측에 대한 CCB의 초점은 "공동 구축"이라는 CCB의 열정적인 태도를 요약하면서 C측의 혁신을 강화하고 G측 링크를 촉진하는 새로운 금융 관행을 전면적이고 다각적으로 제시합니다. 금융 생태학적 스마트 체인의 밝은 미래."
상하이에서는 중국 건설은행 지점이 'Jianhu Chain'이라는 브랜드로 기술 산업을 위한 종합 금융 서비스를 출시해 눈길을 끌었습니다. 각 체인은 유도에 의해 촉발될 수 있으므로 청중은 이 주요 제품 카테고리에 대한 자세한 정보와 특정 내용을 이해할 수 있습니다. 또한 CCB는 전시장에 '국민 중심의 정무관'을 건립하여 스마트한 정부 권한 부여 및 거버넌스를 적극적으로 촉진하기 위한 이니셔티브가 시연 가능하고 체험적인 방식으로 대중과 만날 수 있도록 했습니다. 스마트 단말기의 도움으로 CCB는 정부 서비스의 "라스트 마일"을 열었습니다. 국민은 단말기를 통해 지역 경찰서, 혼인신고 서류 등의 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, CCB의 스마트한 국정이 선사하는 편리함과 세심한 서비스를 누릴 수 있다.
상하이에 본사를 둔 유일한 중앙 관리형 금융 기관이자 상하이 핀테크 산업 연합(Shanghai Fintech Industry Alliance)의 공동 회장이기도 한 Bank of Communications는 금융 기술 및 디지털 전환에 대한 레이아웃을 활용하여 혁신을 통해 고품질 개발을 지원하고 디지털화합니다. 변화의 결과는 도시 개발의 모든 측면에 통합됩니다.
이번에는 청년일보·상하이청년과 공동 뉴스 생방송실을 마련했습니다. 교통은행 상하이지점에서는 전문 금융 관점을 통해 시청자를 대상으로 금융 분야의 인공지능 기술 적용 전망을 해석하고 소개할 예정입니다. 교통은행은 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 핵심 분야의 발전과 핵심 핵심기술 프로젝트 추진을 위한 구체적인 방안을 통해 장기적인 메커니즘 지원을 통해 더욱 다양한 교통은행 금융서비스를 관객들에게 선사할 예정이다.
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편집자: 주이카이
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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

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