디즈니, 영화 제작비 관리 위해 AI 활용 전담반 설립
이 문제에 정통한 여러 관계자에 따르면, 월트 디즈니 그룹(Walt Disney)은 그룹 전체에 걸쳐 인공지능 기술과 그 적용 연구에 집중하기 위해 전담팀을 꾸렸다. 그러나 할리우드 시나리오 작가와 배우들은 이 기술의 침투에 대해 의구심을 표명해왔다. 저항이 있습니다

할리우드는 1960년 이후 처음으로 작가와 배우의 동시 파업을 경험했습니다. 이는 업계 63년 만에 업계 전반에 걸친 파업일 뿐만 아니라, 집단적 인간 행동 인공지능의 위협에 맞서 싸운 최초의 사건
이 문제에 정통한 사람들에 따르면 디즈니는 헐리우드 작가들이 등장하기 전인 올해 초부터 내부적으로 인공지능 애플리케이션을 개발하고 스타트업과 파트너십을 맺기 시작했다. 파업
Disney에는 현재 스튜디오부터 테마파크, 엔지니어링 그룹, Walt Disney Imagineering, Disney 브랜드 TV 및 광고 팀에 이르기까지 모든 분야에 걸쳐 11개의 채용 공고가 있습니다. 해당 직위에서는 광고 팀이 인공 지능으로 구동되는 "차세대" 광고 시스템을 구축하는 인공 지능 또는 기계 학습에 대한 전문 지식을 갖춘 후보자를 찾습니다. 이는 디즈니가 인공 지능 기술에 관심을 갖고 있다는 또 다른 증거입니다
디즈니 대변인은 이에 대한 논평을 거부했습니다

이 문제에 정통한 사람에 따르면 디즈니를 포함한 전통 미디어 회사들은 상황을 잘 아는 소식통에 따르면 디즈니 내부 인공지능 옹호자는 인공지능이 영화와 TV 제작 비용이 치솟는 이유 중 하나라고 믿고 있습니다. 일부 대규모 예산 영화의 비용은 최대 3억 달러에 달할 수 있습니다. 즉, 손익분기점에 도달하려면 그에 상응하는 흥행 수익이 필요하다는 의미입니다. 하지만 인공지능 기술을 활용하면 그에 따라 비용도 절감될 수 있다고 하더군요
이 문제에 정통한 또 다른 관계자는 인공지능 기술이 디즈니 테마파크 사업에서 고객 지원을 강화하고 새로운 상호 작용을 창출할 수 있다고 말했습니다. 방법
현재, 인공지능(AI)은 할리우드에서도 논란의 대상이 됐다. 작가와 배우들은 인공지능이 자신의 고용에 미치는 위협을 우려해 파업에 돌입합니다
디즈니는 대중 앞에서 인공지능을 주제로 논의하는 데 항상 매우 조심스러워 왔습니다. 최근 디즈니의 새 영화 '레이더스'의 시각 효과 감독은 80세 스타 해리슨 포드를 더 젊어 보이게 만들기 위해 3년 동안 노력한 100명이 넘는 아티스트의 노고를 강조했습니다
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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.

26일 소식에 따르면 샤오미 시비4프로 디즈니 프린세스 한정판이 6월 27일 19시 출시된다. 오늘 샤오미는 휴대폰의 핵심 디자인을 발표하고 한정판 선물박스 세트의 내용물을 공개했다. Xiaomi Civi4Pro 디즈니 프린세스 한정판은 Aurora Dark Night Purple 색상 구성을 채택하고 뒷면은 복고풍 미용 거울 디자인을 채택한 것으로 이해됩니다. 반사율이 높고 왜곡 방지 기능이 있으며 얼굴 및 메이크업 디테일을 진정으로 복원할 수 있습니다. 여성 사용자가 외부에 있을 때 직접 사용할 수 있습니다. 거울은 백금 양각 장인 정신으로 둘러싸여 있으며 Xiaomi Mi 14 Ultra 플래그십과 동일한 질감 디자인을 가진 파리 스터드 카메라 링을 사용합니다. Xiaomi Civi4Pro 디즈니 프린세스 한정판은 한정판 매직 미러 선물 상자 세트도 제공합니다. 디즈니 프린세스 한정판 휴대폰 외에도 선물 상자도 맞춤 제작되었습니다.

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.
